Bonjour,
Dans ce tutoriel nous allons voir comment réaliser certains tooltips qui peuvent être intéressant dans Power BI :
A savoir
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
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)
Pour notre test nous avons sélectionné le fichier pbix de notre choix :
Il nous importe le modele avec les formules en DAX qui sont incorporé dans notre projet Power BI desktop:
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
Introduction :
Bonjour aujourd’hui je vais vous présenter la mise en place de la sécurité au niveau des lignes dans Power BI.
Cette mise en place permet de venir filtrer les lignes en fonction de certains critères et de n’afficher ces lignes que pour les utilisateurs identifiés.
Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouveau rendez-vous mensuel censé vous apporter un résumé des nouveautés techniques de la Data Platform.
Certes, comme à son habitude, Microsoft nous sert une mise à jour de Power BI avec son lot de nouvelles fonctionnalités avec dans les grandes lignes : Lire la suite
Dans cet article, nous allons découvrir comment créer des rapports Power BI pour analyser des données en temps réel. Pour cela, nous aurons besoin d’Azure qui assurera la partie récupération des données (via un Event Hub) et leur transmission à Power BI (via un Steaming Analytics Job).
Nouveautés de SQL Server 2016
Stretch Database.
Stretch Database permet d’archiver les tables contenant des données historiques. Par exemple une table des commandes (Order) contient des données récentes et des données plus anciennes. L’idée est de conserver les commandes récentes dans la base locale et d’archiver les commandes plus anciennes dans Azure et ce de manière totalement transparente. SQL Server se débrouille pour déplacer les données automatiquement et charger les données de la base locale et distante de manière transparente. Stretch Database migre l’intégralité de la table vers Azure. Lire la suite
As you know or not, in Power BI Desktop, you can’t mark a table as a ‘date table’ like in Excel Power Pivot. So how could you properly deal with time intelligence functions ? Lire la suite
Cet article a pour but d’expliquer l’évolution actuelle et à venir de la Business Intelligence Microsoft et de décrypter son écosystème pas si simple à appréhender. En effet l’émergence du cloud, de la mobilité, des « big data » (réseau sociaux, e-commerce…) et de l’analyse qu’on peut en faire, le tout associé aux demandes avec des délais de plus en plus cours de la part des décideurs ont fait naître de nouvelles technologies de Business Intelligence plus modernes et qui pour certaines sont parfois en phase transitoire et en mode « preview ».
L’écosystème se découpe en 4 domaines et un ensemble d’outils associés comme le montre le schéma d’ensemble ci-dessous :
Depuis plus de quinze ans Microsoft fait évoluer ses outils décisionnels « On-Premise » autour de SQL Server pour permettre aux sociétés de mettre en place eux même une solution décisionnelle d’entreprise centralisée, robuste et évolutive, en harmonie avec l’infrastructure locale existante et qui répond à des exigences à la fois de sécurité, de performance mais aussi de budget.
Traditionnellement, pour la conception d’un environnement décisionnel, une société peut faire appel à l’IT, on parle alors pour une solution « Corporate » d’entreprise. Mais un utilisateur final souvent appelé « Power User » peut également mettre en place une solution et devenir autonome dans la totalité ou une partie des phases d’un projet, de la conception jusqu’au déploiement.
Dans le dernier cas on parle souvent de solution BI « On-demand » ou « Self-service » et parfois personnelle si elle est conçu intégralement par l’utilisateur.
La suite d’outils BI traditionnels, et ceux-ci autour de la SQL Server, est composée :
Pour la BI « On-Demand », Excel est l’outil de prédilection.
La BI « Corporate » :
Avec SQL Server et depuis la version 7.0, la plateforme BI Corporate de Microsoft est en perpétuelle évolution toujours dans un but d’être plus robuste, performante et avec de nouvelles fonctionnalités souvent inédites.
Aujourd’hui nous en sommes à la version SQL Server 2014 maintenant orientée « Hybrid Cloud » pour faciliter de manière transparente la gestion du stockage, des sauvegardes ou des transferts des données que cela soit sur site ou dans le cloud.
Microsoft a également conçu et développé depuis la version SQL Server 2012 un nouveau moteur d’analyse « In Memory » qui rend plus puissant le traitement des données, les calculs d’agrégats et des formules d’analyse en mémoire, ainsi que la restitution et l’analyse de données autant fines et « Tabulaire » qu’agrégées et en tableau croisé.
De plus, un nouveau type d’index « Column Store Index » permet d’améliorer considérablement les performances de chargement des entrepôts et son requêtage.
