Accéder à vos données dans Microsoft OneLake

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Les tables que vous liez de Dataverse à Fabric s’affichent dans Fabric sous forme de lakehouse. Vous pouvez lier les tables à Dataverse à l’aide de raccourcis Dataverse de Microsoft OneLake, la solution de stockage pour Fabric. Vous pouvez accéder à ces données grâce à plusieurs méthodes.

Accéder aux données à l’aide de points de terminaison

Lorsque le système établit le lien, il crée une lakehouse dans l’espace de travail fourni. Le nom de la lakehouse est unique, généré par le système à partir d’une combinaison de facteurs. Le système génère les deux points de terminaison suivants à partir de la lakehouse :

  • Point de terminaison d’analytique SQL

  • Modèle sémantique par défaut

Capture d’écran de la lakehouse et de ses points de terminaison dans l’espace de travail.

Ces points de terminaison permettent à des personnages tels que des analystes des données de commencer immédiatement à interroger et créer des états.

Point de terminaison d’analytique SQL

Le point de terminaison d’analytique SQL vous permet d’écrire des requêtes à l’aide de Transact-SQL (T-SQL). Vous pouvez y accéder en sélectionnant le point de terminaison d’analytique SQL dans l’espace de travail. Les analystes des données peuvent rédiger des requêtes pour des états en combinant des données de Dataverse et d’autres sources stockées dans Fabric.

Capture d’écran d’une requête T-SQL écrite et exécutée dans le point de terminaison d’analytique SQL.

Modèle sémantique par défaut

Le modèle sémantique par défaut vous permet de créer des états à l’aide de Power BI. Vous pouvez y accéder en sélectionnant le modèle sémantique par défaut dans l’espace de travail. Le système vous offre des options pour explorer les données, créer un état depuis le début, créer automatiquement un état et créer un état paginé à partir du modèle sémantique. Les analystes des données peuvent explorer les données, puis créer les états de leur choix à l’aide d’une interface visuelle.

Capture d’écran de la page d’accueil par défaut du modèle sémantique avec des options d’exploration des données.

Accéder aux données à l’aide de la lakehouse

Une lakehouse offre aux ingénieurs des données et d’analyse des options pour accéder aux données directement depuis la lakehouse. Les ingénieurs des données et d’analyse peuvent utiliser les options suivantes :

  • Notebooks

  • Modèles sémantiques personnalisés

Notebooks

Les notebooks vous permettent d’écrire du code complexe pour traiter et transformer vos données. Par exemple, cette option vous permet de créer une logique de transformation pour un entrepôt de données. Fabric vous permet d’écrire du code dans des notebooks à l’aide de plusieurs langages, notamment Python, Scala, SQL et R. Vous pouvez accéder à un notebook ou en créer un depuis votre lakehouse en cliquant sur Ouvrir le notebook > Nouveau notebook dans la barre de commandes.

Capture d’écran d’un notebook avec une requête écrite à l’aide de Python ainsi que ses résultats.

Modèles sémantiques personnalisés

Vous pouvez créer vos propres modèles sémantiques à l’aide des tables de votre lakehouse. Par exemple, vous pouvez créer un modèle sémantique pour un cas d’utilisation spécifique uniquement à l’aide des tables requises, comme pour l’analyse des appels téléphoniques dans un centre d’appels. Vous pouvez créer un modèle sémantique depuis votre lakehouse en cliquant sur Nouveau modèle sémantique dans la barre de commandes.

Capture d’écran d’un modèle sémantique en cours de conception avec deux tables sélectionnées dans la lakehouse.

Créer des applications et des automatisations à l’aide de tables virtuelles Dataverse

Pour obtenir des insights, vous pouvez combiner les données Dataverse liées dans Fabric aux données que d’autres sources ingèrent dans Fabric. Vous pouvez lier ces insights de Fabric à l’aide de tables virtuelles dans Dataverse. Ensuite, les applications et les automatisations que vous avez créées à l’aide de Power Apps et Power Automate peuvent agir en fonction de ces tables virtuelles.

Étapes suivantes

Après avoir exploré comment lier des données Dataverse à Fabric, votre prochaine étape consiste à découvrir comment gérer les liens vers OneLake.