Power BI 使用案例：受控自助式 BI
注意
本文是 Power BI 實作規劃系列文章的其中一篇。 此系列主要著重於 Microsoft Fabric 中的 Power BI 體驗。 如需有關此系列的簡介，請參閱 Power BI 實作規劃。
如網狀架構採用藍圖所述，受控自助式 BI 的特點是混合式方法，強調核心專業領域以及邊緣彈性。 資料架構通常是由單一集中式 BI 專家小組維護，而報告責任則屬於部門或營業單位內的建立者。
通常，報表建立者比語意模型 (以前稱為資料集) 建立者多得多。 這些報表建立者可以存在於組織的任何區域。 因為自助式報表建立者通常需要快速產生內容，因此混合的方法可讓他們專注於產生支援即時決策的報表，而不需要額外努力建立語意模型。
注意
受控自助式 BI 案例是第一個自助式 BI 案例。 如需自助式 BI 案例的完整清單，請參閱 Power BI 使用案例一文。
為求簡潔，本文並未涵蓋內容共同作業和傳遞案例主題所說到的某些方面。 如需完整的涵蓋內容，請先閱讀這些文章。
案例圖表
下圖描述支援受控自助式 BI 最常見使用者動作和 Power BI 元件的整體概觀。 主要目標是讓許多報表建立者重複使用集中式共用語意模型。 為了達成此目的，此案例著重於將模型開發流程與報表建立流程分離。
提示
如果您想要將此案例圖表內嵌在簡報、文件或部落格文章中，或將其列印成牆面海報，建議您下載案例圖表。 此圖表是可縮放向量圖形 (SVG) 影像，因此您可以將其擴大或縮小，而不會降低品質。
此案例圖表描述下列使用者動作、工具和功能：
| 項目 | 說明 |
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語意模型建立者會使用 Power BI Desktop 開發模型。 針對要重複使用的語意模型，建立者通常 (但非一定) 屬於支援跨組織界限使用者的集中式小組成員 (例如 IT、企業 BI 或卓越中心)。 |
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Power BI Desktop 會連接來自一或多個資料來源的資料。 |
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資料模型開發是在 Power BI Desktop 中完成。 為了建立設計良好且方便使用者使用的模型而付出許多努力，因為許多自助式報表建立者會將其當做資料來源使用。 模型建立者可以使用 DAX 查詢在開發期間進行開發和探索模型。 |
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準備好時，語意模型建立者將僅包含模型的 Power BI Desktop 檔案 (.pbix) 或 Power BI 專案檔案 (.pbip) 發佈至 Power BI 服務。 |
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語意模型會發佈至專用於儲存和保護共用語意模型的工作區。 由於語意模型是供重複使用，因此需要得到背書 (視需要認證或提升)。 語意模型也會標示為可探索，以進一步鼓勵其重複使用。 Power BI 服務中的譜系檢視可用來追蹤 Power BI 項目之間存在的相依性，包括連線至語意模型的報表。 |
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OneLake 資料中樞的語意模型探索已啟用，因為語意模型會標示為可探索。 可探索性可讓其他尋找資料的 Power BI 內容建立者在資料中樞內顯示語意模型。 |
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報表建立者會使用 Power BI 服務中的 OneLake 資料中樞來搜尋可探索的資料項目，例如語意模型。 |
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如果報表建立者沒有權限，他們可以要求資料項目的建置權限。 這會啟動工作流程，向授權核准者要求建置權限。 核准時，報表建立者可以重複使用資料項目來建立新的報表。 |
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報表建立者會使用 Power BI Desktop 建立新的報表。 報表會使用與共用語意模型的即時連線。 |
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報表建立者會在 Power BI Desktop 中開發報表。 除了報表之外，報表建立者也可以使用主題、影像和自訂視覺效果，而且可以建立報表等級量值。 |
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準備好時，報表建立者會將其 Power BI Desktop 檔案發佈至 Power BI 服務。 |
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報表會發佈至專用於儲存和保護報表和儀表板的工作區。 |
