在 Power BI 语义模型中实施安全性

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

语义模型安全概览

概览

  • 在不同层级控制数据访问
  • 防止未授权访问敏感数据

语义模型中的安全类型:

  • RLS:按行级限制数据
  • OLS:限制对整个对象(表/列)的访问

语义模型安全

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

行级安全(RLS)

概览

  • 基于角色控制数据可见性

特性

  • 在行级限制数据
  • 通过 DAX 筛选器配置
  • 适合用户特定的数据访问
  • (如按区域访问)

行级安全

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

对象级安全(OLS)

限制对整个对象(表/列)的访问

特性

  • 可保护特定数据对象。
  • 适用于隐藏薪资、个人信息等敏感数据。
  • 需通过 Tabular Editor 配置,无法在 Power BI 中直接设置。

对象级安全

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

验证安全角色(RLS 与 OLS)

  • 通过验证可按特定角色或用户模拟数据访问
  • 向角色添加成员以实现精确的访问控制

  • 使用 以角色测试 来检查不同角色的可见性。

添加成员并验证报表

  • 确认 RLS 只筛选行,OLS 隐藏列或表。
使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

对比 RLS 与 OLS

  • 筛选数据中的特定行
  • 配置: 在 Power BI 内管理,无需外部工具。

Power BI

  • 效果: 过滤数据,结构不变

RLS 语义模型

  • 隐藏或限制整张表或列
  • 配置: 需使用 Tabular Editor 等外部工具

Tabular Editor 2

  • 效果: 将对象完全移出视图,改变模型结构

OLS 语义模型

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

让我们练习!

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Preparing Video For Download...