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O novo modelo semântico DirectLake otimizado leva a uma análise de processos mais rápida e eficiente em termos de memória. Ao economizar memória, você pode analisar processos maiores e economizar custos usando capacidades menores do Fabric para realizar análises. Além disso, uma estrutura de dados de modelo semântico mais intuitiva do Power BI é usada, o que permite que você se aprofunde em insights com menos tempo e esforço.
Descrição do modelo semântico
Quando um processo é publicado no espaço de trabalho do Fabric, ele cria um novo modelo semântico e um relatório correspondente. O modelo semântico é criado sobre as tabelas delta do Fabric lakehouse.
A captura de tela a seguir é um exemplo de uma estrutura de modelo semântico publicada no Fabric.
Nome da coluna
A nomeação de colunas do modelo semântico corresponde à nomeação das colunas no conjunto de dados ingerido, incluindo espaços e outros caracteres especiais. A nomenclatura está sujeita a limitações de modelo semântico do Power BI. As limitações de nomenclatura nas tabelas delta do Fabric lakehouse, no entanto, são maiores (por exemplo, espaços não são permitidos) e, por isso, o Power Automate Process Mining faz a validação e a limpeza antes da exportação para o espaço de trabalho do Fabric ser disparada.
Os caracteres permitidos incluem:
- Letras minúsculas em inglês
a-z→ - Letras maiúsculas em inglês
A-Z→ - Dígitos
0-9→ - Sublinhado
_→
Todos os outros caracteres são substituídos por sublinhado (_) como parte do processo de higienização.
Isso pode acarretar situações raras nas quais a exportação não seja bem-sucedida, pois a fonte de dados ingerida inclui duas colunas que resultarão em nomes idênticos depois da limpeza:Nome_do_Cliente e Nome do Cliente. A exportação será interrompida e o usuário será notificado com uma mensagem de erro específica.
Por isso, as colunas da tabela delta do Lakehouse usam os nomes de coluna limpa, e as colunas de modelo semântico usam os nomes de coluna originais.
Relações
As relações necessárias para filtragem e interconectividade de elementos visuais são predefinidas no modelo de dados publicado. Não é necessário criar manualmente mais relações, a menos que outras fontes de dados estejam conectadas. Para esse cenário, use o modelo semântico composto do Power BI e crie relacionamentos sobre esse modelo.
Resumo do modelo de dados
De uma perspectiva lógica, o modelo de dados consiste em muitos subconjuntos de entidades, conforme descrito no primeiro parágrafo desta seção.
- Dados do Processo: todos os dados relacionados ao processo sem filtragem e medidas calculadas
- Dados visuais: entidades que fornecem dados pré-calculados necessários para que os visuais personalizados da mineração de processos sejam exibidos
- Entidades auxiliares: outras entidades necessárias para o Power BI
Veja a seguir uma breve descrição dos subconjuntos e das entidades incluídas.
Dados do Processo
O conteúdo das entidades de dados do processo muda em cenários específicos.
