Quote from bsdinsight on 6 April 2025, 08:03

Dưới đây là chi tiết các câu hỏi và câu trả lời thuộc Phần 5: Tối ưu hóa hiệu suất, các câu hỏi đáp thường gặp trong các phỏng vấn vị trí phân tích dữ liệu với Power BI. Làm thế nào để gia tăng hiệu suất với Power BI, các câu hỏi đáp dưới đây phần nào giải đáp được câu hỏi của bạn

 

---

Phần 5: Tối ưu hóa hiệu suất

• Mô tả: Tập trung vào cách xử lý khi báo cáo Power BI chạy chậm và các kỹ thuật tối ưu hóa.

Câu hỏi 1: Bạn sẽ quản lý và tối ưu hóa báo cáo Power BI cần xử lý các tập dữ liệu rất lớn (hàng triệu hàng) như thế nào?

• Câu trả lời: Để quản lý và tối ưu hóa báo cáo Power BI với tập dữ liệu lớn:
  • Sử dụng chế độ DirectQuery nếu cần dữ liệu thời gian thực, truy vấn trực tiếp nguồn dữ liệu mà không nhập vào mô hình.
  • Tổng hợp trước dữ liệu tại nguồn để giảm khối lượng dữ liệu tải vào Power BI.
  • Sử dụng dataflows để tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào báo cáo.
  • Triển khai làm mới gia tăng để chỉ cập nhật dữ liệu thay đổi, thay vì toàn bộ tập dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Câu hỏi 2: Bạn sẽ thực hiện những bước nào nếu quá trình làm mới dữ liệu theo lịch trình trong Power BI bị lỗi?

• Câu trả lời: Khi quá trình làm mới dữ liệu theo lịch trình trong Power BI bị lỗi, các bước xử lý bao gồm:
  • Kiểm tra dịch vụ Power BI để xem thông báo lỗi cụ thể.
  • Xác minh kết nối và thông tin xác thực của nguồn dữ liệu (đảm bảo thông tin đăng nhập vẫn hợp lệ).
  • Xem lại cấu hình Gateway để đảm bảo nó hoạt động đúng và được cập nhật.
  • Tối ưu và đơn giản hóa truy vấn dữ liệu để giảm độ phức tạp, giúp quá trình làm mới nhanh hơn và ít lỗi hơn.

Câu hỏi 3: Bạn sẽ xử lý tình huống báo cáo Power BI hoạt động chậm như thế nào?

• Câu trả lời: Để xử lý báo cáo Power BI chạy chậm:
  • Tối ưu mô hình dữ liệu bằng cách xóa các cột và bảng không cần thiết, sử dụng mối quan hệ và bộ lọc cẩn thận để giảm dữ liệu xử lý.
  • Tránh sử dụng các phép tính DAX phức tạp trong hình ảnh trực quan; thay vào đó, tạo cột hoặc bảng tính toán nếu cần.
  • Sử dụng bảng tổng hợp hoặc dữ liệu đã được tổng hợp trước để giảm khối lượng dữ liệu trong hình ảnh trực quan.
  • Đảm bảo nguồn dữ liệu được tối ưu hóa (như lập chỉ mục cột quan trọng hoặc phân vùng bảng lớn).
  • Sử dụng Performance Analyzer trong Power BI để xác định và khắc phục các điểm nghẽn hiệu suất.

Câu hỏi 4: Bạn nhận thấy báo cáo Power BI mất nhiều thời gian hơn để tải và làm mới so với bình thường. Bạn sẽ chẩn đoán và giải quyết vấn đề hiệu suất như thế nào để tối ưu hóa?

