設計 Power BI 解決方案時，必須要考量多方因素，適合的選擇與規劃，才能夠得到最佳做法。

為了要規劃出 Power BI Solution 的最佳做法，我們必須考量各項因素，包括：
 服務功能系統安全 Security
 Workspace 工作區規劃
 App 的發佈與分享
 內容包裝
 RLS 的規劃與設計
 了解工具 (Tools)
 正確的使用 (Properly use)

再考量 Power BI 的架構規模時，我們需要考量下列這些因素，包括：

 Model size/complexity 資料模型的大小和複雜度
 Query update frequency 資料查詢與更新的頻率
 Active concurrent users 同時線上查詢爆表的使用者數量會有多少
 Query Latency 查詢的延時程度，這會影響報表顯示的速度效率
 Query complexity 資料查詢的複雜度
 Role level security 角色層級資料劃分與管理
 Network latency / Data center location 網路延遲/資料中心的位置
 Usage patterns (dashboard / report / interactive filtering)
 Refresh frequency of the dataset

每一種考量因素都會影響我們規劃 Power BI 軟體或服務架構，資料服務平台的規劃與設計，系統架構的框架，以及資料模型的結構與內容，所以，我們除了要了解 Power BI 的整體功能服務內容之外，也需要了解 Power BI 的各種整合應用架構方式，更需要了解各項使用者需求內容，才能夠規劃一個適合又有效率的 Power BI 解決方案的最佳做法。

在設計 Power BI 服務的時候，我們也有一些指導守則，較佳化的規則可以遵循：
 Dashboards: leverage the cache for quick loads (盡量使用快取中的資料集)
 Limit the number of visuals in dashboards and reports (限制一個儀表板/報表中的視覺數量)
 Put custom visuals through their paces (逐一測試執行速度)
 Set and save filters in reports (在報表中設定過濾條件)
 Limit complicated measures and aggregates in data models (降低計算複雜度)
 Perform load testing on your backend (在後端執行負載測試)

另外，在 Power BI 之中設計報表，我們也需要注意一些事項：
 較高、較窄的資料集，查詢速度比較快
 數字資料的處理速度比文字資料的處理來得快
 使用多重查詢來做資料分割
 充分了解 DAX 功能的使用
 移除不必要的資料精密程度
 降低資料的基數和顆粒度
 時常注意檢查記憶體的使用程度