L’automatisation des mises à jour de données est l’une des fonctionnalités clés de Power BI. Elle permet aux utilisateurs de maintenir leurs rapports et tableaux de bord à jour sans effort manuel constant.
Dans un environnement turbulent que celui d’aujourd’hui, la rapidité de la prise des décisions est une nécessité majeure. En effet, cette rapidité ne se concrétise qu’à travers l’accès en temps réel aux données pertinentes. Et c’est là où la nécessité d’automatiser la mise à jour de ses données s’impose.
Dans cet article, nous allons détailler la signification de la mise à jour des données, son importance pour les utilisateurs de Power BI. Et finalement, les bonnes pratiques pour réussir son Data refreshing sur Power BI.
Vous êtes prêt à cette dose d’informations ? On y va alors !
Comprendre la mise à jour des données sur Power BI :
Quand vous entendez du terme ‘mise à jour des données ‘ ou ‘Data refresh’ en Anglais, plusieurs questions tombent à votre esprit.
Qu’est ce que c’est que ? Et pourquoi est ce qu’elle est importante ?
La réponse à toute ces question vous est présentée comme suite :
A. Qu’est-ce que la mise à jour des données ?
On entend par la mise à jour des données, le processus de renouvellement des données incluses dans les rapports et les tableaux de bord. En effet, quand l’utilisateur crée son workspace, il détermine le schéma général des sources qui vont alimenter son dashboard. Ce schéma on l’appel un flux de données ou data flow en
Anglais. A chaque fois que sa base de données connaît un changement, un travail de rafraîchissement des dashboards s’ajoute à la to do de l’utilisateur.
Pour cette raison, Power BI service a fourni à ses utilisateurs une fonctionnalité d’automatisation des mises à jour des données. Celle-ci leurs permet de changer automatiquement et en temps réel les données représentées dans les tableaux de bords.
B. Pourquoi la mise à jour régulière des données est essentielle dans Power BI ?
En fait, la finalité ultime de la business intelligence à part entière est de fournir des insights pertinents aux utilisateurs afin de leur aider à prendre des décisions optimales. Cette finalité ne pourra s’atteindre que si les données traitées et représentées sont pertinentes et actualisées. Pour cela, le renouvellement régulier des données est essentiel voire obligatoire pour aboutir à des analyses précises et utiles.
Les différentes méthodes de mises à jour des données disponibles dans Power BI :
En pratique, Power BI propose différentes méthodes de rafraîchissement des données. La meilleure à adopter est celle la plus adéquate aux sources de données et aux besoins des utilisateurs. Ces méthodes sont diverses et multiples, on vous cite celles les plus populaires :
La mise à jour planifié :
Il s’agit de programmer des mises à jour régulières à des intervalles spécifiques, tels que toutes les heures, tous les jours ou toutes les semaines. Cette méthode convient aux données qui ne nécessitent pas une actualisation en temps réel et peut être configurée pour s’adapter aux heures de faible activité.
La mise à jour à la demande :
Ensuite, on trouve la méthode de mise à jour à la demande. Celle-ci permet aux utilisateurs de mettre à jour manuellement les données lorsqu’ils en ont besoin. Cela peut être utile pour les analyses ad hoc ou lorsque les données changent rarement.
La mise à jour en temps réel :
Finalement, cette méthode est favorable quand les données nécessitent une actualisation instantanée pour refléter les modifications en cours. Elle est particulièrement pertinente pour les sources de données en temps réel, telles que les flux de streaming ou les bases de données transactionnelles.
En choisissant la méthode de rafraîchissement appropriée, les utilisateurs peuvent maintenir leurs données à jour et obtenir des analyses précises et en temps réel dans Power BI.
Comment automatiser la mise à jour des données sur Power BI ?
En fait, afin d’automatiser la mise à jour de ses données sur Power BI, on vous recommande de suivre le cheminement d’étape suivant :
1- La configuration des paramètres de rafraîchissement automatique :
Tout d’abord, pour automatiser la mise à jour de ses données, il faut passer par la configuration des paramètres nécessaires. Cette fonctionnalité permet de définir des horaires et des intervalles de rafraîchissement réguliers pour les rapports et les tableaux de bord. Pour ce faire, il faut accéder aux paramètres de rafraîchissement dans Power BI et définir les options de planification appropriées. Par exemple, il est possible de programmer des mises à jour quotidiennes à une heure spécifique ou des mises à jour hebdomadaires le week-end.
2- L’utilisation des passerelles de données pour les sources externes :
Cependant, quand l’import des données se base sur une source externe comme le cloud, il est nécessaire d’utiliser des passerelles de données. En effet, les passerelles de données permettent à Power BI d’établir une connexion sécurisée avec les sources de données externes. Ce qui permet de les rafraîchir automatiquement. Les utilisateurs de Power BI peuvent installer ces passerelles de données sur des serveurs locaux. Mais également sur des machines virtuelles dans le cloud. Une fois configurées, elles permettent à Power BI d’accéder aux données externes et de les mettre à jour selon les paramètres de rafraîchissement définis.
3- La planification des mises à jour régulières :
Enfin, pour maintenir les données à jour et assurer la pertinence des analyses, il est important de planifier des mises à jour régulières.En outre, il s’agit de déterminer la fréquence de rafraîchissement nécessaire en fonction des besoins spécifiques de l’organisation. A titre d’exemple, les données qui évoluent rapidement peuvent nécessiter des mises à jour quotidiennes ou même en temps réel. Au contraire, d’autres données moins volatiles peuvent être rafraîchies moins fréquemment.
Les bonnes pratiques pour l’automatisation des mises à jour de données :
Certes la connaissance des aspects fondamentaux de l’automatisation de la mise à jour des données est essentielle. Cependant, elle ne suffira pas pour obtenir des résultats optimaux. Pour y arriver, un ensemble de bonnes pratiques doivent être maîtrisées par l’utilisateur.On vous les fournit comme suite :
A. L’optimisation des performances de la mise à jour de données:
-> Identifiez les étapes de transformation des données qui peuvent être optimisées pour réduire le temps de rafraîchissement.
-> Utilisez des requêtes et des filtres efficaces pour limiter le volume de données à rafraîchir.
-> Évitez les jointures ou les transformations complexes qui pourraient impacter les performances.
B. La surveillance et maintenance régulières :
-> Surveillez les journaux de rafraîchissement pour détecter les éventuelles erreurs ou problèmes.
-> Planifiez des vérifications régulières des connexions aux sources de données externes pour vous assurer qu’elles sont toujours valides.
-> Vérifiez la cohérence des schémas et des structures de données pour éviter les erreurs de rafraîchissement.
C. Le sauvegarde des configurations de la mise à jour :
-> Enregistrez les paramètres de rafraîchissement automatique dans des fichiers de configuration pour faciliter la reprise après une interruption ou une panne.
-> Sauvegardez régulièrement les fichiers de configuration pour éviter toute perte accidentelle de ces paramètres.
-> Documentez les étapes et les configurations de rafraîchissement pour faciliter la maintenance future ou le partage avec d’autres utilisateurs.
En suivant ces bonnes pratiques, vous pouvez optimiser le processus d’automatisation du rafraîchissement des données dans Power BI et vous assurer que vos rapports et tableaux de bord sont toujours à jour et fiables.
Vous pourriez aimer également :
Power Query : Qu’est ce que c’est que et quel est son rôle dans Power BI ?
Comment organiser un espace de travail sur Power BI?
Gouvernance des données : Comment s’adapter pour réussir ?
Power BI REST API : tout ce que vous devez savoir !
La sécurité des données sur Power BI : risques et mesures de sécurité
