Pianificazione dell'implementazione di Power BI: integrazione con altri servizi

Questo articolo illustra come e quando integrare Power BI e Microsoft Fabric con altri servizi. Questo articolo è destinato principalmente a:

• Responsabili e amministratori di business intelligence e analisi: coloro i quali hanno potere decisionale e sono responsabili della supervisione del programma e della strategia BI. Questi utenti decidono se usare altri servizi per supportare obiettivi strategici specifici o per integrare Fabric o Power BI.
• Amministratori Fabric: amministratori responsabili della supervisione Fabric nell'organizzazione. Gli amministratori dell'infrastruttura controllano i servizi che possono essere integrati con Fabric abilitando le impostazioni del tenant di integrazione e configurano l'integrazione a livello di tenant con i servizi in Azure o Microsoft Teams. Spesso, gli amministratori dell'infrastruttura devono collaborare con altri amministratori per facilitare questa integrazione.
• Centro di eccellenza (COE), team IT e BI: team responsabili della supervisione di Power BI nell'organizzazione. Questi team cercano opportunità di usare i servizi che, se integrati, aiutano gli utenti a risolvere i problemi o a usare Power BI in modo più efficace.
• Proprietari di contenuti e creatori di contenuti: i team e i singoli utenti che campionino l'analisi in un team o in un reparto. Questi team e utenti eseguono l'integrazione a livello di area di lavoro e a livello di soluzione per supportare specifiche esigenze e casi d'uso, se consentiti.

Quando si usa Power BI, è possibile che si verifichino determinate esigenze o sfide che non è possibile affrontare con gli strumenti e le funzionalità principali di Power BI. In queste situazioni è possibile prendere in considerazione l'integrazione di Power BI con altri servizi. La maggior parte di questi servizi è servizi Microsoft, ad esempio Azure o Microsoft 365, ma è anche possibile integrare Power BI con servizi personalizzati o di terze parti. L'estensione delle funzionalità di Power BI in questi modi può aiutare a risolvere nuovi problemi e consente agli utenti di diventare più efficaci con le normali attività.

Ecco alcuni scenari comuni che coinvolgono l'integrazione di Power BI con altri servizi:

• Sono previsti requisiti specifici che impongono l'uso di un altro servizio. Ad esempio, è necessario eseguire l'integrazione con collegamento privato di Azure per connettersi ai servizi tramite un endpoint privato nella rete virtuale.
• Si verificano sfide specifiche che non possono essere superate da sole con Power BI. Ad esempio, si usa l'integrazione di Azure Log Analytics per ottenere una diagnostica dettagliata delle query dei modelli semantici per la risoluzione dei problemi e il controllo.
• Si vogliono usare i servizi già usati o estendere le funzionalità di Power BI. Ad esempio, è possibile consentire agli utenti di Excel di connettersi a modelli semantici usando il componente aggiuntivo Excel per inserire tabelle pivot connesse.

È possibile integrare Power BI con altri servizi a livello di tenant, area di lavoro o soluzioni singole (ad esempio modelli semantici e report):

• Integrazione a livello di tenant: influisce sull'intero tenant e viene configurato dagli amministratori di Fabric, in genere in collaborazione con altri amministratori. Ad esempio, l'integrazione di Teams viene configurata a livello di tenant. Un altro esempio che influisce sulla rete è Azure ExpressRoute.
• Integrazione a livello di area di lavoro: influisce su tutto il contenuto nell'area di lavoro e viene configurato dagli amministratori dell'area di lavoro. Ad esempio, l'integrazione git viene configurata a livello di area di lavoro per ottenere il controllo del codice sorgente con Azure Repos, che è un servizio di Azure DevOps.
• Integrazione a livello di soluzione: influisce su un singolo elemento di contenuto e viene configurato dall'autore del contenuto. Ad esempio, Python o R è configurato a livello di soluzione per abilitare la creazione di oggetti visivi personalizzati e interattivi.

Per tutti e tre questi livelli, è necessario tenere presenti alcune considerazioni quando si integra Power BI con altri servizi:

• Considerazioni sulla sicurezza: l'integrazione di altri servizi comporta inevitabilmente maggiori rischi che è necessario attenuare per usarli correttamente. Ad esempio, l'integrazione con i servizi di intelligenza artificiale può esporre dati interni a servizi esterni che eseguono il training dei modelli. Per attenuare questo rischio, assicurarsi di valutare in modo proattivo eventuali rischi e considerazioni sulla sicurezza dell'integrazione di un servizio. Identificare anche azioni concrete per garantire la conformità ai criteri di sicurezza e privacy dei dati nell'area e nell'organizzazione.
• Considerazioni sulle licenze: l'integrazione di altri servizi potrebbe richiedere una sottoscrizione o una licenza specifica. Ad esempio, l'integrazione dei report di Power BI con PowerApps è possibile solo quando si dispone delle licenze di PowerApps appropriate. Per ogni servizio, assicurarsi di valutare se è necessaria una licenza o una sottoscrizione specifica per integrarla e qual è il costo stimato per utente o capacità. Eseguire questa valutazione non solo per i servizi, ma anche per le licenze di Infrastruttura e Power BI per utente e per capacità.
• Considerazioni sulla governance: l'integrazione di altri servizi comporta attività e operazioni più diversificate che le persone intraprendono nel tenant, alcune delle quali potrebbero portare a procedure inappropriati. Ad esempio, l'integrazione dei report di Power BI con OneDrive o SharePoint può causare la condivisione diretta dei file di Power BI Desktop (pbix) con i visualizzatori di report. Questo approccio devia dalle procedure consigliate per pubblicare il report in un'area di lavoro e condividerlo tramite accesso diretto, ruoli visualizzatore dell'area di lavoro o un'app Power BI. Pertanto, è consigliabile identificare in modo proattivo eventuali rischi di governance prima di integrare un servizio e identificare lo sforzo necessario per monitorare e supportare il servizio nel tenant.
• Considerazioni sull'abilitazione di mentoring e utenti: l'integrazione di altri servizi potrebbe richiedere tempo e impegno per formare gli utenti per usare in modo efficace le nuove funzionalità. Ad esempio, se si consente agli utenti di integrare Excel con Power BI, è consigliabile formare gli utenti su come usare in modo efficace Analizza in Excel. Il training dovrebbe guidarli su quando usarlo e informarli delle considerazioni e delle limitazioni. Assicurarsi di pianificare in modo proattivo come eseguire il training e il supporto di persone che useranno questa integrazione.

Nella parte restante di questo articolo vengono descritte le possibilità di integrare Power BI con altri servizi a livello di tenant, aree di lavoro e singole soluzioni, ad esempio report o modelli semantici.

