Semantic Models trong Power BI là gì?
Semantic models là gì? Định nghĩa, cách tạo và những chia sẻ về cách quản lý, bảo mật sẽ giúp bạn tận dụng semantic models để tạo ra những báo cáo hiệu quả.
Power BI, một công cụ hàng đầu trong lĩnh vực thông tin kinh doanh, liên tục đổi mới và mở đường cho các công cụ BI khác. Semantic Models trong Power BI là nền tảng vững chắc giúp tạo ra các báo cáo trong toàn công ty một cách nhất quán và hiệu quả. Cùng NativeX tìm hiểu Semantic Models là gì và tầm quan trọng của chúng trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu và quản lý thông tin kinh doanh.
Semantic Models trong Power BI là gì?
Semantic model trong Power BI được coi như một tầng logic tổ chức các phép biến đổi, tính toán và mối liên hệ giữa các nguồn dữ liệu quan trọng để tạo báo cáo và bảng điều khiển. Semantic model đóng vai trò là nguồn thông tin duy nhất và chính xác cho các báo cáo trong toàn bộ tổ chức.
Mặc dù bạn có thể xây dựng semantic model bằng Power BI Desktop (trong tệp .pbix), nhưng không cần phải có hình ảnh hoặc đồ họa. Semantic model như điểm dừng cuối cùng trong quy trình dữ liệu trước khi bạn bắt đầu làm báo cáo. Khi chia sẻ mô hình này cho mọi người trong công ty, họ có thể dùng nó để tạo ra bất kỳ báo cáo hoặc bảng điều khiển nào mà họ cần.
Semantic model ẩn đi các chi tiết kỹ thuật phức tạp đằng sau các báo cáo, giúp cả người dùng kỹ thuật và không chuyên về kỹ thuật có thể tập trung vào phân tích dữ liệu và giải quyết các vấn đề kinh doanh. Chia sẻ và sử dụng lại là hai tính năng quan trọng của semantic model.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Yếu tố tạo nên một semantic models
Semantic models bao gồm một số yếu tố khác nhau:
- ✓ Kết nối dữ liệu: Semantic model kết nối với một hoặc nhiều nguồn dữ liệu. Dữ liệu có thể được nhập thông qua DirectQuery (truy vấn trực tiếp) hoặc một phần của composite models (mô hình tổng hợp).
- ✓ Biến đổi dữ liệu: Quá trình làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để tạo báo cáo.
- ✓ Tính toán và chỉ số được xác định: Các phép tính và số liệu được xác định dựa trên các quy tắc kinh doanh để đảm bảo tính nhất quán và rõ ràng của báo cáo được tạo từ semantic models.
- ✓ Xác định mối quan hệ giữa các bảng: Cho phép bạn tập trung vào thiết kế báo cáo mà không cần biết cấu trúc cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu cơ bản trước đó.
Các chế độ của semantic models
Khi bắt đầu tạo semantic models trong Power BI, đầu tiên bạn cần phải lựa chọn chế độ kết nối dữ liệu. Mỗi chế độ mang những ưu điểm và hạn chế riêng mà bạn cần hiểu rõ.
Có 3 chế độ chế độ của semantic models trong Power BI:
- Chế độ nhập dữ liệu
- Chế độ truy vấn dữ liệu
- Chế độ tổng hợp
Chế độ nhập dữ liệu
Chế độ này sẽ tải toàn bộ dữ liệu vào tệp Power BI (.pbix). Mỗi khi báo cáo Power BI được làm mới, nền tảng lưu trữ Vertipaq sẽ tự động nén, tối ưu hóa và lưu trữ dữ liệu trên đĩa cứng. Quy trình này mang lại hiệu suất cao và người tạo báo cáo có thể tự do tùy chọn thiết kế.
Bên cạnh đó, chế độ nhập dữ liệu còn mang đến cho bạn cơ hội tận dụng đầy đủ các chức năng ngôn ngữ Power Query M để xử lý và chuẩn bị dữ liệu, cũng như sử dụng các hàm DAX để tạo ra các phép tính và chỉ số.
Chế độ truy vấn dữ liệu
Đây là chế độ chỉ lưu trữ siêu dữ liệu về cấu trúc của mô hình thay vì lưu trữ dữ liệu chính. Khi mô hình được truy vấn (ví dụ như khi hiển thị một hình ảnh), dữ liệu sẽ được lấy từ nguồn dữ liệu gốc. Do đó, chế độ truy vấn đặc biệt hữu ích khi xử lý lượng dữ liệu lớn hoặc khi cần dữ liệu gần với thời gian thực trong báo cáo theo yêu cầu từ phía doanh nghiệp.
