Datan mallinnuksen termistö

Tekoälyjärjestelmä, joka ei vain vastaa kysymyksiin vaan suorittaa monivaiheisia tehtäviä itsenäisesti: se suunnittelee, kutsuu työkaluja (esimerkiksi MCP:n kautta), tarkistaa tuloksen ja jatkaa kunnes tavoite on saavutettu. Data-alalla agentteja käytetään esimerkiksi datan profilointiin, dokumentointiin ja muunnosten kirjoittamiseen.

Lähestymistapa, jossa agentit toimivat itsenäisesti ja tekevät päätöksiä ilman, että ihminen ohjaa jokaista askelta. Vastakohta perinteiselle chat-käytölle, jossa malli vastaa yksi kysymys kerrallaan.

Yhteenlaskettu tai muulla tavalla koostettu arvo, kuten myyntiluvun summa kuukauden tai tuoteryhmän tasolla. Raportit käyttävät aggregaatteja suurten laskujen nopeuttamiseen.

Ilmainen työkalu Power BI -tietomallien vertailuun ja käyttöönottoon. Näyttää erot kehitys- ja tuotantomallin välillä ja mahdollistaa valikoivan julkaisun: vain halutut muutokset viedään tuotantoon, ei kaikki-tai-ei-mitään. Täydentää Tabular Editoria.

Henkilötietojen poistaminen tai muuttaminen pysyvästi tunnistamattomiksi, niin ettei yksittäistä henkilöä voi enää tunnistaa. Toisin kuin pseudonymisointi, anonymisointia ei voi peruuttaa. Anonymisoitu data ei ole enää henkilötietoa GDPR:n mielessä.

Dimensiotaulun kuvaileva sarake, kuten asiakkaan maa, tuotteen kategoria tai myyjän tiimi. Raportit käyttävät attribuutteja suodattamiseen ja ryhmittelyyn.

Tabular Editorin sisältämä työkalu, joka tarkistaa tietomallin määriteltyjä parhaita käytäntöjä vastaan ja tarjoaa korjausehdotuksia. Säännöt ovat avoimia ja muokattavia.

Medallion-arkkitehtuurin alin taso. Bronze säilyttää datan täsmälleen sellaisenaan kuin se tulee lähdejärjestelmästä, ilman muokkauksia tai laadunvarmistusta. Seuraava taso: Silver.

Power BI:n tekoälyavustaja, joka vastaa luonnollisen kielen kysymyksiin datan pohjalta. Toimii semanttisen mallin metadatan perusteella: taulukuvaukset, sarakkeiden nimet ja mittareiden selitteet ohjaavat vastausta. Mitä paremmin metadata on kirjoitettu, sitä tarkempia Copilotin vastaukset ovat.

Microsoftin lausekekieli laskureiden ja laskennallisten sarakkeiden rakentamiseen Power BI:ssä, SSAS Tabularissa ja Power Pivotissa.

Ilmainen työkalu DAX-kyselyiden kirjoittamiseen ja suorituskyvyn analysointiin. Kerää kyselykohtaista ajoitusdataa, joka paljastaa mitkä laskurit ovat hitaita ja miksi. Täydentää Tabular Editoria mallin tutkimisessa ja optimoinnissa.

SQL-pohjainen muunnostyökalu, jolla data muokataan tietovarastossa ja muunnokset versioidaan, testataan ja dokumentoidaan kuten ohjelmistokoodi. Yleinen ELT-maailman vakiotyökalu, jossa muunnos tehdään vasta latauksen jälkeen kohdejärjestelmässä.

Työkalu, joka kokoaa organisaation tietoaineistot, niiden omistajuuden ja käyttötarkoitukset yhteen paikkaan. Toimii organisaation datakirjastona. Esim. Datahub.

Rooli, joka hyödyntää dataa raporteissa, analyyseissä ja päätöksenteossa — esimerkiksi analyytikko tai liiketoimintapäällikkö. Datan kuluttaja ei vastaa datan tuottamisesta, vaan luottaa siihen, että data steward ja data owner pitävät sen luotettavana.

