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Direct Lake dans Power BI Desktop (préversion)

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Power BI Desktop peut créer et modifier des modèles sémantiques Power BI avec des tables Direct Lake. Les modèles sémantiques avec des tables Direct Lake sont créés et modifiés à partir de l’espace de travail Fabric, et non sur votre ordinateur local. Par conséquent, lors de l’utilisation de Power BI Desktop, vous modifiez en direct le modèle sémantique où il se trouve. Aucune action de publication n’est effectuée lorsque les modifications apportées dans Power BI Desktop se produisent sur le modèle sémantique dans l’espace de travail Fabric. Cela est le même que lorsque vous modifiez le modèle sémantique dans le web ou dans l’espace de travail Fabric, en choisissant l’action Ouvrir le modèle de données .

L’historique des versions est disponible et crée automatiquement une version chaque fois que vous démarrez une session d’édition en direct, afin d’annuler une modification accidentelle. L’intégration Git est également disponible pour les modèles sémantiques, ce qui vous donne un contrôle total sur les modifications. Et les pipelines de déploiement peuvent également être utilisés pour modifier uniquement un modèle sémantique dans un espace de travail de développement avant de le pousser vers un espace de travail de production.

Dans un modèle sémantique avec des tables d’importation, les données sont téléchargées et disponibles localement sur votre ordinateur. Dans un modèle sémantique avec des tables Direct Lake, les données restent dans OneLake. Lorsque les visuels utilisent des données, le modèle sémantique fournit les données à partir de l’emplacement où elles sont stockées.

Les métadonnées du modèle sémantique qui sont les informations sur les colonnes de tables, les mesures, les relations et toutes les autres fonctionnalités de modélisation sémantique peuvent être téléchargées, avec les données, sous la forme d’un fichier PBIX pour les modèles sémantiques qui n’utilisent pas de tables Direct Lake. Les métadonnées du modèle sémantique lorsque vous incluez des tables Direct Lake peuvent également être téléchargées, sans les données, à l’aide du format PBIP (Power BI Project ).

Les rapports Power BI peuvent être créés à partir de tous les modèles sémantiques de Power BI Desktop avec une connexion active en choisissant un modèle sémantique Power BI à partir du catalogue OneLake et en sélectionnant Se connecter. Les rapports peuvent également être créés dans l’espace de travail Fabric à partir de nombreux emplacements, notamment le menu contextuel accessible par un clic droit et le choix de créer un rapport.

Cet article décrit plus d’informations sur la modification dynamique dans Power BI Desktop, et explique comment créer et ajouter des tables Direct Lake à un modèle sémantique dans Power BI Desktop.

Activer la fonctionnalité d’aperçu

Les modèles sémantiques de modification dynamique en mode Direct Lake avec Power BI Desktop sont activés par défaut. Vous pouvez désactiver cette fonctionnalité en désactivant l'édition dynamique des modèles sémantiques Power BI dans le mode Direct Lake dans la sélection d’aperçu, disponible dans Options et Paramètres** >Options>Fonctionnalités d’aperçu.

La création de modèles sémantiques avec des tables Direct Lake est en préversion publique et vous devez l’activer. Vous pouvez activer cette fonctionnalité en sélectionnant l'option Créer des modèles sémantiques en mode Stockage Direct Lake à partir d’un ou plusieurs artefacts Fabric, disponible dans Options et paramètres>Options>Fonctionnalités en préversion.

Créer un modèle sémantique avec des tables Direct Lake

Pour créer un modèle sémantique avec des tables Direct Lake, procédez comme suit.

  1. Ouvrez Power BI Desktop et sélectionnez catalogue OneLake
  2. Sélectionnez un lakehouse ou un entrepôt , puis appuyez sur Se connecter
  3. Attribuez un nom à votre modèle sémantique, choisissez un espace de travail Fabric pour celui-ci, puis sélectionnez les tables à inclure. Ensuite, appuyez sur OK.

Le modèle sémantique est créé dans l’espace de travail Fabric et vous modifiez maintenant en direct le modèle sémantique dans Power BI Desktop.

Les modèles sémantiques avec des tables Direct Lake créées dans Power BI Desktop utilisent Direct Lake sur le mode de stockage OneLake . Les différences entre Direct Lake sur OneLake et Direct Lake sur SQL sont expliquées dans la vue d’ensemble.

