Descrever técnicas de otimização de modelos semânticos

Como analista de dados, você passará aproximadamente 90% do seu tempo trabalhando com os dados, e em nove de cada dez casos, o baixo desempenho é resultado direto de um modelo semântico mal projetado, de cálculos ineficientes em DAX (Data Analysis Expressions) ou de uma combinação dos dois. O processo de criação de um modelo semântico para desempenho pode ser tedioso e, muitas vezes, é subestimado.

No entanto, se você resolver problemas de desempenho durante o desenvolvimento, terá um modelo semântico robusto que fornecerá melhor desempenho de relatórios e uma experiência geral do usuário mais positiva. Por fim, você também será capaz de manter o desempenho otimizado. À medida que sua organização cresce, o volume de seus dados aumenta e seus modelos semânticos se tornam mais complexos. Ao otimizar o modelo semântico antecipadamente, você poderá atenuar o impacto negativo que esse crescimento pode ter no desempenho do modelo semântico.

Um modelo semântico de tamanho menor usa menos recursos (memória) e proporciona atualização de dados, cálculos e renderização de visuais mais rápidos nos relatórios. Portanto, o processo de otimização de desempenho envolve minimizar o tamanho do modelo semântico e utilizar os dados do modelo da forma mais eficiente possível. Suas decisões de design devem:

• Garantir que os tipos de dados corretos sejam usados.
• Remover colunas e linhas desnecessárias.
• Evitar valores repetidos.
• Apresentar colunas numéricas como medidas.
• Reduzir a cardinalidade da coluna.
• Analisar metadados do modelo.
• Resumir os dados sempre que possível.

Por exemplo, considere que você trabalha como desenvolvedor do Power BI para a Tailwind Traders. Você foi encarregado de revisar um modelo semântico que foi criado há alguns anos por outro desenvolvedor, uma pessoa que já deixou a organização.

O modelo semântico gera um relatório que recebeu comentários negativos dos usuários. Os usuários estão satisfeitos com os resultados que veem no relatório, mas não com seu desempenho. O carregamento das páginas no relatório demora muito e as tabelas não são atualizadas com rapidez suficiente quando novos filtros são aplicados. Além desses comentários, a equipe de TI destacou que o tamanho do arquivo desse modelo semântico específico é muito grande e que isso está sobrecarregando os recursos de capacidade.

Você precisa revisar o modelo semântico para identificar as causas raiz dos problemas de desempenho e fazer alterações para otimizar o desempenho.