Power BI rappresenta uno degli strumenti più efficaci per l’analisi dei dati e la creazione di report interattivi. Tuttavia, per ottenere report realmente efficaci – performanti, scalabili e facilmente manutenibili – è essenziale seguire alcune best practice consolidate.
In questo articolo esploriamo le strategie avanzate che ogni sviluppatore dovrebbe conoscere: dalla disattivazione dell’Auto Date/Time all’utilizzo del Performance Analyzer, passando per la centralizzazione delle misure, l’uso di variabili per semplificare formule complesse, la costruzione di una tabella calendario personalizzata e l’importanza di commentare il codice.
Accorgimenti e buone pratiche, che fanno la differenza tra un report semplicemente funzionante e uno davvero ottimizzato che permetta una gestione ottimale dei dati nell’ambiente di business intelligence di Microsoft.
Centralizzare le misure in una tabella dedicata
Organizzare tutte le misure all’interno di una tabella dedicata è una delle pratiche più consigliate per migliorare l’ordine e la leggibilità del modello dati. Separare i calcoli dai dati grezzi non solo permette di mantenere il file Power BI più ordinato, ma consente anche di centralizzare le formule, facilitando modifiche e aggiornamenti in maniera mirata.
Questa metodologia si rivela particolarmente utile in progetti complessi, dove numerose misure sono impiegate per elaborare e aggregare i dati.
Una tabella delle misure ben strutturata diventa un vero e proprio punto di riferimento per chiunque debba comprendere la logica alla base dei calcoli applicati. Inoltre, la centralizzazione delle misure aiuta a prevenire errori causati da duplicazioni o da formule ridondanti, ottimizzando il processo di sviluppo e garantendo un approccio modulare e scalabile. Con un’organizzazione attenta, il team può intervenire con maggiore rapidità e precisione, migliorando la qualità complessiva del report.
È possibile, inoltre, suddividere ulteriormente le misure creando delle sottocartelle, così da raggruppare logicamente formule simili o appartenenti alla stessa area tematica, rendendo ancora più semplice la navigazione e la manutenzione del modello.
Disattivare l’Auto Date/Time per un maggiore controllo
Power BI offre la funzionalità Auto Date/Time per generare automaticamente gerarchie temporali partendo da una colonna di tipo data. Sebbene questa opzione sembri una scorciatoia utile per chi necessita di risultati immediati, l’uso intensivo di questa funzionalità può rivelarsi controproducente, se attiva, la funzione Auto Date/Time crea una tabella calendario per ogni campo data.
Disattivare l’Auto Date/Time permette quindi di evitare calcoli ridondanti e di ottenere una maggiore flessibilità nella gestione delle dimensioni temporali.
Quando si lavora con dataset complessi o di grandi dimensioni, infatti, la presenza di calcoli automatici in background può rallentare l’intero report, causando un incremento dei tempi di risposta durante l’analisi. Inoltre, affidarsi a una gerarchia automatica limita la possibilità di personalizzare le date in base alle esigenze specifiche del business, come la gestione di periodi non standard o l’inclusione di festività aziendali. Per questo motivo, molti esperti di Power BI consigliano di disattivare l’Auto Date/Time e di investire tempo nella costruzione di una tabella calendario personalizzata, che garantisca un controllo completo e accurato sulle dimensioni temporali (vedi l’articolo seguente su come creare una tabella calendario).
Un’ulteriore conferma di quanto questa funzionalità sia attiva per impostazione predefinita arriva da strumenti come DAX Studio: se non viene disabilitata, infatti, sarà visibile nel modello una tabella di data generata automaticamente da Power BI, come mostrato nell’immagine seguente. Si tratta della cosiddetta LocalDateTable, riconoscibile proprio perché creata dietro le quinte per supportare la gerarchia automatica. Anche se può sembrare innocua, questa tabella può appesantire il modello e generare confusione nel momento in cui si lavora con una vera Date Table costruita manualmente.
