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Réduisez la quantité de données chargées.Utilisez des requêtes optimisées (typages...)Évitez de charger des colonnes inutiles.
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 mesuresAjouter des descriptions pour guider les auteurs de rapportsMasquer les colonnes techniques (clés, identifiants)Créer des hiérarchies (dates, produits, géographies)Centraliser les agrégations dans des mesures DAXUtilisez des colonnes calculées judicieusement.Préciser les catégories de données (URL, pays…)
Appliquer des filtres restrictifs (ex. filtre « N premiers »)Limiter le nombre de visuels par page au strict nécessaireTester les performances des visuels personnalisésÉvitez les visualisations trop complexes.
Configurer les paramètres de capacité (SKU F / PPU)Dimensionner correctement la passerelle de données localeRapprocher sources, passerelle et capacité dans la même région AzureVérifier la localisation du tenant Power BI
Surveiller les charges de travail sur les capacités PremiumCibler en priorité les requêtes et visuels lentsConsulter le guide dédié : Surveillance des performances de rapports
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.
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Optimisations & bonnes pratiques
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Analyse des performances
Points clés à retenir
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
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