dax explanation

Power BI Total Sales Measure Explained in Tamil | MCP Server with Real Model Context

BI Brilliance Tamil
by BI Brilliance Tamil டிசம்பர் 25, 2025

 


Power BI Total Sales Measure – Business Logic & MCP Server Explained (Tamil)

Power BI model-ல ஒரு Total Sales measure create பண்ணிருப்போம்.

ஆனா அந்த measure:

  • Exact-ஆ என்ன calculate பண்ணுது?
  • எந்த tables & columns involve ஆகுது?
  • Relationships எதுக்கு important?
Business-க்கு இதோட meaning என்ன?
MCP Server (Model Context Protocol) use பண்ணி
Power BI Total Sales measure-ஐ எப்படி business-friendly-ஆ explain, analyze,
optimize பண்ணலாம் என்பதையும்
step-by-step-ஆ பார்க்கலாம்.

இந்த மாதிரி questions-க்கு clear answer கிடைக்காதது ரொம்ப common.

இந்த blog-ல,

Total Sales Measure – AI-க்கு ஏன் Confusing ஆகுது?

Normally AI tools (Copilot / ChatGPT):

  • Table names guess பண்ணும்
  • Relationships assume பண்ணும்
  • Generic DAX explanation மட்டும் தரும்

இதனால:

  • Wrong business interpretation
  • Incomplete logic explanation
  • Optimization tips generic-ஆ இருக்கும்

👉 Root problem: AI-க்கு Power BI model context தெரியாது

MCP Server – இந்த problem-க்கு solution

MCP Server Power BI model-க்கும் AI-க்கும் இடையில

context bridge மாதிரி work ஆகும்.
MCP data copy பண்ணாது
Just metadata & semantic context மட்டும் share பண்ணும்.

Important point 👉

MCP AI-க்கு என்ன சொல்லி தருது?

  • Total Sales measure definition
  • Involved tables & columns
  • Relationships (fact ↔ dimension)
  • Business meaning
  • Calculation flow

Total Sales Measure – Business Explanation எப்படி கிடைக்குது?

MCP connected setup-ல AI-யை கேட்டா:

“Total Sales measure explain பண்ணு – business logic உடன்”

AI என்ன பண்ணுது?

  • First → semantic model-ஐ understand பண்ணும்
  • “Total Sales” business-ல என்ன represent பண்ணுது-ன்னு explain பண்ணும்
  • Which table-ல இருந்து amount வருது
  • Date, customer, product relationships எப்படி affect ஆகுது
  • Measure-ஐ optimize பண்ண tips கூட suggest பண்ணும்

👉 இது generic explanation இல்ல

👉 உங்க model-based explanation

MCP Architecture – Simple-ஆ புரிஞ்சுக்கலாம்

Power BI Model
 ↓
MCP Server (Context Provider)
 ↓
GitHub Copilot (VS Code)

  • Power BI Desktop → MCP Server-க்கு connect
  • VS Code-ல GitHub Copilot → MCP access
  • AI → full model context-ஐ வைத்து answer generate

Setup Requirements (Before Start)

MCP setup start பண்ண முன்னாடி:

  • Power BI Desktop (already installed)
  • Visual Studio Code
  • VS Code Extensions:
  • MCP Server for Power BI
  • GitHub Copilot
  • GitHub Copilot Chat

VS Code install process straight-forward தான்

(normal software install மாதிரி).

VS Code-ல் MCP Server Setup (High Level)

Steps summary:

  1. VS Code open பண்ணுங்க

  2. Extensions tab-ல:

    MCP Server (Power BI)
  3. GitHub Copilot

  4. GitHub Copilot Chat

  5. install பண்ணுங்க
👉 Changes apply ஆனா மட்டும் reflect ஆகும்
  1. Copilot Chat open பண்ணுங்க
  2. Power BI Desktop file name correct-ஆ specify பண்ணி connect பண்ணுங்க
  3. First time permission கேக்கும் → Allow

👉 Power BI Desktop-ல immediate change தெரியாது

Model Connect ஆன பிறகு என்ன பண்ண முடியும்?

Once connected:

  • Model read பண்ண முடியும்
  • Tables, measures list பண்ண முடியும்
  • DAX run பண்ண முடியும்
  • Measures create / modify பண்ண முடியும்
  • Descriptions auto-generate பண்ண முடியும்

Every change-க்கும் permission கேக்கும்

(Always Allow கொடுத்தா repeated prompts avoid ஆகும்)

Real Example – New Measure Auto Creation

Prompt example:

“Model-ஐ understand பண்ணி, average sales per executive measure create பண்ணு”

AI output:

  • Correct table-ல measure create
  • Proper DAX expression
  • Measure description auto-added
  • Measures table-ல automatic-ஆ place ஆகும்

👉 You didn’t specify table name

👉 AI semantic model-ஐ base பண்ணி decide பண்ணுது

Total Sales Measure – Why this is Powerful?

Using MCP:

  • Measure explanation = business language
  • Logic = model-accurate
  • Optimization tips = relevant
  • Documentation auto-generate

This is huge for:

  • Power BI Developers
  • BI Analysts
  • Large enterprise models

Important Caution ⚠️

  • MCP is still preview feature
  • Production datasets-ல direct-ஆ try பண்ணாதீங்க
  • Test / sample models-ல practice பண்ணுங்க

Key Takeaways (Quick Read)

  • Total Sales measure explanation generic ஆக இருக்கக் கூடாது
  • MCP gives exact model context to AI
  • AI answers become accurate & business-friendly
  • Measure creation & documentation automation possible
  • Future of Power BI development workflows



BI Brilliance Tamil

இடுகையிட்டது BI Brilliance Tamil

கருத்துரையிடுக

0 கருத்துகள்