Разработка масштабируемых семантических моделей в Fabric

По мере роста объемов данных стандартные модели отчетности часто становятся медленными, что вызывает разочарование у пользователей и приводит к увеличению расходов. Обучение архитектуре высокопроизводительных семантических моделей в Fabric гарантирует, что ваши аналитические данные предприятия будут оставаться быстрыми, чувствительными и надежными в любом масштабе. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции моделирования данных и продвинутые стратегии оптимизации. Вы узнаете, как структурировать данные, выбрать нужные конфигурации хранения и внедрить эффективные модели вычислений, которые обрабатывают большой трафик одновременных пользователей без ущерба для производительности. Что вы узнаете: Понимание основных концепций семантического моделирования и основной архитектуры Fabric; Выбор оптимального режима хранения, включая импорт, DirectQuery и современные конфигурации Direct Lake; Разработка надежных звёздчатых схем для оптимизации путей запросов и снижения нагрузки на память; Написание чистых, масштабируемых шаблонов вычислений Использование DAX, оптимизированного для больших наборов данных; Настройка параметров для эффективной обработки большого объема данных и высокой одновременности; Реализация безопасности на уровне строки для защиты данных предприятия в масштабе. Вы начнете с ключевой терминологии и основных принципов архитектуры данных, прежде чем изучить механику хранения, проектирование отношений и настройку производительности. С помощью четких письменных объяснений и структурированных примеров DAX вы научитесь строить модели, способные поддерживать анализ на уровне предприятия. Этот курс предназначен для начинающих и продвинутых аналитиков данных, разработчиков BI и специалистов по базам данных. Не требуется никаких специальных знаний, хотя полезно знакомиться с базой данных. Начните создавать более быстрые и надежные модели данных в Fabric сегодня.