Chế độ tổng hợp
Chế độ này là sự kết hợp giữa chế độ nhập dữ liệu và DirectQuery. Khi sử dụng chế độ tổng hợp, bạn có thể tận dụng sự mạnh mẽ và nhanh chóng của chế độ nhập dữ liệu, đồng thời vẫn có khả năng xem và truy xuất dữ liệu thời gian thực từ từ DirectQuery. Bạn có thể thiết lập một bảng ở chế độ lưu trữ kép để Power BI tự chọn cách xử lý tốt nhất tùy thuộc vào loại truy vấn.
5 bước để tạo semantic models trong Power BI
Tạo ra một semantic models bao gồm các thao tác tương tự như khi bạn tạo báo cáo bằng Power BI Desktop. Cách thực hiện khi tạo semantic models sẽ phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh cụ thể và mục tiêu của bạn. Tuy nhiên, ở mức độ nâng cao, có 5 bước thường gặp để tạo semantic models
- ✓ Bước 1: Nhập hoặc kết nối với các nguồn dữ liệu cần thiết bằng cách sử dụng chế độ nhập dữ liệu, DirectQuery hoặc mô hình tổng hợp.
- ✓ Bước 2: Làm sạch và biến đổi dữ liệu để dữ liệu trở nên có ích cho bạn. Bước này bao gồm: Loại bỏ các bản sao, giải quyết dữ liệu thiếu, làm sạch các cột dữ liệu dựa trên văn bản, v.v. Các bước cụ thể để biến đổi sẽ tùy thuộc vào những yêu cầu đặc biệt của dữ liệu mà bạn đang làm việc.
- ✓ Bước 3: Xác định mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu của bạn thông qua sử dụng các nguyên tắc tổ chức dữ liệu hiệu quả như mô hình ngôi sao (star schema).
- ✓ Bước 4: Tạo các chỉ số và tính toán phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn đang làm việc.
- ✓ Bước 5: Khi bạn đã hoàn tất semantic models theo ý muốn, hãy đăng tải lên dịch vụ Power BI.
Tận dụng các semantic models để báo cáo hiệu quả
Khi bạn tạo và chia sẻ một semantic models trên Power BI, bạn có khả năng kết nối trực tiếp với model đó từ bên trong các báo cáo khác. Thực tế, bạn có thể tạo nhiều báo cáo từ cùng một semantic models được đăng tải để đảm bảo tất cả các báo cáo đều sử dụng chung dữ liệu và đáng tin cậy.
Trước đây, bạn sẽ thường thấy nhiều báo cáo trong Power BI dựa trên cùng một tập dữ liệu, nhưng mỗi báo cáo lại có mô hình dữ liệu riêng biệt. Sự khác biệt giữa các mô hình sẽ tạo ra những sai sót và quá trình xác định nguyên nhân hay thay đổi báo cáo trở nên khó khăn và tốn thời gian. Tuy nhiên, tạo ra một semantic models duy nhất mà có thể dùng chung cho nhiều báo cáo Power BI đã hoàn toàn giải quyết vấn đề này.
Quản lý semantic models
Semantic models có thể dễ dàng chia sẻ qua các không gian làm việc, giúp mọi người tiếp cận dữ liệu và xây dựng văn hóa làm việc với dữ liệu mạnh mẽ. Nhưng để sử dụng tốt, bạn cần quản lý semantic models một cách hiệu quả, áp dụng các quy định và chính sách phù hợp để duy trì tính bảo mật và chất lượng của dữ liệu.
Quyền sở hữu và kiểm soát truy cập
Quản lý quyền truy cập và kiểm soát đối với các semantic models trong Power BI có thể được thực hiện bởi quản trị viên, thành viên trong không gian làm việc (phụ thuộc vào vai trò của họ), và người sở hữu semantic models (người đã tạo mô hình này).
Có hai cách để đặt và quản lý quyền cho semantic models:
- ✓ Cách 1: Kiểm soát truy cập trực tiếp vào các semantic models cho từng người hoặc tất cả các nhóm được bảo mật.
