Pokročilé školení pro Power BI profesionály, kteří chtějí zvládnout optimalizaci výkonu na úrovni datového modelu, DAXu, Power Query i architektury Microsoft Fabric. Naučíte se metody jak systematicky diagnostikovat sémantické modely a [...]
  • PBIMC_PERF
  • Délka 3 dny
  • 30 ITK bodů
  • 0 termínů
  • ČR (26 000 Kč)

    SR (1 060 €)

  • Pokročilý

Pokročilé školení pro Power BI profesionály, kteří chtějí zvládnout optimalizaci výkonu na úrovni datového modelu, DAXu, Power Query i architektury Microsoft Fabric. Naučíte se metody jak systematicky diagnostikovat sémantické modely a projdete celý řetězec od návrhu modelu přes DAX a Power Query až po report a governance. Kurz vás naučí přistupovat k optimalizaci Power BI systematicky – správně diagnostikovat, abyste přesně určili problematické oblasti, kde report ztrácí čas – v datovém modelu, ve Formula Engine, nebo až při vykreslení vizuálu. Zaměříte se na datový model – star schema, typy dimenzí, kardinalitu a kompresi ve VertiPaq, princip move upstream a správné řešení many-to-many vztahů. Následně přejdete k DAXu: Formula Engine vs. Storage Engine, context transition, iterátory, calculation groups a čtení query plánu na reálných měřeních. V Power Query se naučíte pracovat s query foldingem, streamováním dat a metodami, jak zefektivnit transformační kroky, včetně metod, jak se bránit budoucím chybám. Poslední den propojíte model s architekturou a governance Microsoft Fabric: dozvíte se o možnostech monitoringu kapacity, dokumentace, CI/CD a BPA a hromadných úprav modelu přes TMDL. Školení je kombinace teorie i praxe – každý modul obsahuje cvičení na modelu se záměrně vloženými problémy a celý kurz uzavírá komplexní cvičení, které propojuje diagnostiku, model, DAX, Power Query i report do jednoho reálného scénáře.

»
  • Diagnostikovat výkon Power BI modelu a reportu pomocí nativních a externích nástrojů
  • Navrhovat datový model podle star schématu a podle efektivních způsobů komprese dat
  • Psát DAX, který nezatěžuje Formula Engine – používat proměnné, vyhýbat se zbytečné context transition a volit mezi iterátory a nativními agregacemi
  • Nasazovat calculation groups a optimalizovanou time intelligence
  • Stavět efektivně Power Query dotazy a psát chybově odolný kód
  • Zvolit správnou architekturu podle objemu a aktuálnosti dat – Import, DirectQuery, Composite nebo Direct Lake, včetně incremental refresh a agregací
  • Optimalizovat report na úrovni vizualizací
  • Zavést governance napříč modely – monitoring kapacity, CI/CD, dokumentaci a hromadné úpravy přes TMDL
  • Kurz je určen především pro zkušené Power BI vývojáře a datové analytiky, kteří už staví produkční modely a reporty, ale narážejí na limity výkonu – pomalé nebo padající aktualizace, pomalý DAX nebo složité modely s desítkami tabulek.
  • Vhodný je také pro datové architekty a vedoucí BI týmů, kteří chtějí zavést jednotné standardy a governance napříč více modely. Kurz nezačíná od základů Power BI, DAXu ani Power Query – staví na nich a jde do hloubky.
  • Samostatná práce s Power BI Desktop na produkčních projektech
  • Solidní znalost DAX (CALCULATE, filtrovací kontext, základní iterátory)
  • Znalost Power Query / M jazyka – transformace, parametry
  • Porozumění principům datového modelování (star schema, vztahy, kardinalita)
  • Výhodou je předchozí zkušenost s Tabular Editor nebo DAX Studio, nikoli podmínkou
1 Diagnostika a měření výkonu
  • Proč diagnostika předchází optimalizaci, časté chyby – optimalizace naslepo, ladění špatné vrstvy problému
  • Performance Analyzer – rozklad doby vykreslení vizuálu
  • DAX Studio – server timings, Formula Engine vs. Storage Engine
  • VertiPaq Analyzer – velikost tabulek, kardinalita, komprese
  • Best Practice Analyzer a Measure Killer
  • Rozdíly měření v Power BI Desktop a Service – hardware, cache, souběžnost, gateway
  • Praktické cvičení – diagnostika modelu a identifikace hlavních problémů
2 Optimalizace datového modelu
  • Star schema vs. snowflake vs. flat table
  • Typy dimenzí – conformed, role-playing, degenerate, junk, SCD typ 1/2/3
  • Kardinalita a komprese ve VertiPaq
  • Move upstream principle (Roche's Maxim)
  • Vztahy a filtrace – směr filtrace, bi-directional filtering, many-to-many a bridge tabulky
  • Praktické cvičení – redesign modelu s vloženými problémy
3 DAX optimalizace
  • Formula Engine vs. Storage Engine
  • Proměnné (VAR) a čitelnost kódu
  • Context transition a jeho dopad na výkon
  • Iterátory vs. nativní agregace
  • Time intelligence a calculation groups
  • Praktické cvičení – oprava DAX anti-patterns na reálných měřeních
4 Power Query a načítání dat
  • Query evaluation a lazy evaluation
  • Streaming vs. blokující operace, pořadí kroků
  • Query folding – jak ověřit (View Native Query) a co ho rozbíjí
  • Table.Buffer a List.Buffer
  • Bulk operace a defenzivní error handling
  • Praktické cvičení – oprava dotazů se ztraceným foldingem
5 Architektura a kapacita
  • Import vs. DirectQuery vs. Composite
  • Incremental refresh
  • Hybridní tabulky a custom partitioning
  • Agregace (aggregations)
  • Direct Lake (Microsoft Fabric)
6 Optimalizace reportů a vizualizací
  • Filtrace a Top N
  • Počet vizuálů na stránce, drillthrough a tooltip stránky
  • RLS a dopad na cache
  • Vlastní vizuály a jejich dopad na výkon
7 Governance a monitoring
  • Refresh monitoring a alerting
  • Monitoring kapacity – Fabric Capacity Metrics app
  • Standardizace v CI/CD – Tabular Editor a Best Practice Analyzer v nasazovacím procesu
  • Dokumentace modelu – popisky, display folders
  • TMDL – hromadné úpravy modelu, editace ve VS Code, Git verzování
8 Závěrečné komplexní cvičení
  • End-to-end optimalizace modelu s problémy z celého spektra (model, DAX, Power Query, report)
  • Prezentace přístupu a výsledků
  • Shrnutí klíčových principů a doporučené zdroje k samostudiu
Aktuální nabídka
Školicí místo
Jazyk kurzu

Uvedené ceny jsou bez DPH.

Školení na míru

Nenašli jste vhodný termín, nebo chcete školení přizpůsobit specifickým potřebám vašeho týmu? Rádi pro vás připravíme školení na míru.