Sopimus datan tuottajan ja kuluttajan välillä. Määrittelee mitä dataa toimitetaan, missä muodossa, millä laadulla ja kenen vastuulla. Toimiva paikka sopia yhteisistä käytännöistä kuten nimeämiskäytännöistä.

Tekninen rooli, joka vastaa datan tallennuksesta, varmuuskopioinnista ja tietoturvasta — esimerkiksi IT-arkkitehti, joka hallinnoi tietovaraston infrastruktuuria. Erottuu liiketoimintavastuun rooleista data owner ja data steward.

Suuri datavarasto, johon ladataan dataa raakamuodossa ilman tarkkaa skeemaa. Hyvä lähtöpiste, kun datan käyttötarkoitus ei ole vielä selvillä.

Tieto siitä, mistä data on peräisin, miten se on muunnettu ja missä järjestelmissä se on käytettävissä. Data lineage auttaa virheiden jäljittämisessä, vaikutusarvioissa ja vaatimustenmukaisuudessa.

Datan omistaja. Liiketoiminnasta vastaava henkilö, joka päättää tietoaineiston käyttötarkoituksista ja vastaa sen oikeellisuudesta. Tyypillisesti johtotason rooli, kuten myyntijohtaja myyntidatasta.

Datan hoitaja. Vastaa päivittäisestä datan laadusta, dokumentoinnista ja sääntöjen noudattamisesta. Toimii datan omistajan ja teknisten toteuttajien välissä.

Tietovarastointimenetelmä, joka perustuu kolmeen taulutyyppiin: hub, link ja satellite. Sopii erityisesti suuriin ja muuttuviin ympäristöihin, joissa auditointi on tärkeää.

Datan kaikki vaiheet syntymästä poistamiseen: kerääminen, käsittely, tallennus, käyttö, arkistointi ja hävittäminen. Elinkaaren hallinta on osa datan hallintaa — esimerkiksi GDPR edellyttää, että henkilötiedot poistetaan, kun niitä ei enää tarvita.

Denormalisointi toistaa tietoa useassa paikassa tarkoituksella, jotta luettavuus ja suorituskyky paranevat. Tähtimallin dimensiot ovat tyypillisesti denormalisoituja. Ks. myös Normalisointi.

Kuvaileva taulu, joka vastaa kysymyksiin kuka, mitä, missä ja milloin. Sisältää attribuutteja kuten asiakkaan nimi, tuotteen kategoria tai päivämäärä.

Rooli, joka vastaa GDPR-vaatimusten täyttymisestä ja henkilötietojen käsittelyn lainmukaisuudesta organisaatiossa. Tietosuojavastaava hyväksyy esimerkiksi henkilötason datan käytön uusiin tarkoituksiin, kuten koneoppimismallin kouluttamiseen.

Sarake tai sarakeyhdistelmä, joka voisi toimia taulun pääavaimena. Taulussa voi olla useita ehdokasavaimia, joista yksi valitaan pääavaimeksi ja muut jäävät vaihtoehtoisiksi avaimiksi.

Datan siirtomalli, jossa raakadata ladataan ensin kohdejärjestelmään ja muunnos tehdään vasta sen jälkeen. Yleinen pilvipohjaisissa ratkaisuissa.

Datan siirtomalli, jossa data muunnetaan ennen lataamista kohdejärjestelmään. Perinteinen lähestymistapa tietovarastoissa.

Tähtimallin keskeinen taulu, joka sisältää mitattavia tapahtumia kuten myyntejä, tilauksia tai laskutuksia. Faktataulun rivit ovat usein lukuja, ja tauluun viitataan dimensioiden kautta.

Katso: Litistäminen.

DAX-laskennan tilanne, jossa raporttiin valitut suodattimet määräävät, mitkä rivit otetaan laskennassa huomioon. Filter context kulkee aina raportin valintojen mukana ja vaikuttaa kaikkiin laskureihin.