Remarque

L’ajout de tables de raccourcis peut entraîner une erreur. Pour utiliser une table de raccourcis avec Direct Lake sur OneLake, l’intégration à la version préliminaire anticipée ou limitée de la sécurité OneLake est requise. L’utilisation d’une table avec uniquement la version préliminaire publique de la sécurité OneLake dans un Lakehouse n’est pas prise en charge et entraîne une erreur.

Ajouter des tables Direct Lake à partir d’autres artefacts Fabric

Pour ajouter des tables Direct Lake à partir d’autres artefacts Fabric, procédez comme suit.

  1. Lors de la modification en direct d’un modèle sémantique Direct Lake sur OneLake dans Power BI Desktop, ouvrez le catalogue OneLake et sélectionnez un autre Lakehouse ou Warehouse
  2. Dans la boîte de dialogue, sélectionnez les tables à inclure, puis appuyez sur OK

Les tables sont ajoutées à votre modèle sémantique et vous pouvez continuer à modifier en direct

Modifier en direct un modèle sémantique avec des tables Direct Lake

Pour modifier un modèle sémantique avec des tables Direct Lake ultérieurement, procédez comme suit.

  1. Dans une nouvelle instance de Power BI Desktop, ouvrez le **OneLake ** et sélectionnez le modèle sémantique Power BI
  2. Sélectionnez le bouton déroulant Se connecter , puis choisissez Modifier.

Vous modifiez maintenant en direct le modèle sémantique.

Remarque

Les modèles sémantiques avec les modes de stockage Direct Lake sont pris en charge. La sélection d’un modèle sémantique avec des tables dans d’autres modes de stockage entraîne une erreur.

Sinon, si vous avez exporté le modèle sémantique vers un projet Power BI (PBIP), procédez comme suit.

  1. Double-cliquez sur le fichier PBIP dans le dossier Projet Power BI (PBIP)
  2. Ou, dans Power BI Desktop, choisissez Fichier, puis ouvrez et accédez au fichier PBIP dans le dossier Projet Power BI (PBIP)

L'édition en direct dans Power BI Desktop

La modification en direct dans Power BI Desktop est différente de la modification d’un modèle local avec des tables d’importation et DirectQuery, et différente de la modification d’un rapport avec une connexion active.

Vue Rapport

La vue rapport est supprimée lors de la modification en direct, sauf si vous modifiez en direct avec Power BI Project (PBIP).

Pour créer un rapport, procédez comme suit dans Power BI Desktop.

  1. Accédez à Fichier, puis Rapport vierge pour ouvrir une nouvelle instance de Power BI Desktop
  2. Ouvrez le catalogue OneLake et choisissez le modèle sémantique Power BI que vous modifiez en direct (il doit s’afficher en haut de la liste) et appuyez sur Connect

Vous pouvez maintenant créer le rapport. Enregistrez le fichier PBIX et publiez-le dans l’espace de travail Fabric lorsque vous êtes prêt.

Affichage Table

La vue de table est également supprimée lors de la modification dynamique, sauf si vous disposez d’un groupe de calcul ou d’une table calculée dans le modèle sémantique. Ces tables dérivées utilisent le mode de stockage d’importation. Les tables calculées sans référence directe aux colonnes de table Direct Lake sont autorisées. Un exemple courant est l’utilisation d’INFO. AFFICHER les fonctions DAX pour documenter automatiquement le modèle sémantique.

Remarque

L’importation de tables à partir de n’importe quelle source de données peut être ajoutée au modèle sémantique avec des tables Direct Lake sur OneLake à l’aide de XMLA, mais la modification dynamique de Power BI Desktop n’est pas encore prise en charge pour ce scénario.

Épargne

Lorsque vous apportez des modifications à votre modèle sémantique, vos modifications sont automatiquement enregistrées et le bouton Enregistrer est désactivé en mode Édition dynamique. Les modifications apportées dans Power BI Desktop se produisent automatiquement dans le modèle sémantique dans l’espace de travail Fabric.

L’historique des versions crée une version au début de chaque session d’édition en direct si vous devez rétablir une modification. Aucune action d’annulation n’est disponible lorsque vous apportez des modifications. L'intégration avec Git ou l'utilisation de pipelines de déploiement permettent également de modifier en direct dans un espace de travail de développement, puis de pousser les modifications vers un environnement de production, tout cela sans impacter les utilisateurs en aval.

Aucun fichier PBIX n’est créé, mais si vous souhaitez une copie locale des métadonnées, vous pouvez exporter vers un projet Power BI (PBIP) et continuer à modifier en direct avec un bouton Enregistrer pour les métadonnées locales. Vous pouvez utiliser des techniques Git locales pour annuler les modifications. Pour exporter vers Power BI Project (PBIP), accédez à Fichier, puis Exportez, puis choisissez Projet Power BI (PBIP).

