Support formation Rapports Power BI

Architecture des données [WiP]

0. Connexion aux données

Sources fichiers (Excel CSV)

En local : installer une passerelle (Passerelle de données locale - Power BI)

1. Ingestion de données

Les données sont déplacées ou liées depuis leur source pour être mis à disposition du modèle

Flux de données Gen1 (si pas de licence Premium)

Flux de données Gen2 (nécessite licence Premium)

2. Modèle de données

1. Création

En ligne : + Créer

image.png

Cocher les éléments à inclure dans le schéma :

image.png

Sélectionner ensuite l’Espace de travail et le nom à donner au modèle.

Modifier le modèle

Bouton Transformer les données

image.png

3. Présentation

A partir d’un modèle, bouton “...” :

image.png

Table 8

Nom dans le mdnuFonctionSource
Explorer ces données (préversion)
Analyser dans ExcelCrée un fichier Excel avec un lien vers ce modèle
Créer un rapportCrée un rapport en ligne
Créer automatiquement un étatCrée un rapport en ligne, avec des graphiques déjà créés
Créer un rapport paginé (aperçu)Crée un rapport paginé (toutes les données sont affichées sur des pages A4)
Obtenir Quick Insightsimage.pnghttps://learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/consumer/end-user-insight-types
Sécurité
Ouvrir le modèle de donnéesModifie le modèle (en ligne)
Historique des actualisations
Télécharger ce fichierCrée un fichier PBIX
Gérer les autorisations
Afficher la traçabilité de l’espace de travailAffiche un volet “Impacté par ce/cet/cette Modèle sémantique”
Afficher la traçabilité des élémentsAffiche une pop-up qui affiche le lien entre le modèle et d’autres éléments de l’Espace de travail
Déplacer versDéplacer vers un autre Espace de travail
Écrire des requêtes DAXAffiche le modèle en étant positionné sur l’onglet Vue de requête DAX
Historique des versions

4. Actualisation et administration

Tableau et liens des bonnes pratiques pour les dataflows

RubriqueDomaine de conseilLien vers un article ou contenu
Power QueryTrucs et astuces pour tirer le meilleur parti de votre expérience de data wranglingBonnes pratiques lors de l’utilisation de Power Query
Utilisation de tables calculéesL’utilisation de tables calculées dans un flux de données est bénéfique pour les performancesScénarios de tables calculées
Développement de dataflows complexesModèles pour le développement de dataflows performants à grande échelleMeilleures pratiques pour concevoir et développer des flux de données complexes
Réutilisation des dataflowsModèles, conseils et cas d’usageMeilleures pratiques pour réutiliser des flux de données dans des environnements et des espaces de travail
Implémentations à grande échelleUtilisation à grande échelle et conseils pour compléter une architecture d’entrepriseMeilleures pratiques pour créer un modèle dimensionnel à l’aide de flux de données
Utilisation du calcul amélioréPossibilité d’améliorer les performances des dataflows jusqu’à 25 foisUtilisation du moteur de calcul pour améliorer les performances
Optimisation de vos paramètres de charge de travailTirer le meilleur parti de l’infrastructure de vos flux de données en comprenant les leviers que vous pouvez tirer pour optimiser les performancesConfigurer les charges de travails des dataflows Premium Power BI
Jointure et développement de tablesCréation de jointures performantesOptimiser Power Query lors du développement des colonnes de table
Instructions de pliage des requêtesAccélération des transformations à l’aide du système sourcePliage des requêtes Power Query
Utilisation du profilage des donnéesComprendre la qualité, la distribution et le profil des colonnesUtilisation des outils de profilage des données
Implémentation de la gestion des erreursDéveloppement de dataflows robustes résistants aux erreurs d’actualisation avec des suggestionsGestion des erreurs dans la gestion des erreurs Power Query
https://learn.microsoft.com/fr-fr/power-query/error-handling
Utiliser la vue SchémaAméliorer l’expérience de création quand vous travaillez avec un tableau large et effectuez des opérations au niveau du schémaVue Schéma
Tables liéesRéutilisation et référencement des transformationsCréer un flux de données en utilisant des tables liées
Actualisation incrémentielleCharger les données les plus récentes ou changées plutôt qu’effectuer un rechargement completUtilisation d’une actualisation incrémentielle avec des dataflows
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