- ✓ Cách 2: Quản lý cách semantic models và báo cáo của chúng được chia sẻ với những người dùng không thuộc không gian làm việc đó.
Khi bạn đăng tải semantic models lên dịch vụ Power BI, bạn (là chủ sở hữu mô hình ngữ nghĩa) và các quản trị viên có thể thiết lập 1 trong 4 quyền hạn sau cho semantic models:
- ✓ Read (Đọc): Cho phép truy cập vào các báo cáo sử dụng dữ liệu từ semantic models và xem các cài đặt của mô hình.
- ✓ Build (Xây dựng): Có thể tạo mới các báo cáo và bảng điều khiển từ mô hình.
- ✓ Reshare (Chia sẻ lại): Được phép cấp quyền truy cập vào semantic models cho người khác.
- ✓ Write (Ghi): Cho phép đăng tải lại và thực hiện một số thay đổi trên mô hình, ngoại trừ một số cài đặt nhất định như: Thêm hoặc thay đổi thông tin xác thực nguồn dữ liệu.
- ✓ Owner (Chủ sở hữu): Mặc dù không hẳn là được cấp quyền, nhưng người tạo semantic models sẽ trở thành chủ sở hữu trong dịch vụ Power BI và có đầy đủ quyền hạn ở trên.
Các cân nhắc về bảo mật
Các quản trị viên Power BI cũng có thể kiểm soát cách mà dữ liệu được truy cập, chia sẻ, và chỉnh sửa trong phạm vi tổ chức Power BI. Họ có khả năng hạn chế việc sử dụng lại semantic models toàn bộ hoặc một phần của dữ liệu dựa trên nhóm bảo mật. Hạn chế này có thể ảnh hưởng đến nhiều tính năng khác nhau như:
- ✓ Sao chép báo cáo giữa các không gian làm việc khác nhau
- ✓ Chỉnh sửa báo cáo dựa trên semantic models được chia sẻ
- ✓ Sự hiển thị của semantic models trong dịch vụ Power BI hoặc Desktop.
Chủ sở hữu của semantic models cũng quản lý ai được quyền truy cập và sử dụng dữ liệu trong mô hình của họ. Chủ sở hữu có thể làm cho semantic models của mình dễ tìm thấy thông qua việc chứng nhận hoặc quảng bá, giúp người dùng và người tạo báo cáo nhận biết semantic models nào được xác định là ‘official’ (chính thức) và chất lượng cao trong tổ chức.
Bảo mật cấp độ vai trò (Role-level security – RLS) được áp dụng cho semantic models và tất cả các báo cáo được tạo ra từ chúng. RLS có thể ảnh hưởng đến tính năng đọc dữ liệu từ semantic models của người dùng, đặc biệt khi họ được cấp quyền phép build hoặc read, trừ khi vai trò RLS cụ thể cho phép điều đó.
Những khuyến nghị cần xem xét
Tạo và sử dụng số lượng semantic models cần thiết làm nguồn cho báo cáo Power BI trong tổ chức được coi là một phương pháp hiệu quả. Ngoài ra, có các khuyến nghị sau đối với semantic models:
- ✓ Toàn diện: Semantic models chứa tất cả các yếu tố cần thiết để trả lời các câu hỏi kinh doanh có liên quan. Những yếu tố này cũng phải phản ánh chính xác và hợp lý các hệ thống và quy trình kinh doanh.
- ✓ Hoạt động hiệu quả: Semantic models cần được cải thiện để quá trình làm mới, tính toán DAX và tải hình ảnh diễn ra nhanh chóng, ngay cả khi có nhiều dữ liệu hơn.
- ✓ Bảo mật: Semantic models cần có các biện pháp an ninh đủ để ngăn chặn việc truy cập trái phép vào dữ liệu (ví dụ như bảo mật cấp hàng).
- ✓ Linh hoạt: Semantic models cần có khả năng thích ứng với sự thay đổi trong yêu cầu của công việc kinh doanh.
Với những thông tin và hướng dẫn cụ thể từ NativeX, mong rằng bạn có thể tạo ra semantic models mạnh mẽ và hiệu quả. Chúng sẽ trở thành nguồn thông tin đáng tin cậy để tạo báo cáo, từ đó thúc đẩy sự phát triển toàn diện của tổ chức. Hãy tận dụng sức mạnh của semantic models để mọi người đều có thể làm việc thông minh và hiệu quả hơn.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