Si deux utilisateurs ou plusieurs utilisateurs modifient en direct le même modèle sémantique et qu’un conflit se produit, Power BI Desktop alerte l’un des utilisateurs et synchronise le modèle avec la dernière version. Toutes les modifications que vous essayiez d’apporter devront être effectuées à nouveau après la synchronisation du modèle. Ce comportement est le même que la modification de modèles de données dans le service Power BI, également appelé modélisation web.

Actualiser

La sélection du bouton Actualiser lors de la modification dynamique d’un modèle sémantique avec des tables Direct Lake effectue une actualisation du schéma et recadre les tables Direct Lake.

L’actualisation du schéma vérifie les définitions de tables dans le modèle et la compare à la même table nommée dans la source de données pour toutes les modifications apportées aux colonnes. Les modifications détectées à partir de la source de données, dans ce cas un artefact Fabric, sont apportées au modèle sémantique. Par exemple, une colonne a été ajoutée à une table. La modification du nom de la table ou de la colonne dans le modèle sémantique dans Power BI Desktop persiste après une actualisation.

La modification d’un nom de table ou de colonne à la source de données supprime la table ou la colonne lors de l’actualisation suivante du schéma. Vous pouvez utiliser la vue TMDL pour afficher la propriété SourceLineageTag et la mettre à jour vers le nouveau nom pour éviter la suppression du modèle sémantique lors de l’actualisation du schéma.

Une autre façon d’effectuer une actualisation du schéma consiste à revenir à Modifier les tables , puis à cliquer sur OK. Accédez à la liste déroulante Transformer les données , puis aux paramètres de la source de données , puis cliquez sur Modifier les tables.

L’actualisation planifiée dans l’espace de travail Fabric recadre uniquement les tables Direct Lake sans actualisation du schéma. En savoir plus sur l’actualisation dans Power BI.

Projet Power BI (PBIP)

Lorsque vous travaillez sur un projet Power BI (PBIP) avec un modèle sémantique avec des tables Direct Lake, Power BI Desktop doit se connecter à un modèle sémantique dans un espace de travail Fabric, également appelé modèle sémantique distant. La modélisation à distance est une modification dynamique, car toutes les modifications que vous apportez sont immédiatement appliquées au modèle sémantique dans l’espace de travail. Toutefois, contrairement à la modification dynamique, vous pouvez enregistrer vos définitions de modèle sémantique et de rapport, ou les métadonnées, dans vos fichiers PBIP locaux qui peuvent être déployés ultérieurement sur un espace de travail Fabric à l’aide d’un mécanisme de déploiement tel que l’intégration Git Fabric. En savoir plus sur la modélisation à distance avec Power BI Project (PBIP)

La sélection du nom du modèle sémantique dans le coin supérieur gauche de Power BI Desktop s’étend pour afficher l’emplacement du modèle sémantique dans l’espace de travail Fabric. La sélection du nom de l’espace de travail ou du nom du modèle sémantique vous permet de les accéder sur le web. L’historique des versions est également disponible.

Vue TMDL

La vue TMDL (langage de définition de modèle tabulaire) peut être utilisée avec des modèles sémantiques Direct Lake. Les scripts TMDL ne sont pas enregistrés, sauf si vous modifiez en direct avec un projet Power BI (PBIP). En savoir plus sur la vue TMDL.

Affichage des requêtes DAX

La vue de requête DAX (Expressions d’analyse des données) peut être utilisée avec des modèles sémantiques Direct Lake. Les requêtes DAX ne sont pas enregistrées, sauf si vous modifiez en direct avec un projet Power BI (PBIP). En savoir plus sur la vue de requête DAX.

Migration de Direct Lake sur des modèles sémantiques SQL vers Direct Lake sur OneLake

Si vous disposez déjà d’un modèle sémantique Direct Lake sur SQL et que vous souhaitez migrer vers Direct Lake sur OneLake, vous pouvez utiliser la vue TMDL. Direct Lake sur OneLake offre l’avantage d’avoir toutes les tables issues de plusieurs sources sans avoir recours à DirectQuery.

Cela n’est pas recommandé si vous utilisez des vues ou des tables de raccourcis dans le modèle sémantique Direct Lake sur SQL.

Pour passer à Direct Lake sur OneLake, procédez comme suit.

