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Direct Query sur Power BI : Avantages, configuration et alternatives

Direct Query est une méthode permettant une connexion directe à une source de données avec Power BI. Découvrez tout ce que vous devez savoir : présentation, fonctionnement, avantages et inconvénients…

L’outil de business intelligence Power BI de Microsoft permet aux entreprises d’analyser et de visualiser des données de manière interactive. Il s’agit d’une plateforme complète, offrant de nombreuses fonctionnalités pour transformer les données brutes en informations exploitables pour la prise de décision stratégique.

Parmi ces différentes fonctionnalités, Direct Query permet de se connecter directement à une source de données externe. Par la suite, il est possible de travailler en temps réel avec les données sans avoir besoin de les copier comme c’est le cas avec la méthode classique d’importation.

À travers ce dossier, vous allez découvrir tout le fonctionnement de Direct Query et pourquoi cette méthode s’avère très utile dans certaines situations…

Qu’est-ce que Direct Query ?

À l’aide de Direct Query, les utilisateurs de Power BI peuvent se connecter directement à une source de données externes. Il peut s’agir d’une base de données, d’un fichier Excel, ou encore d’un service en ligne.

Dès que la connexion est établie, la requête est effectuée sur les données à la source et en temps réel. Les résultats sont ensuite affichés dans les visualisations de Power BI.

Afin de communiquer avec la source de données, Direct Query utilise un langage de requête comme SQL. Grâce à l’exécution en temps réel, les données sont toujours à jour et les résultats sont instantanés.

Apprendre à maîtriser Direct Query

Avantages et inconvénients

La possibilité d’accéder aux données en temps réel est l’un des principaux avantages offerts par Direct Query sur Power BI. Ceci permet une analyse des données plus précise, et plus efficace.

Par ailleurs, Direct Query évite le stockage redondant des données puisqu’il n’est pas nécessaire de les copier. Ainsi, les coûts de stockage peuvent être largement réduits.

Autre point fort : Direct Query peut exploiter des sources de données volumineuses sans avoir à les importer dans Power Query. Les utilisateurs n’ont donc guère à se soucier des limitations imposées par le stockage local.

Enfin, cette fonctionnalité permet d’optimiser les performances des rapports. Les données n’étant pas stockées localement, la taille du fichier est réduite et les temps de chargement s’en trouvent améliorés. Les problèmes de ralentissement sont également atténués.

Néanmoins, Direct Query comporte aussi des inconvénients et n’est donc pas toujours le choix idéal. Cette méthode de connexion directe impose une dépendance à une source de données en ligne, pouvant poser problème en cas de problème de connexion. Les temps de réponse peuvent augmenter.

Par ailleurs, les capacités de traitement de données sont limitées. La configuration de l’outil peut aussi s’avérer complexe…

Comment configurer Direct Query ?

La configuration de Direct Query s’effectue en plusieurs étapes. En premier lieu, il est nécessaire de se connecter à la source de données externes puis de créer un rapport dans Power BI.

On configure ensuite Direct Query afin d’utiliser les données en temps réel. Enfin, les visualisations et les filtres doivent être définis dans le rapport afin d’afficher les données.

Notons que la configuration de Direct Query peut varier en fonction de la source de données externe. C’est ce qui peut rendre la tâche potentiellement compliquée.

Par exemple, pour vous connecter à une base de données SQL Server, vous devrez sélectionner « Direct Query » comme méthode de connexion dans Power BI Desktop puis spécifier les informations de connexion à la base de données.

Précisons aussi que les fonctionnalités de transformation de données ne sont pas disponibles avec Direct Query. Par conséquent, toutes les transformations doivent être effectuées dans la source externe avant d’utiliser les données dans Power BI.

Enfin, certains types de données ne sont pas pris en charge par Direct Query. C’est notamment le cas des données semi-structurées.

Apprendre à utiliser Power BI

Direct Query vs Import : quelle est la meilleure méthode de connexion aux sources de données sur Power BI ?

Les deux principales méthodes de connexion à une source de données dans Power BI sont Direct Query et l’importation de données.

Cette dernière consiste à extraire les données de la source, afin de les stocker localement sur Power BI. C’est une alternative à la connexion directe offerte par Power BI.

En réalité, l’importation est la méthode la plus couramment utilisée. Après avoir extrait les données de la source, on les transforme en fonction des besoins avant de les stocker sur la plateforme.

Cette méthode est utile pour les sources de données volumineuses ou instables. Les données sont stockées localement, et les rapports peuvent donc être consultés indépendamment de la disponibilité de la source.

