「PowerBI」使用TabularEditor进行PowerBIDeskTop模型开发最佳实践

前面系列文章介绍的场景,设定的工具使用对象是Sqlserver和Azure 的SSAS数据模型开发,其实TabularEditor亦可以有限度地使用在PowerBIDeskTop的模型开发上,本文简单介绍下其最佳的使用场景。

PowerBIDeskTop模型不同于Sqlserver的SSAS模型

虽然大体上都是同一个引擎,但最终的定位的原因PowerBIDeskTop数据模型只是单机版的运行,其运行的方式未能如Sqlserver的完整,所以使用TabularEditor读取到的元数据也有所不同。

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SSAS数据模型读取到的元数据
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SSAS数据模型读取到的元数据

最关键的一点是在TabularEditor读取不到PowerBIDeskTop模型的数据连接。

TabularEditor连接PowerBIDeskTop模型

打开PowerBIDeskTop,并打开pbix文件让PowerBIDeskTop加载模型到进程中供读取。

使用TabularEditor的打开菜单,使用From DataBase的方式去连接。

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这种方式非官方推荐建议的,记得自己备份文件。

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PowerBIDeskTop模型开发中TabularEditor最佳化使用场景

因PowerBIDeskTop建模的整个过程,都是界面化非常友好地进行,特别是前面的数据源导入、清洗等操作。所以使用TabularEditor来开发,起点是在PowerBIDeskTop连接好数据源为宜。

从上图可看到,TabularEditor压根没法检测到数据源元数据,强制性去连接,会报错强制整个程序奔溃退出。

尽量在报表设计前进行TabularEditor的数据模型开发

因微软官方不建议,所以过程中哪里出错了,谁也说不准,为减少损失,可以不做可视化之前来使用TabularEditor开发。

使用其批量生成衍生度量值等功能最为科学

因本身PowerBIDeskTop的操作就比较友好,除非一些批量性的操作,否则没太大必要动不动都在TabularEditor里操作。只需将一些批量化自动生成的环节用上就足够了。

一次性完成更多的操作步骤再刷新PowerBIDeskTop模型

因PowerBIDeskTop需刷新的操作才能将新增内容导入到模型中,刷新的过程需要重新PowerQuery运算数据ETL过程,数据量大的话,必要非常缓慢,频繁刷新对数据源的提供方也不友好,也耗时,所以还是一次性提交多一点修改新增后再刷新到模型中(TabularEditor上点保存不受影响,保存后仍然需要刷新才能生效)。

使用脚本进行导入操作时记得备份文件

批量导入操作,对文件的破坏性更大,更易出错,更需要先备份一份再操作。

结语

非常庆幸的是TabularEditor有限度支持PowerBIDeskTop建模工作,并且支持的部分也是PowerBIDeskTop建模效率提升最明显的部分,虽然微软不建议,但只要自己小心备份,还是非常值得一试的。

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取名催化剂,因Excel本身的强大,并非所有人能够立马享受到,大部分人还是在被Excel软件所虐的阶段,就是头脑里很清晰想达到的效果,而且高手们也已经实现出来,就是自己怎么弄都弄不出来,或者更糟的是还不知道Excel能够做什么而停留在不断地重复、机械、手工地在做着数据,耗费着无数的青春年华岁月。所以催生了是否可以作为一种媒介,让广大的Excel用户们可以瞬间点燃Excel的爆点,无需苦苦地挣扎地没日没夜的技巧学习、高级复杂函数的烧脑,最终走向了从入门到放弃的道路。

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关于Excel催化剂作者

姓名:李伟坚,从事数据分析工作多年(BI方向),一名同样在路上的学习者。
服务过行业:零售特别是鞋服类的零售行业,电商(淘宝、天猫、京东、唯品会)

技术路线从一名普通用户,通过Excel软件的学习,从此走向数据世界,非科班IT专业人士。
历经重重难关,终于在数据的道路上达到技术平原期,学习众多的知识不再太吃力,同时也形成了自己的一套数据解决方案(数据采集、数据加工清洗、数据多维建模、数据报表展示等)。

擅长技术领域:Excel等Office家族软件、VBA&VSTO的二次开发、Sqlserver数据库技术、Sqlserver的商业智能BI技术、Powerbi技术、云服务器布署技术等等。

2018年开始职业生涯作了重大调整,从原来的正职工作,转为自由职业者,暂无固定收入,暂对前面道路不太明朗,苦重新回到正职工作,对Excel催化剂的运营和开发必定受到很大的影响(正职工作时间内不可能维护也不可能随便把工作时间内的成果公布于外,工作外的时间也十分有限,因已而立之年,家庭责任重大)。

和广大拥护者一同期盼:Excel催化剂一直能运行下去,我所惠及的群体们能够给予支持(多留言鼓励下、转发下朋友圈推荐、小额打赏下和最重点的可以和所在公司及同行推荐推荐,让我的技术可以在贵司发挥价值,实现双赢(初步设想可以数据顾问的方式或一些小型项目开发的方式合作)。


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