大型项目都在用的提取 Power BI 数据模型信息的方法

很多小伙伴询问这样的问题：

• 和业务客户沟通业务逻辑不够精确，都是模糊的描述，最好可以精确的计算逻辑。
• 和业务客户沟通数据来源不够准确，总是来来回回改取数的数据来源。
• 客户需要一套数据字典来了解 Power BI 内容的全部内容。

因此，Power BI 创作者就必须可以完成：

• 将数据模型的表和字段全部提取出来存放展示
• 将数据模型的度量值字段全部提取出来存放展示
• 包括对以上内容的注解信息

那么，怎么解决这个问题呢？

在正规的企业环境中，所有的项目交付，都会给业务客户一套数据字典的。大致的内容如下：

不难看出，这里包括了对数据模型的所有描述，这既是所谓的数据字典了。

如何获得数据字典

Power BI 的数据模型其实有一种内在的能力，提供给设计者，可以提取数据字典。为了让数据字典更加完整，一般要先要确保：

• 表和字段安排合理
• 对字段进行描述，填写描述信息
• 设置数据格式，以确保满足用户的查看习惯
• 隐藏不需要的字段

这些内容可以在数据模型视图中设置，如下：

这样，在设计 Power BI 数据模型的时候就可以将数据规范化。

在正规的大型企业要求咨询公司或实施公司开发 Power BI 报表时候，都应该遵循这一规范。

从数据模型中提取数据字典

可以利用 DAX Studio 来提取数据字典。如果还不清楚如何使用 DAX Studio，可以搜索我们此前的文章即可，也可以私信咨询老师。这里就不介绍 DAX Studio 的基础知识了。

DAX Studio 可以连接到 Power BI 数据模型，并通过一种称为动态管理视图（DMV）的机制来查看数据模型中的信息。这种机制就类似于我们自己的车辆在 4S 店维修的时候，汽车都会提供一套机制，让维护的师傅可以提取车辆的所有数据以便于维护。

Power BI 的数据模型也提供了这套机制，能够读取这类信息的机制就是动态管理视图（DMV）。关于这个技术概念不清楚也不影响使用，可以观看如下的图示来理解如何直接使用。

提取表的信息

可以通过近似于 SQL 查询的方式来获取，如下：

这里提取了关于表的所有信息。

提取字段的信息

可以通过近似于 SQL 查询的方式来获取，如下：

这里提取了关于字段的所有信息。

提取度量值的信息

可以通过近似于 SQL 查询的方式来获取，如下：

这里提取了关于度量值的所有信息。

导出数据

通过 DAX Studio 可以导出数据。

这样就可以导出数据到文件了。

整合为数据字典

不难看出，表信息，字段信息以及度量值信息是可以通过 Table ID 关联起来的，这样就构建成了一张数据字典表。

将数据字典表维护和发给业务用户作为参考就可以了。