Bonnes pratiques relatives à l’utilisation de Power BI pour interroger et visualiser des données Azure Data Explorer
L’Explorateur de données Azure est un service d’exploration de données rapide et hautement évolutive pour les données des journaux et les données de télémétrie. Power BI est une solution d’analytique métier qui vous permet de visualiser vos données et de partager les résultats dans votre organisation. Pour importer des données dans Power BI, consultez Importer une requête à partir d’Azure Data Explorer dans Power BI ou utiliser une requête SQL. Cet article fournit des conseils concernant l’interrogation et la visualisation de vos données Azure Data Explorer avec Power BI.
Bonnes pratiques relatives à l’utilisation de Power BI
Quand vous travaillez avec plusieurs téraoctets de données brutes actualisées, suivez ces instructions pour maintenir les tableaux de bord et rapports Power BI élégants et à jour :
Voyagez léger : n’apportez dans Power BI que les données dont vous avez besoin pour vos rapports. Pour une analyse interactive approfondie, utilisez l’interface utilisateur web d’Azure Data Explorer, qui est optimisée pour l’exploration ad hoc avec le langage de requête Kusto.
Modèle composite : utilisez un modèle composite pour combiner des données agrégées pour les tableaux de bord de premier niveau avec des données brutes opérationnelles filtrées. Vous pouvez définir clairement quand utiliser des données brutes et quand utiliser une vue agrégée.
Mode d’importation et mode DirectQuery :
Utilisez le mode Importation pour l’interaction de jeux de données plus petits.
Utilisez le mode DirectQuery pour les jeux de données volumineux et fréquemment mis à jour. Par exemple, créez des tables de dimension à l’aide du mode Import car elles sont peu volumineuses et ne changent pas souvent. Définissez l’intervalle d’actualisation en fonction de la fréquence attendue des mises à jour des données. Créez des tables de faits à l’aide du mode DirectQuery car ces tables sont volumineuses et contiennent des données brutes. Utilisez ces tables pour présenter des données filtrées à l’aide de l’extraction Power BI. Si vous utilisez DirectQuery, vous pouvez utiliser la réduction de requête pour empêcher les rapports de charger des données avant que vous ne soyez prêt.
Parallélisme – Azure Data Explorer est une plateforme de données linéairement scalable. Par conséquent, vous pouvez améliorer les performances du rendu des tableaux de bord en augmentant le parallélisme du flux de bout en bout comme suit :
Augmentez le nombre de connexions simultanées en mode DirectQuery dans Power BI.
Utilisez une cohérence faible pour améliorer le parallélisme. Cela peut avoir un impact sur l’actualisation des données.
Segments effectifs – Utilisez des segments synchronisés pour empêcher les rapports de charger des données avant que vous soyez prêt. Après avoir structuré le jeu de données, placer tous les visuels et marqué tous les segments, vous pouvez sélectionner le segment de synchronisation pour charger uniquement les données nécessaires.
Utilisez des filtres : utilisez autant de filtres Power BI que possible pour concentrer la recherche d’Azure Data Explorer sur les partitions de données appropriées.
Visuels efficaces : sélectionnez les visuels les plus performants pour vos données.
Conseils d’interrogation de données à l’aide du connecteur Azure Data Explorer pour Power BI
Pour en savoir plus sur les conseils et astuces relatifs à l’utilisation de Langage de requête Kusto dans les rapports et visualisations Power BI, consultez Conseils d’utilisation du connecteur Azure Data Explorer pour interroger des données.