DataFlow Power Bi : Guide pour installer et automatiser ses dashboards Power Bi.

Vous souhaitez automatiser vos rapports Power BI mais ne savez pas comment faire ? Nous vous expliquons comment faire dans cet article !

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Qu’est ce qu’un Data Flow sur Power Bi ?

L'automatisation des rapports Power BI est une tâche essentielle pour de nombreuses entreprises souhaitant optimiser leur processus décisionnel.

Les DataFlows dans Power BI offrent une solution robuste pour le traitement et la transformation des données.

Ce guide vous explique en détail comment installer et utiliser les DataFlows pour automatiser vos dashboards Power BI.

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Qu’est ce qu’un Pipeline de données ?

Un DataFlow dans Power BI est une entité qui permet de créer des transformations de données en utilisant Power Query.

Il s'agit d'un outil ETL (Extract, Transform, Load) conçu pour connecter différentes sources de données, les transformer selon vos besoins et les charger dans le service Power BI.

En d'autres termes, un DataFlow est un moyen d'automatiser la collecte et la préparation des données pour les rapports Power BI.

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Pourquoi se servir d’un DataFlow sur Power Bi ?

Les DataFlows présentent plusieurs avantages clés pour les utilisateurs de Power BI.

Premièrement, ils permettent de centraliser la préparation des données pour plusieurs rapports et tableaux de bord, garantissant ainsi la cohérence des données à travers l'organisation.

Deuxièmement, une fois configuré, un DataFlow peut automatiquement extraire, transformer et charger les données sans intervention manuelle, ce qui fait gagner du temps et réduit les erreurs humaines.

Enfin, les transformations de données définies dans un DataFlow peuvent être réutilisées dans différents rapports et tableaux de bord, simplifiant ainsi la gestion des données.

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Les avantages d’un DataFlow

Les DataFlows dans Power BI présentent de nombreux avantages qui peuvent considérablement améliorer la gestion et l'analyse des données au sein de votre organisation.

Premièrement, les DataFlows permettent de centraliser la préparation des données. Au lieu de préparer vos données séparément pour chaque rapport ou tableau de bord, vous pouvez effectuer ces préparations une seule fois dans un DataFlow, puis réutiliser ces transformations dans plusieurs rapports. Cela assure une cohérence des données et réduit les risques d'erreurs

Deuxièmement, les DataFlows automatisent les processus de collecte et de transformation des données. Une fois configuré, un DataFlow peut automatiquement extraire, transformer et charger les données selon un calendrier défini. Cela élimine le besoin de manipulations manuelles répétitives et permet aux analystes de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

Troisièmement, les DataFlows sont hautement réutilisables. Les transformations de données définies dans un DataFlow peuvent être appliquées à d'autres rapports et tableaux de bord. Cela facilite la maintenance et les mises à jour des processus de traitement des données, car vous n'avez besoin de modifier les transformations qu'à un seul endroit.

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Les désavantages d’un DataFlow

Malgré leurs nombreux avantages, les DataFlows présentent également certains inconvénients qu'il est important de considérer.

La complexité initiale de la mise en place des DataFlows peut être un obstacle pour certains utilisateurs. La courbe d'apprentissage peut être assez raide, surtout pour ceux qui ne sont pas familiers avec Power Query ou les concepts d'ETL.

‍Les performances des DataFlows peuvent varier en fonction de l'infrastructure sous-jacente et de la complexité des transformations. Des transformations complexes ou un grand volume de données peuvent ralentir le traitement et nécessiter des ressources supplémentaires pour maintenir des performances optimales.

Enfin, l'utilisation des DataFlows peut entraîner des coûts supplémentaires. Bien que Power BI propose des fonctionnalités de base gratuitement, les fonctionnalités avancées et les capacités de traitement plus importantes peuvent nécessiter des abonnements payants ou des investissements en infrastructure.

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Utiliser les DataFlow ou une API ?

La décision entre utiliser des DataFlows ou des API pour automatiser vos rapports Power BI dépend de plusieurs facteurs clés.

Si vous devez traiter de grands volumes de données, les DataFlows peuvent être plus performants grâce à leur capacité de traitement parallèle et à leur intégration avec Power Query. Les DataFlows sont également idéaux si vos transformations de données sont complexes, car ils offrent une interface visuelle pour définir ces transformations sans écrire de code.

En revanche, les API peuvent être une meilleure option si vous avez besoin de mises à jour en temps réel ou si vous travaillez avec des sources de données non prises en charge par les DataFlows. Les API offrent une flexibilité maximale et peuvent être intégrées directement dans vos applications ou services existants.

La fréquence des mises à jour des données est également un facteur déterminant. Si vous avez besoin de mises à jour fréquentes et automatisées, les DataFlows sont une excellente solution. Pour des mises à jour en temps réel ou des cas d'utilisation spécifiques, les API peuvent être plus appropriées.

