Thiết kế mô hình ngữ nghĩa có thể mở rộng trong Fabric

Khi lượng dữ liệu tăng lên, các mô hình báo cáo tiêu chuẩn thường chậm lại, làm người dùng kinh doanh thất vọng và tăng chi phí. Học cách xây dựng các mô hình ngữ nghĩa hiệu suất cao trong Fabric đảm bảo phân tích doanh nghiệp của bạn vẫn nhanh, đáp ứng và đáng tin cậy ở bất kỳ quy mô nào. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm mô hình dữ liệu cơ bản đến các chiến lược tối ưu hóa tiên tiến. Bạn sẽ hiểu cách cấu trúc dữ liệu của mình, chọn cấu hình lưu trữ đúng, và thực hiện các mô hình tính toán hiệu quả xử lý lưu lượng người dùng đồng thời nặng mà không làm giảm hiệu suất. Bạn sẽ học được: Hiểu các khái niệm mô hình ngữ nghĩa cơ bản và kiến trúc cốt lõi của Fabric; Chọn chế độ lưu trữ tối ưu, bao gồm Nhập, DirectQuery và cấu hình Direct Lake hiện đại; Thiết kế các mối quan hệ star schema mạnh mẽ để tối Ưu hóa đường dẫn truy vấn và giảm thiểu bộ nhớ; Viết các mô hình tính toán sạch, có thể mở rộng sử dụng DAX tối ưu hóa cho các tập dữ liệu lớn; Cấu hình các cài đặt để xử lý đồng thời cao và lượng dữ kiện lớn hiệu quả; Thực hiện bảo mật cấp hàng để bảo vệ dữ lượng doanh nghiệp theo quy mô. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ chính và các nguyên tắc kiến trúc dữ liệu cơ bản trước khi khám phá cơ học lưu trữ, thiết kế mối quan hệ và điều chỉnh hiệu suất. Thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ DAX có cấu trúc, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình có khả năng hỗ trợ phân tích cấp doanh nghiệp. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu đến các nhà phân tích dữ liệu trung cấp, nhà phát triển BI và chuyên gia cơ sở dữ kiện tìm kiếm chuyển đổi sang mô hình dữ lượng quy mô đám mây hiện đại. Không cần yêu cầu tiên tiến, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với các khái niệm cơ sở dữ liệu là hữu ích. Bắt đầu xây dựng mô hình dữ liệu nhanh hơn, đáng tin cậy hơn trong Fabric ngay hôm nay.