EU:n yleinen tietosuoja-asetus, joka säätelee henkilötietojen käsittelyä. Velvoittaa organisaatiot tietämään, mitä henkilötietoja kerätään, missä ne sijaitsevat ja mihin niitä käytetään.

Medallion-arkkitehtuurin ylin taso, jolla data on liiketoiminnan käyttöön valmista. Gold-tasolla data on jalostettu valmiiksi tähtimalliksi tai aggregoiduksi datasetiksi, suoraan raporttien ja analytiikan käyttöön. Edellinen taso: Silver.

Faktataulun rivin yksityiskohtaisuuden taso. Esimerkiksi yksi rivi per myyntitapahtuma on hienojakoinen, kun taas yksi rivi per päivä ja tuote on karkea. Granulariteetti määrää, mihin kysymyksiin malli pystyy vastaamaan.

Tilanne, jossa kielimalli tuottaa uskottavalta kuulostavaa mutta virheellistä tai keksittyä tietoa. Tämän takia tekoälyn ehdotukset, kuten sarakkeiden kuvaukset tai SQL, kannattaa aina tarkistaa ennen käyttöä.

Tietorakenne, jossa yksi taulu sisältää tilauksen otsikkotiedot ja toinen rivitiedot. Yhteys muodostuu tilausnumeron kautta. VertiPaq-pohjaisissa malleissa kannattaa yhdistää yhdeksi tauluksi.

Dimension tasorakenne, jossa ylemmät tasot kokoavat alempia. Esimerkiksi Vuosi → Kvartaali → Kuukausi tai Yritys → Liiketoimintaryhmä → Kustannuspaikka. Power BI:ssä hierarkia rakennetaan dimensiotauluun sarakkeina, ei erillisinä tauluina. Lumihiutalemallissa hierarkia on hajautettuna useaan tauluun — litistäminen yhdistää ne yhdeksi.

Data Vault -mallin keskeinen taulu, joka sisältää yksilöllisen liiketoimintatunnisteen, kuten asiakasnumeron tai tuotekoodin. Hub säilyttää tunnisteen historian ilman muita tietoja, jotka tallennetaan satellite-tauluihin.

Sarakkeen uniikkien arvojen lukumäärä. Matala kardinaliteetti (esim. 5 maakoodia) pakkautuu VertiPaqissa erittäin tehokkaasti, korkea kardinaliteetti (esim. miljoonia sähköposteja) heikentää suorituskykyä.

Suurilla tekstimäärillä koulutettu tekoälymalli, joka ennustaa ja tuottaa luonnollista kieltä. Eri kielimallit kuten Claude, GPT ja Gemini eroavat koossa, muistissaan ja vahvuuksiltaan. Data-alalla kielimalleja käytetään esimerkiksi dokumentointiin, kyselyiden kirjoittamiseen ja metadatan rikastamiseen.

Toimintaa kuvaava avainmittari, kuten liikevaihto, asiakaspysyvyys tai konversioprosentti. KPI on tyypillisesti tavoitteellinen mittari, jota seurataan säännöllisesti.

GDPR:n periaate, jonka mukaan dataa saa käyttää vain siihen tarkoitukseen, johon se on alun perin kerätty. Esimerkiksi laskutusta varten kerättyä asiakasdataa ei saa ilman erillistä perustetta käyttää markkinointiin. Rajaus kirjataan usein data contractiin.

Tietomalliin lisätty sarake, joka lasketaan DAX-lausekkeen avulla rivitasolla. Laskennallinen sarake vie muistia, sillä arvot tallennetaan tauluun.

Tabular-mallin rakenne, joka soveltaa samaa laskentalogiikkaa moneen laskuriin kerralla — esimerkiksi kuluva vuosi, edellinen vuosi ja muutos-% ilman, että jokaiselle mittarille kirjoitetaan oma versio. Vähentää DAX-toistoa ja pitää mallin siistinä. Luodaan tyypillisesti Tabular Editorilla.

