Support formation Rapports Power BI

Pages
- Présentation du support
- Organisation des formations Power BI
- Ressources pédagogiques
  Kit pédagogique
  Références
  Mise en pratique
  Exo 1
  Exo 2
  Exo 3
  Exo 4 Parc Auto
  Exo 5 Vente data
  Exo 6 EuroDesk
  Aide à la décision d'une formation courte Power BI
- Généralités
  Carte & schéma Power BI
  Guide de survie
  Architecture des données [WiP]
  Présentation de la solution Power BI
  Le marché des solutions BI
  A quoi sert Power BI ?
  Versions & licences
  Suivi des évolutions
  Installation
  Planification de l’implémentation de Power BI
  Planification de la migration et du déploiement Power BI
  Organiser son projet Power BI
- 1 | Se connecter aux données
  Modes de connexion aux données (résumé)
  Obtenir les données d’un fichier Excel (SharePoint)
  Obtenir les données d’un fichier CSV/Texte
  Obtenir les données d'un classeur Google Sheet
  Créer un Dataflow (Query dans BI Service)
  Base de données (Azure SQL Server)
  Récupérer le contenu d'un fichier Zip
  Récupérer les fichiers d'un site SharePoint
  OData
  Tips - retours d'expériences [WIP]
- 2 | Transformer ses données (Power Query)
  Transformations
  Fusionner des requêtes ("RECHERCHEV")
  Les 6 types de jointure
  Ajouter des requêtes
  Pourquoi transformer ses données ? (dépivoter)
  Transformations complexes
  Combiner les feuilles d'un classeur
  Version simplifiée
  Combiner automatiquement les fichiers d’un dossier
  Équivalent d'un RECHERCHEV / VRAI
  Paramètres de la source de données
  Langage M
  1 | Introduction
  Ressources
  2 | Travailler avec Power Query
  Options [WiP]
  3 | Accès et combinaison des données
  4 | Valeurs et expressions
  Fonctions personnalisées
  Recherche de la valeur précédente
  Contourner l'erreur Firewall
  Transformer avec R [WIP]
  Transformer avec Python [WIP]
  Query folding
  Tips
  let ... in imbriqués
  Closures (fermetures) [WiP]
  Récursivité [ToDo]
- 3 | Modéliser (+ DAX)
  Propriétés des colonnes du modèle
  Modèle de données
  Relations
  Schéma en étoile
  Concepts liés au schéma en étoile
  Slow Changing Dimension (SCD) [WiP]
  Composants du modèles
  Groupes & hiérarchies
  Groupe de calculs
  Relations
  Mesures d'expression de détail des lignes
  Agrégations manuelles et automatiques
  DAX (le langage) et Power BI
  Mesures explicites dans Power BI
  Exploiter le volet Vue de requête DAX
  Calculs visuels
  User-defined functions (UDF)
  Table de dates
  Level Security
  RLS (Row Level Security)
  RLS partiel [WiP]
  "Page Level Security" [WiP]
  OLS (Object Level Security) [WiP]
  Visuel Level Security
  Tables recommandées (Type de données dans Excel)
  Optimisation du modèle
  Roche's Maxim
  Optimisations & bonnes pratiques
  Réduire la taille du modèle
- 4 | Présenter et analyser
  Filtres & tris
  Paramètres dynamiques
  Focus Segments
  L'exploration ("drill")
  Objets visuels
  Axes dynamiques
  Couleurs fixes selon les catégories
  KPI
  Jauge
  Sparkline [WiP]
  Valeur dynamique des zones de texte
  Icônes personnalisées
  Cartes (Map)
  Mises en forme conditionnelle
  Jolies tables [WiP]
  Nouvelles cartes [WiP]
  Animer le rapport
  Infos bulles personnalisées
  Extractions
  Signets
  Étendre le rapport
  Ajouter des visuels
  Présenter avec R [WIP]
  Présenter avec Python [WIP]
  Visuels personnalisés avec Deneb
  Infographic Designer [WiP]
  Power Automate dans Power BI
  Rapports multilangue
  Styles & thèmes
  Styles prédéfinis
- 5 | Partager et diffuser
  Présentation
  Diffuser et partager un rapport Power BI
  Modèle sémantique comme source de rapport
  Partager un espace de travail
  Intégrer Power BI [WiP]
  "Publier" avec Power BI Desktop dans OneDrive/SharePoint
  Tableaux de bord
  Créer l'application d'un espace de travail
  Espaces de travail
  [Admin] Créer un Espace de travail
  Approbation
  Rôles dans un espace de travail
  Sécurité [ToDo]
  Alertes dans Power BI
  Fabric Activator pour Power BI
  Power BI Server
  Analysis Services (SSAS)
  Date de dernière actualisation
  Requête dans Excel vers un modèle Power BI
  Incorporer des rapports (Embed - API)
- Administration Power BI
  1 | Administration et publication collaborative
  2 | Sécurisation et gestion des accès
  3 | Intégration et automatisation
  4 | Gouvernance et optimisation des performances
  Déroulé
  Thème 3 — Intégration et automatisation
  Paramètres administrateur
- Copilot
  ChatGPT
- Développeurs
  Tabular Editor
  Mode développeur (Projet Power BI)
  [Dev] PowerOps : analyser un rapport
  ModeOp express
  Semantic Labs
  API REST
  Connecteur personnalisé
  Flux de tâches translyticaux [mai 2025]
- Echange documents formation

Support formation Rapports Power BI

Explore

Thème 3 — Intégration et automatisation

Informations générales

Thème

Intégration et automatisation

Durée

3h00 (pause incluse)

Positionnement

Jour 2 — Séquences 1 et 2 (matinée)

Public visé

Administrateurs Power BI, équipes DSI, architectes de données

Prérequis

Maîtrise de Power BI Desktop et Power Query, notions SQL, compte Power BI Pro actif

Matériel requis

Power BI Desktop, accès Power BI Service, base SQL Server d’exercice, accès internet

There are no rows in this table

⁠

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. :

JSONPlaceholder⁠

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

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ··· in the right corner or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.