Power BI est un outil puissant qui permet à notre équipe en intelligence d’affaires et aux autres professionnels de l’analyse de données de concevoir des tableaux de bord interactifs et des rapports visuels pour extraire des informations essentielles à partir de données complexes. Lorsqu’on souhaite développer un rapport Power BI, un éventail de choix s’offre à nous pour accéder aux données nécessaires à la création de nos visuels. Parmi les alternatives proposées par la plateforme pour établir le lien entre vos données et vos rapports, vous avez: l’importation des données, le DirectQuery ou la connexion active (live connection).
Mais quelle est véritablement la bonne façon de se connecter à ses données? Eh bien cela dépend de votre besoin et de la nature de votre objectif. En effet, chaque méthode vient avec ses avantages et ses limitations qui peuvent influencer la performance et l’efficacité de vos rapports.
Alexandra, notre analyste en intelligence d’affaires, s’est penchée sur ces trois méthodes de connexions aux données dans Power BI et explore comment les utiliser de manière judicieuse en fonction de vos différents besoins en intelligence d’affaires.
Pourquoi privilégier l’import de données dans un rapport Power BI
Lors de l’import de données dans un rapport Power BI, notre équipe prend généralement une copie des données à un moment X pour les importer directement dans le rapport. Les données résident donc dans un fichier PBIX, soit un rapport Power BI qui va contenir toutes les données, requêtes et visualisation. De là, c’est possible de les utiliser pour créer différents visuels.
C’est l’option recommandée et la plus couramment utilisée puisque toutes les fonctionnalités sont stockées et maintenues à l’intérieur de Power BI.
À noter: l’import des données n’est pas une solution en temps réel. Ainsi, pour avoir accès aux données rafraîchies et mises à jour, il faudra penser à les réimporter.
Les avantages de la méthode d’importation:
- Rapidité et réactivité: les rapports peuvent être rapides à générer, même avec de grandes quantités de données.
- Tous les connecteurs aux données dans Power BI sont disponibles (SQL, Excel, Analysis Services, Power Platform, Azure, SharePoint, Google Sheets, etc.)
- Aucune limite sur le volume de lignes dans les tables.
- Possibilité d’effectuer toutes les opérations avancées (DAX, Power Query, etc.).
- DAX, ou Data Analysis Expression, est le langage de programmation de Power BI utilisé pour créer des mesures et des opérations sur les données, par exemple pour bâtir une formule pour calculer la somme du revenu basé sur nos données.
- Power Query est le langage utilisé pour transformer les données directement dans Power BI. Lorsqu’on importe des données, on a la possibilité, avec l’outil Power Query, d’effectuer une étape de transformation des données, c’est-à-dire, de renommer nos colonnes, d’en ajouter de nouvelles, de transformer nos données, etc., afin qu’elles soient dans le format souhaité afin de pouvoir bâtir nos rapports de visualisation par la suite.
Les limites de la méthode en import:
- La capacité du jeu de données ne peut être de plus de 1 Go sans la capacité Premium
- La capacité de rafraîchissement de données est limitée (quotidiennement, vous ne pouvez pas mettre à jour vos données plus de 8 fois si vous ne possédez pas la capacité Premium)
- On ne peut changer la connexion et passer de l’import à DirectQuery lorsqu’on a déjà choisi l’import au préalable.
En somme, il est conseillé de privilégier la méthode en import la majorité du temps, à moins d’avoir d’autres besoins plus précis nécessitant les autres méthodes de connexion. Sa performance élevée, sa facilité d’utilisation et sa flexibilité en matière de transformation des données la rendent très populaire.
C’est par exemple la méthode de connexion à utiliser lorsque vous travaillez avec des jeux de données qui ne sont pas trop volumineux, lorsque vous désirez faire des manipulations avancées sur vos données ou lorsque vous voulez vous créer un rapport qui ira utiliser plusieurs sources de données. Les opérations seront beaucoup plus rapides et vous aurez accès à tout l’éventail de possibilités de Power BI. Cependant, elle peut ne pas convenir aux cas d’utilisation nécessitant des données en temps réel, auquel cas d’autres méthodes de connexion, comme le DirectQuery ou la connexion active, peuvent être plus appropriées.
Quand utiliser la méthode de connexion aux données DirectQuery
Une autre manière de se connecter à vos données dans Power BI est d’utiliser la méthode DirectQuery. En utilisant cette méthode de connexion, vous vous connectez directement aux données à la source au lieu de les importer dans le rapport.
Contrairement à l’importation de données, où les données sont extraites et stockées localement dans le modèle de données de la plateforme, le DirectQuery établit une connexion en temps réel avec la source de données d’origine, telle qu’une base de données SQL, un entrepôt de données, ou un service cloud. C’est donc le schéma de données (structure de tables, nom de colonnes, etc.) qui est stocké dans Power BI, mais vos données en elles-mêmes restent à la source.
