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Architecture des données [ToDo]
0. Connexion aux données
1. Ingestion de données
Les données sont déplacées ou liées depuis leur source pour être mis à disposition du modèle
2. Modèle de données
1. Création
En ligne : + Créer
Cocher les éléments à inclure dans le schéma :
Sélectionner ensuite l’Espace de travail et le nom à donner au modèle.
Modifier le modèle
Bouton Transformer les données
3. Présentation
A partir d’un modèle, bouton “...” :
Table 8
Nom dans le mdnu
Fonction
Source
Explorer ces données (préversion)
Analyser dans Excel
Crée un fichier Excel avec un lien vers ce modèle
Créer un rapport
Crée un rapport en ligne
Créer automatiquement un état
Crée 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)
Sécurité
Ouvrir le modèle de données
Modifie le modèle (en ligne)
Historique des actualisations
Télécharger ce fichier
Crée un fichier PBIX
Gérer les autorisations
Afficher la traçabilité de l’espace de travail
Affiche un volet “Impacté par ce/cet/cette Modèle sémantique”
Afficher la traçabilité des éléments
Affiche une pop-up qui affiche le lien entre le modèle et d’autres éléments de l’Espace de travail
Déplacer vers
Déplacer vers un autre Espace de travail
Écrire des requêtes DAX
Affiche le modèle en étant positionné sur l’onglet Vue de requête DAX
Historique des versions
There are no rows in this table
4. Actualisation et administration
Tableau et liens des bonnes pratiques pour les dataflows
Rubrique
Domaine de conseil
Lien vers un article ou contenu
Power Query
Trucs et astuces pour tirer le meilleur parti de votre expérience de data wrangling
Utilisation de tables calculées
L’utilisation de tables calculées dans un flux de données est bénéfique pour les performances
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Modèles pour le développement de dataflows performants à grande échelle
Réutilisation des dataflows
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Implémentations à grande échelle
Utilisation à grande échelle et conseils pour compléter une architecture d’entreprise
Utilisation du calcul amélioré
Possibilité d’améliorer les performances des dataflows jusqu’à 25 fois
Optimisation de vos paramètres de charge de travail
Tirer le meilleur parti de l’infrastructure de vos flux de données en comprenant les leviers que vous pouvez tirer pour optimiser les performances
Jointure et développement de tables
Création de jointures performantes
Instructions de pliage des requêtes
Accélération des transformations à l’aide du système source
Utilisation du profilage des données
Comprendre la qualité, la distribution et le profil des colonnes
Implémentation de la gestion des erreurs
Développement de dataflows robustes résistants aux erreurs d’actualisation avec des suggestions
Utiliser la vue Schéma
Améliorer l’expérience de création quand vous travaillez avec un tableau large et effectuez des opérations au niveau du schéma
Tables liées
Réutilisation et référencement des transformations
Actualisation incrémentielle
Charger les données les plus récentes ou changées plutôt qu’effectuer un rechargement complet
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