SQLDW의 판매 데이터는 30분마다 업데이트됩니다. dbo.SalesTransactions의 레코드는 생성 후 최대 3일 동안 SQLDW에서 업데이트됩니다. 기록은 3일 후에도 변경되지 않습니다.

설명

1단계: 행 수준 보안(RLS) 역할 만들기
역할 만들기
참고: 모든 고객에게 자체 Power BI 작업 영역을 제공하여 자체 보고서를 만들 수 있습니다. 각 작업 영역은 FinData 작업 영역의 새 데이터 세트를 사용합니다.
고객을 위한 구독 수준을 구현합니다. 각 구독 수준에서는 재무 데이터의 특정 행에 대한 액세스를 제공합니다.
고객의 쿼리 경험을 단순화하기 위해 미리 빌드된 데이터 세트를 Power BI에 배포합니다.
2단계: DAX 식 만들기
두 가지 역할이 있는 모델을 생각해 보세요. Workers라는 첫 번째 역할은 다음 규칙 표현식을 사용하여 모든 급여 테이블 행에 대한 액세스를 제한합니다.
거짓()
참고: 해당 식이 false로 평가되면 규칙은 테이블 행을 반환하지 않습니다.
그러나 관리자라는 두 번째 역할은 다음 규칙 표현식을 사용하여 모든 급여 테이블 행에 대한 액세스를 허용합니다.
진실()
주의: 보고서 사용자가 두 역할 모두에 매핑되면 모든 급여 테이블 행이 표시됩니다.
3단계: 행 수준 보안(RLS) 역할에 구성원 추가
역할 매핑 구성
[모델이] Power BI에 게시되면 멤버를 데이터 세트 역할에 매핑해야 합니다.
참조: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/rls-guidance
항목 1, Contoso, Ltd
개요
Contoso, Ltd.는 다양한 외부 고객에게 풍부한 재무 데이터를 판매하는 회사입니다.
Contoso는 로스앤젤레스에 본사가 있고 뉴욕과 시애틀에 두 개의 지점이 있습니다.
데이터 인프라
Contoso에는 Azure Virtual Machines에서 SQL Server 인스턴스를 사용하는 50TB 데이터 웨어하우스가 있습니다.
데이터 웨어하우스는 외부 고객이 액세스하는 Azure Synapse Analytics 작업 영역을 채웁니다. 현재 고객은 대체 데이터에 액세스할 수 있습니다.
Contoso에는 단일 데이터 세트가 포함된 FinData라는 Power Bl 작업 영역이 하나 있습니다. 데이터 세트에는 전 세계의 금융 데이터가 포함되어 있습니다. 워크스페이스는 내부 사용자 10명과 외부 고객 1명이 사용하고 있습니다.
데이터 세트에는 데이터 웨어하우스와 Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀이라는 두 가지 데이터 원본이 있습니다.
사용자는 Transact-SQL을 사용하여 Synapse Analytics 작업 영역을 자주 쿼리합니다.
사용자 문제
Contoso는 다음과 같은 사용자 문제를 식별합니다.
* 일부 사용자는 필터를 선택할 때 Power Bl 보고서의 시각적 개체 렌더링 속도가 느리다고 지적합니다.
* 사용자는 tempdb의 크기가 초과되었기 때문에 서버리스 SQL 풀에 대한 쿼리가 때때로 실패한다고 나타냅니다.
* 사용자는 Power Bl 보고서의 데이터가 오래되었다고 나타냅니다. Power Bl 모델의 새로 고침 프로세스가 때때로 시간 초과되는 것을 발견했습니다. 계획된 변경 Contoso는 다음 변경 사항을 구현할 계획입니다.
* 기존 Power Bl 데이터 세트에 REST API를 사용하여 액세스할 수 있는 외부 데이터 소스를 통합합니다.
* Synapse Analytics 전용 SQL 풀의 데이터를 사용하여 FinData 작업 영역에서 새 데이터 세트를 구축합니다.
* 모든 고객에게 자신만의 Power Bl 작업 공간을 제공하여 자신만의 보고서를 만들 수 있습니다. 각 작업 영역은 FinData 작업 영역의 새 데이터 세트를 사용합니다.
* 고객을 위한 구독 수준을 구현합니다. 각 구독 수준에서는 재무 데이터의 특정 행에 대한 액세스를 제공합니다.
* 사전 구축된 데이터 세트를 Power Bl에 배포하여 고객의 쿼리 경험을 단순화합니다.
* 내부 사용자에게 전용 SQL 풀에 로드된 기계 학습 모델을 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.

설명
상자 1: matplotlib.pyplot
분산형 차트 만들기
연령과 체중 사이에 상관 관계가 있는지 알아보기 위해 산점도를 만들어 보겠습니다.
여기에 스크립트 코드를 붙여넣거나 입력하세요. 아래에 다음 코드를 입력하세요.
matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기
Dataset.plot(kind='scatter', x='나이', y='Weight', color='red')
plt.show()
상자 2: Chart.show()
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/desktop-python-visuals#create-a-scatter-plot

1 - powerbi.com에서 새 보고서를 만듭니다..
2 - 보고서 측정값 추가
3 - 보고서에 시각적 개체 추가
4 - Sales Analytics 작업 영역에 보고서 게시