Fondements des modèles sémantiques

Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Modèle sémantique par défaut

Modèle sémantique par défaut Power BI

  • Création : Généré automatiquement lors de la création d’un Lakehouse ou Warehouse.
  • Édition : Modification via le SQL Analytics Endpoint - section modèle.
  • Fonctionnalités :
    • Prend en charge des relations et calculs de base
    • Ne prend pas en charge les calculs avancés ni la sécurité
Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Modèle sémantique personnalisé

Modèle sémantique personnalisé Power BI

  • Création : Créé via l’option New Semantic Model dans Lakehouse ou Warehouse.
  • Édition : Éditeur de modèle de données complet.
  • Fonctionnalités :
    • Contrôle total sur les relations complexes et les calculs avancés
    • Prend en charge les fonctions avancées : colonnes calculées, hiérarchies, RLS, etc.
Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Aperçu des modes de jeu de données

Mode Importation

  • charge les données dans le modèle ; réponses aux requêtes rapides.
  • Nécessite des mises à jour pour rester à jour.

Mode DirectQuery

  • Interroge les données en direct directement depuis la source.
  • Réponses aux requêtes plus lentes.

Mode Direct Lake

  • Interroge directement les données depuis OneLake.
  • Accès quasi temps réel sans latence.

Mode Importation

Mode DirectQuery

Mode Direct Lake

Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Mode composite

  • Combine les modes Importation et DirectQuery dans un même jeu de données. Mode composite

  • Choisir le mode :

    • Utiliser Importation pour les données statiques et DirectQuery pour l’actualisation en temps réel.

  • Points clés :

    • Idéal pour des besoins mixtes.
    • Gérer deux modes ajoute de la complexité.
Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Agrégations définies par l’utilisateur

Qu’est-ce qu’une agrégation ?

  • Résume de gros volumes en tables plus petites, faciles à interroger.

Quand utiliser les agrégations ?

  • Pour de grands jeux de données qui ralentissent les rapports.
  • Pour des rapports sur des données agrégées (ex. ventes mensuelles).

Avantages des agrégations

  • Améliore les performances en réduisant le temps de requête et la charge de traitement

Agrégations définies par l’utilisateur

Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Grands jeux de données dans Power BI Premium

Format Grand jeu de données

  • Prend en charge > 10 Go avec stockage dédié.
  • Stockage en mémoire hautement compressé pour des requêtes plus rapides.

Fonctionnalités

  • Permet l’actualisation incrémentielle pour les jeux de données croissants.
  • Prend en charge l’endpoint XMLA pour des écritures efficaces.
Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Passons à la pratique !

Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

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