Créer des mesures personnalisées
Important
Tout ou partie de cette fonctionnalité est accessible dans le cadre d’une version préliminaire. Le contenu et la fonctionnalité sont susceptibles d’être modifiés.
Vous pouvez étendre la capacité de définition et de calcul de métriques personnalisées en suivant le même modèle que celui utilisé pour les métriques prédéfinies.
Générer des tables agrégées
En fonction de la métrique que vous souhaitez calculer, l’un des scénarios suivants mentionnés est applicable. Suivre les étapes du scénario qui vous convient.
Scénario 1
La table d’agrégation prédéfinie prend en charge les données de mesure requises pour l’ensemble de dimensions requis, vous n’avez donc pas besoin d’apporter de modifications dans la table d’agrégation.
Générez la table d’agrégats prédéfinie comme expliqué dans Générer des tables d’agrégats.
Actualisez le modèle sémantique DatasetForMetricsMeasures_DTST .
Scénario 2
Les tables d’agrégats prédéfinies prennent en charge les données de mesure requises, mais la dimension requise est manquante.
Ajoutez la dimension requise à la table d’agrégation prédéfinie en mettant à jour la logique de calcul dans le bloc-notes qui contient la logique de calcul de la table d’agrégation. Par exemple, si la logique de calcul de la table EmissionsAggregate doit être mise à jour, mettez à jour la logique dans CreateAggregateForEmissionsMetrics_INTB.
Exécutez le bloc-notes avec la logique de calcul mise à jour pour générer la table agrégée.
Note
Ne supprimez aucune dimension existante de l’agrégat prédéfini afin d’éviter d’affecter le calcul des métriques prédéfinies.
Mettre à jour la table agrégée dans le modèle sémantique DatasetForMetricsMeasures_DTST :
Téléchargez le modèle sémantique DatasetForMetricsMeasures_DTST à partir de la page de l’espace de travail et ouvrez le modèle dans Power BI Desktop.
Dans Power BI Desktop, cliquez avec le bouton droit sur la table agrégée mise à jour et Sélectionner Modifier la requête pour ouvrir l’ Power Query éditeur.
Dans l’éditeur, ouvrez l’éditeur avancé en sélectionnant Power Query Éditeur avancé sur le ruban.
Mettez à jour le code de requête pour inclure la nouvelle colonne dans toutes les étapes où les colonnes sont référencées, en ajustant toute gestion des erreurs selon les besoins pour la nouvelle colonne. Cliquez sur Terminé.
Sélectionner Refresh version préliminaire pour afficher les données mises à jour. Après confirmation, Sélectionner Fermer et Apply pour appliquer les modifications au modèle de données.
Enregistrez le fichier mis à jour avec les mesures ajoutées et les modifications de schéma. Power BI Publiez le modèle sémantique mis à jour dans l’espace de travail cible dans le service, en écrasant la version précédente dans l’espace de travail. Power BI
Scénario 3
Les tables d’agrégation prédéfinies ne prennent pas en charge les données de mesure requises :
Créez une table d’agrégation personnalisée en définissant la logique de calcul (en utilisant des modèles similaires à ceux utilisés pour les tables d’agrégation prédéfinies) dans un bloc-notes.
Exécutez le bloc-notes pour générer la table agrégée dans le computedESGMetrics_LH lakehouse.
Ajoutez la table d’agrégation personnalisée à DatasetForMetricsMeasures_DTST :
Téléchargez le modèle sémantique depuis la page de l’espace de travail et ouvrez le modèle dans Power BI Desktop.
Dans Power BI Desktop, Sélectionner OneLake data hub, Sélectionner Lakehouses, puis dans la fenêtre contextuelle Sélectionner les ComputedESGMetrics lakehouse. Sélectionner la flèche déroulante sur le bouton Connecter , puis Sélectionner Connecter sur SQL point de terminaison.
Sélectionner les tables d’agrégation personnalisées à importer dans le modèle sémantique. Sélectionner Charger pour amener les tables dans Power BI Desktop.
Dans la fenêtre d’invite, définissez le Paramètre de connexion sur Mode d’importation pour importer les données dans le modèle et Sélectionner OK.
Lorsque les tables se chargent dans le volet Données , cliquez avec le bouton droit sur les tables nouvellement ajoutées et Sélectionner Modifier la requête pour ouvrir l’éditeur Power Query .
Ouvrez l’éditeur avancé dans le volet Éditeur de requête pour examiner le code de requête. Ajoutez le code de gestion des erreurs nécessaire pour gérer tout problème de données inattendu.
