Informations générales
Intégration et automatisation
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette séquence, les participants seront capables de :
Connaître les principaux connecteurs natifs de Power BI (SQL Server, Oracle, SAP, API REST, Parquet) Choisir le mode de connexion adapté : Import, DirectQuery ou Dual selon le contexte Se connecter à une API REST avec authentification OAuth et pagination Installer, configurer et administrer une passerelle de données (Data Gateway) Planifier les rafraîchissements automatiques et configurer le rafraîchissement incrémentiel Diagnostiquer et optimiser les temps de traitement des actualisations Déroulement détaillé de la séquence
Partie 1 — Panorama des connecteurs natifs (25 min)
Contenu à présenter
Vue d’ensemble des connecteurs : plus de 150 connecteurs natifs dans Power BI Connecteurs relationnels : SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, SAP HANA Connecteurs cloud : Azure SQL, Azure Synapse, Dataverse, Snowflake, Google BigQuery Connecteurs fichiers : Excel, CSV, JSON, XML, Parquet, dossiers Connecteurs applications : SharePoint, Dynamics 365, Salesforce, Google Analytics Connecteurs personnalisés : API REST, OData, Web, scripts R/Python Conseils formateur
💡 Adapter la présentation aux sources de données utilisées par les participants. Demander en début de séquence quelles sources ils utilisent au quotidien et adapter les exemples en conséquence.
⚠️ Préciser que certains connecteurs nécessitent une passerelle de données (sources on-premises) tandis que les sources cloud sont accessibles directement.
Partie 2 — Import vs DirectQuery vs Dual (30 min)
Contenu à présenter
Mode Import : les données sont copiées dans le modèle Power BI, performances optimales, nécessite un rafraîchissement Mode DirectQuery : les requêtes sont envoyées en temps réel à la source, données toujours à jour, performances dépendantes de la source Mode Dual : combine Import et DirectQuery sur différentes tables, flexibilité maximale Critères de choix : volume de données, fréquence de mise à jour, exigences de performance, licence Limites du DirectQuery : pas de colonnes calculées complexes, pas de Time Intelligence, latence réseau Modèles composites : combiner Import et DirectQuery dans un même rapport Travaux pratiques
TP — Comparer Import et DirectQuery
Se connecter à la base SQL Server fournie en mode Import, observer le temps de chargement Se reconnecter à la même source en mode DirectQuery, observer le comportement Créer un visuel identique dans les deux cas et comparer la réactivité Tenter d’ajouter une colonne calculée en DirectQuery pour constater la limitation Conseils formateur
💡 La comparaison côte à côte Import vs DirectQuery est très parlante. Préparer deux fichiers .pbix identiques, un en Import et un en DirectQuery, pour montrer la différence de réactivité en direct.
Partie 3 — Connexion à une API REST (30 min)
Contenu à présenter
Principe d’une API REST : URL, méthodes HTTP (GET), format JSON Connexion via le connecteur Web dans Power Query : saisir l’URL, configurer l’authentification Types d’authentification : anonyme, clé API (en-tête ou paramètre), OAuth 2.0 Transformation du JSON en tableau : Record.ToTable, List.Transform, Table.ExpandRecordColumn Gestion de la pagination : paramètres offset/limit, fonction récursive en M Bonnes pratiques : paramétrer l’URL de base, stocker les clés en paramètres sécurisés Travaux pratiques
TP — Se connecter à une API publique
Se connecter à l’API REST fournie (ex. : ou API météo) via le connecteur Web Transformer la réponse JSON en tableau structuré dans Power Query Appliquer des transformations : filtrage, renommage des colonnes, typage Créer un paramètre Power Query pour l’URL de base Créer un visuel simple à partir des données récupérées Conseils formateur
💡 Utiliser une API publique et gratuite comme JSONPlaceholder (https://jsonplaceholder.typicode.com) pour éviter les problèmes d’authentification. Réserver l’OAuth pour la démonstration formateur.