Integrazione a livello di tenant

Gli amministratori dell'infrastruttura possono integrare alcuni servizi da usare nell'intero tenant. In genere, questa integrazione facilita un'interoperabilità più ampia tra Fabric o Power BI e i servizi correlati, ad esempio quelli disponibili in Azure. L'integrazione a livello di tenant può anche influire sul modo in cui vengono gestiti determinati dati.

Integrazione con servizi di Azure

È possibile integrare il tenant con un'ampia gamma di servizi di Azure che potrebbero essere già usati per archiviare o gestire i dati. Questa integrazione consente di applicare l'ambito e i vantaggi dei servizi di Azure dall'interno di Fabric e Power BI. Consente anche funzionalità più avanzate che possono supportare molti ruoli, dagli amministratori e dai team centralizzati ai proprietari di contenuti decentralizzati o ai creatori.

Per l'integrazione con i servizi di Azure è necessaria una sottoscrizione di Azure attiva. Esistono inoltre alcune considerazioni specifiche sulle licenze per questa opzione. L'uso delle etichette di riservatezza e dei criteri DLP richiede una licenza Azure Information Protection Premium P1 o Premium P2. Gli utenti potrebbero richiedere una licenza power BI Pro o Premium per utente (PPU) per usare le funzionalità risultanti da questa integrazione, ad esempio l'applicazione di etichette di riservatezza. Infine, alcuni di questi servizi richiedono anche la capacità Fabric o Premium e possono usare le risorse di capacità.

Per indicazioni su come eseguire l'integrazione con i servizi di Azure, vedere:

• Azure Information Protection per etichette di riservatezza e criteri di prevenzione della perdita dei dati
• Azure Synapse Analytics
• Azure Databricks
• Unity Catalog in Databricks
• Azure HDInsight
• Automazione di Azure

Anche se non necessariamente i servizi di Azure, è anche possibile usare gli strumenti seguenti disponibili per l'integrazione a livello di tenant con Power BI:

• PowerShell
• Azure Storage Explorer

Integrazione con i servizi di intelligenza artificiale

Oltre a Copilot in Fabric, sono disponibili vari servizi di intelligenza artificiale che è possibile integrare con Fabric e Power BI. Questi servizi consentono di eseguire analisi avanzate per applicare modelli specifici ai dati, a seconda delle esigenze e dei casi d'uso.

Per l'integrazione con i servizi di Azure di intelligenza artificiale è necessaria una sottoscrizione di Azure attiva. Inoltre, alcuni di questi servizi richiedono anche la capacità Fabric o Premium e useranno le risorse di capacità. Per assicurarsi che questi carichi di lavoro non abbiano un impatto negativo sull'utilizzo della capacità, assicurarsi di impostare un limite di memoria per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale all'interno della capacità. In questo modo, è possibile evitare un utilizzo imprevisto delle unità di capacità (CU). Per altre informazioni, vedere Gestire l'impatto su una capacità Premium.

Per indicazioni su come eseguire l'integrazione con i diversi servizi di intelligenza artificiale in Azure, vedere:

• Servizi OpenAI di Azure
• Servizi di intelligenza artificiale di Azure (Analisi del testo e Visione)
• Traduttore per Azure AI
• Azure Machine Learning

Integrare Servizi di intelligenza artificiale di Azure in Power Query

È possibile richiamare funzioni di intelligenza artificiale specifiche in Power Query usando Servizi di intelligenza artificiale di Azure. Queste funzioni vengono eseguite usando capacità infrastruttura o capacità Premium per un'area di lavoro selezionata. Possono derivare informazioni utili da dati di testo o immagine meno strutturati.

I casi d'uso per l'integrazione di Servizi di intelligenza artificiale di Azure con un modello semantico o un flusso di dati includono:

• Rilevamento della lingua dal testo in un campo.
• Estrazione di frasi chiave dal testo in un campo.
• Analisi del sentiment del testo dai campi di input.
• Classificazione delle immagini di oggetti, entità, scene o azioni riconoscibili.

Integrare Azure Machine Learning in Power Query

Analogamente a come è possibile usare i servizi di intelligenza artificiale di Azure, è possibile applicare modelli di Machine Learning ai dati richiamando funzioni dinamiche di Power Query. Questi modelli di Machine Learning devono avere file di schema generati in Python dall'autore del modello.

I creatori di Dataflow Gen1 possono anche usare AutoML per creare modelli di Machine Learning personalizzati usando Power BI durante la preparazione dei dati. Gli autori possono scegliere un tipo specifico di modello, ovvero la stima binaria, la classificazione generale o la regressione. Successivamente, esegue il training di questi modelli con i dati di input e valuta i risultati prima di applicare il modello ai dati nuovi o aggiornati dopo l'aggiornamento del flusso di dati.

I casi d'uso per l'integrazione di Azure Machine Learning con un modello semantico o un flusso di dati Gen1 includono:

• Eseguire la modellazione predittiva in Power BI senza avere bisogno di un'esperienza approfondita negli strumenti di data science o In Python.
• Eseguire una stima e una previsione di varianza semplici.
• Applicare modelli aziendali in Azure Machine Learning per arricchire i dati in Power BI.

Integrazione per fornitori di software indipendenti

I fornitori di software indipendenti (ISV), che producono e vendono software, possono integrarsi con Fabric per supportare ed estendere le proprie applicazioni.

Esistono tre modelli diversi che gli ISV possono usare per l'integrazione con Fabric:

• Modello di interoperabilità: gli ISV possono integrarsi con OneLake tramite vari strumenti, ad esempio le API OneLake e altri.
• Sviluppare in un modello di infrastruttura: gli ISV possono sviluppare i propri prodotti e servizi in Fabric e anche incorporare le funzionalità di Fabric nel software.
• Creare un modello di carico di lavoro infrastruttura: gli ISV possono usare Microsoft Fabric Workload Development Kit per creare e monetizzare i carichi di lavoro.

Per altre informazioni sull'integrazione degli ISV con Fabric, vedere Percorsi di integrazione di Microsoft Fabric per ISV.

Integrazione di Microsoft Teams

È possibile integrare il tenant con Microsoft Teams per consentire agli utenti di accedere a Fabric e Power BI dall'applicazione Teams. Questa funzionalità è un modo pratico per centralizzare la collaborazione e promuovere l'adozione di Teams e Power BI.

