Nota:
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
El nuevo modelo semántico optimizado de DirectLake conduce a un análisis de procesos más rápido y eficiente en memoria. Al ahorrar en memoria, puede analizar procesos más grandes y ahorrar costos al usar capacidades de Fabric más pequeñas para realizar análisis. Además, se utiliza una estructura de datos de modelo semántico más intuitiva Power BI , lo que le permite profundizar en la información con menos tiempo y esfuerzo.
Descripción del modelo semántico
Cuando se publica un proceso en el espacio de trabajo de Fabric, se crea un nuevo modelo semántico y un informe correspondiente. El modelo semántico se crea sobre las tablas delta de Fabric Lakehouse.
La siguiente captura de pantalla es un ejemplo de una estructura de modelo semántico publicada en Fabric.
Nomenclatura de columna
La nomenclatura de las columnas del modelo semántico corresponde a la nomenclatura de las columnas del conjunto de datos ingerido, incluidos los espacios y otros caracteres especiales. La nomenclatura está sujeta a las limitaciones del modelo semántico de Power BI. Sin embargo, las limitaciones de nomenclatura en las tablas delta de Fabric Lakehouse son mayores (por ejemplo, no se permiten espacios) y, por lo tanto, Power Automate Process Mining realiza la validación y el saneamiento antes de que se desencadene la exportación al espacio de trabajo de Fabric.
Los caracteres permitidos incluyen:
-
a-z→ letras en inglés en minúsculas -
A-Z→ letras en inglés en mayúsculas -
0-9→ dígitos -
_→ subrayado
Todos los demás caracteres se reemplazan con un guion bajo (_) como parte del proceso de saneamiento.
Esto puede dar lugar a situaciones excepcionales en las que la exportación no se realiza correctamente, ya que el origen de datos ingerido incluye dos columnas que dan como resultado nombres idénticos después del saneamiento: Customer_Name y Customer Name. La exportación se interrumpirá y se notificará al usuario con un mensaje de error específico.
Por lo tanto, las columnas de la tabla delta del almacén de lago de datos usan los nombres de columna desinfectados, mientras que las columnas del modelo semántico usan los nombres de columna originales.
Relaciones
Relaciones necesarios para el filtrado y la interconectividad de los elementos visuales están predefinidos en el modelo de datos publicado. No es necesario crear manualmente más relaciones a menos que haya otras fuentes de datos conectadas. Para este escenario, use el Power BI modelo semántico compuesto y cree relaciones sobre ese modelo.
Resumen de modelo de datos
Desde una perspectiva lógica, el modelo de datos consta de muchos subconjuntos de entidades, como se describe en el primer párrafo de esta sección.
- Datos de proceso: todos los datos relacionados con el proceso, sin filtrado ni medidas calculadas
- Datos visuales: entidades que proporcionan datos precalculados necesarios para que se muestren los objetos visuales personalizados de minería de procesos
- Entidades de ayuda: otras entidades necesarias para Power BI
A continuación se muestra una breve descripción de los subconjuntos y entidades incluidas.
Datos del proceso
El contenido de las entidades de datos de proceso cambia en escenarios específicos.
