Projetando modelos semânticos escaláveis em Fabric

À medida que os volumes de dados crescem, os modelos de relatórios padrão geralmente diminuem, frustrando os usuários de negócios e aumentando os custos. Aprender a arquitetar modelos semânticos de alto desempenho no Fabric garante que a análise corporativa permaneça rápida, responsiva e confiável em qualquer escala. Este curso baseado em texto orienta você desde conceitos fundamentais de modelagem de dados até estratégias avançadas de otimização. Você entenderá como estruturar seus dados, escolher as configurações de armazenamento corretas e implementar padrões de cálculo eficientes que lidam com tráfego de usuários simultâneos pesados sem comprometer o desempenho. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de modelagem semântica e a arquitetura central do Fabric; escolher o modo de armazenamento ideal, incluindo configurações de Importação, DirectQuery e Direct Lake modernas; projetar relacionamentos de esquema estrela robustos para otimizar caminhos de consulta e reduzir a sobrecarga de memória; escrever padrões de cálculo limpos e escaláveis Usando DAX otimizado para grandes conjuntos de dados; Configurar configurações para lidar com alta concorrência e grandes volumes de informações de forma eficiente; Implementar segurança no nível de linha para proteger dados corporativos em escala. Você começará com a terminologia-chave e os princípios fundamentais da arquitetura de dados antes de explorar a mecânica de armazenamento, o design de relacionamento e o ajuste de desempenho. Através de explicações claras e escritas e exemplos estruturados de DAX, você aprenderá a construir modelos capazes de suportar análises em nível corporativo. Este curso foi projetado para iniciantes a analistas de dados intermediários, desenvolvedores de BI e profissionais de banco de dados que desejam fazer a transição para a modelagem de dados moderna em escala de nuvem. Não são necessários pré-requisitos avançados, embora uma familiaridade básica com conceitos de banco de dados seja útil. Comece a criar modelos de dados mais rápidos e confiáveis no Fabric hoje mesmo.