Les avantages de la méthode DirectQuery:
- Moins de limitations lorsque vous avez des jeux de données volumineux
- Vos rapports et tableaux de bord affichent toujours les données les plus à jour, sans nécessiter de rafraîchissements manuels.
- Facilité à travailler et à réaliser différentes opérations dans le rapport (pour rappel, les données ne sont pas stockées dans le rapport!)
- Besoin de moins d’espace de stockage sur le service pour contenir le rapport
Les limites de la méthode DirectQuery:
- Limitation au niveau des connecteurs aux sources de données: DirectQuery n’est pas compatible avec Excel, MySQL, MongoDB, Google Analytics, et plusieurs autres connecteurs)
- La performance globale de vos rapports en DirectQuery dépend fortement de la performance de la source de données. Si la source de données est lente, cela se reflétera directement dans la lenteur de l’affichage des données dans Power BI. De plus, les requêtes complexes, nombreuses ou mal optimisées peuvent entraîner des temps de réponse plus longs.
- Limitation au niveau des transformations sur les données ou l’utilisation de DAX . Cela peut limiter la capacité à créer des calculs complexes et des mesures personnalisées.
- Limite de 1 million de lignes affichées par requête.
La méthode de connexion DirectQuery est à utiliser lorsque vos données sont volumineuses, lorsqu’elles changent fréquemment et ont besoin d’être mises à jour régulièrement. C’est une méthode idéale à utiliser lorsque vous voulez des données en temps réel, par exemple, puisqu’elle contourne la limite de rafraîchissement de la méthode en import.
Les différences avec la méthode de connexion active (live connection)
La connexion active (live connection) ressemble beaucoup à la méthode DirectQuery, mais dans ce cas précis, vous allez vous connecter directement avec Analysis Service ou avec un jeu de données déjà existant de Power BI. Il y a donc trois manières de se connecter avec une connexion active: via Azure Analyse Services, Azure Analysis Services (On Premise) ou un jeu de données Power BI.
La méthode de connexion active revient donc à se connecter à un jeu de données déjà existant (ou bien un cube) et à bâtir des rapports à partir de cette source de données, déjà préparée et modélisée. Tout est gardé dans le modèle, on ne fait qu’afficher les données. Cette méthode est principalement utilisée pour se connecter à des sources de données en temps réel, telles que des bases de données en direct ou des services web.
Une connexion active permet de se connecter sur les données en temps réel, similaire à la méthode DirectQuery, mais sans que les données soient téléchargées dans le rapport Power BI, car les requêtes se font à la source même.
Les avantages de la connexion active:
- Les données sont constamment mises à jour en temps réel, il n’y a pas lieu de les rafraîchir manuellement.
- Utilisation de DAX
- La connexion en direct élimine la nécessité de stocker des données dans des modèles de données locaux, ce qui simplifie la gestion des données.
Les limitations de la connexion active:
- Aucune modification sur le modèle de données disponible (Relations, Power Query)
- La modélisation des données en connexion active peut être plus complexe, car vous devez travailler avec la structure de la source de données sous-jacente, ce qui peut rendre la création de rapports plus difficile.
- Aucun accès sur la vue des données de la source externe
- Limitation de connexion à d’autres sources de données dans le rapport. Il est malheureusement possible d’importer qu’une seule source à la fois dans un rapport.
La méthode de connexion active peut être très utile lorsque les utilisateurs veulent se connecter à un jeu de données déjà modélisé, préparé et disponible à la création de rapports visuels. C’est aussi une belle alternative à la connexion aux données en temps réel. C’est une option puissante pour les organisations qui ont besoin d’accéder aux données en temps réel sans stockage local, mais elle présente tout de même des compromis en termes de performances, de complexité de modélisation et de gestion de la sécurité.
Les trois méthodes de connexion aux données en bref
En somme, il existe plusieurs méthodes de connexion aux données dans Power BI, disponibles selon vos besoins de création de rapports visuels. Chacune de ces trois méthodes possède ses propres avantages et inconvénients, et il est essentiel de les comprendre pour prendre des décisions éclairées.
- Si vous souhaitez bénéficier de toute la puissance de l’outil Power BI et de performances optimales , la méthode en import est à privilégier.
- Si vous souhaitez traiter de gros volumes de données et pouvoir les actualiser en temps réel, nous vous recommandons alors la méthode DirectQuery.
- Pour créer des rapports visuels sans avoir à modéliser et à préparer vos données, la connexion active répondra sûrement mieux à vos besoins.
Le choix de la méthode de connexion aux données dans Power BI dépend de vos priorités spécifiques, de la nature de vos données et de vos besoins en intelligence d’affaires. L’important est de comprendre les implications de chaque approche pour tirer le meilleur parti de cet outil puissant. Vous avez des questions spécifiques sur la manière d’utiliser Power BI pour répondre à vos besoins spécifiques? Nos professionnels en intelligence d’affaires sont là pour vous aider. Contactez-les dès maintenant!