Par défaut, ce code apparaît dans le volet de l’éditeur de requête :
let Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"), <Table Name>= Source{[Schema="dbo",Item="<Table Name from the Lakehouse>"]}[Data] in <Table Name>Remplacez cette requête par le code suivant, en apportant les modifications nécessaires en fonction de la table et des colonnes présentes dans votre table d’agrégation personnalisée :
let Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"), dbo_EmissionsAggregate = try Source{[Schema="dbo",Item="EmissionsAggregate"]}[Data] otherwise #table( type table [ #"ReportingPeriod"=number, #"PartyId"=number, #"PartyTypeName"=text, #"PartyName"=text, #"SecondaryPartyId"=number, #"SecondaryPartyTypeName"=text, #"SecondaryPartyName"=text, #"EmissionSource"=text, #"isRolledUp"=logical, #"CO2eEmissionUnits"=number, #"UnitOfMeasureName"=text ], {}) in dbo_EmissionsAggregatePour enregistrer les modifications, Sélectionner Terminé.
Pour appliquer les modifications, Sélectionner Fermer et Appliquer dans Power Query l’éditeur.
Dans la vue Modèle , ajoutez Relations entre les tables nouvellement ajoutées si nécessaire.
Enregistrez le fichier mis à jour. Power BI Desktop Publiez le modèle dans l’espace de travail du service en sélectionnant Power BI Fichier Publier > Publier sur > et en choisissant l’espace de travail cible. Power BI Cette action écrase le modèle sémantique existant dans l’espace de travail sans modifier l’ID du modèle.
Créer une autre Power BI mesure pour calculer la métrique personnalisée
Comme mentionné dans Calculer et stocker les données de métriques, le calcul des métriques ESG est spécifié en termes de Power BI mesure, de filtres et de dimensions.
Vous pouvez parcourir la liste des mesures prédéfinies et vérifier si vous pouvez réutiliser l’une des mesures existantes pour calculer la métrique personnalisée. Si vous pouvez réutiliser une mesure existante, vous pouvez ignorer ceci étape.
Si vous ne pouvez pas utiliser une mesure existante, créez une autre Power BI mesure dans DatasetForMetricsMeasures_DTST.
Sélectionner l’élément de modèle sémantique DatasetForMetricsMeasures_DTST de la vue de liste de l’espace de travail.
Sélectionner Ouvrir le modèle de données à partir de la page du modèle sémantique.
Note
Si Ouvrir le modèle de données est grisé, accédez au paramètre Espace de travail. Ouvrez Power BI/Général et activez le paramètre Les utilisateurs peuvent modifier les modèles de données dans le Power BI service (version préliminaire) .
Sélectionner Mesures_ESG dans le panneau latéral Données , puis Sélectionner Nouvelle mesure pour créer une mesure.
Mettez à jour le nom de la mesure, puis ajoutez la logique de calcul sous forme de requêtes DAX (Data Analysis Expressions). Pour en savoir plus sur les mesures, créez des mesures pour l’analyse des données dans la documentation. Power BI Power BI Desktop Power BI
Créer une définition de métrique
Vous pouvez créer la définition de métrique en utilisant la fonction utilitaire prédéfinie create_metric_definition() . Pour plus d’informations sur cette fonction, accédez à create_metric_definition.
Dans le paramètre de fonction, spécifiez les propriétés métriques sous forme de fichier JSON. Par exemple, vous souhaiterez peut-être calculer la consommation d’eau par installation pour les installations situées dans des zones à risque hydrique élevé et extrêmement élevé. La mesure prédéfinie fournit uniquement la consommation globale d’eau pour les zones à risque hydrique, mais elle ne fournit pas de répartition par installation. Vous pouvez créer une définition de métrique personnalisée Consommation totale d’eau dans les zones à risque hydrique par établissement avec le code suivant extrait.
%run SDS_ESGM_SDS_UtilitiesForMetrics_INTB
metrics_manager = MetricsManager()
metrics_manager.create_metric_definition(
{
"metric_name": "Total water consumption in areas at water risk facility wise",
"measure_name": "WaterConsumption",
"dimensions": [
"WaterUtilizationAggregate[ReportingPeriod]",
"WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]",
"WaterUtilizationAggregate[PartyName]",
"WaterUtilizationAggregate[PartyTypeName]"
],
"filters": {
"WaterUtilizationAggregate[isRolledUp]": [
"False"
],
"WaterUtilizationAggregate[WaterRiskIndexName]": [
"Extremely High",
"High"
],
"WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]": [
"Cubic metres"
]
},
"sustainability_area": "Water and marine resources",
"labels": {
"Reporting standard": [
"CSRD"
],
"Disclosure datapoint": [
"E3-4_02"
]
}
})
Lorsque la fonction s’exécute correctement, la définition de métrique est ajoutée sous forme de ligne dans la table MetricsDefinitions dans ComputedESGMetrics_LH lakehouse.
