Resumo
Neste módulo, explorou o que muda quando os modelos semânticos precisam de lidar com conjuntos de dados maiores, mais utilizadores concorrentes e padrões de consumo mais amplos no Microsoft Fabric. O desafio era claro: modelos construídos para pequenas equipas no Power BI Desktop não lidam automaticamente com o que vem com a escala.
Aprendeste a tomar quatro decisões críticas de design. Primeiro, escolheste o Direct Lake como modo de armazenamento predefinido e percebeste quando os modelos Import, DirectQuery ou compostos são a melhor escolha. Depois desenhaste relações de esquema estrela para clareza e desempenho, incluindo integridade referencial, relações inativas e ligações entre fontes. De seguida, desenharam cálculos escaláveis usando grupos de cálculo para reduzir a proliferação de medidas, variáveis e convenções de nomenclatura para apoiar a manutenção da equipa, e agregações para lidar com grandes volumes de dados. Por fim, configurou definições que controlam como o modelo lida com grandes conjuntos de dados, consultas concorrentes e acesso a ferramentas externas.
Em conjunto, estas decisões preparam um modelo semântico para a escala. Também o preparam para o consumo de IA, porque a IA exige as mesmas coisas de um modelo que a escala exige: dados atuais, relações claras, estruturas descritivas e capacidade.