Enfin, SQL server permet de réindustrialiser dans SSAS les données provenant des cubes « On-demand », que nous verrons plus loin, conçus avec « Power Pivot », stockées en local dans Excel, de les exposer dans SharePoint pour donner la possibilité à l’utilisateur final de concevoir directement dans un site des analyses ad-hoc grâce au composant de « Data Vizualisation » « Power View » issu de SQL Server et intégré à un service SharePoint 2013.
En complément, pour permettre aux utilisateurs de mieux collaborer, la solution SharePoint 2013 permet, en plus de ce qu’on a vu au-dessus avec « Power Pivot » et « Power View », la mise en place de portail décisionnel, le partage des classeurs Excel d’analyse, l’intégration des rapports SSRS et l’utilisation des fonctionnalités intrinsèques à SharePoint comme par exemple la GED, les intranets, les réseaux sociaux d’entreprise… Un petit plus dans SharePoint avec Power View : la possibilité d’exporter les « Dashboards » dans des slides Power Point en conservant l’interactivité et la possibilité de mettre à jour les données au sein d’une présentation.
Un service appelé « Performance Point » qui intègre entre autre l’outil d’analyse racheté à la société « Proclarity » n’est plus mis en avant.
Dans la gamme des outils « On-Premise », un nouveau « petit » vient de naitre, il s’appelle « DataZen », il vient d’être racheté par Microsoft, il est fourni gratuitement à partir de la version SQL Server 2008 édition Entreprise avec la Software Assurance.
Comme « Reporting Services », « DataZen » est un outil de restitution, il comporte un « Publisher » pour permettre à l’IT de concevoir des rapports avant les déployer coté serveur.
Par contre, contrairement à « Reporting Services », « DataZen » est un outil orienté « Multi-device » et permet par exemple d’analyser des données sur tout type de tablettes ou smartphones (Windows, iOS et Android), puisque qu’il est compatible HTML5.
De plus, il a été conçu pour faire du « Dashboarding » plus que du « Reporting » opérationnel et fait partie de la gamme d’outil d’analyse visuelle de « Data Visualization ».
Enfin, il offre intrinsèquement la possibilité de faire de la BI collaborative en gérant des flux de commentaires entre les utilisateurs.
Petit bémol, il ne comporte pas comme « Reporting Services » les fonctionnalités de « push mail » automatisé, l’intégration à SharePoint et le « Data Alert ». Par contre il permet contrairement à Power BI pour le moment de faire des analyses en mode déconnecté.
On voit bien que Microsoft a construit au fil du temps une véritable plateforme BI On-Premise solide et avec des évolutions permanentes. Aujourd’hui, IT ou l’utilisateur final bénéficie de toute l’expérience de l’éditeur, de la maturité et la robustesse de sa solution pour mettre en place ou utiliser un système d’information décisionnel d’entreprise accessible depuis partout (tablette, smartphone…) et en mode collaboratif.
La BI « On-Demand » :
Excel, l’outil idéal pour d’analyse des données « On-demand » a bien évolué. Si on regarde en arrière, avec la version Excel 2003, pour faire de l’analyse avec une connexion OLAP, on se restreignait qu’à un simple tableau croisé dynamique (« Pivotable »). Aujourd’hui avec Excel 2013, on a une véritable solution complète de Business intelligence personnelle avec ses outils permettant à l’utilisateur final de concevoir, comme avec l’IT et SQL Server, sa propre solution en libre-service composée :
La philosophie de « Power View » et « Power Map » est de mettre en place comme Power Point un scénario, « Story Boarding » avec des slides, dans le but de faire une présentation issue de sa propre analyse et de faire en quelque sorte « parler les chiffres » ou faire du « Story Telling ».
Cette présentation peut être du « One-Shot » et être exposée qu’une seule fois par exemple à un Codir. D’où l’utilité en la mettant en œuvre rapidement avec Excel, outil très familier de l’utilisateur final, de ne pas passer par des cycles de conception et développement avec des délais qui peuvent parfois être annoncés comme importants par l’IT.
Par contre dans le cas où cette solution nécessite d’être stable, pérenne, sécurisée et partageable, il faut la réindustrialiser de Excel vers SQL Server grâce à des outils d’ « Import » qui existent.
L’évolution des services dans le cloud, notamment autour de l’offre Azure de Microsoft, permet à l’IT maintenant d’une manière transparente de disposer de coûts d’administration mieux maîtrisés. L’infrastructure technique et applicative est plus robuste, performante et évolutive. Enfin les cycles de mise à jour sont plus courts et les opérations de maintenance et l’hébergement sont gérés directement par Microsoft.