DAX-lausekkeella määritelty laskenta, joka suoritetaan vasta raporttia katsottaessa kontekstin perusteella. Laskureita käytetään summiin, keskiarvoihin ja monimutkaisempiin laskelmiin.

Useamman hierarkkisen dimensiotaulun yhdistäminen yhdeksi leveäksi tauluksi ennen Power BI -latausta. Muuttaa lumihiutalemaisen rakenteen tähtimallin mukaiseksi. Tehdään tyypillisesti ETL-vaiheessa tai SQL-näkymänä, ei Power BI:n sisällä.

Arkkitehtuuri, joka yhdistää data laken joustavuuden ja tietovaraston rakenteen. Tunnetuin esimerkki on Databricksin Delta Lake.

Data Vault -mallin taulu, joka kuvaa kahden tai useamman hubin välistä yhteyttä. Esimerkiksi tilaus on hubien Asiakas ja Tuote välinen link.

Tähtimallin laajennus, jossa dimensiot on normalisoitu useaan tauluun. Vähentää datan toisteisuutta tietovarastossa, mutta hidastaa Power BI:n VertiPaq-moottorin toimintaa.

Lähdejärjestelmästä tuleva tunniste, kuten asiakasnumero tai tuotekoodi. Dimensio säilyttää luonnollisen avaimen hakua varten, mutta relaatiot rakennetaan surrogaattiavaimella.

Power Queryn käyttämä funktionaalinen kieli, jolla data muunnetaan ja yhdistetään ennen tietomalliin lataamista.

Organisaation keskeinen ohjaava data, kuten asiakkaat, tuotteet ja toimittajat. Master datan laatu ja yhtenäisyys vaikuttavat kaikkiin järjestelmiin.

Relaatiotyyppi, jossa molemmat taulut voivat liittyä useaan riviin toisessa taulussa — esimerkiksi yksi tilaus voi sisältää monta tuotetta ja yksi tuote voi esiintyä monessa tilauksessa. Power BI tukee monen-moneen-suhteita suoraan, mutta ne tekevät DAX-laskennasta arvaamatonta ja hidastavat suorituskykyä. Suosittelemme välttämään. Ratkaise tilanne välitaululla (bridge table) tai mallintamalla granulariteetti uudelleen niin, että suhde muuttuu yksi-moneen-suhteeksi.

Anthropicin kehittämä avoin standardi, jonka avulla tekoälyavustajat kutsuvat ulkoisia työkaluja ja palveluita strukturoidusti. Esimerkiksi tekoäly voi MCP:n kautta hakea tietoa tietokannasta tai datakatalogista ilman erillistä räätälöityä integraatiota.

Datan jalostusmalli, jossa data etenee kerroksittain Bronze-tasolta (raakadata) Silver-tasolle (puhdistettu) ja edelleen Gold-tasolle (analyysiin valmis).

Tieto datasta. Tekninen metadata kuvaa esimerkiksi sarakkeiden tietotyyppejä, liiketoimintametadata kertoo mitä sarake tarkoittaa liiketoiminnan kannalta.

Microsoftin yhtenäinen data-analytiikka-alusta, joka kokoaa saman katon alle lakehousen, tietovaraston, datavirtaukset ja Power BI:n. Tavoitteena on, että data liikkuu vaiheesta toiseen ilman erillisiä järjestelmiä. Rakentuu OneLake-tallennuksen ja Delta-muodon päälle.

Ks. Laskuri.

Tietokannan rakenteen jäsentäminen niin, että kukin tieto sijaitsee vain yhdessä paikassa. Vähentää toisteisuutta ja parantaa tietoeheyttä, mutta tekee kyselyistä monimutkaisempia. Ks. myös Denormalisointi.

