Какие преимущества даёт использование семантических моделей данных в Power BI?

Некоторые преимущества использования семантических моделей данных в Power BI:

• Упрощённый анализ данных. www.analyticsvidhya.com Семантические модели помогают работать с большими наборами данных, поскольку эти структуры понятны и позволяют легче производить вычисления и преобразовывать их в соответствующие графические представления. www.analyticsvidhya.com
• Улучшенное качество данных. www.analyticsvidhya.com Согласованность показателей, ключевых показателей эффективности и расчётных столбцов позволяет избежать дублирования данных и ошибок. www.analyticsvidhya.com
• Повышенная производительность. www.analyticsvidhya.com Сохранённый набор различных измерений и вычислений расширяет функциональность запросов и отчётов. www.analyticsvidhya.com
• Возможность повторного использования. www.analyticsvidhya.com Созданные семантические модели данных могут быть использованы в других отчётах и информационных панелях, что сводит к минимуму количество времени, затрачиваемого на подготовку данных. www.analyticsvidhya.com
• Безопасность. www.analyticsvidhya.com Права доступа и обязанности в модели гарантируют, что любая информация защищена и только определённым людям разрешено иметь к ней доступ. www.analyticsvidhya.com
• Централизованное управление данными. databear.com Семантическая модель действует как единый репозиторий для данных по всей организации, упрощая управление данными. databear.com
• Снижение затрат на обслуживание. databear.com Вместо управления несколькими источниками данных и наборами данных, регулярно обновляется одна семантическая модель. databear.com
• Возможность совместного использования. databear.com Семантические модели можно разделить между несколькими рабочими пространствами, позволяя разным командам использовать одни и те же данные, при этом сохраняя отдельные рабочие пространства. databear.com