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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。
映射所有源系统，了解粒度、基数和数据质量问题。
使用事实和维度表、关系和角色扮演维度设计星型模式。
编写 KPI、时间智能、排名、预算和方差分析的度量。
根据源系统、文档度量和发布模型交叉验证数字。
每份报告都引用一种语义模型——整个组织的数字一致。
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。
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。
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。
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。
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。
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。