Tietokannan erityisarvo, joka tarkoittaa "ei tietoa". NULL ei ole nolla eikä tyhjä merkkijono — se on tuntematon arvo. DAX:ssa NULL voi aiheuttaa yllättäviä tuloksia laskureissa, jos sitä ei käsitellä erikseen. Faktataulun NULL-arvo mittarisarakkeessa tarkoittaa yleensä, että tapahtumaa ei ole — ei että arvo on nolla.

Analyyttiseen kyselyyn optimoitu tietokantaratkaisu. Sopii suuriin yhteenvetoihin ja monimutkaisiin laskelmiin. Power BI:n SSAS Tabular -malli on OLAP-järjestelmä. Ks. myös OLTP.

Objektitason tietoturva, jossa kokonainen taulu tai sarake piilotetaan käyttäjältä roolin perusteella — esimerkiksi palkkasarake näkyy vain HR-roolille. Toisin kuin rivitason RLS, joka rajaa näkyviä rivejä, OLS rajaa näkyviä rakenteita. Määritellään Tabular Editorilla, koska Power BI Desktop ei tue sitä suoraan.

Tapahtumankäsittelyyn optimoitu tietokantaratkaisu, kuten kassajärjestelmä tai verkkokaupan tilausjärjestelmä. Sopii nopeisiin yksittäisiin lisäys-, päivitys- ja poisto-operaatioihin. Ks. myös OLAP.

Sarake tai sarakeyhdistelmä, joka yksilöi jokaisen taulun rivin ainutlaatuisesti. Dimensiotaulussa pääavain on aina uniikki, eikä sarakkeessa saa olla tyhjiä arvoja.

Kielimalli, joka käy asian läpi useassa vaiheessa ennen vastaustaan. Tällainen ääneen ajattelu parantaa tarkkuutta monimutkaisissa tehtävissä, kuten mallinnuslogiikan tai mutkikkaan DAX:n päättelyssä.

Excelin sisäinen tietomallimoottori, joka perustuu samaan VertiPaq-teknologiaan kuin Power BI ja käyttää DAX-kieltä. Sen avulla Exceliin voi rakentaa relaatioita, laskureita ja tähtimallin ilman erillistä BI-työkalua.

Power BI:n ja Excelin sisältämä työkalu datan hakemiseen, muuntamiseen ja yhdistämiseen. Käyttää M-kieltä taustalla.

Tekoälylle annettavan ohjeen eli promptin muotoilu niin, että vastaus on mahdollisimman hyödyllinen. Hyvä prompti antaa kontekstin, rajaa tehtävän ja kertoo halutun muodon. Sama periaate kuin selkeässä toimeksiannossa ihmiselle.

Henkilötietojen korvaaminen pseudonyymeillä, kuten hashatuilla tunnisteilla, niin että henkilön tunnistaminen vaikeutuu mutta on yhä mahdollista erillisen avaintiedon avulla. Toisin kuin anonymisointi, pseudonymisointi on käänteistettävissä. Pseudonymisoitu data on yhä henkilötietoa GDPR:n mielessä.

Power BI:n luonnollisen kielen kyselytoiminto. Loppukäyttäjä kirjoittaa kysymyksen suomeksi tai englanniksi ja saa vastaukseksi visualisoinnin. Toimii semanttisen mallin metadatan ja Q&A-synonyymien perusteella — mitä paremmin elementit on nimetty ja kuvattu, sitä tarkempi vastaus.

Vaihtoehtoinen sana, jolla loppukäyttäjä voi viitata samaan mittaan tai sarakkeeseen — esimerkiksi "myynti", "liikevaihto" ja "revenue" ohjaavat samaan mittariin. Synonyymit asetetaan semanttisen mallin metadataan, ja ne parantavat Q&A:n ja Copilotin kykyä ymmärtää käyttäjän kysymyksiä.