Per altre informazioni su come integrare i team con Power BI, vedere:

• Aggiungere l'app Power BI a Microsoft Teams: integrare l'esperienza di Power BI in Microsoft Teams.
• Incorporare report interattivi nei canali e nelle chat di Teams con una scheda di Power BI: aiutare i colleghi a trovare e discutere i dati del team.
• Usare report interattivi nelle riunioni di Teams: discutere un report durante una riunione o usare il report per supportare gli obiettivi della riunione.
• Creare un'anteprima dei collegamenti nella finestra di messaggio di Teams: incollare collegamenti a report, dashboard o app di Power BI.
• Chat in Microsoft Teams direttamente dall'interno del servizio Power BI: condividere una visualizzazione filtrata di report e dashboard e avviare conversazioni.
• Visualizzare tutte le schede di Power BI disponibili in Microsoft Teams: selezionare la scheda In Teams nella home page dell'app Power BI.
• Ricevere notifiche nel feed attività di Teams: apprendere rapidamente quando si verificano eventi importanti in Power BI.

I casi d'uso per l'integrazione di Teams con Power BI includono:

• Curare un portale centralizzato per la community di pratica e incorporare report e risorse di Power BI chiave.
• Creare team dedicati o canali di team per il contenuto distribuito da un'app Power BI, in cui gli utenti possono condividere commenti, problemi o porre domande sul contenuto.
• Formare gli utenti a creare visualizzazioni condivise che possono condividere tramite Teams per discutere prospettive o punti dati specifici.

Integrazione dei servizi geospaziali

Quando si lavora con i dati geospaziali, è probabile che si voglia visualizzarli in oggetti visivi mappa interattivi con Power BI. Tuttavia, questi oggetti visivi richiedono l'integrazione con altri servizi, che è possibile controllare a livello di tenant usando le impostazioni del tenant. Questi oggetti visivi possono essere efficaci nei report che presentano dati geospaziali, ma è necessario assicurarsi che l'uso di questi servizi non viola i requisiti di residenza o conformità dei dati.

Per altre informazioni su come integrare Power BI con vari servizi geospaziali, vedere:

• Visualizzazioni ArcGIS nei report di Power BI, che usano i servizi Esri.
• Mappe di Azure visualizzazioni per i report di Power BI, che usano i servizi di Azure.
• Eseguire il mapping e gli oggetti visivi mappa compilati, che usano i servizi Bing.

Integrazione a livello di area di lavoro

È possibile integrare determinati servizi a livello di singole aree di lavoro. Questi servizi possono abilitare funzionalità che consentono di sviluppare, gestire e visualizzare il contenuto in un'area di lavoro.

Integrazione con Git

Se l'area di lavoro usa capacità infrastruttura, capacità Premium o modalità di licenza PPU, è possibile usare l'integrazione Git per connettere un'area di lavoro a un repository Git remoto per supportare scenari di gestione del ciclo di vita più avanzati. Un repository Git remoto facilita il controllo del codice sorgente dei file, che consente ai creatori di contenuti di tenere traccia e gestire le modifiche. L'integrazione git promuove anche la collaborazione tra gli sviluppatori, in particolare quando si usano rami per isolare lo sviluppo di funzionalità specifiche prima di integrare tali modifiche in un ramo principale con un'unione prima della distribuzione.

In breve, gli autori di contenuti possono sviluppare contenuti in locale o nel servizio Power BI, quindi eseguire il commit e il push di tali modifiche in un repository Git remoto, ad esempio Azure Repos o GitHub Enterprise. Per informazioni su come configurare e usare l'integrazione Git per Power BI e Fabric, vedere Introduzione all'integrazione git o Esercitazione: gestione del ciclo di vita end-to-end.

Gli autori di contenuti archiviano i file del progetto Power BI (pbip), i file di metadati e la documentazione in un repository remoto di Azure Repos centrale. Questi file sono curati da un proprietario tecnico. Mentre un creatore di contenuti sviluppa una soluzione, un proprietario tecnico è responsabile della gestione della soluzione e della revisione delle modifiche e dell'unione in una singola soluzione. Azure Repos offre opzioni per tenere traccia e gestire le modifiche più sofisticate rispetto a SharePoint e OneDrive. La gestione di un repository ben curato e documentato è essenziale perché è alla base dell'intero contenuto e collaborazione.

Prendere in considerazione l'uso del controllo del codice sorgente per tenere traccia e gestire le modifiche negli scenari seguenti:

• I team centralizzati o decentralizzati creano e gestiscono il contenuto.
• I creatori di contenuti collaborano usando Azure DevOps.
• Gli autori di contenuti hanno familiarità con Git, la gestione del controllo del codice sorgente o la progettazione dell'architettura DataOps.
• Gli autori di contenuti gestiscono contenuti complessi o importanti oppure si aspettano che il contenuto venga ridimensionato e cresciuto in complessità e importanza.

Per semplificare l'uso efficace del controllo del codice sorgente con Azure DevOps, è necessario tenere presenti considerazioni e soddisfare determinati prerequisiti:

• Git: per eseguire il commit e il push delle modifiche in un repository remoto, i creatori di contenuti devono scaricare e installare Git. Git è un sistema di controllo della versione distribuito che tiene traccia delle modifiche apportate ai file. Per informazioni sulle nozioni di base di Git, vedere Che cos'è Git?.
• Strumenti: per usare Git, gli autori di contenuti devono usare un'interfaccia della riga di comando (CLI) o un client dell'interfaccia utente grafica con gestione integrata del controllo del codice sorgente (SCM), ad esempio Visual Studio o Visual Studio Code.
• Licenze e autorizzazioni: per creare e usare un repository Git Di Azure Repos, gli autori di contenuti devono:
  • Impostare il livello di accesso di Azure DevOps su Basic (anziché su Stakeholder).
  • Appartenere a un'organizzazione di Azure DevOps e a un progetto.
  • Disporre delle autorizzazioni appropriate per il repository Di Azure DevOps.
  • Usare gli elementi di Power BI solo a causa dei vincoli di integrazione Git quando si usa una capacità Power BI Premium (SKU A) o aree di lavoro PPU.
• Integrazione git dell'infrastruttura: per sincronizzare il contenuto in un repository remoto con un'area di lavoro infrastruttura, gli autori di contenuti usano l'integrazione git di Fabric. Questo strumento è importante perché tiene traccia e gestisce le modifiche apportate al contenuto creato nel portale di Fabric, ad esempio i flussi di dati.

Integrare Azure Log Analytics

È possibile usare Azure Log Analytics per raccogliere informazioni preziose per supportare il controllo a livello di dati degli elementi dell'area di lavoro. Azure Log Analytics è un componente del servizio Monitoraggio di Azure. In particolare, l'integrazione di Azure Log Analytics con Power BI consente di acquisire eventi del modello semantico da tutti i modelli semantici in un'area di lavoro di Power BI. È supportato solo per le aree di lavoro che usano la capacità Fabric o Premium. Per informazioni su come configurare e usare Azure Log Analytics per Power BI e Infrastruttura, vedere Controllo a livello di dati: Azure Log Analytics e Configurare Azure Log Analytics in Power BI.

