#power-bi

Advanced DAX in Power BI: Using CALCULATE() and IF() to Answer Business Questions

Bối cảnh: Bài viết hướng dẫn kỹ thuật DAX trong Power BI, tập trung vào cách sử dụng hàm CALCULATE() và IF() để giải quyết các câu hỏi kinh doanh. Nguyên nhân kỹ thuật: Hai hàm này cần được kết hợp hiệu quả để xử lý các phép tính logic và tổng hợp dữ liệu phức tạp trong Power BI. Hệ quả: Việc sử dụng đúng CALCULATE() giúp tối ưu hiệu suất truy vấn và IF() cho phép tạo các điều kiện phức tạp để phân tích dữ liệu theo nhiều khía cạnh khác nhau. Điều đáng học: Bài viết cung cấp ví dụ cụ thể về cách áp dụng hai hàm này vào các tình huống thực tế, giúp người đọc nắm bắt cách khai thác sức mạnh của DAX để tạo ra báo cáo kinh doanh thông minh hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm vững kỹ năng sử dụng hàm CALCULATE() và IF() trong DAX để giải quyết các câu hỏi kinh doanh phức tạp trong Power BI.

Power BI phishing campaign drops rogue ScreenConnect clients

Huntress phát hiện chiến dịch lừa đảo phishing nhắm vào Power BI, sử dụng domain Microsoft uy tín để vượt qua bộ lọc email. Kẻ tấn công tải file độc hại ScreenConnect lên SharePoint và OneDrive, giả dạng hợp lệ để buộc nạn nhân tải xuống. Khi kích hoạt, ScreenConnect tạo kết nối ngược cho phép truy cập từ xa trái phép vào hệ thống nạn nhân. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra kỹ file đính kèm, ngay cả khi đến từ domain đáng tin cậy như Microsoft.

Tìm hiểu cách kẻ tấn công sử dụng tên miền Microsoft đáng tin cậy để tấn công lừa đảo ScreenConnect và vượt qua bộ lọc email.

Phishing Campaign Abuses Microsoft Power BI to Deploy Rogue RMMs

A recent phishing campaign abused Microsoft Power BI links to deliver multiple rogue ScreenConnect clients.

Microsoft, Google back Apache Ossie to make enterprise data and AI platforms more interoperable

Microsoft và Google cùng hỗ trợ dự án Apache Ossie nhằm tăng khả năng tương tác giữa các nền tảng dữ liệu và AI doanh nghiệp. Dự án này cho phép di chuyển các mô hình ngữ nghĩa Power BI và BigQuery giữa các hệ thống, với khoảng 70% cấu trúc dữ liệu có thể được chuyển đổi tự động. Tuy nhiên, các nhà phân tích cảnh báo các lỗ hổng về quản trị và đặc tả kỹ thuật đang phát triển có thể hạn chế khả năng tương tác thực tế. Doanh nghiệp nên cân nhắc lợi ích về khả năng vận chuyển dữ liệu với những thách thức chưa hoàn thiện của dự án trước khi áp dụng Apache Ossie.

Sự ủng hộ của Microsoft và Google dành cho Apache Ossie hứa hẹn mang lại khả năng tương thích cao hơn giữa các nền tảng dữ liệu và AI doanh nghiệp.

ClickHouse Workload for Microsoft Fabric: sub-second analytics on OneLake, now in public preview

ClickHouse Workload for Microsoft Fabric hiện đang ở chế độ public preview, mang lại khả năng phân tích dữ liệu trong thời gian dưới một giây trên OneLake. Giải pháp này hoạt động như một native Fabric workload, sử dụng ClickHouse Cloud compute riêng biệt để xử lý. Công nghệ này cho phép các agent, dashboard và ứng dụng đạt hiệu suất cao đáng kể với thời gian phản hồi cực nhanh. Đây là bước hợp tác giữa ClickHouse và Microsoft, cung cấp cho người dùng một giải pháp analytics mạnh mẽ ngay trong hệ sinh thái Fabric mà không cần cấu hình phức tạp.

ClickHouse Workload for Microsoft Fabric giúp đạt được phân tích dữ liệu dưới một giây trên OneLake, mang lại trải nghiệm tương tác tức thời cho dashboards và ứng dụng.

How to Use AI to Write DAX Measures: 5 Powerful Prompts for Power BI

Việc viết DAX trong Power BI thường giống như giải câu đố hơn là viết công thức. Các tác giả đã đề xuất 5 prompt hiệu quả sử dụng AI để tạo DAX measures, giải quyết vấn đề phức tạp khi phân tích dữ liệu. Các prompt này tập trung vào việc mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp AI hiểu và tạo ra code DAX chính xác hơn. Bạn có thể tiết kiệm đáng kể thời gian khi áp dụng các kỹ thuật này thay vì tự viết DAX thủ công. Bài viết cung cấp ví dụ cụ thể về prompt cho các trường hợp common như Year-to-Date comparisons, dynamic calculations và complex filtering logic.

Bài viết này dạy bạn cách dùng AI để viết DAX measures hiệu quả với 5 prompt mạnh mẽ cho Power BI.