Menetelmä, jossa kielimallille haetaan ensin aiheeseen liittyvää tietoa omasta tietokannasta ja vasta sitten pyydetään vastaus. Näin malli vastaa organisaation omaan dataan perustuen eikä pelkän koulutusaineiston varassa, mikä vähentää hallusinaatioita.

Kahden taulun välinen yhteys, joka rakennetaan avainkenttien avulla. Tyypillisin tapaus on yksi-moneen-suhde dimension ja faktataulun välillä.

Datan rakenteen muutos, joka rikkoo dataa käyttävät raportit tai sovellukset — esimerkiksi sarakkeen poisto, uudelleennimeäminen tai tietotyypin muutos. Vastakohta on ei-rikkova muutos, kuten uuden valinnaisen sarakkeen lisäys. Rikkovat muutokset sovitaan ja ennakoidaan data contractissa.

VertiPaq-pakkausmenetelmä, joka korvaa peräkkäiset identtiset arvot yhdellä arvolla ja toistojen lukumäärällä. Tehostuu huomattavasti, kun sarake on lajiteltu. Vrt. sanakirjapakkaus, jota VertiPaq käyttää rinnalla.

Rivitason tietoturva, jossa käyttäjä näkee vain itselleen sallitut rivit. Power BI toteuttaa sen DAX-suodattimilla. Vrt. objektitason OLS, joka piilottaa kokonaisia tauluja tai sarakkeita.

DAX-laskennan tilanne, jossa laskenta kohdistuu yhteen taulun riviin kerrallaan. Esiintyy laskennallisissa sarakkeissa ja iteraatiofunktioissa kuten SUMX. Eroaa filter contextista: filter context suodattaa taulua, row context iteroi rivejä.

VertiPaq-pakkausmenetelmä, jossa toistuvat arvot korvataan lyhyillä kokonaislukukoodeilla ja varsinaiset arvot tallennetaan kertaalleen erilliseen sanakirjaan. Matala kardinaliteetti pakkautuu tällä tavoin erittäin tehokkaasti. Vrt. RLE-pakkaus.

Taulun pystysuora kenttä, joka sisältää saman tyyppistä dataa kaikilla riveillä. VertiPaq-moottori pakkaa datan saraketasolla.

Data Vault -mallin taulu, joka sisältää hubin tai linkin kuvailevan tiedon ja sen muutoshistorian. Satellite tallentaa kaiken muuttuvan tiedon — esimerkiksi asiakkaan nimen, osoitteen ja luokittelun. Hub itse säilyttää vain tunnisteen.

Dimension muutostenkäsittelytapa. Yleisin on tyyppi 2, joka säilyttää historian luomalla uuden rivin. Ks. SCD Type 1, SCD Type 2, SCD Type 3, SCD Type 4.

Dimension muutostenkäsittely, jossa vanha arvo ylikirjoitetaan uudella. Historia häviää. Sopii tilanteisiin, joissa muutos on korjaus eikä liiketoiminnallinen tapahtuma — esimerkiksi kirjoitusvirheen korjaus asiakkaan nimessä. Ks. myös SCD.

Dimension muutostenkäsittely, jossa muutos tuottaa uuden rivin. Vanha rivi säilyy — historiallinen raportointi toimii oikein. Vaatii surrogaattiavaimen ja voimassaoloaikasarakkeet (valid_from, valid_to). Yleisin SCD-tyyppi. Ks. myös SCD.

Dimension muutostenkäsittely, jossa edellinen arvo tallennetaan erilliseen sarakkeeseen — esimerkiksi Edellinen_Segmentti. Säilyttää vain yhden aiemman arvon, ei koko historiaa. Harvinaisin SCD-tyyppi käytännön toteutuksissa. Ks. myös SCD.

Dimension muutostenkäsittely, jossa nykyinen arvo pidetään dimensiotaulussa nopeasti haettavana, ja koko muutoshistoria siirretään erilliseen historiatauluun. Yhdistää tyypin 1 nopeuden ja tyypin 2 historian. Ks. myös SCD.

