Facebook-f Linkedin X-twitter Instagram

Microsoft Fabric & Power BI Web – שלב אחר שלב לדשבורד

תוכן עניינים

תמונת רקע עם אלמנטים גרפיים הממחישים תהליך ניתוח נתונים ב-Power BI, כולל גרפים, דשבורדים ומפת עולם A visual background showing data analysis flow in Power BI, including charts, dashboards, process steps, and a world map overlay
במאמר זה אני מציג תהליך מלא לבניית דשבורד ניהולי ב-Microsoft Fabric ו-Power BI Web - משלב טעינת הנתונים, דרך בניית מודל סמנטי וכתיבת מדדים ב-DAX, ועד לתוצאה אינטראקטיבית ומרשימה. הכול מבוסס על נתוני דמה (AdventureWorks Dummy Data), בליווי צילומי מסך וסרטון הדגמה.

ניהול דאטה בעידן החדש באמצעות Microsoft Fabric ו-Power BI Web

בעולם שבו דאטה הופך לנכס עסקי קריטי, כלים כמו Microsoft Fabric  ו-Power BI Web מאפשרים לנו להנגיש תובנות במהירות, בבהירות – ובעיקר, בלי להזדקק לתשתיות BI כבדות או צוותים גדולים.
במאמר הזה אני מציג תהליך מלא לבניית דשבורד ניהולי – משלב יצירת סביבת העבודה ועד דשבורד אינטראקטיבי שנשען על מודל סמנטי חכם ונוסחאותDAX.

🧪 על הדאטה שמשמשת בסיס להדגמה


AdventureWorks הוא סט נתוני דמה (Dummy Data) שמיקרוסופט יצרה במיוחד לצורכי הדגמה, למידה ותרגול של פתרונות דאטה.
הנתונים מדמים פעילות עסקית של חברת אופניים בינלאומית, וכוללים מכירות, לקוחות, מוצרים, עובדים ועוד – הכל בסביבה נטולת מידע רגיש.
הדשבורד בדוגמה זו מבוסס כולו על סט זה, ומשמש להדגמת יכולות בלבד.

🔧 שלב 1 – יצירת Workspace חדש – Microsoft Fabric

התחלתי ביצירת Workspace  חדש בפלטפורמת Microsoft Fabric שהוא אזור העבודה המרכזי שבו אני מרכז את כל הרכיבים – מקור נתונים, מודלים, ודשבורדים.


💾 שלב 2 – הקמת Lakehouse וטעינת הקבצים – Microsoft Fabric

בשלב הבא הקמתי Lakehouse  חדש – שכבת אחסון מודרנית המשלבת את הגמישות של Data Lake עם הסדר של מחסן נתונים.
העליתי קבצי CSV ישירות לתוך ה-Lakehouse ולאחר מכן המרתי אותם לטבלאות בפורמט  Delta.

Power BI Fabric workspace showing Lakehouse, semantic model, data pipelines, and reports structure תצוגת Workspace בסביבת Microsoft Fabric – כאן מרוכזים כל רכיבי הפרויקט: Lakehouse, מודל סמנטי, דוחות וצינורות נתונים

📌 מה זה Delta Table ב-Microsoft Fabric?

טבלאות Delta הן טבלאות חכמות שמאפשרות:

  • ביצוע שאילתות SQL בצורה יעילה ומהירה
  • שמירה על היסטוריית שינויים  (versioning)
  • שילוב נתונים בצורה אמינה  (ACID Transactions)
  • גישה אחידה גם לאנליסטים וגם למהנדסי דאטה

🧠 שלב 3 – בניית מודל סמנטי

התחברתי ל-Lakehouse  ויצרתי מודל סמנטי הכולל טבלאות, קשרים וחישובים באמצעות  DAX.
המדדים כללו:

  • סך מכירות
  • רווח גולמי
  • ממוצע הזמנות ללקוח
  • השוואת ביצועים בין שנים

❓ מהו מודל סמנטי (Semantic Model)

זהו מבנה שמארגן את הנתונים שלך כך שיהיה אפשר לנתח אותם בקלות.
הוא כולל טבלאות, קשרים ביניהן, היררכיות, ומדדים  (Measures).


💡 למה זה חשוב?

  • משמש כבסיס לדשבורדים, גרפים ודוחות אינטראקטיביים
  • מאפשר פילוח וניתוח רב-ממדי לפי שנה, לפי לקוח, לפי אזור ועוד
  • יוצר שפה עסקית אחידה לכל המשתמשים
  • מחבר בין מקורות נתונים שונים בלי כאב ראש

📊 למה זה נקרא מודל סמנטי?

