Resumen
En este módulo, ha explorado los cambios que se producen cuando los modelos semánticos necesitan controlar conjuntos de datos más grandes, usuarios más simultáneos y patrones de consumo más amplios en Microsoft Fabric. El desafío era claro: los modelos creados para equipos pequeños en Power BI Escritorio no controlan automáticamente lo que viene con la escala.
Ha aprendido a tomar cuatro decisiones de diseño críticas. En primer lugar, ha elegido Direct Lake como modo de almacenamiento predeterminado y comprendió cuándo los modos de Importación, DirectQuery o modelos compuestos son la mejor opción. A continuación, diseñó relaciones de esquema en estrella para mejorar la claridad y el rendimiento, incluyendo la integridad referencial, las relaciones inactivas y las conexiones entre fuentes. A continuación, ha diseñado cálculos escalables mediante el uso de grupos de cálculo para reducir la proliferación de medidas, variables y convenciones de nomenclatura, facilitando el mantenimiento por parte del equipo, y agregaciones para controlar grandes volúmenes de datos. Por último, ha configurado opciones que controlan cómo el modelo controla grandes conjuntos de datos, consultas simultáneas y acceso a herramientas externas.
Juntas, estas decisiones preparan un modelo semántico para la escala. También lo preparan para el consumo de IA, ya que la IA exige de un modelo lo mismo que la escalabilidad: datos actuales, relaciones claras, estructuras descriptivas y capacidad.