Definition
Bei den semantischen Modellen in Fabric handelt es sich um semantische Modelle, die für die Verwendung in Fabric und Power BI angepasst sind. Dabei stellen sie Daten in strukturierten Datenmodellen dar. Daten sind durch Beziehung miteinander verknüpft und bilden so ein benutzerfreundliches und logisches Modell.
Wofür nutzt man semantische Modelle in Fabric?
Ein semantisches Modell bietet dabei immer die Grundlage für die Analysen in Power BI. Power BI ist mittlerweile vollständig in Fabric integriert. Deshalb kann in einem Lakehouse in Fabric das semantische Modell direkt erstellt werden. Die semantischen Modelle sind dabei vollständig online verfügbar und automatisch generiert.
- Datenintegration und Modellierung: Semantische Modelle ermöglichen die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien und Cloud-Services. Power BI bietet Werkzeuge zur Datenmodellierung, mit denen Benutzer Daten transformieren, bereinigen und modellieren können, um ein konsistentes und verständliches Datenmodell zu erstellen.
- Datenfreigabe: Semantische Modelle und Power BI Datasets sind praktisch dasselbe. Datasets können in Fabric für die gesamte Organisation bereitgestellt werden und ermöglichen die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit. Dies ermöglicht es verschiedenen Benutzern, auf die gleichen Daten zuzugreifen, Berichte zu erstellen und Analysen durchzuführen, was zu einer konsistenten und verlässlichen Informationsgrundlage führt.
- Sicherheit: Semantische Modelle ermöglichen, dass die Daten innerhalb des Modells beschränkt werden. Somit haben nur Nutzer den Zugriff, welche ihn auch wirklich brauchen.
- Benutzerfreundliche Datenexploration: Durch die Erstellung von Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen und das Hinzufügen von Hierarchien und Maßnahmen, können Benutzer Daten auf eine intuitive Weise erkunden. Semantische Modelle erleichtern die Navigation durch komplexe Datenstrukturen und ermöglichen eine einfache Filterung, Gruppierung und Aggregation von Daten. Zudem werden z.B. Daten automatisch in Hierarchien nach Jahren, Monaten und Tagen strukturiert.
- Berichterstattung und Visualisierung: Mit einem semantischen Modell können Benutzer aussagekräftige Berichte und Visualisierungen erstellen. Sie können Dashboards, Diagramme, KPIs und andere visuelle Elemente basierend auf den Daten im Modell entwerfen, um Einblicke zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Datenanalyse und Business Intelligence: Semantische Modelle bieten die Grundlage für Datenanalysen und Business Intelligence in Power BI. Benutzer können komplexe Abfragen und Berechnungen durchführen, um Trends zu identifizieren, Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Dabei können innerhalb des semantischen Modells individuelle Measures/Kennzahlen erstellt werden. Diese Kennzahlen stellen dann die individuellen Metriken und Daten dar.
Wenn Sie mehr über Microsoft Fabric erfahren möchten, lesen Sie doch unsere diversen Blogbeiträge zu dem Thema. Zum Einstieg empfehlen wir den Blogbeitrag zu Fabric im Allgemeinen. Alternativ sollten Sie sich auch anschauen, wie Data Governance in Fabric funktioniert.