Power BI:n tai SSAS Tabularin tietomalli, joka sisältää taulut, relaatiot, mittarit, hierarkiat ja metadatan. Semanttinen malli on kerros raakataulun ja loppukäyttäjän välissä — se kääntää tekniset rakenteet liiketoiminnan kielelle. Metadatan laatu ratkaisee, miten hyvin Copilot ja Q&A toimivat.

Power BI -palvelun taso, jolla organisaatio merkitsee datasettiin "virallinen ja luotettava". Sertifioitu datasetti näkyy hakutuloksissa korostuneena ja kertoo AI-toiminnoille, että kyseinen lähde on hyväksytty käytettäväksi.

Medallion-arkkitehtuurin keskitaso. Silver-tasolla raakadata on puhdistettu ja validoitu, mutta ei vielä täysin liiketoimintamalliin muotoiltu. Tyypilliset toimenpiteet: duplikaattien poisto, viitteiden validointi, tietotyyppien korjaus. Välitaso Bronzen ja Goldin välillä.

Tietokannan tai tietomallin rakenne: taulut, sarakkeet ja niiden väliset suhteet. Esimerkiksi tähtimalli tai lumihiutalemalli ovat skeematyyppejä.

Uudelleenkäytettävä ohje- tai osaamispaketti, jonka tekoälyagentti lataa tarvittaessa hoitaakseen tietyn tehtävän vakiintuneella tavalla. Skillit antavat agentille erikoisosaamista, kuten yrityksen mallinnuskäytännöt, ilman että koko ohjeistus on koko ajan mukana.

Sopimus siitä, kuinka nopeasti ongelmiin reagoidaan ja ne ratkaistaan — esimerkiksi P1 = 30 minuutin vasteaika, P2 = 2 tuntia. Datan toimituksessa SLA määrittelee myös päivitystiheyden ja saatavuuden. Kirjataan tyypillisesti osaksi data contractia.

Kehitystapa, jossa kirjoitetaan ensin täsmällinen määrittely (spec) siitä, mitä halutaan, ja tekoäly toteuttaa koodin sen pohjalta. Määrittely toimii sekä ohjeena mallille että dokumentaationa. Sama ajattelu kuin datasopimuksessa, jossa rajapinta sovitaan ennen toteutusta.

Tietokantaan tallennettu kyselylause, joka näyttää käyttäjälle kuin taulu. Litistäminen toteutetaan usein SQL-näkymänä: JOIN-operaatiot kirjoitetaan näkymään, ja Power BI lataa valmiiksi muotoillun tuloksen. Muunnokset tehdään tietokannassa, ei Power BI:n sisällä.

Microsoftin analyyttinen tietokantapalvelu, joka tukee Tabular- ja Multidimensional-malleja. Power BI -tietomallit perustuvat SSAS Tabular -teknologiaan.

Järjestelmän itse generoima kokonaislukuavain, joka korvaa lähdejärjestelmän luonnollisen avaimen relaatioissa. Mahdollistaa SCD type 2 -historian säilyttämisen ja pakkautuu VertiPaqissa erinomaisesti.

Apuohjelma, jolla muokataan ja hallitaan Power BI- ja SSAS Tabular -tietomalleja. Sisältää muun muassa Best Practice Analyzerin parhaiden käytäntöjen tarkistukseen.

SSAS:n in-memory-pohjainen tietomallityyppi, joka perustuu VertiPaq-moottoriin. Power BI -tietomallit ovat aina Tabular-malleja.

Tekoälypohjainen avustaja, joka vastaa kysymyksiin ja tuottaa sisältöä luonnollisella kielellä — esimerkiksi Copilot. Tekoälyavustaja ei ymmärrä liiketoimintakontekstia automaattisesti, vaan sen tarkkuus riippuu metadatan ja semanttisen mallin kuvausten laadusta.

Yleisin tietomallityyppi BI-ratkaisuissa. Yksi faktataulu keskellä, dimensiotaulut suoraan siihen liittyneinä. Yksinkertainen, suorituskykyinen ja helposti ymmärrettävä.