  1. Modifiez en direct le modèle sémantique que vous souhaitez migrer dans Power BI Desktop.
  2. Dans l’en-tête, ouvrez la liste déroulante sur le nom et choisissez l’historique des versions pour revenir à une version, si vous souhaitez avoir cette option.
  3. Accédez à la vue TMDL.
  4. Faites glisser le nœud de modèle sémantique dans l’éditeur pour scripter l’intégralité du modèle.
  5. Recherchez l’expression en bas du script.
  6. Remplacez Sql.Database("SQL endpoint connection string", "ID of the SQL analytics endpoint") par AzureStorage.DataLake("https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com/ID of the workspace/ID of the lakehouse or warehouse").
  7. Si la source est un Lakehouse sans schéma, supprimez toutes les schemaName références de propriété. Sélectionnez Rechercher dans le ruban pour en trouver un. Sélectionnez-le et utilisez-le CTRL+SHIFT+L pour les sélectionner tous, puis CTRL+SHIFT+K pour supprimer toutes les lignes à la fois.
  8. Cliquez ensuite sur Appliquer.
  9. En cas de réussite, accédez à l’affichage Modèle pour actualiser le modèle. Vous devrez peut-être accéder au modèle sur le web pour ajuster les informations d’identification dans la page Paramètres .

Maintenant, le modèle sémantique utilise Direct Lake sur OneLake. En cas de problème, vous pouvez restaurer la version que vous avez créée pour revenir à Direct Lake en mode de stockage SQL.

Conditions requises et autorisations

  • Le point de terminaison XMLA doit être activé sur le locataire. Apprenez-en plus en lisant l’article sur le point de terminaison XMLA.
  • Le point de terminaison XMLA avec un accès en lecture-écriture doit être activé au niveau de la capacité. Apprenez-en plus en lisant l’article sur les outils.
  • L’utilisateur doit disposer d’une autorisation en Écriture sur le modèle sémantique. Apprenez-en plus en lisant l’article sur les autorisations.
  • L’utilisateur doit disposer d’une autorisation Observateur sur le lakehouse. Apprenez-en plus en lisant l’article sur le lakehouse.
  • Cette fonctionnalité n’est pas disponible pour les utilisateurs disposant d’une licence gratuite.

Considérations et limitations

La modification dynamique des modèles sémantiques en mode Direct Lake dans Power BI Desktop est actuellement en préversion. Gardez à l’esprit les éléments suivants :

  • Vous ne pouvez pas modifier les modèles sémantiques par défaut.
  • Vous ne pouvez pas transformer de données à l’aide de l’éditeur Power Query. Dans Lakehouse, vous pouvez utiliser un dataflow pour effectuer des transformations Power Query.
  • Vous ne pouvez pas avoir plusieurs sources de données lors de l’utilisation de Direct Lake sur SQL. Ajoutez des données à la source de données Fabric utilisée par le modèle sémantique. Plusieurs sources de données sont prises en charge pour Direct Lake sur le mode de stockage OneLake.
  • Vous ne pouvez pas publier le projet Power BI (PBIP) à partir de Power BI Desktop. Vous pouvez utiliser des mécanismes de déploiement Fabric tels que l’intégration Git Fabric ou les API Fabric Item pour publier vos fichiers PBIP locaux dans un espace de travail Fabric.
  • Vous ne pouvez pas valider les rôles RLS à partir de Power BI Desktop. Vous pouvez valider le rôle dans le service.
  • Les dispositions de diagramme de modèle créées par le service ne sont pas affichées dans Power BI Desktop et les dispositions créées dans Power BI Desktop ne sont pas conservées dans le service Power BI.
  • La déconnexion pendant la modification peut entraîner des erreurs inattendues.
  • Vous pouvez ouvrir des outils externes, mais l’outil externe doit gérer l’authentification auprès du modèle sémantique distant.
  • La modification de la catégorie de données en code-barres n'autorise pas de filtrer les rapports liés au modèle sémantique par des codes-barres.
  • Les modèles sémantiques partagés en externe ne peuvent pas être modifiés en direct.
  • L’ajout de tables de raccourcis peut entraîner une erreur. Pour utiliser une table de raccourcis avec Direct Lake sur OneLake, l’intégration à la version préliminaire anticipée ou limitée de la sécurité OneLake est requise. L’utilisation de n’importe quelle table dans un Lakehouse avec seulement la prévisualisation publique de la sécurité OneLake n’est pas prise en charge et entraîne une erreur.

Outre les problèmes connus actuels et les limitations de Direct Lake.

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