Trois solutions vont être décrites dans la suite de cet article:
« IaaS »: Infrastructure as a Service
« PaaS »: Platform as a Service
« SaaS » : Software as a Service
Elle permet de concevoir simplement une solution personnelle de Business Intelligence depuis Excel, avec les composants Power Query, Power Pivot, Power View, Power Map. Mais aussi depuis un concepteur dédié appelé « Power BI Designer » ou « On-Line » à partir du site powerbi.com avec un espace dédié et un compte associé.
Office 365 comporte également un site dédié Power BI où sont publiés et visualisés les rapports.
Les utilisateurs se connectent à des sources de données sur site ou dans le cloud pour mettre en œuvre plusieurs rapports et peuvent également les imbriquer simplement dans des « Dashboards ».
Plusieurs connecteurs sont nativement fournis comme par exemple Analysis Services, Salesforce, Univers Business Object, Dynamics CRM, Azure….
Une fois la solution publiée sur le site powerbi.com, les utilisateurs pourront depuis un mobile (iPhone et Windows Phone pour le moment) ou d’autres « Devices » se connecter à la solution pour visualiser leurs « Dashboards ».
Des fonctionnalités avancées existent également :
– « Q&A ». Une fonctionnalité de requêtage en langage naturelle (uniquement en anglais pour le moment) qui permet de poser des questions Ad-hoc sans connaissances techniques.
– «Data Refresh » permet de planifier la mise à jour des données au sein des rapports.
– « Data Management Gateway » permet de se connecter depuis le cloud à des sources « On-Premise » comme des cubes SSAS.
– « Data Catalog » permet d’exposer les données des rapports dans le cloud pour en faire des sources pour d’autres utilisateurs concevant des rapports.
Aujourd’hui Power BI existe en version Preview car il est en perpétuelle évolution, il peut être mis en œuvre et utilisé gratuitement, sauf si vous voulez utiliser les fonctionnalités avancées ci-dessus ou si vous dépassez la capacité limite de 1Go de stockage de données, d’un débit de 10k rows/ heures ou de cycle de rafraîchissement des données de plus de un jour. Dans ce cas le coût actuel est de 9,99 $ par utilisateur/mois.
L’intégration dans l’environnement Microsoft avec un « Designer » très convivial et ergonomique, la conception BI possible depuis Excel , des composants graphiques très riches, des « Dashboards » dynamiques et interactifs, des connecteurs très variés, la publication sur des mobile et tablettes, les cycles MS de mises à jour très réguliers font de Power BI LA solution personnelle et complète pour faire de la « Business Intelligence » « On-demand ».
Face aux solutions concurrentes Tableau Software et Qlik (ex QlikView), Power BI n’a rien à se reprocher.
Avec les deux solutions « Power BI » et « Datazen » la mobilté cross-plateform est possible. Selon les usages, vous pouvez utiliser l’un des deux outils. « Power BI » est idéal pour le Cloud en mode connecté, gratuit selon certains critères ou avec un système d’abonnement et « Datazen » pour une infrastructure sur site et en mode connecté ou déconnecté, il est inclus dans les licences SQL Server avec la « Sofware assurance » Microsoft.
Une différence importante : pour concevoir un rapport avec Power BI, l’utilisateur n’a pas besoin d’être développeur, il peut le créer dans Excel ou le Power BI Designer. Pour « Datazen », il faut être développeur et être formé sur le « Datazen Publisher ».
Autour des services de données PaaS et de la possibilité d’utiliser des VM dans des infrastructures IasS ou des « Appliances » va simplifier le travail des administrateurs sur site et offrir des possibilité inédites pour faire par exemple des traitements de « Big Data » ou alors du Machine Learning sur des « Datacenters » mutualisés, ultra-puissants où la mise à jours des services pourra s’effectuer plus simplement.
L’offre IaaS :
Elle offre la possibilité de porter simplement son infrastructure local dans le cloud dans des VM et de pouvoir la superviser à distance et sans avoir à supporter les coûts de maintenance associés.
Les appliances APS :
APS ex PDW a été conçue conjointement par Microsoft et des architectes « Hardware » pour offrir la meilleur performance en MPP (Massive Parallel Processing) au sein d’une appliance. Elle offre également la possibilité d’intégrer sous le nom de HDInsigt le moteur NoSQL d’Hadoop pour des traitements « Big Data » et d’offrir au travers du moteur « Polybase » la possibilité de faire des requêtes en langage SQL pour ensuite exposer les données à des fins d’analyse.