En revanche, ce stockage local peut consommer beaucoup d’espace sur le disque dur. Le volume d’importation est d’ailleurs limité à 1Go. De plus, les données peuvent rapidement devenir obsolètes si la source change fréquemment.

Conclusion : Direct Query, une alternative à l’importation de données sur Power BI

En conclusion, Direct Query est une fonctionnalité utile et puissante et Power BI permettant de travailler avec des données en temps réel et sans stockage redondant.

Toutefois, dans certains cas, il peut être préférable d’opter pour l’importation des données. Il est donc important de bien comprendre les avantages et inconvénients de chacune de ces méthodes.

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La partie destinée aux débutants permet d’apprendre à manier Direct Query et la connexion aux sources de données, le langage DAX et les bases de la dataviz.

Par la suite, au cours de la partie dédiée aux utilisateurs avancés, vous découvrirez le langage de formule M, ou encore des notions comme les DataFlows et l’actualisation incrémentielle.

À l’issue du cursus, vous serez capable de collecter, d’organiser, d’analyser les données avec Power BI et de créer des tableaux de bord interactifs. En tant que Microsoft Learning Partner officiel, DataScientest vous prépare aussi au passage de la certification Microsoft Power BI Data Analyst Associate.

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Définitions

Qu’est-ce qu’un jeu de données ?

Un jeu de données ou data set est un ensemble ou une collection de données. Cet ensemble prend forme dans un tableau avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne décrit une variable particulière. Et chaque ligne correspond à un élément donné de l’ensemble de données. Cela fait partie de la gestion des données.

Les ensembles de données décrivent les valeurs de chaque variable pour des quantités inconnues d’un objet ou des valeurs de nombres aléatoires. Les valeurs de cet ensemble sont appelées une donnée. L’ensemble de données se compose de données d’un ou plusieurs éléments correspondant à chaque ligne.

Les différents types de jeux de données

Dans les statistiques, il existe différents types de jeux de données publiés :

  • Jeu de données numériques : un ensemble de chiffres tels que le poids et la taille d’une personne, son âge, le taux de globule rouge dans son sang dans son rapport médical, etc.
  • Jeu de données bivariées : un ensemble de données qui a deux variables comme le rapport poids/puissance d’une voiture par exemple.
  • Jeu de données multivariées : un ensemble de données à plusieurs variables comme le volume des colis qui nécessite trois variables (longueur, largeur et hauteur).
  • Jeu de données catégorielles : un ensemble de données catégorielles qui représentent les caractéristiques d’une personne ou d’un objet.
  • Jeu de données de corrélation : un ensemble de données qui démontrent la corrélation entre plusieurs variables ou données par exemple.

Comment créer un jeu de données ?

Il existe différentes manières de créer des jeux de données . En effet, il existe plusieurs liens menant vers des sources contenant toutes sortes de jeux de données. Certains d’entre eux seront des données générées par des robots. D’autres sont produites par des outils de Business intelligence créés à partir de la Machine Learning. D’autres seront des données collectées via des enquêtes. Il existe également des jeux de données enregistrées à partir d’observations humaines ou extraites des sites Web et des API.

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Avant de travailler sur un jeu de données, il est important de répondre aux questions suivantes :

  1. D’où viennent les données ?
  2. Comment cet ensemble de données est-il été créé ?

Il ne faut pas se lancer directement dans l’analyse. L’idéal est de prendre le temps de comprendre d’abord les données sur lesquelles travailler.

Les jeux de données publiques pour les projets de visualisation de données

Lorsqu’on recherche un bon jeu de données pour un projet de visualisation de données :

  • Bien ordonné pour ne pas avoir à passer beaucoup de temps à nettoyer les données.
  • Suffisamment nuancé et intéressant pour faire des graphiques.
  • Chaque colonne doit être bien claire de sorte que la visualisation des données soit précise.
  • Pas trop de lignes ou de colonnes pour simplifier le travail.

De nombreux sites d’actualités publient des données ouvertes ou open data. Ils sont d’excellents endroits où trouver de bons jeux de données pour des projets de visualisation de données. Ils respectent la politique de confidentialité des gens qui ont permis de générer ces données. Généralement, ils le nettoient et proposent des graphiques pouvant être reproduits ou améliorés.

Conseils

Comment créer des tableaux de bord efficaces ?

Etre data scientist, c’est aussi savoir mettre en valeur la donnée, la faire parler. La mode est aux tableaux de bord, ou aux dashboards, pour être dans l’air du temps !

Mais quels sont les astuces, les bons outils, les erreurs à ne pas commettre ? Je vous livre quelques secrets après être moi-même tombée dans tous les pièges 🙂

 

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