- Quando os dados do modelo de processo são atualizados
- Quando uma exibição é criada
- Quando uma métrica personalizada é criada
- Quando um usuário altera a definição de filtragem em qualquer exibição de processo
Trabalhar com essas entidades permite:
- Acessar os dados brutos do processo
- Dados de processo influenciados por filtros aplicados
- Acessar as medidas calculadas com base nos filtros aplicados
| Entity | Description |
|---|---|
| Ocorrências | Lista de todos os casos e seus atributos no processo. Cada caso contém uma exibição exclusiva de ID do Caso e valores para cada um dos atributos do caso, conforme definido na etapa de configuração do mapeamento. Combine com entidade CaseMetrics para obter informações completas sobre o caso. |
| Eventos | Lista de todos os atributos do evento no processo. Cada evento tem um índice de identificador de evento e valores para cada um dos atributos do evento, conforme definido na etapa de configuração do mapeamento. Combine com uma entidade ProcessMapMetrics filtrada pela coluna Is_Node para obter informações completas sobre o evento. |
| CaseMetrics | A entidade mantém todas as métricas em nível de caso relacionadas a uma combinação específica de caso e exibição. As Métricas personalizadas em nível de caso definidas no aplicativo da área de trabalho do Power Automate Process Mining são adicionadas a essa entidade. |
| AttributesMetadata | A entidade mantém a definição de todos os atributos de nível de caso/evento, conforme definido na importação de dados de log de eventos para o modelo de processo. Ela inclui seu tipo de dados, tipo de atributo e nível de atributo, sendo caso ou evento. |
| MiningAttributes | Mantém valores dos atributos de mineração disponíveis. Uma exibição do processo pode ser configurada para observar o processo de diferentes perspectivas com base no atributo de mineração selecionado. Se nenhum outro atributo de mineração estiver disponível, a entidade manterá os valores do atributo Activity . |
| Modos de exibição | Lista de visualizações disponíveis (publicadas) criadas no aplicativo da área de trabalho do Power Automate Process Mining. Somente as exibições de processo públicas são publicadas no conjunto de dados. As entradas podem ser usadas para filtrar o relatório, a página de relatório e o visual para visualizar somente os dados da exibição de processo específica. |
| Variantes | A entidade mantém as relações entre variantes e exibições de processo. Um registro será incluído se uma determinada variante for incluída em uma exibição depois que os critérios de filtragem forem considerados. |
Dados visuais
As entidades de dados visuais são recalculadas somente quando há uma atualização de dados para o modelo de processo.
| Entidade | Descrição |
|---|---|
| ProcessMapMetrics | Medidas agregadas para todos os nós e transições no modelo de processo que são necessárias para a visualização no visual personalizado do mapa de processo. Essa entidade combina informações de evento (nó) e informações de borda (transição), a fim de usar os eventos ou bordas em seus outros elementos visuais, filtrar pelo valor na coluna Is_Node. As Métricas personalizadas em nível de definida definidas no aplicativo da área de trabalho do Power Automate Process Mining são adicionadas a essa entidade. |
Outras entidades
| Entity | Description |
|---|---|
| LocalizationTable | Tabela interna usada para fins de localização. |
Modelo composto do Power BI
Recomendamos que você use o modelo composto do Power BI sobre o modelo semântico publicado pelo Power Automate Process Mining e crie as modificações necessárias para estes cenários:
- Você precisa criar mais fontes de dados
- Você precisa criar mais entidades
- Você precisa criar mais relacionamentos
- Você precisa criar mais consultas DAX (Expressões de Análise de Dados) personalizadas
Importante
O modelo semântico é criado no modo de acesso DirectLake, mas sua opção é definida como Automático. Essa configuração significa que o uso de consultas DAX não ideais ou a configuração incorreta de um modelo composto pode resultar em fallback para o modo DirectQuery. Isso significa que seu relatório não é interrompido, mas você pode ter um desempenho inferior.
Para saber mais sobre como criar modelos de dados compostos do Power BI sobre modelos semânticos do DirectLake, acesse: Criando modelos compostos em um modelo ou modelo semântico.
Atualização do modelo semântico
Por padrão, o modelo semântico fornecido pelo Power Automate Process Mining é mantido atualizado automaticamente.
Para grandes conjuntos de dados, a atualização de dados de tabelas subjacentes no OneLake pode levar mais tempo. Isso pode causar possíveis inconsistências no relatório. Embora haja consistência eventual no final da atualização de dados (o modelo semântico é atualizado explicitamente), convém remover as possíveis inconsistências intermediárias desativando o sinalizador Manter seus dados Direct Lake atualizados na tela Configurações do modelo semântico.
Antes de atualizar esta tela, você precisa se apropriar do modelo semântico selecionando Assumir na parte superior da tela Configurações.
