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Optimisations & bonnes pratiques

Optimisations & bonnes pratiques

Résumé de
Documentation d’assistance sur Power BI - Power BI
⁠
.

Chargement de données

Réduisez la quantité de données chargées.
Utilisez des requêtes optimisées (typages...)
Évitez de charger des colonnes inutiles.

Modèle de données

Choisir le mode de stockage (Import, DirectQuery, Composite)
Utilisez des tables de faits et des dimensions appropriées.
Évitez les relations N:N.
Nommer clairement tables, colonnes et mesures
Ajouter des descriptions pour guider les auteurs de rapports
Masquer les colonnes techniques (clés, identifiants)
Créer des hiérarchies (dates, produits, géographies)
Centraliser les agrégations dans des mesures DAX
Utilisez des colonnes calculées judicieusement.
Définir les formats par défaut (décimales, dates),
personnalisé
⁠
ou
dynamique
⁠
⁠
Préciser les catégories de données (URL, pays…)

Visualisations

Appliquer des filtres restrictifs (ex. filtre « N premiers »)
Limiter le nombre de visuels par page au strict nécessaire
Utiliser les pages d'
extraction
⁠
et les
infos-bulles
⁠
pour les détails
Tester les performances des visuels personnalisés
Évitez les visualisations trop complexes.

Environnement

Configurer les paramètres de capacité (SKU F / PPU)
Dimensionner correctement la passerelle de données locale
Rapprocher sources, passerelle et capacité dans la même région Azure
Vérifier la localisation du tenant Power BI

Analyse des performances

Utiliser l'
analyseur de performances
⁠
dans Power BI Desktop
Surveiller les charges de travail sur les capacités Premium
Cibler en priorité les requêtes et visuels lents
Consulter le guide dédié : Surveillance des performances de rapports

Points clés à retenir

Le cache de tableaux de bord est une première ligne de défense : les tuiles épinglées offrent des performances stables sans solliciter la source de données à chaque consultation.
En DirectQuery et Live Connection, le cache est régénéré toutes les heures par défaut, en interrogeant la source autant de fois qu'il y a de contextes de sécurité distincts (sécurité au niveau des lignes).
La réduction des données affichées (filtres, « N premiers ») a un impact majeur sur la mémoire et la vitesse de rendu des visuels de type table.
Les pages d'extraction et les info-bulles de page permettent d'ajouter des détails sans surcharger les pages principales en visuels.
Pour la passerelle de données locale, le dimensionnement doit tenir compte des pics de charge lors des actualisations planifiées.
La latence réseau se réduit en hébergeant sources de données, passerelle et capacité Power BI dans la même région Azure.

Ressources associées

​Techniques de réduction des données (mode Import) — learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/import-modeling-data-reduction
Guide du modèle DirectQuery — learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/directquery-model-guidance
Modèles composites — learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/composite-model-guidance
Surveillance des performances de rapports — learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/monitor-report-performance
Dimensionnement des passerelles de données locales — learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/gateway-onprem-sizing
Chargement de données
Modèle de données
Visualisations
Environnement
Analyse des performances
Points clés à retenir
Ressources associées
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