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Les dataflows dans Power BI sont des objets importants dans une architecture Power BI.
Ils sont utilisés pour automatiser les processus de préparation des données et rendre les données disponibles pour d’autres utilisateurs dans l’entreprise. Les dataflows peuvent également être réutilisés pour différents rapports et tableaux de bord, ce qui en fait un outil pratique pour la gestion des données.
Avec un dataflow, une entreprise peut centraliser et standardiser les données provenant de différentes sources, renforcer la fiabilité des données et accélérer le processus de collecte et de préparation des données grâce à l’automatisation.
Qu’est-ce qu’un dataflow ?
C’est un service de transformation de données disponible dans Power BI services qui permet d’utiliser Power Query pour effectuer de la transformation et du nettoyage de données dans Power BI services.
Cela pourrait faire penser aux Datasets également, cependant, les données du dataflow sont stockées dans Azure Data Lake, et ne contiennent aucune modélisation de donnée, et aucune mesure DAX contrairement aux jeux de données. Le dataflow est un objet qui existe uniquement sur le cloud dans Power BI Services.
Pour le dire simplement, voyez le comme une collection de tables nettoyées et transformées prêtes à être utilisées.
Comment créer un dataflow ?
Vous devez d’abord vous connecter à Power BI services et accéder à un espace de travail qui va contenir votre dataflow. Vous devez avoir au minimum la licence Power BI Pro et vous devez avoir un rôle qui vous autorise de créer des objets dans l’espace de travail.
Vous devez ensuite définir de nouvelles tables, pour ensuite sélectionner dans Power Query online un connecteur qui va vous permettre de vous connecter à votre source de données.
Une fois que vous êtes connectés à votre source de données, vous pouvez sélectionner vos tables et effectuer votre nettoyage et les transformations de données nécessaires via Power Query online.
Exemple de scénario d’utilisation d’un Dataflow
Une entreprise de vente en ligne souhaite centraliser et unifier ses données de vente provenant de différentes sources telles que des systèmes de paiement, des systèmes de suivi de commande, des sites Web et des fichiers CSV.
Au lieu de télécharger manuellement ces données dans Power BI pour chaque analyse, ils peuvent utiliser des dataflow qui pourraient être structurés en tables de dimensions et de faits pour automatiser ce processus.
Le dataflow peut être configuré pour extraire les données des différentes sources, les nettoyer, les enrichir et les transformer en un format cohérent. Ce processus peut être programmé pour se déclencher automatiquement tous les jours, toutes les semaines ou tous les mois selon les besoins de l’entreprise.
Une fois les données centralisées, elles peuvent être utilisées par les analystes de l’entreprise comme comptoir de données self service pour créer des tableaux de bord, des rapports et des visualisations pour prendre des décisions éclairées.
En utilisant un dataflow, l’entreprise peut facilement gérer et unifier les données provenant de sources multiples, améliorer la qualité des données et économiser du temps en automatisant le processus d’extraction et de transformation des données.
De Sahil Khoja – Microsoft Power Platform
Consultant |Power Platform, Analyse d’affaires : Bancaire, Paiements, Règlementaire , Gouvernement, Taxes, SWIFT, AML