Dopo aver configurato l'integrazione di Azure Log Analytics e la connessione è abilitata (per un'area di lavoro supportata), gli eventi del modello semantico vengono acquisiti e inviati continuamente a un'area di lavoro Log Analytics di Azure. I log del modello semantico vengono archiviati in Azure Esplora dati, ovvero un database di sola accodamento ottimizzato per l'acquisizione di dati di telemetria quasi in tempo reale.

I casi d'uso per l'uso di Azure Log Analytics includono:

• Si vuole monitorare modelli semantici strategicamente importanti, ad esempio modelli centralizzati forniti ai team decentralizzati in uno scenario di utilizzo self-service gestito.
• Si vuole controllare o analizzare modelli semantici che hanno un impatto elevato sull'utilizzo delle risorse, ad esempio capacità di Infrastruttura.
• Si vogliono ottenere analisi dettagliate sui modelli di query e di utilizzo per i modelli semantici.

Per usare Azure Log Analytics, è necessario configurare e pagare per un'area di lavoro Log Analytics di Azure come parte della sottoscrizione di Azure. Si paga per Azure Log Analytics con una sottoscrizione con pagamento in base al consumo. Per altre informazioni, vedere Prezzi di Log Analytics di Azure.

Integrare Azure Data Lake Storage Gen2

È possibile connettere un'area di lavoro a un account Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2. Quando si connette un'area di lavoro ad ADLS Gen2, è possibile archiviare i dati per i flussi di dati di Power BI (detti anche flussi di dati Gen1) e i backup semantici del modello. Per informazioni su come configurare e usare ADLS Gen2 per archiviare i dati dai flussi di dati di Power BI, vedere Configurazione dell'archiviazione dei flussi di dati per l'uso di Azure Data Lake Gen 2.

L'impostazione delle connessioni di Azure nel portale di amministrazione di Fabric non significa che tutti i flussi di dati di Power BI per il tenant vengano archiviati per impostazione predefinita in un account ADLS Gen2. Per usare un account di archiviazione specifico (anziché l'archiviazione interna), ogni area di lavoro deve essere connessa in modo esplicito. È fondamentale impostare le connessioni di Azure dell'area di lavoro prima di creare flussi di dati di Power BI nell'area di lavoro.

Le due sezioni seguenti illustrano i motivi per cui è possibile integrare un'area di lavoro con ADLS Gen2.

Archiviazione dei dati dei flussi di dati di Power BI

Se si usa un data lake personalizzato, è possibile accedere ai dati per i flussi di dati di Power BI (Gen1) direttamente in Azure. L'accesso diretto all'archiviazione flusso di dati in ADLS Gen2 è utile quando si desidera che altri utenti o processi visualizzino o accedano ai dati. È particolarmente utile quando l'obiettivo è riutilizzare i dati dei flussi di dati al di là di Power BI.

Sono disponibili due opzioni per l'assegnazione dell'archiviazione:

• Archiviazione a livello di tenant: questa opzione è utile quando si vogliono centralizzare tutti i dati per i flussi di dati di Power BI in un account ADLS Gen2.
• Archiviazione a livello di area di lavoro: questa opzione è utile quando le business unit gestiscono il proprio data lake o hanno determinati requisiti di residenza dei dati.

Backup e ripristino per modelli semantici di Power BI

La funzionalità di backup e ripristino del modello semantico di Power BI è supportata per le aree di lavoro assegnate alla capacità dell'infrastruttura, alla capacità Premium o alla PPU. Questa funzionalità usa lo stesso account ADLS Gen2 usato per archiviare i dati dei flussi di dati di Power BI (descritto nella sezione precedente).

I backup semantici del modello consentono di:

• Rispettare i requisiti di conservazione dei dati.
• Archiviare i backup di routine come parte di una strategia di ripristino di emergenza.
• Archiviare i backup in un'area diversa.
• Eseguire la migrazione di un modello di dati.

Integrazione a livello di soluzione

È possibile integrare determinati servizi a livello di singoli elementi, ad esempio modelli semantici o report. Queste integrazioni possono abilitare casi d'uso specifici ed estendere le funzionalità degli elementi di Power BI.

Integrazione con Microsoft Fabric

Power BI fa parte di Fabric, ma Power BI è un carico di lavoro distinto in Fabric che può integrarsi con le altre esperienze unificate nell'ambito dell'infrastruttura. Se si ha familiarità con Power BI, è importante comprendere le possibilità e le opportunità di applicare altri carichi di lavoro, elementi e funzionalità in Fabric.

Le sezioni seguenti presentano esempi di come integrare il contenuto di Power BI con Fabric per estendere le funzionalità di Power BI.

Integrazione di OneLake con modelli semantici

Gli autori di contenuti che creano modelli semantici di Power BI possono usare l'integrazione di OneLake per scrivere tabelle del modello in tabelle Delta in OneLake. Dopo la copia iniziale delle tabelle in memoria, possono quindi essere riutilizzate da OneLake per altri casi d'uso, senza la necessità di copiarle. Le tabelle Delta sono accessibili tramite una lakehouse in Fabric. Gli utenti possono anche creare collegamenti per accedere alle tabelle in modo che possano usarli da un'altra lakehouse o da un tipo di elemento diverso, ad esempio un data warehouse.

I casi d'uso per l'uso dell'integrazione di OneLake con i modelli semantici includono:

• Riutilizzare i dati da un modello semantico non già disponibile in OneLake.
• Riutilizzare i dati da un modello semantico da usare in un'altra esperienza di Infrastruttura.
• Creare snapshot di una tabella del modello semantico.

Integrazione dei collegamenti semantici con modelli semantici tramite notebook

Gli autori di contenuti che creano modelli semantici o analizzano i dati nei notebook possono usare il collegamento semantico per leggere e scrivere in modelli semantici da un notebook in Fabric. Il collegamento semantico offre un'ampia gamma di vantaggi per gli sviluppatori di Power BI, tra cui una maggiore produttività, automazione e la possibilità di eseguire analisi ad hoc in modo rapido e semplice nel codice.

I casi d'uso per l'uso dell'integrazione di collegamenti semantici con i modelli semantici includono:

• Automatizzare i test dei modelli semantici valutando le query DAX e confrontando i risultati con le baseline note.
• Gestire i modelli semantici a livello di codice eseguendo Best Practice Analyzer su più modelli contemporaneamente per identificare e classificare i possibili problemi.
• Salvare modelli e modelli comuni per misure DAX e logica di business (ad esempio la conversione di valuta) che possono essere applicati ai nuovi modelli semantici.
• Analizzare e visualizzare i dati da un modello semantico usando Python.
• Convalidare i modelli creati dai data scientist usando la logica di business da un modello semantico.
• Usare i dati di un modello semantico per arricchire l'analisi.

