Estamos animados para anunciar a Prévia Pública do tipo de tarefa Microsoft Power BI em Fluxos de Trabalho Databricks, disponível no Azure, AWS e GCP.
Com este novo tipo de tarefa, os usuários agora podem atualizar e atualizar os modelos semânticos do Power BI diretamente do Databricks. Isso leva a um melhor custo total de propriedade, maior eficiência e garante que os dados estejam atualizados para os consumidores de relatórios e painéis do Power BI.
Os principais benefícios incluem:
Com a tarefa do Power BI, você pode agora automatizar atualizações e atualizações do modelo semântico do Power BI diretamente dos Workflows do Databricks. Isso elimina a necessidade de alternar contextos entre Databricks e Power BI, simplificando o processo de disponibilizar seus dados para visualização e análise no Power BI.
As tarefas do Power BI suportam totalmente os objetos de dados do Catálogo Unity, incluindo tabelas, visualizações, visualizações materializadas e tabelas de streaming. A melhor parte - você pode construir modelos semânticos do Power BI com base em objetos de dados do Catálogo Unity de vários esquemas e catálogos.
A integração nativa entre Unity Catalog, Power BI e Microsoft Entra ID significa segurança, governança e observabilidade de primeira classe. Os modelos semânticos do Power BI podem ser configurados para utilizar OAuth com Single Sign-On para garantir que as permissões sejam respeitadas para cada consulta de painel, juntamente com o conjunto completo de capacidades de governança e observabilidade que o Unity Catalog oferece. Esta integração melhora a segurança e conformidade, fornecendo autenticação, autorização e controle de acesso a dados de forma integrada entre seus ambientes Databricks e Power BI.
As tarefas do Power BI estão integradas aos Fluxos de Trabalho do Databricks para que você possa aproveitar suas avançadas capacidades de orquestração e monitoramento. Isso significa que você pode estender recursos poderosos como dependências de tarefas, agendamentos/gatilhos, tentativas, e notificações para pipelines de dados que utilizam tarefas do Power BI.
As tarefas do Power BI suportam a publicação, atualização e atualização de modelos semânticos nos modos Importação, Consulta Direta e Armazenamento Duplo, proporcionando a você total flexibilidade para equilibrar desempenho e segurança.
A extensibilidade está em primeiro plano com as tarefas do Power BI. Você pode trabalhar com tarefas do Power BI visualmente na interface de usuário de Jobs Databricks, bem como programaticamente através da API de Jobs e Pacotes de Ativos Databricks.
Cenário: Você tem um pipeline de dados de análise de varejo existente que ingere dados de bancos de dados de origem usando uma tarefa de pipeline e aplica transformações e agregações usando uma tarefa de notebook, resultando em uma coleção de tabelas prontas para BI. Você recebeu um pedido para garantir que um modelo semântico do Power BI esteja sincronizado com esses dados à medida que eles mudam ao longo do tempo.
Criar uma tarefa no Power BI é simples. Tudo o que você precisa fazer é:
Agora, na próxima vez que seu pipeline de dados existente for executado, seu modelo semântico do Power BI será atualizado automaticamente à medida que seus dados mudarem.
Dentro de segundos após a conclusão bem-sucedida do seu trabalho, seu conjunto de dados será atualizado no Power BI, pronto para a criação de relatórios e análise.
Com as tarefas do Power BI agora em Visualização Pública, você pode capacitar os engenheiros de dados para supercarregar seus pipelines de dados e integrar de forma transparente seus conjuntos de dados amigáveis para negócios com o Power BI.
Estamos animados para ver como você usará as tarefas do Power BI e incentivamos você a experimentá-las hoje. Para começar, por favor visite a documentação da tarefa do Power BI.
Confira a Parte 1 e Parte 2 da nossa série sobre conectividade:
Juntos, esses blogs fornecem as melhores práticas essenciais para otimizar a segurança e o desempenho ao conectar o Power BI ao Azure Databricks.
A equipe da Databricks está sempre buscando melhorar a experiência de integração com o Power BI e adoraria ouvir seu feedback!
(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post