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Optimización del modelo semántico para Copilot en Power BI

SE APLICA A: Power BI Desktop Servicio Power BI

Se recomienda evaluar los datos antes de empezar a usar Copilot con el modelo semántico. Es posible que tenga que limpiar el modelo semántico para que Copilot pueda derivar información de él.

Nota:

Tenga en cuenta los siguientes requisitos:

Consideraciones para los modelos semánticos en el uso de Copilot

Puede crear informes precisos con Copilot mediante los criterios de la tabla siguiente. Estas recomendaciones pueden ayudarle a generar informes precisos de Power BI.

Elemento Consideración Descripción Dónde aplicar Ejemplo
Vinculación de tablas Definir relaciones claras Asegúrese de que todas las relaciones entre tablas estén claramente definidas y lógicas. Indique cuáles son uno a varios, varios a uno o varios a varios. En la Vista Modelo, use Administrar Relaciones. Cree una relación uno a varios de Date[DateID] a Sales[DateID] y compruebe que la relación está activa.
Medidas Lógica de cálculo estandarizada Las medidas deben tener lógica de cálculo normalizada y clara que sea fácil de explicar y comprender. En la definición de medida y la propiedad de descripción Medir DAX: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) y agregar descripción: "Suma de todos los importes de ventas".
Medidas Convenciones de nomenclatura Los nombres de las medidas deben reflejar claramente su cálculo y propósito. En el campo del nombre de la medida cuando se crean medidas Use el nombre descriptivo: Average Customer Rating en lugar de abreviado: AvgRating.
Medidas Medidas predefinidas Incluya un conjunto de medidas predefinidas que es más probable que los usuarios soliciten en los informes. Creación de medidas en el modelo que los usuarios necesitan normalmente Agregue medidas como YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) o MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]).
Tablas de hechos Delimitación clara Delimite claramente las tablas de hechos, que contienen los datos medibles y cuantitativos para el análisis. En propiedades de tabla y estructura del modelo de datos Asigne nombres a las tablas explícitamente como tablas de hechos: FactSales, FactTransactions, FactVisits.
Tablas de dimensión Datos descriptivos de apoyo Cree tablas de dimensiones que contengan los atributos descriptivos relacionados con las medidas cuantitativas de las tablas de hechos. En propiedades de tabla y estructura del modelo de datos Cree tablas de dimensiones como DimProduct con atributos (ProductName, Category, Brand) y DimCustomer con atributos (CustomerName, City, Segment).
Jerarquías Agrupaciones lógicas Establezca jerarquías claras dentro de los datos, especialmente para las tablas de dimensiones que se podrían usar para explorar en profundidad los informes. En el menú contextual de la tabla, seleccione Nueva jerarquía. En la Date tabla, cree una jerarquía:Year>Quarter>Month>Day . En Geography la tabla:Country/Region>State>City .
Nombres de columna Etiquetas inequívocas Los nombres de columna deben ser inequívocos y autoexplicativos. Evite el uso de identificadores o códigos que requieren una búsqueda adicional sin contexto. Cambiar el nombre de las columnas en el Editor de Power Query o en la vista Modelo Cambie el nombre de la columna de ProdID a Product ID o Product Namey de CustNo a Customer Number.
Tipos de datos de columna Correcto y coherente Aplique tipos de datos correctos y coherentes para las columnas de todas las tablas para asegurarse de que las medidas se calculan correctamente y para habilitar la ordenación y el filtrado adecuados. En las propiedades de columna, establezca Tipo de datos. Asegúrese Sales[SaleAmount] de que es Número decimal (no texto), Date[Date] es Fecha (no texto), Product[ProductID] es Número entero.
Tipos de relaciones Claramente especificado Para garantizar una generación de informes precisa, especifique claramente la naturaleza de las relaciones (activas o inactivas) y su cardinalidad. En el cuadro de diálogo propiedades de relación Establezca Date a Sales como Varios a Uno (activo), Product a Sales como Varios a Uno (activo) y marque las relaciones de juego de roles como inactivas cuando sea necesario.
Coherencia de datos Valores estandarizados Mantenga los valores normalizados dentro de las columnas para garantizar la coherencia en los filtros y los informes. Utilizar Buscar y Reemplazar o transformaciones de Power Query Asegúrese de que, en la columna Status, todos los valores utilicen una misma capitalización: Open, Closed, Pending (no mezclando mayúsculas y minúsculas como en open, CLOSED).
Indicadores clave de rendimiento (KPI) Predefinido y relevante Establezca un conjunto de KPI que sean pertinentes para el contexto empresarial y que se usen habitualmente en los informes. Creación de medidas para KPI con seguimiento frecuente Defina medidas como ROI = DIVIDE([Profit], [Investment]), CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers]), LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan].
Programaciones de actualización Transparente y planificada Comunique claramente las programaciones de actualización de los datos para asegurarse de que los usuarios comprendan las escalas de tiempo de los datos que están analizando. En la configuración y la documentación del conjunto de datos Agregue un cuadro de texto o una descripción que indique: "Los datos se actualizan diariamente a las 6:00 UTC" o "Datos en tiempo real con actualización incremental de 15 minutos".
Seguridad Definiciones de nivel de rol Defina roles de seguridad para distintos niveles de acceso a datos si hay elementos confidenciales que no todos los usuarios deben ver. En la vista Modelo, seleccione Administrar roles. Cree el rol "Equipo de ventas" con filtro: Sales[Region] = USERNAME() y rol "HR" con filtro en tablas de datos de empleados.
Metadatos Documentación de la estructura Como referencia, documente la estructura del modelo de datos, incluidas tablas, columnas, relaciones y medidas. Uso de propiedades de descripción y documentación externa Agregue descripciones a tablas y columnas. Cree un documento independiente con el diagrama de modelos, el diccionario de datos y el catálogo de medidas.

En la tabla siguiente se enumeran otros criterios que pueden ayudarle a crear consultas precisas de expresiones de análisis de datos (DAX) con Copilot. Estas recomendaciones pueden ayudarle a generar consultas DAX precisas.

Elemento Consideración Descripción Dónde aplicar Ejemplo
Medidas, tablas y columnas Descripciones En la propiedad description, defina cada elemento y cómo quiera usarlo. Solo se usan los primeros 200 caracteres. En el panel Propiedades, campo Descripción de medidas, tablas y columnas Para la medida [YOY Sales], agregue descripción: "Diferencia de año a año (YOY) en Pedidos. Use con la columna "Fecha"[Año] para mostrar por años distintos del año más reciente. Los años parciales se comparan con el mismo período del año anterior".
Grupos de cálculo Descripciones Los elementos de cálculo no se incluyen en los metadatos del modelo. Use la descripción de la columna de grupo de cálculo para enumerar y explicar el uso de los elementos de cálculo. Solo se usan los primeros 200 caracteres. En el panel Propiedades de la columna del grupo de cálculo Para la columna del grupo de cálculo de inteligencia temporal de ejemplo, agregue la descripción: "Úselo con medidas y tabla de fechas para: Current: valor actual, MTD: mes a la fecha, QTD: trimestre a la fecha, YTD: año a la fecha, PY: año anterior, PY MTD, PY QTD, YOY: cambio interanual, YOY%: YOY como un porcentaje." Para una tabla de medidas, agregue: "Las medidas se utilizan para agregar datos." Estas medidas se pueden mostrar como año a año mediante esta sintaxis CALCULATE([Measure Name], Time intelligence[Time calculation] = YOY)."

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