Pengumpulan Data dan Model Semantik

Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari beberapa metode berbeda untuk mengimpor data ke Microsoft Fabric. Setelah mengimpor data Anda, Anda akan belajar cara mengorganisir data tersebut menggunakan Model Semantik untuk meningkatkan visualisasi dan laporan Anda.

Menguasai Pipelines dan Dataflows untuk Pengambilan Data

Mulailah dengan menjelajahi Pipelines dan Dataflows di Fabric. Anda akan belajar cara mengonfigurasi aktivitas pipeline, menggunakan parameter dan variabel, serta menjadwalkan eksekusi pipeline Anda. Kemudian, Anda akan belajar menggunakan Dataflows untuk mengeksplorasi berbagai opsi transformasi dan mengoptimalkan kinerja dengan partisi, staging, dan salinan cepat.

Manfaatkan Pintasan untuk Akses Data yang Efisien

Pelajari cara menggunakan berbagai jenis pintasan untuk mengelola skenario penghapusan dan meningkatkan aksesibilitas data melalui fitur keamanan.

Bangun dan Optimalkan Model Semantik

Pada paruh kedua kursus ini, Anda akan membuat model semantik yang kokoh di Fabric. Anda akan mempelajari mode penyimpanan utama—Import, DirectQuery, Direct Lake, dan model komposit. Anda akan membangun hubungan yang efektif, menguasai skema bintang dan salju, serta bekerja dengan dataset besar untuk memastikan kinerja optimal dalam skenario yang kompleks.

Menguasai Konsep Lanjutan dalam Model Semantik dan Power BI

Akhirnya, Anda akan mempelajari konsep-konsep lanjutan untuk mengelola dan mengoptimalkan model semantik. Anda akan mengimplementasikan Keamanan Tingkat Baris (RLS) dan Keamanan Tingkat Objek (OLS), memperbarui model, dan mengembangkan laporan Power BI yang komprehensif. Kemudian, di dalam Power BI, Anda akan menjelajahi Copilot, mengoptimalkan kinerja dengan DAX Studio, dan memanfaatkan alat seperti Best Practice Analyzer (BPA) dan Performance Analyzer dari Tabular Editor untuk membuat model dan laporan yang efisien dan aman.

Mengidentifikasi Fitur Skema Snowflake

Ingesti Data dan Model Semantik dengan Microsoft Fabric

Latihan interaktif langsung