Anche se non si conosce Python, è possibile usare Copilot e Chat-magics per ottenere assistenza nella scrittura di codice Python funzionale per ottenere un risultato utile.

Integrazione dell'attivatore dell'infrastruttura con i report di Power BI

Gli autori di contenuti o i consumer che creano o usano report di Power BI possono usare Activator per automatizzare azioni e notifiche in base alle modifiche dei dati. Analogamente agli avvisi dati dai riquadri del dashboard, un utente può impostare avvisi in un oggetto visivo di Power BI e definire trigger per tali avvisi. L'utente può anche estendere questa funzionalità per usare azioni personalizzate per attivare un flusso di Power Automate in grado di avviare altre modifiche downstream.

I casi d'uso per l'integrazione di Activator con Power BI includono:

• Rilevamento automatico delle anomalie impostando un avviso da attivare quando un valore supera una soglia.
• Test di regressione automatizzati dei report critici per l'azienda impostando un avviso per attivare quando un valore (come le vendite dell'anno precedente o una varianza del budget) supera una soglia.

Integrazione con Microsoft Office 365

Esistono molti modi per integrare Power BI con prodotti Microsoft 365, ad esempio Excel, PowerPoint e Outlook.

Usare i dati di Power BI in Excel

Gli utenti che preferiscono lavorare in Excel possono usare Analizza in Excel o le tabelle connesse in tempo reale per usare i dati di Power BI.

I consumer di contenuto che dispongono dell'autorizzazione di compilazione per un modello semantico possono connettersi al modello da Excel per usare Analizza in Excel. Questo approccio consente agli utenti di esplorare i modelli in modo che possano eseguire le proprie analisi ad hoc con tabelle pivot.

I casi d'uso per Analizza in Excel includono:

• Gli utenti preferiscono analizzare i dati in Excel anziché usare Power BI.
• Gli utenti vogliono condurre business intelligence personale per creare report personalizzati in Excel.
• Gli utenti vogliono usare i dati di Power BI per supportare l'analisi esistente in Excel.

Analizza in Excel usa espressioni mdx (multidimensionali) per le query anziché le espressioni DI analisi dei dati (DAX) usate dai report di Power BI. Le query MDX possono riscontrare prestazioni più ridotte rispetto alle query DAX equivalenti. Assicurarsi che gli utenti comprendano che devono usare Analizza in Excel per l'analisi di aggregazione di alto livello ed eseguire analisi più dettagliate usando Power BI o altre esperienze di Infrastruttura.

Inoltre, alcune funzionalità di un modello semantico, ad esempio parametri di campo e stringhe di formato di misura dinamica, non funzionano in Analizza in Excel. Per altre considerazioni e limitazioni, vedere questo articolo.

È anche possibile ottenere dati di Power BI in Excel usando tabelle connesse in tempo reale. Con questo approccio, gli utenti che esportano dati da un oggetto visivo report di Power BI ricevono una cartella di lavoro di Excel contenente una tabella popolata con dati. La query di tabella recupera automaticamente i dati più recenti all'apertura della cartella di lavoro o quando la tabella viene aggiornata manualmente.

I casi d'uso per le tabelle connesse al live includono:

• Gli utenti vogliono analizzare o analizzare i dati in un oggetto visivo specifico.
• Gli utenti devono esportare regolarmente i dati per supportare un caso aziendale valido.
• Si sta eseguendo test manuali di un modello semantico o di un report.

Anche se l'esportazione di tabelle connesse in tempo reale è migliore rispetto all'esportazione di tabelle disconnesse da un report di Power BI, è consigliabile incoraggiare gli utenti a evitare l'esportazione di dati. I dati esportati presentano problemi di governance e rischi per la sicurezza dei dati che possono causare l'esfiltrazione dei dati dall'organizzazione. Prendere invece in considerazione la possibilità di formare gli utenti per connettersi a modelli semantici da Excel o Power BI Desktop per eseguire la propria analisi e condividere in modo sicuro i risultati con i colleghi.

La gestione delle esportazioni dei dati è un importante esercizio di gestione delle modifiche per migliorare la maturità delle impostazioni cultura dei dati e consentire agli utenti di usare Power BI in modo efficace.

Integrare report di Power BI in PowerPoint

È possibile usare il componente aggiuntivo Power BI per PowerPoint per aggiungere report di Power BI interattivi in tempo reale o oggetti visivi specifici alle diapositive di PowerPoint. Questa funzionalità è una buona alternativa all'inserimento di screenshot statici perché gli oggetti visivi possono essere filtrati e interagiti durante una presentazione.

PowerPoint è uno strumento utile per integrare i report di Power BI esistenti, ma non viene ridimensionato come metodo di distribuzione primario. Usare invece i metodi di distribuzione dei report, ad esempio le app power BI, e cercare opportunità per l'integrazione di PowerPoint per integrarli o estenderli.

La gestione della distribuzione dei report come file flat e presentazioni di PowerPoint è un importante esercizio di gestione delle modifiche per migliorare la maturità dell'ambito di distribuzione dei dati e dei contenuti e per consentire agli utenti di usare Power BI in modo efficace.

I casi d'uso dell'integrazione di Power BI in PowerPoint includono:

• Riprodurre continuamente una presentazione in modalità presentazione con report di Power BI aggiornati, ad esempio su uno schermo di grandi dimensioni in una factory.
• Bloccare gli snapshot di una visualizzazione specifica in modo che i dati del report non vengano aggiornati automaticamente, ad esempio quando si desidera esaminare i report temporizzati da una data precedente.
• Condividere una presentazione con report di Power BI live in modo che gli utenti possano visualizzare i dati più recenti, ad esempio quando si vuole che un gruppo di destinatari riveda la presentazione e i report prima di presentarli.

Gli amministratori dell'infrastruttura possono controllarne l'uso con l'impostazione Abilitare il componente aggiuntivo Power BI per il tenant di PowerPoint . Per altre considerazioni e limitazioni, vedere questo articolo.

Integrazione con Power Platform

Power BI fa parte di Power Platform. Di conseguenza, Power BI si integra bene con altre applicazioni nella famiglia Power Platform, ad esempio Power Apps, Power Automate e Power Pages.

