性能优化
更快的查询、更小的模型和响应更灵敏的仪表板。
缓慢的仪表板会扼杀采用率。我们审核和优化您的 Power BI 环境 - 修复缓慢的 DAX 测量、减小模型大小、优化数据刷新、调整网关性能和调整容量。经过我们的优化后，大多数客户发现报告加载时间缩短了 3-10 倍。
我们的流程
1
绩效审计
使用 DAX Studio 和性能分析器分析 DAX 查询、模型大小、刷新持续时间和网关性能。
2
瓶颈分析
确定前 10 个最慢的措施、最大的表和最昂贵的刷新操作。
3
优化
重写DAX，删除不必要的列，实现聚合表，优化刷新策略。
4
验证和报告
基准之前/之后、容量调整建议和持续监控设置。
核心优势
可测量的速度增益
通过记录之前/之后的基准，报告加载时间平均缩短 3-10 倍。
降低产能成本
更小、更高效的模型通常允许您缩小 Fabric 容量层。
更快的刷新
增量刷新、查询折叠和分区优化将刷新时间缩短了 50-80%。
可行的建议
按影响排名的优化优先列表 - 首先修复最大的瓶颈。
包含内容
DAX查询性能分析和优化
模型大小减小（列删除、数据类型优化）
聚合表实现
增量和分区刷新优化
网关性能调优
容量规划和合理规模建议
常见问题
您如何衡量绩效？
我们使用 DAX Studio 来分析查询执行时间，使用 Power BI Desktop 中的性能分析器进行可视化渲染，并使用 Fabric 容量指标应用程序进行租户级监控。所有改进都记录在之前/之后的基准测试中，包括中值和 P95 查询时间。
优化会破坏现有报告吗？
不会。我们优化底层模型和 DAX，而不改变报表的视觉效果或行为。所有更改都会在测试工作区中进行验证，然后再通过部署管道升级到生产环境。用户可以通过同样熟悉的界面更快地看到报告。
这是一次性服务还是持续性服务？
我们两者都提供。一次性优化可以识别并修复当前的瓶颈。为了持续优化，我们的托管服务计划包括每月性能审查以及随着数据增长和新报告添加而进行的持续调整。