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已發佈的報表仍會連線至儲存在不同的工作區中的共用語意模型。 共用語意模型的任何變更都會影響與其連線的所有報表。 |
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其他自助式報表建立者可以使用現有的共用語意模型來撰寫新的報表。 報表建立者可以選擇使用 Power BI Desktop、Power BI Report Builder 或 Excel。 |
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某些資料來源可能需要內部部署的資料閘道或 VNet 閘道以便重新整理資料，例如位於私人組織網路內的資料來源。 |
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Power BI 管理員會在 Power BI 服務入口網站中監督和監視活動。 |
重點
以下是關於受控自助式 BI 案例所要強調的一些重點。
共用語意模型
讓受控自助式 BI 運作的主要層面是將語意模型的數目降到最低。 此案例與共用語意模型相關，可協助達成單一版本的事實。
注意
為了簡單起見，案例圖表只會描述一個共用語意模型。 然而，在單一語意模型中建立所有組織資料的模型通常並不實用。 另一個極端狀況是為每個報表建立新的語意模型，就像經驗較不豐富的內容建立者一樣。 受控自助式 BI 的目標是要找出正確的平衡點，傾向於相對較少的語意模型，並在合理的情況下建立新的語意模型。
分離語意模型和報表
語意模型與報表分離時，有助於隔離工作和責任。 共用語意模型通常是由集中式小組 (例如 IT、BI 或卓越中心) 維護，而報表是由營業單位的主題專家所維護。 但是，這並非必要措施。 例如，任何想要實現可重複使用性的內容建立者都可以採用此模式。
注意
為了簡單起見，案例圖表中不會描述資料流程。 若要了解資料流程，請參閱自助式資料準備案例。
語意模型背書
因為共用語意模型旨在重複使用，因此替其背書會很有幫助。 經過認證的語意模型向報表建立者傳達資料是值得信賴並且符合組織的品質標準。 提升語意模型會醒目提示語意模型擁有者認為資料是有價值的，值得其他人使用。
提示
最佳做法是採用一致、可重複、嚴格的內容背書流程。 認證內容應該指出資料品質已經過驗證。 其也應該遵循變更管理規則、具有正式支援，並且完整予以記載。 因為認證內容已通過嚴格標準，所以對可信度的期望更高。
語意模型探索
OneLake 資料中樞可協助報表建立者尋找、探索和使用整個組織的語意模型。 除了語意模型背書之外，啟用語意模型探索對於提升其重複使用至關重要。 搜尋資料的報表建立者在資料中樞內可以看到可探索的語意模型。
注意
如果未將語意模型設定為可探索，則只有具有建置權限的 Power BI 使用者才能找到它。
要求語意模型存取權
報表建立者可能會在想要使用的資料中樞中找到語意模型。 如果他們沒有語意模型的建置權限，則可以要求存取權。 根據語意模型的要求存取權設定，系統將向語意模型擁有者提交電子郵件，或向要求存取權的人員提供自訂指示。
與共用語義模型的即時連線
Power BI Desktop 即時連線將報表連線至現有的語意模型。 即時連線可避免需要在 Power BI Desktop 檔案中建立新的資料模型。
重要
使用即時連線時，報表建立者所需的所有資料都必須位於已連線的語意模型中。 然而，可自訂的受控自助式 BI 案例會描述如何使用額外的資料和計算來擴充語意模型。
發佈至單獨的工作區
將報表發佈至不是語意模型儲存所在的工作區，有幾個優點。
首先，清楚知道誰負責管理哪個工作區中的內容。 其次，報表建立者有權將內容發佈至報表工作區 (透過工作區管理員、成員或參與者角色)。 不過，他們只有特定語意模型的讀取和建置權限。 這項技術可讓資料列層級安全性 (RLS) 在必要時對指派給檢視者角色的使用者生效。
重要
當您將 Power BI Desktop 報表發佈至工作區時，RLS 角色會套用至指派給工作區中檢視人員角色的成員。 即使檢視人員具有語意模型的建置權限，RLS 仍適用。 如需詳細資訊，請參閱將 RLS 與 Power BI 中的工作區搭配使用。
相依性與影響分析
當許多報表使用共用語意模型時，這些報表可以存在於多個工作區中。 譜系檢視會協助識別並了解下游相依性。 規劃語意模型變更時，首先執行影響分析，以了解哪些相依性報表可能需要編輯或測試。
閘道安裝
通常，存取位於私人組織網路或虛擬網路內的資料來源時，需要資料閘道。 一旦將 Power BI Desktop 檔案發佈至 Power BI 服務，內部部署資料閘道就會變得相關。 閘道的兩個用途是重新整理匯入的資料，或檢視查詢即時連線或 DirectQuery 語意模型的報告。
系統監督權
活動記錄會記錄 Power BI 服務中發生的使用者活動。 Power BI 管理員可以使用收集的活動記錄資料執行稽核，以協助他們了解使用模式和採用。 活動記錄對於支援治理工作、安全性稽核和合規性需求也很重要。 使用受控自助式 BI 案例，追蹤共用語意模型的使用方式特別實用。 高報表對語意模型比率表示語意模型的重複使用狀況良好。
相關內容
在本系列的下一篇文章中，了解自訂和擴充共用語意模型的方式，以符合其他類型的需求。