L’offre PaaS :
Plusieurs services de données ont été mis en œuvre dans Azure et sont accessibles via son portail. Ceux-ci sont mis à jour régulièrement et certains sont encore en mode « Preview ».
Pour le traitement des « Big Data », Microsoft a intégré dans sa plateforme Azure le moteur Hadoop de la société HortonWorks bien connu pour son architecture de données distribuées, HDFS, sous le nom de « HD Insight ».
Avec HD Insight », sont remodelés, la création de clusters pour la parallélisation des traitements de données, la mise en œuvre des process « Map/Reduce » pour tout type de transformation comme l’agrégation ou le nettoyage de données déstructurées comme par exemple le comptage de l’occurrence de mots parmi une multitude de messages comme des tweets, de sms ou flux RSS.
Pour ce faire le service ELT « Azure Data Factory » avec une interface très conviviale, permet d’ordonnancer tous ces traitements, il permet d’extraire des données sources, d’appeler des transformations en passant par des bibliothèques qui s’appuient sur les fonctions « Map/reduce » pour simplifier l’écriture du code. Par exemple « Hive » pour exécuter des traitements SQL DDL (CREATE…) ou DML (SELECT…) ou alors « Pig » pour appeler comme dans un ETL des fonctions de transformations (Agrégation, comptage, boucles,…) et enfin les charger dans des « Data Warehouses ».
Pour la gestion des entrepôts le service « Azure SQL Data Warehouse » peut être utilisé pour mieux exposer ses données à des outils d’analyse comme SSAS ou Power BI.
Dans le cas de besoins d’analyse ou monitoring temps réels et pour une prise de décision rapide, le service « Azure Stream Analytics » permet de traiter des flux de données très volumineux et avec un débit important comme des « Click Streams » provenant de site internet e-commerce par exemple, de les ingérer, les regrouper, agréger ou filtrer grâce à une bibliothèque de fonctions proche du SQL, pour ensuite les exposer à des fins d’analyse avec Power BI ou de Machine Learning. « Azure Stream Analytics » peut s’appuyer sur les services d’Azure de files d’attente « Event Hub » et « Services Bus ».
Enfin avec le service, « Azure Machine Learning », les « Data Scientists » peuvent faire de l’analyse prédictive dans le cloud et exposer leur résultats à des outils front ou des process via à un appel de « Web services ». Ce service permet de créer dans un concepteur dédié, appelé « ML Studio », des unités de traitement appelés expériences comportant une boite à outils pour créer des jeux de données sources, évaluer des modèles, les entrainer ou faire du « Scoring », effectuer tout type de transformations en mode graphique comme on le ferait avec SSIS mais d’utiliser aussi le langage R pour le faire et enfin produire les résultats statistiques et de probabilités.
Pour mettre en œuvre tous ces services il existe un système d’abonnements dont le coût varie selon un ensemble de paramètres comme la volumétrie, le temps, le débit….
Vous constatez que maintenant, avec l’offre PaaS BI dans Azure, il existe un kit de services clef en main de plus en plus matures, robustes et performants pour traiter des données de Business Intelligence en Back Office surtout pour des process associés au « Big Data » au temps réel et au « Machine Learning ».
Comme vous avez pu le constater, le paysage autour de la Business Intelligence Microsoft c’est pas mal transformé depuis ces derniers temps et il continue encore. SQL Server 2016 est annoncé avec de nouvelles évolutions comme l’unification de « BIDS » et « SSDT », l’intégration de HDInsight et Polybase qui n’étaient actuellement que dans APS ou Azure, la possibilité d’intéragir avec Azure Data Factory depuis SSIS, des nouvelles fonctionnalités de « Data Vizualisation » dans SSRS et la possibilité de publier des .rdl dans le site Power BI. Du nouveau également dans SSAS Tabular puisque les relations « many to many » seront supportées et enfin des évolutions autour de SSAS multidimensionnel et MDS.
Concernant les outils « Front », une nouvelle version d’Excel dans Office 2016 est à venir où Power Query va maintenant être natif à Excel, la possibilité maintenant de créer un rapport Power View sur des cubes SSAS multidimensionnels et d’autres fonctionnalités qui seront probablement annoncées bientôt.
La BI MS a encore de beaux jours devant elle, par contre l’offre peut paraître encore « décousu » et pas forcément simple à comprendre tant au niveau des usages, que du mode de licensing.
