Agrégations dans Power BI

Aperçu

Plongez dans le monde robuste des Agrégations Power BI pour améliorer vos capacités d'analyse de données. Ce cours complet offre une comparaison approfondie avec Analysis Services et enseigne des stratégies de mise en œuvre pour optimiser vos solutions analytiques.

Obtenez des informations sur des approches architecturales qui peuvent transformer vos expériences de traitement et de visualisation de données.

Propulsée par YouTube, cette ressource éducative relève des catégories Cours d'Intelligence Artificielle et Conférences. Bien qu'aucune université spécifique ne soit désignée, le contenu est structuré pour bénéficier à la fois aux passionnés et aux professionnels visant la précision et l'efficacité dans l'analyse de données.

Programme

• Introduction aux agrégations Power BI
Aperçu de Power BI et de ses capacités
Importance des agrégations dans l'analyse des données
Cas d'utilisation des agrégations Power BI
• Comparaison avec les services d'analyse
Aperçu de SQL Server Analysis Services (SSAS)
Différences et similitudes dans les mécanismes d'agrégation
Considérations sur la performance et l'optimisation
• Mise en œuvre des agrégations Power BI
Étapes pour activer et configurer les agrégations
Gestion des tables d'agrégats dans Power BI
Utilisation des modes Lazy et Direct Query
• Conception d'agrégations pour une haute performance
Choisir le bon niveau d'agrégation
Conception de tables d'agrégats optimales
Utilisation de modèles composites et du mode de stockage double
• Approches architecturales pour des solutions analytiques optimisées
Construire des modèles évolutifs avec des agrégations
Intégration avec les architectures de données existantes
Études de cas d'implémentation réussie
• Meilleures pratiques et dépannage
Défis courants et comment les surmonter
Conseils pour maintenir et mettre à jour les agrégations
Stratégies pour surveiller et améliorer la performance
• Exercices de laboratoire pratiques
Création et configuration d'agrégations
Tests de performance contre des modèles non agrégés
Scénarios réels et résolution de problèmes
• Conclusion et ressources supplémentaires
Résumé des principaux apprentissages
Ressources pour l'apprentissage continu et les sujets avancés
Session de questions-réponses et feedback sur le cours

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Sujets

Conférences