⚠️ Prévoir une solution de secours (fichier JSON local) au cas où l’accès internet serait instable pendant la formation.
Partie 4 — Passerelles de données (Data Gateway) (25 min)
Contenu à présenter
Rôle de la passerelle : pont sécurisé entre les sources on-premises et Power BI Service Passerelle standard (partagée) vs passerelle personnelle : cas d’usage et différences Architecture : la passerelle communique via Azure Service Bus, pas de port entrant à ouvrir Installation et configuration : téléchargement, connexion au compte, enregistrement Administration : ajout de sources de données, gestion des utilisateurs autorisés Haute disponibilité : cluster de passerelles, répartition de charge Sécurité : chiffrement des identifiants, proxy, pare-feu Conseils formateur
💡 Si l’installation d’une passerelle n’est pas possible en salle, préparer des captures d’écran détaillées de chaque étape ou une vidéo courte de l’installation.
⚠️ Insister sur le fait que la passerelle standard est recommandée en production (partagée, administrable, haute disponibilité). La passerelle personnelle est limitée à un seul utilisateur.
Partie 5 — Planification des rafraîchissements (25 min)
Contenu à présenter
Configuration d’un rafraîchissement planifié dans le Service : fréquence, créneaux horaires Limites selon la licence : 8 rafraîchissements/jour en Pro, 48 en Premium Rafraîchissement incrémentiel : principe, configuration avec des paramètres RangeStart et RangeEnd Avantages du rafraîchissement incrémentiel : réduction du temps de traitement, économie de ressources Détection des changements via la date de modification de la source Diagnostic des échecs : journal d’actualisation, notifications, codes d’erreur courants Optimisation : réduire les colonnes et lignes importées, plier les requêtes (query folding) Travaux pratiques
TP — Configurer un rafraîchissement planifié
Publier le rapport créé précédemment dans l’espace de travail Configurer les identifiants de la source de données dans le Service Planifier un rafraîchissement quotidien à un horaire précis Activer les notifications d’échec par e-mail Consulter l’historique de rafraîchissement et interpréter les résultats Conseils formateur
💡 Montrer en direct le paramétrage du rafraîchissement planifié dans le Service. Insister sur la notion de query folding : si la requête n’est pas pliée, le rafraîchissement incrémentiel ne fonctionnera pas.
⚠️ Le rafraîchissement incrémentiel nécessite une colonne de type date/heure dans la source. Sans cette colonne, il faut rester en rafraîchissement complet.
Partie 6 — Optimisation des temps de traitement (15 min)
Contenu à présenter
Query folding : vérifier que les transformations sont poussées vers la source (clic droit > Afficher la requête native) Réduire le volume : supprimer les colonnes inutiles, filtrer les lignes en amont Optimiser les types de données : éviter les chaînes longues, préférer les entiers aux décimaux Désactiver le chargement des tables intermédiaires (Enable Load = false) Surveiller les performances avec Performance Analyzer dans Desktop Bonnes pratiques de production : documenter les flux, planifier en heures creuses, monitorer les échecs Conseils formateur
💡 Montrer Performance Analyzer en direct sur un rapport existant. Identifier ensemble les visuels les plus lents et proposer des pistes d’optimisation. C’est un outil sous-utilisé que les participants apprécient de découvrir.
Synthèse et évaluation (10 min)
Tour de table : chaque participant cite la source de données qu’il connectera en priorité Quiz de validation des acquis (5 questions sur les connecteurs, les modes, les passerelles, le rafraîchissement) Questions / réponses ouvertes Présentation des ressources complémentaires Microsoft Learn Ressources de référence
Connecteurs Power BI — Microsoft Learn Mode Import vs DirectQuery — Microsoft Learn Passerelle de données locale — Microsoft Learn Rafraîchissement incrémentiel — Microsoft Learn Query folding dans Power Query — Microsoft Learn Performance Analyzer — Microsoft Learn Notes personnelles du formateur