כי הוא נותן משמעות (Semantic) לנתונים.
במקום טבלאות גולמיות – אתה בונה שכבת הבנה עסקית שמאפשרת לכל משתמש להפיק תובנות בלי לדעת קוד או להבין איך הנתונים בנויים מאחורי הקלעים.

1️⃣ בחירת הטבלאות למודל הסמנטי

Selecting multiple tables from Lakehouse to include in a new semantic model in Microsoft Fabric בחירת טבלאות מתוך Lakehouse ליצירת מודל סמנטי חדש – השלב שבו נבנית שכבת המשמעות העסקית לדאטה

2️⃣ יצירת קשרים בין הטבלאות ונוסחאות DAX

Creating relationships between fact and dimension tables in the semantic model editor in Microsoft Fabric יצירת קשרים בין טבלאות עובדה וטבלאות מימד במודל הסמנטי – שלב חיוני להבנת הקשרים העסקיים בין הנתונים
Star schema semantic model in Microsoft Fabric showing connected dimension and fact tables, with a DAX formula for TotalSales מודל סמנטי בצורת כוכב ב-Microsoft Fabric – כל טבלאות המימד מחוברות לטבלת העובדות המרכזית. מצד ימין: נוסחת DAX לחישוב TotalSales

📊 שלב 4 – בניית הדשבורד ב-Power BI Web

Interactive Power BI dashboard built on Microsoft Fabric showing KPIs and visual breakdowns by fiscal year, category, group, and business type הדשבורד הניהולי הסופי – מציג תובנות על מכירות, רווחיות ולקוחות לפי שנה, קטגוריה, אזור וסוג עסק. נבנה על מודל סמנטי עם DAX, בסביבת Microsoft Fabric ו־Power BI Web
הדגמה חיה של דשבורד ניהולי שבנוי על מודל סמנטי וסט נתוני דמה (AdventureWorks)

מחבר המאמר

תמונה של שלומי עובד

שלומי עובד

כבר עשור שאני לומד לעומק את עולמות הדאטה, אוטומציות וכלי BI. בין השאר, עברתי הסמכה מקיפה בטכניון בבסיסי נתונים ויישום מערכות דאטה מתקדמות. בנוסף, אני בוגר תוכנית CDAIO (Chief Data & AI Officer) באוניברסיטת בר-אילן – מסלול ייחודי המשלב אסטרטגיית דאטה, AI ודיגיטל

אהבתם? נשמח לשיתוף ברשתות:

Facebook
Twitter
LinkedIn

לתגובה למאמר

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

מאמרים נוספים שיכולים לעניין אותך:

תרשים אסטרטגי המציג את תפקיד ה-CDAIO בחיבור בין תשתיות Data-Driven לבין יישומי AI המייצרים ערך עסקי.

CDAIO: איך מחברים בין Data-Driven ל-AI כדי לייצר ערך עסקי אמיתי

ינואר 11, 2026 8 תגובות

ארגונים מובילים כבר אינם מסתפקים בניסויים (PoCs), אלא נעים באגרסיביות ליישום מבצעי רחב היקף של כלי AI כדי לייצר יתרון תחרותי מובהק. במרכז השינוי עומד תפקיד ה-CDAIO (Chief Data & AI Officer), שנועד להפוך את הדאטה מ”ארכיון סטטי” לנכס קינטי המייצר ערך עסקי מדיד. המאמר מנתח את הקורלציה הישירה בין תרבות Data-Driven להצלחה ביישומי בינה מלאכותית, ומדוע ה-AI הוא ה-Great Equalizer שמחייב כל ארגון לבחון מחדש את האסטרטגיה שלו

קרא עוד »
איור ויזואלי הממחיש את המעבר המנטלי מ-Spreadsheet Thinking המבוסס על אקסל ונוסחאות VLOOKUP לעבודה מתקדמת עם Database Thinking באמצעות מודל נתונים רלציוני וסכמת כוכב (Star Schema).

Database Thinking: להפסיק לנהל תאים ולהתחיל לבנות ארכיטקטורת מידע

ינואר 3, 2026 אין תגובות

המהפכה השקטה של עולם הכספים – Database Thinking כבסיס ל-Finance 4.0 בעידן שבו ארגונים נדרשים לקבל החלטות מבוססות דאטה במהירות שיא, הגיליון האלקטרוני הופך מחבר למעמסה. המעבר מתפיסת “גריד” (Grid) לתפיסת “סט” (Set) הוא הלב של Database Thinking – גישה שמשחררת את אנשי הכספים מתחזוקת נוסחאות שבירות לטובת בניית מודלים יציבים, אוטומטיים וחכמים. זהו לא רק שדרוג טכנולוגי, אלא שינוי מנטלי הכרחי כדי להשתלב בעידן ה-Finance AI ולהפוך מצוות מדווח לצוות אסטרטגי שמוביל ערך עסקי.

