Optimer Power BI-rapport universet med indsigt i Power BI rapport metadata
Organisationer har i dag mange Power BI-rapporter, men mangler overblik over, hvordan modeller, visualiseringer og beregninger faktisk bruges.
Med Microsoft Fabric er det nu endelig muligt at få en samlet og struktureret indsigt i metadata på tværs af alle Power BI-rapporter. Kolonne-lineage fra rapport til semantisk model giver et komplet overblik over, hvilke kolonner og beregninger der anvendes hvor.
Denne indsigt hjælper med at sikre overholdelse af organisationens rapportpolitik og identificere områder, hvor uddannelse og best practices kan styrkes. Metadata giver samtidig et solidt fundament for datadrevet governance og kvalitetskontrol af rapportuniverset.
Metadataindsigten skaber særlig værdi for BI-teams, governance-ansvarlige og rapportudviklere, som nu kan arbejde mere målrettet og effektivt med kvalitet, struktur og standarder. For ledelsen giver det et stærkere beslutningsgrundlag i forhold til prioriteringer, ressourcer og modenhedsudvikling på dataområdet.
Samlet set hjælper metadata organisationen med at forstå rapportuniverset bedre, reducere kompleksitet og sikre en højere grad af gennemsigtighed og standardisering. Det betyder mindre støj, færre fejl og en mere robust og skalerbar BI-platform.
Læs mere nedenfor om mulighederne for at optimere Power BI-rapport universet. Teknikken der gør dette muligt hedder Semantic Link Labs. Skriv til mr@dataon.dk hvis du ønsker mere konkret viden om hvordan vi kunne hjælpe jer videre.
Lineage og kilder til semantiske modeller
Identificér hvilke semantiske modeller der anvendes mest, og hvordan brugen fordeler sig på tværs af rapporterne. Dette giver mulighed for at se, om nogle modeller bruges uhensigtsmæssigt bredt, eller om der er potentiale for konsolidering. Samtidig kan man spotte modeller, der næsten ikke anvendes, og vurdere om de bør arkiveres.
Derudover giver metadataindsigten mulighed for at se lineage. Dvs præcist hvilke tabeller og kolonner fra de semantiske modeller, der faktisk bruges i de enkelte rapporter. Det gør det nemmere at identificere ubrugte felter, opdage dataafhængigheder og forstå, hvor ændringer i modellerne vil få konsekvenser. På den måde understøtter lineage indsigten både bedre modellering, stærkere governance og mere stabile rapporter.
Antal og typer af rapportsider
Afdæk om rapporter følger den vedtagne rapportpolitik, herunder om de indeholder obligatoriske sider som for eksempel en infoside. Metadata gør det også nemt at identificere rapporter med mange sider og vurdere, om de bør opdeles i mindre og mere målrettede rapporter. Det giver mulighed for at skabe en bedre brugeroplevelse og sikre mere fokuserede og overskuelige rapportstrukturer.
Rapportformat
Find rapporter der afviger fra organisationens standardiserede format, for eksempel i størrelse eller layout. Afvigelser kan være et tegn på uensartethed, som påvirker brugeroplevelsen negativt. Ved at ensrette formater opnår man et mere professionelt, genkendeligt og sammenhængende design på tværs af rapporterne.
Antal visualiseringer pr. side
Mange visualiseringer kan være tegn på en kompleks side, der risikerer at forvirre modtageren. Med metadata kan man hurtigt identificere rapporter hvor der er behov for at simplificere eller omstrukturere indholdet. Indsigten kan samtidig pege på sider der skaber performanceudfordringer, fordi de indeholder for mange tunge visualiseringer.
Typer af visualiseringer
Se hvilke visualiseringstyper der er mest udbredte på tværs af rapporterne. Denne indsigt kan bruges til at styrke uddannelse i bestemte visualiseringstyper og til at fremme mere hensigtsmæssige valg, når der designes nye rapporter. Samtidig kan man identificere uhensigtsmæssige mønstre, for eksempel overforbrug af visuelle elementer som ikke bidrager til klar datakommunikation.
Ændrede kolonne- og målnavne
Metadata gør det muligt at identificere hvor beregningsnavne og kolonnenavne fra den semantiske model er blevet ændret i visualiseringerne. Det giver bedre kontrol over navngivningen og reducerer risikoen for forvirring blandt brugerne. På den måde kan man sikre større ensartethed og en mere tydelig og korrekt datapræsentation.
Rapportspecifikke beregninger og DAX
Få overblik over lokale målinger og deres tilhørende DAX-kode i rapporter, så man kan vurdere deres relevans og kvalitet. Det hjælper med at sikre, at rapportpolitikken overholdes, og at der ikke oprettes unødvendige eller duplikerede beregninger. Samtidig gør indsigt i de lokale målinger det lettere at identificere værdifulde beregninger som med fordel kan flyttes op i de fælles semantiske modeller, hvor de kan styres og genbruges på tværs af rapporterne.