L’Importanza del commento del codice
In ambito di sviluppo e analisi dati, il commento del codice rappresenta una pratica imprescindibile per garantire trasparenza e facilità di manutenzione. Annotare in maniera chiara e dettagliata le formule DAX o le trasformazioni in Power Query consente non solo di ricordare le logiche alla base dei calcoli complessi, ma anche di facilitare il lavoro di altri collaboratori che potrebbero dover intervenire sul modello in un secondo momento.
Commentare il codice è particolarmente utile in progetti di lunga durata, dove la comprensione delle scelte implementate in fase di sviluppo può risultare decisiva per individuare rapidamente eventuali errori o per adattare il modello a nuove esigenze.
Una documentazione accurata riduce il tempo necessario per il debugging e permette di mantenere uno standard qualitativo elevato, rendendo il lavoro di squadra più efficiente e collaborativo. In sostanza, investire nella chiarezza del codice significa costruire una base solida che favorisce l’evoluzione continua del report.
Utilizzo delle variabili per scomporre il codice
L’uso delle variabili all’interno delle formule DAX è una best practice che contribuisce in maniera significativa a migliorare la leggibilità e l’efficienza del codice.
Le variabili consentono di suddividere espressioni complesse in blocchi più semplici e di calcolare una volta sola determinati valori intermedi, riducendo così la duplicazione del codice. Questa metodologia non solo rende il codice più lineare e facilmente comprensibile, ma permette anche di ottimizzare le performance del report, poiché evita di eseguire ripetutamente lo stesso calcolo.
In contesti in cui le formule DAX diventano particolarmente articolate, l’utilizzo delle variabili si rivela fondamentale per semplificare il flusso logico e per rendere più agevole il processo di debugging.
Con una struttura modulare, ogni parte del calcolo viene isolata e documentata, offrendo un vantaggio non solo in termini di chiarezza ma anche di manutenzione a lungo termine. La capacità di gestire in modo efficiente le variabili rappresenta, dunque, uno strumento prezioso per chi desidera sviluppare soluzioni performanti e scalabili in Power BI.
Controllo delle performance con il Performance Analyzer
Un’altra best practice imprescindibile nell’ottimizzazione dei report in Power BI è il monitoraggio delle performance mediante il Performance Analyzer.
Questo strumento integrato consente di analizzare i tempi di esecuzione delle visualizzazioni e delle misure, permettendo di individuare eventuali colli di bottiglia o inefficienze nel modello dati.
Monitorare le performance è fondamentale per garantire che ogni misura risponda in maniera rapida ed efficiente: in generale, una misura si considera ottimale se il tempo di esecuzione del Dax Query si attesta intorno ai 100 millisecondi, mentre se il tempo risulta superiore è opportuno intervenire per analizzare e ottimizzare la formula. Utilizzare il Performance Analyzer permette di avere una visione dettagliata delle performance di ogni elemento del report, consentendo di intervenire tempestivamente per ridurre i tempi di caricamento e migliorare l’esperienza utente.
Con un monitoraggio costante, è possibile ottimizzare il modello dati in tempo reale, individuando le aree che richiedono una maggiore attenzione e implementando soluzioni specifiche per ridurre i tempi di elaborazione. Questo approccio proattivo non solo garantisce un report più performante, ma contribuisce anche a mantenere un elevato standard di qualità nella gestione dell’analisi dati.
Adotta queste best practice in Power BI per report performanti, efficaci e ottimizzati
Adottare un approccio metodico in Power BI significa integrare soluzioni che garantiscano controllo, trasparenza e performance ottimali.
Disattivare l’Auto Date/Time, commentare accuratamente il codice, centralizzare le misure, creare una tabella calendario personalizzata, sfruttare le variabili per semplificare le formule e monitorare costantemente le performance con il Performance Analyzer sono strategie essenziali per sviluppare report solidi e mantenibili nel lungo periodo.
Queste best practice, se applicate in sinergia, consentono di ottenere performance ottimali, capaci di supportare le decisioni in maniera efficace e tempestiva.
Scopri tutte le nostre soluzioni Power BI
Al tuo fianco dalla consulenza alla formazione a soluzioni di data visualization.
Visualitics Team
Questo articolo è stato scritto e redatto da uno dei nostri consulenti.
Condividi ora sui tuoi canali social o via email:
