Modelli semantici nel servizio Power BI

Questo articolo fornisce una spiegazione tecnica dei modelli semantici di Power BI.

Tipi di modello semantico

I modelli semantici di Power BI rappresentano un'origine dati pronta per la creazione di report e la visualizzazione. È possibile creare modelli semantici di Power BI nei modi seguenti:

• Connettendosi a un modello di dati esistente non ospitato in Power BI.
• Caricando un file di Power BI Desktop contenente un modello.
• Caricando una cartella di lavoro di Excel contenente una o più tabelle di Excel e/o un modello di dati della cartella di lavoro, oppure un file con valori delimitati da virgole (CSV).
• Usare il servizio Power BI per creare un modello semantico push.
• Usare il servizio Power BI per creare un modello semantico di streaming o di streaming ibrido.

I modelli semantici, ad eccezione di quelli di streaming, rappresentano modelli di dati che usano le tecnologie di modellazione mature di Analysis Services.

Modelli con hosting esterno

Esistono due tipi di modelli ospitati esternamente: SQL Server Analysis Services e Azure Analysis Services.

Per connettersi a un modello di SQL Server Analysis Services, è necessario installare un gateway dati locale o usare un'infrastruttura distribuita come servizio (IaaS) ospitata in una macchina virtuale. Azure Analysis Services non richiede un gateway.

Spesso la connessione ad Analysis Services risulta utile in presenza di investimenti in modelli esistenti, che in genere fanno parte di un data warehouse aziendale (EDW). Power BI può stabilire una connessione dinamica con Analysis Services e applicare le autorizzazioni per i dati tramite l'identità dell'utente del report di Power BI.

SQL Server Analysis Services supporta sia modelli multidimensionali, noti anche come cubi, sia i modelli tabulari. Come mostra l'immagine seguente, un modello semantico con connessione dinamica passa le query ai modelli ospitati esternamente.

Modelli sviluppati con Power BI Desktop

È possibile usare Power BI Desktop, un'applicazione client per lo sviluppo di Power BI, per sviluppare un modello. Un modello di Power BI Desktop è essenzialmente un modello tabulare di Analysis Services.

Tramite Power BI Desktop, è possibile sviluppare tre diversi tipi, o modalità, di modelli: Importazione, DirectQuery e Composito. I modelli si sviluppano tramite l'importazione di dati da flussi di dati e la successiva integrazione con origini dati esterne. La modalità dipende sia dall'importazione dei dati nel modello, che dalla loro permanenza nell'origine dati. Per altre informazioni sulle modalità, vedere Modalità del modello semantico nel servizio Power BI.

Proprietà del modello semantico

Quando si usano modelli semantici tramite connessioni gateway e cloud, la possibilità di apportarvi modifiche dipende dalla proprietà del modello semantico. Nel caso in cui non si sia il proprietario, viene mostrato un avviso in cui si segnala che la visualizzazione della sezione delle informazioni relative al modello semantico è disponibile in modalità di sola lettura. Per richiedere delle modifiche, è quindi necessario contattare il proprietario del modello semantico o assumerne la proprietà.

Sicurezza a livello di riga

I modelli ospitati esternamente e i modelli di Power BI Desktop possono applicare la sicurezza a livello di riga (RLS) per limitare i dati che determinati utenti possono recuperare. Ad esempio, gli utenti assegnati a un gruppo di sicurezza Salespeople potrebbero essere in grado di visualizzare i dati del report solo per le aree di vendita alle quali sono assegnati. I ruoli di Sicurezza a livello di riga sono dinamici o statici. I ruoli dinamici applicano filtri in base all'utente del report, mentre i ruoli statici applicano gli stessi filtri a tutti gli utenti assegnati al ruolo. Per altre informazioni, vedere Sicurezza a livello di riga con Power BI.

Modelli cartella di lavoro di Excel

La creazione di modelli semantici basati su cartelle di lavoro di Excel o file CSV crea automaticamente un modello. Le tabelle di Excel e i dati CSV importati creano tabelle di modello, mentre i dati della cartella di lavoro di Excel vengono trasposti per creare un modello di Power BI. In tutti i casi, i dati dei file vengono importati in un modello.

Riepilogo

Riepilogo:

• I modelli semantici di Power BI che rappresentano i modelli sono ospitati nel servizio Power BI, o esternamente, da Analysis Services.
• I modelli semantici possono archiviare i dati importati o inoltrare richieste di tipo query pass-through alle origini dati sottostanti, oppure eseguire entrambe le operazioni.

Considerazioni

I fatti e le considerazioni importanti seguenti si applicano ai modelli semantici di Power BI che rappresentano i modelli:

• I modelli ospitati in SQL Server Analysis Services richiedono un gateway per eseguire query di connessione dinamica.
• Per eseguire query sui modelli ospitati in Power BI che importano dati, è necessario caricarli completamente in memoria.
• I modelli ospitati in Power BI che usano la modalità Importazione devono essere aggiornati per mantenere i dati correnti e usare i gateway quando i dati di origine non sono accessibili direttamente tramite Internet.
• I modelli di Importazione ospitati da Power BI possono essere aggiornati in base a una pianificazione, oppure l'utente può attivare l'aggiornamento su richiesta nel servizio Power BI.
• I modelli ospitati da Power BI che usano la modalità DirectQuery richiedono la connettività ai dati di origine. Power BI invia query ai dati di origine per recuperare i dati correnti. Questa modalità deve usare i gateway quando i dati di origine non sono accessibili direttamente tramite Internet.
• I modelli possono applicare regole di sicurezza a livello di riga per filtrare l'accesso ai dati a determinati utenti.
• Se un proprietario del modello semantico lascia l'organizzazione, è possibile usare l'API Tale Over In Group - modelli semantici per assumerne la proprietà.

Per distribuire e gestire correttamente i modelli semantici di Power BI, è necessario comprendere i fattori seguenti:

• La progettazione stessa del modello, incluse le query di preparazione dei dati, le relazioni e i calcoli.
• Le configurazioni seguenti che possono influire in modo significativo sulle risorse di capacità di Power BI:
  • Posizione in cui sono ospitati i modelli
  • Modalità di archiviazione
  • Eventuali dipendenze dai gateway
  • Dimensioni dei dati importati
  • Tipo e frequenza di aggiornamento del modello

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