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Comment créer des DataFlow Power Bi ?

Créer et utiliser un DataFlow dans Power BI nécessite plusieurs étapes. Voici un guide détaillé pour vous aider à démarrer.

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Étape 1 : Accéder à Power BI Service

Pour commencer, ouvrez votre navigateur web et connectez-vous à Power BI Service en utilisant vos identifiants Microsoft.

Une fois connecté, vous verrez votre espace de travail où tous vos projets et rapports sont répertoriés.

Sélectionnez l'espace de travail spécifique dans lequel vous souhaitez créer votre DataFlow. Si vous n'avez pas encore d'espace de travail, vous pouvez en créer un nouveau en cliquant sur "Créer un espace de travail".

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Étape 2 : Créer un nouveau DataFlow

Une fois dans l'espace de travail souhaité, cliquez sur le bouton "Créer" situé au milieu de l'écran. 

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Vous pouvez faire le choix de choisir un flux de données déjà préparé, ou bien de partir from scratch (encadré rouge) et ainsi ajouter les tâches une par une : ‘Add a task’. 

Pour chaque tâche ajoutée, il est conseillé de la renommer et de lui donner une description afin de faciliter son identification ultérieure. 

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Étape 3 : Ajouter des entités

Les entités sont les tables ou ensembles de données que vous souhaitez transformer et charger. 

Cliquez sur "Ajouter des entités" et sélectionnez les sources de données. 

Power BI offre une variété de sources de données, y compris SQL Server, Azure, des fichiers Excel, des bases de données en ligne et bien plus encore. 

Pour illustrer cela avec un exemple concret, supposons que vous souhaitiez créer un rapport de vente. Vous pourriez avoir besoin de plusieurs entités comme :

1. Ventes mensuelles : Un fichier Excel contenant les ventes mensuelles de votre entreprise.
2. Clients : Une base de données SQL Server qui répertorie tous les clients avec leurs informations détaillées.
3. Produits : Un fichier CSV sur Azure Blob Storage qui contient la liste des produits avec leurs descriptions et catégories.

Pour chaque source, cliquez sur le type de source approprié et suivez les instructions pour vous connecter. Une fois connecté, sélectionnez les tables ou les fichiers nécessaires à votre projet.

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Étape 4 : Définir les transformations

Une fois les entités ajoutées, vous pouvez commencer à définir les transformations nécessaires en utilisant Power Query. 

Power Query offre une interface intuitive pour effectuer ces transformations de manière visuelle. 

Par exemple, vous pouvez nettoyer les données en supprimant les doublons ou les valeurs nulles, fusionner différentes tables pour créer une vue unifiée, pivoter les données pour les analyser sous un angle différent, agrandir les tables en ajoutant de nouvelles colonnes calculées, ou encore filtrer les données pour n'inclure que celles qui répondent à certains critères. 

Toutes ces transformations peuvent être réalisées sans avoir besoin d'écrire du code, ce qui rend le processus accessible même aux utilisateurs non techniques.

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Étape 5 : Enregistrer et charger

Une fois toutes les transformations définies et satisfaisantes, vous devez enregistrer votre DataFlow. 

Cliquez sur "Enregistrer" pour enregistrer votre travail. 

Ensuite, configurez le DataFlow pour qu'il se mette à jour automatiquement selon un calendrier défini. 

Vous pouvez définir des mises à jour quotidiennes, hebdomadaires ou selon une autre fréquence qui convient à vos besoins en cliquant sur l'option de planification et en choisissant l'intervalle de mise à jour approprié.

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Étape 6 : Utiliser le DataFlow dans Power BI Desktop

Enfin, pour utiliser le DataFlow dans Power BI Desktop, ouvrez Power BI Desktop sur votre ordinateur et connectez-vous avec les mêmes identifiants que ceux utilisés pour Power BI Service.

Dans Power BI Desktop, sélectionnez "Obtenir des données", puis choisissez "DataFlows" dans les options disponibles.

‍Connectez-vous à votre DataFlow récemment créé et importez les données transformées. 

Vous pouvez maintenant créer des rapports et des tableaux de bord basés sur les données préparées sans avoir à répéter les mêmes étapes de préparation à chaque fois.

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Les DataFlows dans Power BI sont un outil puissant pour automatiser et centraliser la préparation des données. 

Ils offrent de nombreux avantages, bien que leur mise en place initiale puisse être complexe. 

Pour les entreprises cherchant à optimiser leur processus décisionnel, les DataFlows représentent une solution efficace et scalable. 

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Power BI et sur d'autres fonctionnalités avancées, n'hésitez pas à consulter nos autres articles sur le blog de DataBird.

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