[Power BI][Azure Analysis Service] Comment importer un modele Power BI dans Azure Analysis Services

De nombreux concepteur de rapports Power BI se sont souvent posé la question :

Comment industrialiser mon rapport et partager mes données avec mes collègues de bureau de manière automatisée.

Mon model est bon, la direction m’a validé les chiffres il ne reste plus qu’a le mettre en production malheureusement il est disponible que dans mon Power BI que j’ai créé, mes collègues ne peuvent pas utiliser ma base pour venir créer leurs rapports ni même agrémenté mes formules DAX avec d’autres formules sans devoir créer de nouveaux modèles.

Cette réflexion reviens à dire : Comment intégrer mon modele Power BI dans une instance Analysis Services en mode Tabulaire de manière automatique.

Réponse : Il existe 2 méthodes :

Méthode 1 : Je crée un nouveau projet Visual studio et je développe ce qui a été réalisé dans Power BI

Méthode 2 : J’importe depuis le portail Azure les données depuis mon fichier Power BI et l’outil va créer automatiquement le modèle tabulaire présent dans le fichier Power BI Desktop.

Dans ce blog je vais vous présenter brièvement la méthode N°2 qui permet d’uploader rapidement un modèle tabulaire issus de Power BI desktop

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Cette option est en mode préview actuellement sur le portail, elle n’est pas encore complètement achevé et donc elle est susceptible de comporter des erreurs.

On sélectionne un fichier Power BI Destktop (on voit que nous pouvons importer des modèles depuis un Datawarehouse ou une SQL database également)

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Pour notre test nous avons sélectionné le fichier pbix de notre choix :

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Il nous importe le modele avec les formules en DAX qui sont incorporé dans notre projet Power BI desktop:

4.jpg

Il ne reste plus qu’a se connecter a ce modèle depuis notre instance Azure Analysis Services.

Les formules en DAX et le code M de transformation des données étant repris  lors de cet import.

Julien PIERRE

Consultant MSBI

[Azure] Optimisation de vos chargement dans Azure Datawarehouse

Contexte :

Suite à la mise en place de données dans un projet Azure chez un client nous avons été confronté à des problèmes de performance lors de l’intégration des données dans notre Azure Datawarehouse

Afin de gagner du temps nous récupérons différentes interfaces sous format Csv que nous transformons en format .parquet

L’intérêt du format parquet est de gagner du temps lors de l’exploitation de ces différentes interfaces car le format parquet permet de structurer les données et de stocker les données de manière pré formaté.

Dans notre cas nous avons souhaité héberger ces données dans un service distribué comme Azure Data Lake.

Ce service est un service distribué qui permet de stocker les fichiers « formatés ». L’intérêt de ce système de stockage est de gagner du temps sur l’interrogation de ces fichiers car nous sommes sur un système distribué.

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[Azure] Installation d’une Gateway DataFactory

Contexte : Dans notre exercice nous essayons de réaliser une copie de données entre des données en local et Azure Data Lake store.
Pour réaliser ce transfert nous allons utiliser le service Azure Data Factory et nous avons besoins de réaliser une Gateway pour sécuriser les données entre notre machine local et notre Azure Data Lake Store.

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[SSRS][PowerBI] Introduction a Power BI dans le Server de Rapport SQL Server (SSRS)

Suite à de nombreuses demandes d’utilisateurs ne souhaitant pas voir leur donner partir dans le cloud Microsoft.

Microsoft à mis en place 2 solutions à dispositions pour la partie Power BI :

  • La mise en place d’une gateway permettant de ne pas exporter les données dans le cloud
  • La création d’un serveur de rapport SSRS permettant d’héberger des rapports Power BI conçu à partir de Power BI Desktop

Dans cette introduction nous allons étudiés la solution numéro qui vient de sortir en mode pré view dans la vNext de SQL Server

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