Ks. Data Lake.

Datan täsmällisyys, yhtenäisyys ja sääntöjen mukaisuus. Viite-eheys (referential integrity) tarkoittaa, että vierasavain viittaa aina olemassa olevaan pääavaimeen — faktataulussa ei voi olla dimensiorivejä, joilla ei ole vastinetta dimensiotaulussa. Normalisointi on yksi tapa ylläpitää tietoeheyttä.

Power BI:n sarakeominaisuus, joka kertoo AI-toiminnoille sarakkeen semanttisen merkityksen. Mahdolliset arvot: Maa, Kaupunki, Postinumero, URL, Kuva-URL. Asettaminen parantaa Copilotin ja Q&A:n kykyä käyttää saraketta oikein — esimerkiksi karttavisualisointi toimii automaattisesti, kun sarake on luokiteltu Kaupungiksi.

Keskitetty, jäsennelty data-alusta, johon eri lähdejärjestelmien data yhdistetään raportointia ja analytiikkaa varten.

Joukko DAX-funktioita, joilla tehdään aikaan perustuvia vertailuja: kuluva vuosi tähän mennessä (YTD), edellinen vuosi, liukuva keskiarvo ja vastaavat. Toimii luotettavasti vain, kun mallissa on kunnollinen päivämäärä-dimensiotaulu, jossa on yhtenäinen päiväsarake.

Yritysten keksimä nimi hatusta vedetyille virtuaalivaluutoille, joiden avulla kustannusten seuraamisesta saadaan vaikeampaa ja täten laskutettua enemmän euroja.

Power BI:n dimensiotauluun automaattisesti luoma rivi tilanteessa, jossa faktataulun vierasavain ei löydä vastinetta dimensiotaulusta. Tyhjä rivi on merkki tietoeheyden ongelmasta, ja se voi vääristää raportin lukuja, jos sitä ei huomata.

Power BI:n ja SSAS Tabularin sarakepohjainen, muistinvarainen pakkausmoottori. Pakkaa datan kardinaliteetin mukaan ja optimoi luettavuutta saraketasolla. Käyttää muun muassa sanakirjapakkausta ja RLE-pakkausta.

Ohjelmointitapa, jossa kehittäjä kuvailee halutun lopputuloksen luonnollisella kielellä ja antaa tekoälyn kirjoittaa koodin. Itse keskitytään enemmän suuntaan kuin yksittäisiin riveihin. Tapa on nopea prototyyppaamiseen, mutta tuotantokäytössä tulos pitää silti tarkistaa.

Faktataulussa sijaitseva sarake, joka viittaa dimensiotaulun pääavaimeen. Vierasavain mahdollistaa relaation taulujen välillä.

Apu­taulu, joka purkaa hankalan monen-moneen-suhteen kahdeksi hallituksi yksi-moneen-suhteeksi. Välitaulu sisältää uniikit yhdistelmät kahden taulun avaimista — esimerkiksi tilauksen ja tuotteen — ja toimii niiden välissä siltana. Tekee DAX-laskennasta ennustettavaa.

Sarake, joka yhdistää numeerisen avaimen ja luettavan nimen yhdeksi arvoksi, esim. 100 – Helsinki-myymälä. Mahdollistaa lajittelun numeerisen avaimen mukaan samalla kun visuaaleissa näkyy selkokielinen nimi. Rakennetaan tyypillisesti ETL-vaiheessa ennen Power BI -latausta.

Tähtimallin perusrelaatiotyyppi: yksi dimensiorivi voi liittyä useaan faktataulun riviin, mutta jokainen faktataulun rivi liittyy täsmälleen yhteen dimensioriviin. Esimerkiksi yksi asiakas voi esiintyä tuhannessa tilauksessa. Relaatio rakennetaan dimension pääavaimen ja faktataulun vierasavaimen välille.