- Cuando se actualizan los datos del modelo de proceso
- Cuando se cree una nueva vista
- Cuando se crea una métrica personalizada
- Cuando un usuario cambia la definición de filtrado en cualquier vista de proceso
Trabajar con estas entidades le permite:
- Acceda a los datos de proceso en bruto
- Acceda a los datos de proceso influenciados por filtros aplicados
- Acceder a las medidas calculadas en función de los filtros aplicados
| Entity | Description |
|---|---|
| Casos | Lista de todos los casos y sus atributos en el proceso. Cada caso contiene una pantalla de ID de caso única y valores para cada uno de los atributos del caso, como se define en el paso de configuración de la asignación. Combínelo con la entidad CaseMetrics para obtener información completa del caso. |
| Eventos | Lista de todos los atributos de eventos en el proceso. Cada evento tiene un índice identificador de evento único, y valores para cada uno de los atributos del evento, tal y como se definieron en el paso de configuración del mapeo. Combínelo con la entidad ProcessMapMetrics filtrada por Is_Node columna para obtener una información completa del evento. |
| CaseMetrics | La entidad contiene todas las métricas de caso relacionadas con una combinación específica de caso y vista. Las métricas de nivel de caso personalizadas definidas en la aplicación de escritorio Power Automate Process Mining se agregarán a esta entidad. |
| AttributesMetadata | La entidad contiene la definición de todos los atributos a nivel de caso/evento tal como se define en la importación de datos del registro de eventos al modelo de proceso. Incluye su tipo de datos, tipo de atributo y nivel de atributo, ya sea caso o evento. |
| MiningAttributes | Contiene valores de atributos de minería disponibles. Se puede configurar una vista de proceso para observar el proceso desde una perspectiva diferente según el atributo de minería seleccionado. Si no hay ningún otro atributo de minería disponible, la entidad mantiene los valores del atributo Activity. |
| Visualizaciones | Lista de vistas disponibles (publicadas) creadas en la aplicación de escritorio de Power Automate Process Mining. Solo las vistas de procesos públicos se publican en conjunto de datos. Las entradas se pueden utilizar para filtrar el informe, la página del informe y el objeto visual para visualizar solo los datos de la vista del proceso específico. |
| Variantes | La entidad mantiene las relaciones entre variantes y vistas de proceso. Se incluye un registro si se incluye una variante particular en una vista después de tener en cuenta los criterios de filtrado. |
Datos visuales
Las entidades de datos visuales se vuelven a calcular solo cuando hay una actualización de datos para el modelo de proceso.
| Entidad | Descripción |
|---|---|
| ProcessMapMetrics | Medidas agregadas para todos los nodos y transiciones en el modelo de proceso que se necesitan para la visualización en el objeto visual personalizado del mapa de procesos. Esta entidad combina información de eventos (nodo) e información de aristas (transiciones): para usar los eventos o transiciones en otros objetos visuales, filtre por el valor en la columna Is_Node.
Las métricas de nivel de evento personalizadas definidas en la aplicación de escritorio Power Automate Process Mining se agregarán a esta entidad. |
Otras entidades
| Entity | Description |
|---|---|
| LocalizationTable | Tabla interna utilizada con fines de ubicación. |
Modelo compuesto de Power BI
Se recomienda usar el modelo compuesto de Power BI sobre el modelo semántico publicado por de Power Automate Process Mining y crear allí las modificaciones necesarias para estos escenarios:
- Necesita crear más orígenes de datos
- No es necesario crear más entidades
- No es necesario crear más relaciones
- Necesita crear más consultas DAX (expresiones de análisis de datos) personalizadas
Importante
El modelo semántico se crea en el modo de acceso de DirectLake, pero su opción se establece en Automático. Esta configuración significa que el uso de consultas DAX no óptimas o la configuración incorrecta de un modelo compuesto puede dar lugar a un retroceso al modo DirectQuery. Esto significa que su informe no se interrumpe, pero es posible que experimente un rendimiento menor.
Para obtener más información sobre la creación de modelos de datos compuestos Power BI sobre modelos semánticos de DirectLake, vaya a: Creación de modelos compuestos sobre un modelo semántico o modelo.
Actualización del modelo semántico
De forma predeterminada, el modelo semántico proporcionado por Power Automate Process Mining se mantiene automáticamente actualizado.
En el caso de conjuntos de datos grandes, la actualización de datos de las tablas subyacentes en OneLake puede tardar más tiempo. Esto puede causar posibles inconsistencias en el informe. Aunque hay coherencia final al final de la actualización de datos (el modelo semántico se actualiza explícitamente), es posible que desee eliminar las posibles incoherencias intermedias desactivando la opción Mantener los datos de Direct Lake actualizados en la pantalla de Configuración del modelo semántico.
Antes de actualizar esta pantalla, debe tomar posesión del modelo semántico seleccionando Tomar control en la parte superior de la pantalla de Configuración.
