V mnoha organizacích se analytické týmy často potýkají s tím, že reporty se načítají pomalu, vizuály padají a aktualizace dat trvá hodiny.

DirectQuery dotazy často končí timeouty, semantické modely se přetěžují a IT tým tráví více času řešením incidentů než podporou analytiků.

Důsledkem je, že business často nedostává relevantní informace včas a rozhoduje se na základě neúplných nebo zastaralých dat. Takové situace signalizují, že model a procesy správy potřebují revizi a optimalizaci.

Revize Power BI odhaluje, které části sémantických modelů zpomalují reporty, a ukazuje možnosti, jak optimalizovat celý model, jednotlivé DAX metriky, transformace v Power Query a nastavení způsobu aktualizace dat tak, aby reporty byly rychlé, stabilní a efektivně
využívaly Power BI kapacitu.

Problémy, které brzdí výkon

Technické problémy se většinou objevují v těchto hlavních oblastech:

• Datový model – Nepotřebné tabulky a sloupce zvyšují velikost modelu a zatěžují paměť.
  Nesprávné datové typy brání efektivní kompresi dat a mohou mít dopad na nesprávnost výpočtů.
  Neoptimální relace, obsahující obousměrné filtry a M:N vazby zpomalují výpočty DAX a renderování vizuálů.
• Transformace v Power Query – Složité nebo redundantní kroky prodlužují dobu importu dat a
  často závisí i na jejich správném pořadí. Příliš mnoho kroků a případné duplicity zvyšují dobu zpracování
  a celkovou dobu aktualizace sémantického modelu v případě importu.
• Vizuální stránka reportu – Velké množství vizuálů na stránkách může vést k vysokému počtu dotazů,
  což zatěžuje Power BI kapacitu i model. Optimální rozložení vizuálů zrychlí načítání stránek.
• Výpočty DAX a počítané sloupce – Počítané sloupce se hůře komprimují a výrazně zvyšují
  nároky na paměť. Velké množství metrik dále zvyšuje zátěž, což může zpomalit vykreslování vizuálů.
  Logiku počítaných sloupců je vhodné přenést do Power Query (blíže ke zdroji) nebo do metrik.
  Neefektivní DAX vzorce způsobují zbytečné přepočty a přetížení paměti.
• Aktualizace dat a správa změn – Neefektivní strategie refreshů může zbytečně vytěžovat
  Power BI kapacitu nebo zdroj dat, což vede k výpadkům a nekonzistencím.
• Správa a proces vývoje/nasazování – Chybějící dokumentace a jasná pravidla pro vývoj a
  deployment vedou k časově náročné správě a zbytečné pracnosti.

Jak revize Power BI odhalí slabá místa a jak je napraví?

1. Revize Power BI začíná detailní analýzou reportů a sémantických modelů přímo v Power BI Service. Zkoumají se zdroje dat, vazby mezi objekty v Power BI a jejich dopad na výkon a využití reportů. Součástí je i ověření, zda report skutečně plní požadavky businessu, a identifikace
   slabých míst (dlouhé načítání, pomalé vykreslování, nenačítající se vizuály).
2. Dalším krokem je analýza sémantického modelu – zda neobsahuje nadbytečná data, neefektivní relace, duplicity metrik nebo nesprávnou kardinalitu. Současně se ověřují postupy podle best practices, aby byl model stabilní a efektivní.
3. Součástí revize je i kontrola transformací v Power Query, kde se odhalí složité nebo zbytečné kroky, které prodlužují načítání. Na základě analýzy navrhujeme optimalizace tak, aby byl import dat rychlejší a spolehlivější.
4. Dále se zaměřujeme na DAX measure a počítané sloupce – identifikujeme neefektivní výpočty, nadbytečné sloupce a metriky a navrhujeme úpravy, které zrychlí reporty a sníží zátěž paměti.
5. Na závěr klient obdrží dokumentaci a revizní zprávu s identifikovanými slabými místy a doporučenými kroky. Po implementaci změn dodáme kompletní dokumentaci a často i školení / předání znalostí, aby byl proces transparentní a udržitelný pro budoucí práci s Power BI.

Co lze změnit a jaký je dopad

Správná optimalizace přináší reálné, měřitelné výsledky. V reálných projektech přinesla optimalizace následující výsledky:

• Datový model zmenšený o 75 % → refreshy se zkrátily z hodin na desítky minut, načítání vizuálů se zrychlilo o 50 %.
• Redukce modelu o 60 % u marketingových reportů → tým vývojářů dokázal nový standard udržet a zabránit opětovnému růstu složitosti.
• Optimalizace modelu s více než 10 000 DAX measures → výrazné snížení chybovosti a stabilní aktualizace dat.
• Zrychlení dotazů z 20 sekund na zlomek sekundy u DirectQuery → okamžitá odezva stovkám uživatelů.
• Rychlejší integrace dat z API a stabilizace KPI reportů → méně ad-hoc zásahů IT týmu a uvolnění kapacity pro nové projekty.

Každý zásah přináší nejen technický efekt (menší model, rychlejší refresh, stabilnější vizuály), ale i business dopad – úsporu kapacity, rychlejší rozhodování a efektivnější práci analytiků.

Pokud vaše reporty sice fungují technicky bez problémů, ale chybí jim přehlednost, konzistence nebo jasný vizuální styl, doporučujeme článek
„Vizuální optimalizace Power BI reportů: Jak zlepšit čitelnost a sjednotit firemní reporting.“

Shrnutí

Zrevidované a optimalizované Power BI není volbou – je to nezbytnost pro každou organizaci, která chce, aby její BI řešení bylo rychlé, stabilní a udržitelné.

Optimalizace uleví kapacitám BI týmů, zvýší spolehlivost Power BI řešení, zvýší důvěru businessu ve vaše reporty a umožní týmu soustředit se na nové projekty místo řešení incidentů.

Pokud vaše reporty zpomalují práci a kapacita je přetížená, revize a optimalizace Power BI ukáže konkrétně, co lze změnit a jaký dopad to bude mít – a první výsledky lze vidět během několika dní.