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O novo modelo semântico DirectLake otimizado leva a uma análise mais rápida e eficiente em termos de memória dos processos. Ao economizar memória, pode analisar processos maiores e poupar em custos usando capacidades menores do Fabric para efetuar análises. Além disso, é utilizada uma estrutura de dados de modelo semântico do Power BI mais intuitiva, o que lhe permite aprofundar as informações com menos tempo e esforço.
Descrição do modelo semântico
Quando um processo é publicado na área de trabalho do Fabric, este cria um novo modelo semântico e um relatório correspondente. O modelo semântico é criado por cima das tabelas delta do Fabric Lakehouse.
A captura de ecrã a seguir é um exemplo de uma estrutura de modelo semântico publicada no Fabric.
Nomenclatura de colunas
A nomenclatura de colunas do modelo semântico corresponde à nomenclatura de colunas no conjunto de dados ingerido, incluindo espaços e outros carateres especiais. A nomenclatura está sujeita às limitações do modelo semântico do Power BI. No entanto, as limitações de nomenclatura nas tabelas delta do Fabric Lakehouse são maiores (por exemplo, os espaços não são permitidos) e, portanto, o Power Automate Process Mining faz a validação e limpeza antes de a exportação para a área de trabalho do Fabric ser acionada.
Os carateres permitidos incluem:
- Letras inglesas em minúsculas
a-z→ - Letras inglesas em maiúsculas
A-Z→ - Dígitos
0-9→ - Caráter de sublinhado
_→
Todos os outros carateres são substituídos pelo caráter de sublinhado (_) como parte do processo de limpeza.
Isto pode resultar em raras situações em que a exportação não é bem-sucedida, já que a origem de dados ingerida inclui duas colunas que resultam em nomes idênticos após a limpeza — Nome_Cliente e Nome Cliente. A exportação será interrompida e o utilizador será notificado com a mensagem de erro específica.
Portanto, as colunas da tabela delta do Lakehouse usam os nomes de coluna limpos, enquanto as colunas do modelo semântico usam os nomes de coluna originais.
Relações
As relações necessárias para a filtragem e a interconectividade de elementos visuais estão predefinidas no modelo de dados publicado. Não é necessário criar manualmente mais relações a menos que outras origens de dados estejam ligadas. Para este cenário, use o modelo semântico composto do Power BI e crie relações que usem este modelo.
Resumo do modelo de dados
De uma perspetiva lógica, o modelo de dados consiste em muitos subconjuntos de entidades, conforme descrito no primeiro parágrafo desta secção.
- Dados do Processo: todos os dados relacionados com o processo sem filtragem e medidas calculadas
- Dados visuais: entidades que fornecem dados pré-calculados necessários para a apresentação de visuais personalizados da extração de processos
- Entidades de ajuda: outras entidades necessárias para o Power BI
A seguir está uma breve descrição dos subconjuntos e 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 nova vista é criada
- Quando uma nova métrica personalizada é criada
- Quando um utilizador altera a definição de filtragem em qualquer vista do processo
Trabalhar com estas entidades permite-lhe:
- Aceder aos dados não processados do processo
- Processar dados influenciados por filtros aplicados
- Aceder às medidas calculadas baseadas nos filtros aplicados
| Entity | Description |
|---|---|
| Incidentes | Lista de todos os casos e respetivos atributos no processo. Cada caso contém uma apresentação do ID do Caso exclusiva e valores para cada um dos atributos do caso, conforme definido no passo de configuração de mapeamento. Combine com a entidade CaseMetrics para obter informações completas sobre o caso. |
| Eventos | Lista de todos os atributos de evento no processo. Cada evento tem um índice de identificador do evento exclusivo e valores para cada um dos atributos do evento, conforme definido no passo de configuração de mapeamento. Combine com a entidade ProcessMapMetrics filtrada pela coluna Is_Node para obter informações completas sobre o evento. |
| CaseMetrics | A entidade contém todas as métricas ao nível do caso relacionadas com uma combinação específica de caso e vista. As métricas personalizadas ao nível do caso definidas na aplicação de ambiente de trabalho Power Automate Process Mining são adicionadas a esta entidade. |
| AttributesMetadata | A entidade mantém a definição de todos os atributos de nível de caso/evento, conforme definido na importação de dados do registo de eventos para o modelo de processo. Inclui o seu tipo de dados, tipo de atributo e nível de atributo, sendo caso ou evento. |
| MiningAttributes | Contém valores de atributos de extração disponíveis. Uma vista do processo pode ser configurada para observar o processo de diferentes perspetivas com base no atributo de extração selecionado. Se nenhum outro atributo de extração estiver disponível, a entidade retém os valores do atributo Activity . |
| Visualizações | Lista de vistas disponíveis (publicadas) criadas na aplicação de ambiente de trabalho Power Automate Process Mining. Apenas vistas de processos públicos são publicadas em conjunto de dados. As entradas podem ser usadas para filtrar relatório, página de relatório e elemento visual para visualizar apenas dados da vista de processo específica. |
| Variantes | A entidade mantém as relações entre variantes e vistas do processo. É incluído um registo se uma determinada variante for incluída numa vista depois de os critérios de filtragem serem considerados. |
Dados de elementos visuais
As entidades de dados de elementos 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 visualização no visual personalizado do mapa de processo. Esta entidade combina informações de evento (nó) e informações de aresta (transição) — para usar os eventos ou arestas nos seus outros elementos visuais, filtre pelo valor na coluna Is_Node. As Métricas personalizadas ao nível do caso definidas na aplicação de ambiente de trabalho Power Automate Process Mining são adicionadas a esta entidade. |
Outras entidades
| Entity | Description |
|---|---|
| LocalizationTable | Tabela interna usada para fins de localização. |
Modelo composto do Power BI
Recomendamos que use o modelo composto do Power BI com base no modelo semântico publicado pelo Power Automate Process Mining e crie as modificações necessárias para estes cenários:
- Precisa de criar mais origens de dados
- Precisa de criar mais entidades
- Precisa de criar mais relações
- Precisa de criar mais consultas DAX (Data Analysis Expressions) personalizadas
Importante
O modelo semântico é criado no modo de acesso DirectLake, mas a respetiva opção é definida como Automática. Esta definição significa que usar consultas DAX não ideais ou definir incorretamente um modelo composto pode resultar em contingência para o modo DirectQuery. Isto significa que o seu relatório não quebra, mas pode experimentar um menor desempenho.
Para obter mais informações sobre como criar modelos de dados compostos do Power BI sobre modelos semânticos DirectLake, aceda a: Construir modelos compostos num modelo semântico ou modelo.
Atualização do modelo semântico
Por predefinição, o modelo semântico fornecido pelo Power Automate Process Mining é mantido atualizado automaticamente.
Para conjuntos de dados grandes, a atualização de dados de tabelas subjacentes no OneLake pode levar mais tempo. Isto pode causar inconsistências potenciais no relatório. Embora haja uma eventual consistência no final da atualização de dados (o modelo semântico é explicitamente atualizado), convém remover as possíveis inconsistências intermediárias desativando o sinalizador Manter os seus dados do Direct Lake atualizados no ecrã Definições do modelo semântico.
Antes de atualizar este ecrã, precisa de assumir a propriedade do modelo semântico ao selecionar Assumir no topo do ecrã Definições.