Note
Le nom de la métrique pour chaque métrique doit être unique. Si vous créez une métrique personnalisée avec un nom qui correspond au nom d’une métrique existante dans la table MetricsDefinitions , la fonction génèrera une erreur.
Dans le fichier JSON de définition de métrique, vous pouvez ignorer la spécification des propriétés de filtre et d’étiquette si vous n’en avez pas besoin pour votre métrique personnalisée.
Générer et stocker des données de mesure
Utilisez les mêmes étapes que celles spécifiées pour les métriques prédéfinies pour générer et stocker des données de métriques. Spécifiez le nom de la métrique personnalisée que vous avez créée dans le étape précédent dans le paramètre metric_names .
Consommer des données de mesure
Lorsque les données de métriques personnalisées sont disponibles dans la table ComputedESGMetrics , vous pouvez utiliser les données pour ces scénarios :
Visualiser et analyser les données de métriques personnalisées
Vous pouvez visualiser et analyser les données de métriques personnalisées dans le tableau de bord prédéfini en suivant les étapes décrites dans la section Power BI Visualiser et analyser les données de métriques .
Si la mesure personnalisée comporte des dimensions supplémentaires en plus de la période de rapport et du nom de l’unité de mesure, le tableau de bord prédéfini peut gérer la visualisation d’une autre dimension en tant que segment et de deux autres dimensions en tant que filtre multiligne.
Vous pouvez spécifier les dimensions de la table de métriques à prendre en compte pour le segment et le filtre multiligne dans le fichier translate_metrics_output_for_report_config.json .
Par exemple, vous créez Désagrégation des émissions de GES – par pays comme mesure personnalisée avec ces colonnes :
- active
- Country
- Portée
- Méthode de comptabilité
- Période de reporting
- Nom de l’unité de mesure
Pour visualiser cette métrique sur le tableau de bord prédéfini, vous pouvez spécifier les données dans la configuration comme suit :
{ "metric_name": "Disaggregation of GHG emissions - by country", "dimensions_for_multiple_lines": [ "Scope", "AccountingMethod" ], "dimension_for_slicer": "CountryOrRegion" }Ce extrait ajoute la dimension PaysOuRégion en tant que segment sur le tableau de bord. Les dimensions Scope et AccountingMethod sont concaténées avec un trait de soulignement (_), puis ajoutées comme filtre de base (ou filtre multiligne) sur le tableau de bord.
Une fois les mises à jour de configuration effectuées, vous pouvez exécuter les mêmes étapes que celles spécifiées ici pour visualiser les données des métriques prédéfinies. TraduireOutputOfMetricsForReport_INTB carnet de notes.
Actualisez le modèle sémantique DatasetForMetricsDashboard_DTST .
Ouvrez l’élément DashboardForMetrics_RPT . Vous devriez trouver la métrique personnalisée dans l’un des quatre onglets, en fonction de la zone de durabilité mappée à la métrique.
Note
Si le domaine de durabilité est spécifié comme une valeur autre que Changement climatique, Social, Gouvernance, Ressources en eau et marines ou Utilisation des ressources et économie circulaire, vous devez personnaliser le rapport prédéfini Power BI .
Publier des données de métriques pour l’audit des données de métriques dans Compliance Manager
Pour la métrique personnalisée, mettez à jour le translate_metrics_output_for_CM_config.json en ajoutant un objet pour la métrique personnalisée avec ces détails :
metricName : nom de la métrique.
metricExtractDataPath : nom du dossier de métriques à créer dans le dossier ReportingData/year dans le ComputedESGMetrics_LH lakehouse, contenant le fichier JSON traduit pour la métrique.
Note
Les caractères spéciaux ou les espaces ne sont pas pris en charge dans metricExtractDataPath.
disclosureRequirements : nom de l’exigence de divulgation (action d’amélioration) dans le modèle CSRD Compliance Manager. Compliance Manager peut lire cette valeur et mapper les données métriques à l’action d’amélioration appropriée dans l’évaluation CSRD de Compliance Manager.
Colonnes : colonne nom complet pour chacune des colonnes de métriques, qui affiche des noms de colonnes conviviaux pour les données de métriques dans les applications en aval.
Lorsque la configuration est mise à jour, exécutez le bloc-notes TranslateOutputOfMetricsForCM_INTB avec ces paramètres :
metric_names : nom de la métrique personnalisée générée.
reporting_period : Année de rapport pour les données métriques.
num_previous_years : Nombre de données comparatives d’années qui doivent être envoyées avec les données de la période de rapport .
Une fois le bloc-notes exécuté, les données métriques sous forme de fichiers JSON sont disponibles dans le dossier ReportingData de la section Fichiers dans ComputedESGMetrics.json. Vous pouvez désormais ingérer les données de métriques publiées dans Compliance Manager à l’aide du connecteur de données de développement durable.