קרא עוד »
תרשים ארכיטקטורה המציג את השכבה הסמנטית (Semantic Layer) כ-Single Source of Truth המגשרת בין מאגרי הנתונים לבין צרכני המידע. האיור ממחיש כיצד מדדים ארגוניים אחידים מוזנים לתוך BI Dashboards, פלטפורמות אנליטיקה ומערכות AI/LLMs כדי להבטיח עקביות ודיוק בנרטיב העסקי.

Semantic Layer: הלב הפועם של ה-Finance 4.0 וניהול דאטה מודרני

דצמבר 29, 2025 4 תגובות

השכבה הסמנטית (Semantic Layer) היא ה”שכל” הארגוני המגשר בין נתונים גולמיים לתובנות עסקיות. במקום לנהל נוסחאות מבודדות באקסל, אנו בונים מודל טאבולארי (Tabular Model) מבוסס עמודות המאפשר ביצועי Big Data ודיוק פיננסי חסר פשרות. שכבה זו קריטית עבור בינה מלאכותית (AI), שכן היא מספקת לה קונטקסט ולוגיקה “צרובה”, ובכך מונעת “הזיות פיננסיות” ומבטיחה נתיב ביקורת (Audit Trail) שקוף.

קרא עוד »
טקסט אלטרנטיבי (Alt Text): מחשב נייד המציג לוחות בקרה פיננסיים מתקדמים עם הכיתוב AI Finance 4.0 על רקע אורבני מודרני.

Finance 4.0: המעבר לארכיטקטורת ערך אסטרטגית בעידן ה-AI

דצמבר 28, 2025 5 תגובות

השינוי הבלתי נמנע: המודל המסורתי של מחלקות כספים, המתמקד בדיווח ובקרה בלבד, אינו מספק מענה לקצב השינויים העסקיים הנוכחי.

מהות פיננסים 4.0: טרנספורמציה של פונקציית הכספים ממרכז עלות העוסק ב”כיבוי שריפות” ותיעוד העבר, למרכז ערך אסטרטגי הצופה פני עתיד.

המנועים הטכנולוגיים: שילוב של אוטומציה חכמה (Hyper-automation), בינה מלאכותית (AI) וניתוח נתונים מתקדם כדי לשחרר זמן יקר ולהפיק תובנות עמוקות.

הון אנושי חדש: הדרישה לאנשי כספים בעלי אוריינות דאטה מפותחת, יכולת ניתוח עסקי וכישורי תקשורת (Storytelling) להעברת מסרים מורכבים להנהלה.

קרא עוד »
A 2026 presentation covering key AI risks: Jailbreaking, Prompt Injection, Adversarial AI, Data Poisoning, Bias, Deepfakes, and Governance essentials.

AI Risks – איך מודלי שפה חושפים אותנו לסיכונים חדשים

דצמבר 11, 2025 תגובה אחת

ה-AI לא ממציא איומים חדשים מאפס, אלא מאיץ ומגביר סיכונים קיימים בקצב חסר תקדים. במאמר הזה תמצאו פירוק עמוק של הסכנות המרכזיות – משיבוש מנגנוני בטיחות ועד הרעלת נתונים, Bias, Deepfakes והשלכות חברתיות ורגולטוריות. הכל מבוסס ישירות על התוכן במצגת שהעלית.

קרא עוד »
איור של נוזקת AI PromptLock – רובוט זדוני עם מחשב, גולגולת וסמל הצפנה על לוח אלקטרוני - המחשה של ransomware מבוסס בינה מלאכותית.

PromptLock – ההצצה לעתיד של נוזקות AI

אוגוסט 31, 2025 אין תגובות

PromptLock היא נוזקת כופר ראשונה בעולם שמופעלת בעזרת בינה מלאכותית. במקום קוד קבוע, היא מייצרת בכל פעם קוד חדש בעזרת מודל שפה של OpenAI. השילוב של Go (מהירות וביצועים) עם Lua (גמישות והתאמה אישית) הופך אותה לקשה מאוד לזיהוי ולחסימה. כרגע מדובר בהדגמה מחקרית בלבד – אבל היא מציבה רף חדש לאיומי הסייבר.

קרא עוד »

מפת דרכים

קטגוריות

קישורים מהירים

פוסטים אחרונים

אנשי כספים זה בשבילכם

עקבו אחרינו

Facebook-f Linkedin-in X-twitter Instagram
© All Rights Reserved

באתר זה נעשה שימוש ב”קבצי עוגיות” (cookies) וכלים דומים אחרים על מנת לספק לכם חווית גלישה טובה יותר, תוכן מותאם אישית וביצוע ניתוחים סטטיסטיים. למידע נוסף ניתן לעיין במדיניות הפרטיות

קראתי