Préparer des données pour l’analyse et la création de rapports
Un modèle de données sémantique définit les relations entre les différentes tables du modèle sémantique, les règles d’agrégation et de synthèse des données ainsi que les calculs ou mesures utilisés pour générer des insights à partir des données. Ces relations et mesures sont incluses dans le modèle sémantique, qui est ensuite exploité pour créer des rapports dans Power BI.
Vous pouvez facilement basculer entre les vues Données, Requête et Modèle de Fabric à l’aide du menu situé en bas à gauche de l’écran. La vue Données présente les tables du modèle sémantique, la vue Requête les requêtes SQL utilisées pour créer le modèle sémantique et la vue Modèle le modèle sémantique.
Conseil
Pour en savoir plus sur les modèles de données et le schéma de l’entrepôt de données, consultez Analyser les données dans un entrepôt de données relationnel.
Créer des relations
Les relations vous permettent de connecter les tables dans le modèle sémantique. Créez des relations entre les tables de votre entrepôt de données en utilisant l’interface « cliquer-glisser » dans la vue Modèle de Fabric.
Conseil
Pour plus d’informations sur la création de relations, consultez Créer et gérer des relations.
Créer des mesures
Les mesures sont les métriques que vous souhaitez analyser dans votre entrepôt de données. Vous pouvez créer des mesures dans Fabric à l’aide du bouton Nouvelle mesure dans la vue Modèle.
Les mesures sont des champs calculés qui sont basés sur les données des tables de votre entrepôt de données et écrits en langage de formule DAX (Data Analysis Expressions).
Notes
Fabric propose de nombreux outils pour créer des transformations de données. La création de mesures avec DAX est l’une des nombreuses façons de créer des transformations de données. Pour en savoir plus sur DAX, consultez Utiliser DAX dans Power BI.
Masquer les champs
La création du modèle sémantique est une phase critique de la préparation de vos données en vue de leur utilisation pour créer des rapports en aval. Pour simplifier les choses pour vos générateurs de rapports, vous pouvez masquer des éléments, comme une table ou une colonne, de la vue. Cliquez avec le bouton droit sur la table ou la colonne, puis sélectionnez Masquer. Le masquage de champs supprime la table ou la colonne de la vue du modèle, mais elle est toujours disponible et exploitable dans le modèle sémantique.
Comprendre les modèles sémantiques
Chaque fois qu’un entrepôt de données est créé, Fabric crée un modèle sémantique auquel les analystes et/ou les utilisateurs professionnels peuvent se connecter pour générer des rapports.
Le modèle sémantique comprend des métriques utilisées pour créer des rapports. Dit simplement, les analystes utilisent le modèle sémantique que vous avez créé dans votre entrepôt et qui est stocké dans un modèle sémantique. Si vous connaissez Power BI, l’utilisation de modèles sémantiques créés par l’expérience de l’entrepôt de données ne vous posera aucune difficulté.
Les modèles sémantiques étant automatiquement synchronisés avec l’entrepôt de données, vous n’avez pas à vous soucier de leur maintenance. Vous pouvez également créer des modèles sémantiques personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques.
Comprendre le modèle sémantique par défaut
Un modèle sémantique par défaut est aussi créé automatiquement pour vous dans Fabric. Il hérite de la logique métier du lakehouse ou de l’entrepôt parent, qui lance l’expérience d’analytique en aval pour l’analyse et le décisionnel. Ce modèle sémantique est géré, optimisé et synchronisé pour vous.
Les nouvelles tables du lakehouse sont automatiquement ajoutées au modèle sémantique par défaut. Pour plus de flexibilité, les utilisateurs peuvent aussi sélectionner manuellement les tables ou vues de l’entrepôt qu’ils souhaitent inclure dans le modèle. Les objets qui se trouvent dans le modèle sémantique par défaut sont créés en tant que disposition dans la vue du modèle.
Remarque
Les modèles sémantiques par défaut suivent les limitations actuelles des modèles sémantiques dans Power BI. Pour plus d’informations, consultez Modèles sémantiques Power BI par défaut.
Visualiser les données
Fabric vous permet de visualiser les résultats d’une requête unique ou de l’ensemble de votre entrepôt de données sans quitter l’expérience d’entrepôt de données. L’exploration des données pendant que vous travaillez pour vérifier que vous disposez de toutes les données et transformations nécessaires à votre analyse est particulièrement utile.
Utilisez le bouton Nouveau rapport pour créer un rapport Power BI basé sur le contenu de l’ensemble de votre entrepôt de données. Le bouton Nouveau rapport ouvre l’expérience de service Power BI où vous pouvez créer et enregistrer votre rapport en vue d’une utilisation par l’entreprise.