• Power Apps consente di creare e distribuire rapidamente applicazioni con poco codice nell'organizzazione.
• Power Automate consente di automatizzare attività e flussi di lavoro creando flussi logici che attivano automaticamente, in base a una pianificazione o in risposta a un'azione manuale. È possibile creare flussi cloud che vengono eseguiti automaticamente senza un computer dedicato. È anche possibile usare l'applicazione desktop Power Automate per creare flussi desktop che richiedono un computer perché usano l'automazione del processo robotico per simulare le azioni degli utenti.
• Power Pages consente di creare siti Web aziendali esterni con un'interfaccia utente con poco codice.

Usare l'oggetto visivo di Power Apps in un report di Power BI

È possibile integrare Power Apps in Power BI usando l'oggetto visivo di Power Apps. Questo oggetto visivo consente di visualizzare un'app canvas interattiva e funzionale di Power Apps all'interno di un report di Power BI. In Power BI è possibile selezionare i campi da aggiungere all'oggetto visivo di Power Apps. In Power Apps è quindi possibile usare questi campi per creare etichette e funzionalità basate sui dati per migliorare l'app. Insieme, l'integrazione dei report di Power BI e di Power Apps consente un'ampia gamma di casi d'uso che consentono agli utenti di prendere decisioni e intraprendere azioni usando i dati in un report.

Se si usa questo approccio, tenere presenti alcune considerazioni sulle licenze. Per usare l'oggetto visivo di Power Apps nel report di Power BI, un visualizzatore di report deve avere una licenza di Power Apps oltre alle licenze di Power BI necessarie per utente. In alternativa, è possibile usare un piano con pagamento in base al consumo per Power Apps e Power Automate.

I casi d'uso dell'oggetto visivo di Power Apps includono:

• Facilitare il writeback in un database, ad esempio per aggiungere commenti a determinati clienti o per modificare i valori delle previsioni dall'interno di un report di Power BI.
• Facilitare le azioni dirette informate dal report di Power BI, ad esempio contattare i clienti da un report sulla soddisfazione dei clienti.
• Consentire agli utenti di inviare moduli dall'interno del report di Power BI, ad esempio moduli di feedback, sondaggi o sondaggi.

In uno scenario incorporato, l'oggetto visivo di Power Apps è supportato solo per lo scenario incorporamento per l'organizzazione e non per lo scenario Incorpora per i clienti. Per altre limitazioni, vedere Limitazioni dell'oggetto visivo di Power Apps.

Integrare un report di Power BI in un'app canvas di Power Apps

È possibile integrare i riquadri del dashboard di Power BI all'interno di un'app canvas di Power Apps. Con questo approccio, il supporto di consumo principale è Power App, migliorato dal riquadro di Power BI. I riquadri vengono incorporati usando il controllo riquadro di Power BI durante lo sviluppo di app canvas.

Eseguire azioni in Power BI da Power Automate

È possibile usare Power Automate per automatizzare azioni specifiche in Power BI, ad esempio l'esportazione di report, l'aggiornamento di modelli semantici o la valutazione delle query DAX. Questa funzionalità può essere utile per semplificare determinate attività o migliorare la produttività.

I casi d'uso per l'automazione di Power BI da Power Automate includono:

• Attivare l'aggiornamento di un modello semantico quando viene aggiornata un'origine dati upstream.
• Automatizzare la distribuzione dei report di Power BI o dei report impaginati.
• Aggiungere righe a una tabella del modello semantico di Power BI quando viene attivato un flusso.

Attivare un flusso di Power Automate da Power BI

È anche possibile usare Power BI per attivare un flusso cloud di Power Automate in tre modi:

• Usare l'oggetto visivo di Power Automate in un report di Power BI.
• Usare gli avvisi dati da un riquadro del dashboard di Power BI.
• Creare flussi per notificare gli obiettivi modificati in Power BI.

Con questo approccio, non si automatizzano le azioni di Power BI tanto quanto si risponde agli eventi che si verificano in Power BI. Questi eventi possono essere attivati manualmente (ad esempio l'oggetto visivo di Power Automate) o automaticamente (come gli avvisi dati). È anche possibile usare i dati da Power BI downstream nei flussi, che consentono di automatizzare azioni più specifiche e pertinenti.

Esistono alcune considerazioni sulle licenze da tenere presente con questo approccio. Per usare l'oggetto visivo di Power Automate in un report di Power BI, il visualizzatore di report deve avere accesso al flusso di Power Automate e a una licenza di Power Automate, se necessario, oltre alle licenze di Power BI necessarie per utente. In alternativa, è possibile usare un piano con pagamento in base al consumo per Power Apps e Power Automate.

I casi d'uso per attivare un flusso di Power Automate da Power BI includono:

• Aggiornare o aggiungere righe a una tabella di Excel dall'interno di un report di Power BI usando l'oggetto visivo di Power Automate.
• Automatizzare i test di regressione configurando report e dashboard per segnalare le differenze nei valori correnti con baseline note e impostando avvisi dati nei riquadri del dashboard.
• Inviare una notifica a un team o a un individuo quando sono presenti valori o anomalie imprevisti nei dati del modello semantico usando avvisi dati. Per usare l'oggetto visivo di Power Automate in un report di Power BI, il visualizzatore di report deve avere accesso al flusso di Power Automate e a una licenza di Power Automate, se necessario, oltre alle licenze di Power BI necessarie per utente. In alternativa, è possibile usare un piano con pagamento in base al consumo per Power Apps e Power Automate.

Incorporare un report di Power BI in un sito Web di Power Pages

È possibile incorporare un report di Power BI in un sito Web di Power Pages, che consente di visualizzare i report di Power BI nel sito Web esterno creato con Power Pages. Questo approccio semplifica lo scenario Incorpora per i clienti abilitando il servizio Power BI Embedded dall'interfaccia di amministrazione di Power Platform.

Esistono alcune considerazioni sulle licenze da tenere presente con questo approccio. Per incorporare i report di Power BI in un sito Web di Power Pages, è necessario avere uno SKU F, P, EM o A. È necessaria anche una licenza di Power Pages appropriata.

I casi d'uso per incorporare un report di Power BI in un sito Web di Power Pages includono:

• Distribuire report tramite un portale personalizzato a utenti o clienti esterni.
• Visualizzare l'analisi dei siti Web, ad esempio i sottoscrittori o il traffico per il sito Web.
• Migliorare il sito Web di Power Pages con visualizzazioni interattive di Power BI.

Oltre alle limitazioni di Power BI Embedded, esistono anche limitazioni specifiche per l'incorporamento di un report in Power Pages. Ad esempio, il report deve essere pubblicato nella stessa area di lavoro del modello semantico connesso. Assicurarsi di prendere in considerazione queste considerazioni prima di decidere di incorporare il contenuto di Power BI in un sito Web di Power Pages.