• Câu trả lời: Nếu báo cáo Power BI tải và làm mới chậm:
  • Xác định vấn đề: Phân tích khối lượng dữ liệu, độ phức tạp truy vấn và thiết kế hình ảnh trực quan để tìm điểm nghẽn.
  • Tối ưu hóa:
    • Tối ưu mô hình dữ liệu: Giảm dữ liệu bằng cách lọc hoặc tổng hợp, xóa cột/bảng thừa, chọn kiểu dữ liệu phù hợp.
    • Tối ưu truy vấn: Đảm bảo truy vấn hiệu quả, sử dụng “Query Folding” để đẩy xử lý về nguồn dữ liệu.
    • Thực hành tốt với hình ảnh trực quan: Giới hạn số lượng hình ảnh trên một trang, ưu tiên hình ảnh đơn giản.
  • Các bước cụ thể:
    • Kiểm tra kích thước dữ liệu, tối ưu DAX (giảm công thức phức tạp), dùng lược đồ ngôi sao, bật Performance Analyzer để phân tích thời gian tải từng hình ảnh/truy vấn, lên lịch làm mới vào giờ thấp điểm, và thiết lập làm mới gia tăng nếu có thể.

• Mô tả: Tập trung vào cách xử lý khi báo cáo Power BI chạy chậm và các kỹ thuật tối ưu hóa.

• Câu trả lời: Để quản lý và tối ưu hóa báo cáo Power BI với tập dữ liệu lớn:
  • Sử dụng chế độ DirectQuery nếu cần dữ liệu thời gian thực, truy vấn trực tiếp nguồn dữ liệu mà không nhập vào mô hình.
  • Tổng hợp trước dữ liệu tại nguồn để giảm khối lượng dữ liệu tải vào Power BI.
  • Sử dụng dataflows để tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào báo cáo.
  • Triển khai làm mới gia tăng để chỉ cập nhật dữ liệu thay đổi, thay vì toàn bộ tập dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

• Câu trả lời: Khi quá trình làm mới dữ liệu theo lịch trình trong Power BI bị lỗi, các bước xử lý bao gồm:
  • Kiểm tra dịch vụ Power BI để xem thông báo lỗi cụ thể.
  • Xác minh kết nối và thông tin xác thực của nguồn dữ liệu (đảm bảo thông tin đăng nhập vẫn hợp lệ).
  • Xem lại cấu hình Gateway để đảm bảo nó hoạt động đúng và được cập nhật.
  • Tối ưu và đơn giản hóa truy vấn dữ liệu để giảm độ phức tạp, giúp quá trình làm mới nhanh hơn và ít lỗi hơn.

• Câu trả lời: Để xử lý báo cáo Power BI chạy chậm:
  • Tối ưu mô hình dữ liệu bằng cách xóa các cột và bảng không cần thiết, sử dụng mối quan hệ và bộ lọc cẩn thận để giảm dữ liệu xử lý.
  • Tránh sử dụng các phép tính DAX phức tạp trong hình ảnh trực quan; thay vào đó, tạo cột hoặc bảng tính toán nếu cần.
  • Sử dụng bảng tổng hợp hoặc dữ liệu đã được tổng hợp trước để giảm khối lượng dữ liệu trong hình ảnh trực quan.
  • Đảm bảo nguồn dữ liệu được tối ưu hóa (như lập chỉ mục cột quan trọng hoặc phân vùng bảng lớn).
  • Sử dụng Performance Analyzer trong Power BI để xác định và khắc phục các điểm nghẽn hiệu suất.

• Câu trả lời: Nếu báo cáo Power BI tải và làm mới chậm:
  • Xác định vấn đề: Phân tích khối lượng dữ liệu, độ phức tạp truy vấn và thiết kế hình ảnh trực quan để tìm điểm nghẽn.
  • Tối ưu hóa:
    • Tối ưu mô hình dữ liệu: Giảm dữ liệu bằng cách lọc hoặc tổng hợp, xóa cột/bảng thừa, chọn kiểu dữ liệu phù hợp.
    • Tối ưu truy vấn: Đảm bảo truy vấn hiệu quả, sử dụng “Query Folding” để đẩy xử lý về nguồn dữ liệu.
    • Thực hành tốt với hình ảnh trực quan: Giới hạn số lượng hình ảnh trên một trang, ưu tiên hình ảnh đơn giản.
  • Các bước cụ thể:
    • Kiểm tra kích thước dữ liệu, tối ưu DAX (giảm công thức phức tạp), dùng lược đồ ngôi sao, bật Performance Analyzer để phân tích thời gian tải từng hình ảnh/truy vấn, lên lịch làm mới vào giờ thấp điểm, và thiết lập làm mới gia tăng nếu có thể.