Kaynak sistemden dashboarda kadar kalite ve performans
Veri kalitesi yalnızca rapor ekranında kontrol edilmez. Kaynak, staging, DWH, semantic model ve dashboard katmanlarının tamamında tutarlılık ve izlenebilirlik gerekir.
Performans tarafında veri modeli, DAX, sorgu yapısı, refresh, gateway ve kapasite kullanımını birlikte değerlendiririz.
Data Quality Kontrolleri
Null, tekillik, toplam, miktar, tarih ve iş kuralı kontrolleri.
Model Optimizasyonu
Cardinality, ilişki yapısı, DAX ve model boyutunun iyileştirilmesi.
Refresh & Gateway
Yenileme süreleri, başarısız akışlar ve gateway darboğazlarının analizi.
Mutabakat
Kaynak-DWH-model-dashboard değerlerinin kontrollü doğrulanması.
İyileştirme yaklaşımı
- ÖlçümMevcut süre, hata, veri kalite ve kapasite göstergelerinin çıkarılması.
- Kök NedenModel, sorgu, altyapı veya süreç kaynaklı darboğazların ayrıştırılması.
- DüzeltmeÖncelikli teknik ve veri kalite iyileştirmelerinin uygulanması.
- İzlemeKritik metriklerin periyodik takip edilebilir hale getirilmesi.
Sık Sorulan Sorular
Power BI raporum neden yavaş olabilir?
Model tasarımı, yüksek cardinality, pahalı DAX, DirectQuery sorguları, veri kaynağı veya kapasite sınırlamaları neden olabilir.
Veri kalite kontrolü otomatikleştirilebilir mi?
Evet. Kritik iş kuralları ETL veya Python tabanlı kontrol çerçeveleriyle otomatik hale getirilebilir.