Integrazione di OneDrive e SharePoint

OneDrive e SharePoint vengono comunemente usati perché sono utili opzioni per archiviare i file di contenuto e di dati per Power BI. Integrando OneDrive e SharePoint, è possibile migliorare ulteriormente le funzionalità di condivisione.

Aggiornamento di OneDrive dei file di Power BI Desktop

Quando si salva un file di Power BI Desktop (con estensione pbix) in OneDrive for Work o School o SharePoint, è possibile importare tale file in un'area di lavoro da OneDrive invece di pubblicarlo da Power BI Desktop. In questo modo, è possibile trarre vantaggio dall'aggiornamento di OneDrive, in cui il modello di dati viene aggiornato automaticamente, in genere entro un'ora.

I casi d'uso per l'uso dell'aggiornamento di OneDrive includono:

• Gli utenti self-service vogliono semplificare la pubblicazione dei file di Power BI Desktop.
• Gli autori di contenuti vogliono tenere traccia e gestire le modifiche durante la collaborazione in OneDrive.

Oltre all'integrazione di OneDrive per un singolo file con estensione pbix per modelli e report semantici, è anche possibile configurare l'integrazione a livello di area di lavoro con OneDrive.

Visualizzare in anteprima i file di Power BI Desktop in OneDrive e SharePoint

Quando si condivide un file di Power BI Desktop con persone tramite OneDrive o SharePoint, è possibile visualizzare in anteprima il report da OneDrive o SharePoint senza aprirlo in Power BI Desktop. Questa funzionalità funziona solo per i report connessi a un modello semantico condiviso o file di Power BI Desktop che contengono un report e un modello semantico di importazione. Inoltre, non è possibile visualizzare in anteprima i file di Power BI Desktop con dimensioni pari o superiori a 1 GB. Per altre informazioni, vedere Considerazioni e limitazioni.

Esistono alcune considerazioni sulle licenze da tenere presente con questo approccio. Gli utenti richiedono una licenza di Power BI Pro per visualizzare in anteprima i file di Power BI Desktop in OneDrive o SharePoint. Per altre informazioni, vedere Prerequisiti per la visualizzazione dei report in OneDrive e SharePoint.

I casi d'uso per l'uso di OneDrive per visualizzare in anteprima i file includono:

• Gli autori di contenuti usano OneDrive o SharePoint per facilitare la collaborazione.
• Gli autori di contenuti che usano le integrazioni di OneDrive, ad esempio l'aggiornamento di OneDrive o lo usano per tenere traccia e gestire le modifiche apportate ai file con estensione pbix, vogliono visualizzare in anteprima i file prima di aprirli.

Incorporare report di Power BI in SharePoint Online

È possibile integrare Power BI con SharePoint incorporando report di Power BI in SharePoint Online (noto anche come incorporamento sicuro). L'esperienza del report equivale a quando gli utenti le visualizzano in un'area di lavoro infrastruttura usando un collegamento condiviso con accesso diretto. La sicurezza a livello di riga viene applicata, insieme alle autorizzazioni per gli elementi. Gli utenti devono avere accesso diretto ai report per visualizzarli in un sito di SharePoint.

I casi d'uso per l'incorporamento di report di Power BI in SharePoint Online includono:

• Si vogliono distribuire report da un portale di SharePoint anziché tramite un'area di lavoro infrastruttura. Questo approccio può essere utile quando si vogliono distribuire report da diverse aree di lavoro a un gruppo di destinatari specifico.
• Si vogliono incorporare report che supportano la collaborazione o il processo decisionale nel sito di SharePoint.

Integrazione con Visual Studio e VS Code

Molti sviluppatori hanno familiarità con l'uso di Visual Studio o Visual Studio Code (VS Code) per gestire i file e i metadati di origine. Questi strumenti offrono diverse opzioni per l'integrazione con Power BI e Fabric.

Sviluppare modelli semantici usando Visual Studio con i progetti di Analysis Services

Se gli sviluppatori preferiscono lavorare in Visual Studio, possono sviluppare e distribuire modelli semantici da Visual Studio invece di Power BI Desktop. In questo caso, sono necessari Visual Studio 2017 o una versione successiva e la versione 2.9.14 (o successiva) dell'estensione SQL Server Data Tools (SSDT).

Gestire gli elementi con VS Code

Se gli sviluppatori preferiscono lavorare in VS Code, possono usare le estensioni per facilitare alcune attività con Power BI tramite l'applicazione VS Code.

Sono disponibili diversi strumenti che possono usare per gestire parti diverse di Power BI da VS Code:

• TMDL: estensione ufficiale di VS Code di Microsoft che fornisce il supporto del linguaggio per il linguaggio TMDL (Tabular Model Definition Language) per lavorare con modelli semantici che usano il formato di metadati TMDL.
• Power BI Studio: estensione di VS Code sviluppata dalla community che usa l'API REST di Power BI per visualizzare e gestire gli elementi in un'area di lavoro.
• Power BI VSCode Extension Pack: raccolta di estensioni di VS Code che consente agli sviluppatori di lavorare in VS Code con Fabric e Power BI. Include le estensioni TMDL e Power BI Studio.

L'integrazione di VS Code è supportata anche da altre esperienze di Infrastruttura, ad esempio notebook per la progettazione dei dati e l'analisi scientifica dei dati o per la gestione di modelli semantici di Power BI usando il collegamento semantico (descritto in precedenza).

Integrazione di Python o R

È possibile eseguire script Python o R in modelli semantici e report di Power BI per estendere le funzionalità di questi elementi. Questa funzionalità può essere utile per gli autori di contenuti che hanno familiarità con Python o R e che creano e distribuiscono contenuto per gli utenti aziendali tramite Power BI.

I proprietari o gli autori di contenuti esperti in Python o R possono trarre vantaggio dall'uso di elementi notebook in una capacità di Fabric. Per molti casi d'uso, i notebook sono un'opzione preferita rispetto all'integrazione di Python e R con Power BI. Ciò è dovuto al fatto che forniscono più opzioni per creare e gestire soluzioni integrate in questi linguaggi, hanno anche meno limitazioni e in genere richiedono meno sforzi per supportare.

Eseguire codice Python o R in un modello semantico

È possibile integrare codice Python o R come parte delle trasformazioni dei dati eseguite in un modello semantico che usa la modalità di archiviazione di importazione. Questa integrazione consente di trasformare i dati o di eseguire analisi avanzate con Python o R ogni volta che si aggiorna il modello.

