数据建模与架构
为提高速度和准确性而构建的星型模式、DAX 度量和语义模型。
每个出色的 Power BI 解决方案的基础都是数据模型。我们设计星型模式、编写优化的 DAX 度量、构建计算组并创建快速、可维护且受整个组织信任的语义模型 - 消除“我的数字不匹配”问题。
我们的流程
1
数据来源分析
映射所有源系统，了解粒度、基数和数据质量问题。
2
架构设计
使用事实和维度表、关系和角色扮演维度设计星型模式。
3
DAX 开发
编写 KPI、时间智能、排名、预算和方差分析的度量。
4
验证和文档
根据源系统、文档度量和发布模型交叉验证数字。
核心优势
单一事实来源
每份报告都引用一种语义模型——整个组织的数字一致。
亚秒级查询
优化的星型模式和 DAX 模式，即使有数百万行，也能保持仪表板快速运行。
自助服务就绪
业务用户无需 IT 帮助即可探索记录齐全的衡量标准和层次结构。
可维护的架构
干净的模型设计，具有命名约定、文件夹和文档，以实现长期可持续性。
包含内容
星型模式和雪花模式设计
DAX 度量和计算组
时间智能模式（YTD、QTD、MTD、YoY）
增量刷新配置
复合模型（导入 + DirectQuery）
模型文档和数据字典
常见问题
什么是语义模型以及它为何重要？
语义模型（以前称为数据集）是原始数据和报告之间的层。它定义了关系、度量和业务逻辑。精心设计的语义模型可确保每个报告显示一致、值得信赖的数字，并使业务用户可以轻松构建自己的报告。
你能优化我们现有的模型吗？
是的。我们审核现有模型的性能问题（大型表、复杂的 DAX、不必要的列）、数据质量问题并设计反模式。大多数模型在优化后查询速度提高了 3-10 倍。
您支持 DirectQuery 模型吗？
是的。当需要实时数据时，我们设计 DirectQuery 和复合模型。我们优化源数据库查询、配置聚合表并设置混合表以平衡新鲜度和性能。