Par exemple, si l’utilisateur demande une publication de son modèle « Power Pivot » dans SharePoint, on s’aperçoit que le mode de licencing est complexe et qu’il faut composer entre les licences d’Excel 2013, de SQL Server mais aussi de SharePoint.
De plus, il faut un travail important de pédagogie envers l’utilisateur qui ne comprend pas pourquoi il y a autant d’offres. Par exemple, il peut être perdu avec les outils de « Data Vizualisation »: SSRS, Datazen, Power View…. donc il faut lui expliquer les correspondances qu’il y a entre les usages qu’on peut en faire et les outils associés.
Enfin, dans un composant comme Power View qui est distribué à la fois dans Excel et SharePoint On-premise, il peut y avoir des petits plus qui sont dans l’un mais pas dans l’autre, par exemple l’export vers Power Point qui n’est que dans SharePoint. De plus les composants Power BI d’Excel 2013 et du Power BI Designer ont été découplés mais les fonctionnalités sont beaucoup plus avancées dans le dernier.
Pour conclure :
Comme on vient de le voir avec les outils de « Data Vizualisation », les enjeux à venir de Microsoft vont être de les faire converger pour en faire une offre homogène, multi-usage, en plus d’être muti-device et cross-platform.
De même, une convergence entre le cloud et le « On-Premise » doit continuer à s’installer autour de l’hybride : faire en sorte homogénéiser les outils, les échanges de données ou de process inter plateformes, où tout sera transparent pour les développeurs, administrateurs, DBA, Data Manager ou Stewardship, Business Analyst, Power User, et utilisateur final, et où ils ne s’apercevront plus de la différence entre concevoir ou consommer de la BI sur un PC ou un mobile, « On-Premise » ou dans le cloud.
Sébastien MADAR
MVP SQL Server
Teresa nous montre les forces de Power BI au travers un panel de démo permettant d’éprouver :
Pour résumer cette session :
Il faut donc se tourner vers le support pour indiquer les fonctionnalités que vous voulez voir implémenter et se tenir au courant de celles délivrées chaque mois.
Des décisions cruciales doivent être prises à tout moment, partout et sur n’importe quel appareil. Fournir des réponses immédiates à vos utilisateurs quand ils en ont le plus besoin peut se révéler être un véritable défi. Quand on sait que plus de 80% des employés utilisent déjà des appareils mobiles aussi bien dans leur cadre personnel que professionnel, il est désormais crucial de fournir à vos employés les informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions au bon moment.
Dans cette session, Jen (http://www.jenunderwood.com) nous initie aux considérations à prendre en compte pour la mise en en œuvre d’un BYOD et nous fournis un ensemble de démos intéressantes sur Power BI et Datazen.
Quels sont les challenges de la BI mobile ?
Quelles sont les questions à se poser ?
Quelles sont les bonnes pratiques ?
La data visualisation est essentielle
Les erreurs de visualisation les plus communes :
Il faut donc rester sobre, succinct, et ordonner l’affichage des données en fonction de leur priorité en choisissant le graphe le plus adapté en fonction de l’information à véhiculer.
Jen passe ensuite de la théorie à la mise en pratique par quelques démos effectuées sur Datazen avec une utilisation multi plateforme (sur PC sous win 8.1, sur IPad et sur IPhone). La prise en main du Datazen Designer est simple et montre la capacité du produit à concevoir un même dashboard sur différents devices (PC, tablette, smartphone), définir des templates, de définir et d’utiliser ces propres maps, etc. Un produit qu’il faudra prendre en main rapidement, d’autant plus, qu’il est gratuit pour tous ceux possédant une licence SQL Server 2008 Enterprise et plus, avec ou sans software assurance.
Jen passe ensuite aux démos Power BI, toujours en Public Preview. A ce sujet, entre les sessions, j’ai pu discuter avec Kasper De Jongue afin d’avoir une éventuelle date de release de Power BI (Et oui, pour ma part je n’ai jamais connu de client partir sur une preview sauf pour des POCs, en règle générale ils attendent plutôt le SP1). Kasper m’a alors répondu que Google était resté en preview pendant plus de 10 ans sans que cela ne gêne personne. Il faudra donc faire avec et convaincre nos clients de la maturité du produit tout en jouant sur les update packs qui sont délivrés tous les mois et qui sont loin d’être des mises à jour correctives :
Je suis pour ma part plutôt convaincu par Power BI, mais il reste encore quelques points clés comme
Merci à Jen pour cette session très enrichissante.