Per aggiornare un modello semantico pubblicato che usa Python o R integrato in Power Query, è necessario usare un gateway dati locale in modalità personale. Questo perché il codice Python o R viene eseguito in locale usando Python o R installato nel computer. Questa configurazione è in genere difficile da gestire e gestire. Se è necessario usare Python o R in un modello semantico, è consigliabile adottare approcci alternativi, ad esempio notebook in Fabric.

Creare oggetti visivi Python o R nei report di Power BI

È possibile integrare Python o R con i report di Power BI per creare oggetti visivi personalizzati con librerie Python, ad esempio pacchetti Seaborn o R come ggplot2. Questi oggetti visivi sono completamente personalizzabili e supportano funzionalità interattive in Power BI, ad esempio il rendering di un risultato filtrato, il filtro incrociato, le descrizioni comando personalizzate, il drill-down e il drill-through.

Assicurarsi che tutti gli oggetti visivi Python o R usino librerie Python e pacchetti R supportati in Fabric. Se si usa una libreria o un pacchetto non supportato, l'oggetto visivo non verrà eseguito nel servizio Power BI, anche quando l'oggetto visivo esegue il rendering nel report in Power BI Desktop.

Sebbene sia possibile trasformare i dati ed eseguire calcoli come parte di un oggetto visivo personalizzato Python o R, non è consigliabile. L'inserimento di questa logica nell'oggetto visivo Python o R può comportare durate di rendering più lente e maggiore difficoltà a mantenere l'oggetto visivo e ottenere l'armonizzazione tra oggetti visivi e report nella logica di calcolo.

Aggiungere invece la logica ai calcoli DAX creando misure ed eseguire ulteriormente le trasformazioni upstream, ad esempio in Power Query o nell'origine dati, se possibile.

Oggetti visivi personalizzati per i report di Power BI

Sono disponibili altre opzioni per la creazione di oggetti visivi personalizzati nei report di Power BI a parte Python e R. Anche se non si integra in modo esplicito, è possibile usare oggetti visivi personalizzati nei report di Power BI per casi d'uso avanzati o specifici. È possibile creare un oggetto visivo personalizzato, che non richiede alcuna integrazione con altri servizi, oppure ottenere un oggetto visivo da AppSource, che può essere gratuito o richiede una licenza. A seconda dell'oggetto visivo personalizzato, potrebbe comportare l'integrazione con un servizio di terze parti e sarà necessario accettare le condizioni di licenza.

Se si sta pensando di usare oggetti visivi personalizzati per estendere le funzionalità dei report di Power BI, prendere in considerazione Deneb. Deneb è un oggetto visivo personalizzato sviluppato dalla community e certificato che consente di usare una sintassi JSON dichiarativa dei linguaggi Vega o Vega-Lite per creare visualizzazioni personalizzate. Deneb ha una community di grandi dimensioni e molti modelli, che lo rendono una buona scelta per gli autori di report che vogliono creare oggetti visivi personalizzati senza usare JavaScript, Python o R.

Integrazione con altri servizi di terze parti

Esistono altri servizi di terze parti che offrono l'integrazione con Power BI.

La sezione seguente presenta i servizi di terze parti, insieme ai casi d'uso che sono importanti da considerare.

Integrazione con modelli semantici tramite l'endpoint XMLA

In Power BI gli strumenti esterni possono connettersi ai modelli semantici di Power BI usando l'endpoint XMLA. Sono disponibili strumenti open source e commerciali che è possibile usare per migliorare la produttività o estendere le funzionalità dei modelli semantici esistenti.

Ecco alcuni esempi di strumenti che possono essere integrati con modelli semantici tramite l'endpoint XMLA:

• Cmdlet di PowerShell per automatizzare determinate attività del modello semantico.
• Generatore report di Power BI per eseguire query su modelli semantici con DAX e creare report impaginati.
• Editor tabulare, uno strumento di terze parti per sviluppare e gestire modelli semantici.
• DAX Studio, uno strumento di terze parti per creare e ottimizzare le query DAX.
• ALM Toolkit, uno strumento di terze parti per confrontare e distribuire modelli semantici.

Per altre informazioni sugli endpoint XMLA e sulle applicazioni client e sugli strumenti che li usano, vedere Connettività e gestione del modello semantico con l'endpoint XMLA in Power BI. L'endpoint XMLA è supportato solo per le aree di lavoro con la modalità di licenza impostata su Capacità infrastruttura, capacità Premium o Premium per utente.

È possibile abilitare l'endpoint XMLA e impostarlo in lettura o lettura/scrittura dalle opzioni del carico di lavoro di Power BI nel portale di amministrazione. Esistono anche diverse impostazioni del tenant che è possibile usare per controllare quali utenti e gruppi possono usare l'endpoint XMLA.

Elenco di controllo : quando si pianifica l'integrazione di Power BI con altri servizi, le decisioni e le considerazioni principali includono:

• Definire il requisito: descrivere ciò che si sta tentando di ottenere e qual è il vantaggio previsto.
• Descrivere perché non è possibile eseguire l'attività in Power BI da sola: definire le sfide o le limitazioni che impediscono di soddisfare questo requisito con gli strumenti e le funzionalità predefiniti in Power BI.
• Identificare i servizi che consentono di soddisfare i requisiti: compilare un elenco dei servizi che consentono di raggiungere l'obiettivo. A seconda del requisito, potrebbe esserci una sola opzione plausibile.
• Identificare eventuali rischi, limitazioni o considerazioni: pianificare attentamente e prendere in considerazione le implicazioni per questa integrazione per aree diverse, ad esempio sicurezza, licenze, governance e abilitazione degli utenti.
• Cercare come configurare l'integrazione: leggere la documentazione tecnica appropriata e compilare un protocollo dettagliato applicabile allo scenario specifico per l'integrazione di Power BI con il servizio o lo strumento. Prestare particolare attenzione alla possibile risoluzione dei problemi o alla personalizzazione di questa integrazione che potrebbe essere necessario eseguire.
• Eseguire un test o un modello di verifica: prima di configurare l'integrazione per il tenant, l'area di lavoro o l'elemento, eseguire prima una prova rappresentativa per testare eventuali presupposti e rivelare eventuali problemi o limitazioni. L'esecuzione di un test o un modello di verifica è importante.
• Configurare il training e il monitoraggio: assicurarsi che i team centralizzati siano attrezzati per monitorare il nuovo servizio e il relativo effetto sull'utilizzo nel tenant. Preparare materiale di formazione pertinente in modo che le persone possano usare il nuovo servizio e che li aiuta a evitare problemi.

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Per altre considerazioni, azioni, criteri decisionali e consigli utili in merito all’implementazione di Power BI, vedere Pianificazione dell'implementazione di Power BI.