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Planification de l’implémentation de Power BI : Intégration à d’autres services

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Remarque

Cet article fait partie de la série d’articles sur la planification de l’implémentation de Power BI. Cette série se concentre principalement sur l’expérience Power BI au sein de Microsoft Fabric. Pour une introduction à la série, consultez Planification de l’implémentation de Power BI.

Cet article vous aide à planifier comment et quand intégrer Power BI et Microsoft Fabric à d’autres services. Cet article est principalement destiné aux :

  • Directeurs ou responsables du BI et des analyses : décideurs chargés de superviser la stratégie et le programme BI. Ces personnes décident d’utiliser d’autres services pour prendre en charge des objectifs stratégiques spécifiques, ou pour compléter Fabric ou Power BI.
  • Administrateurs Fabric : administrateurs chargés de superviser Fabric dans l’organisation. Les administrateurs de structure contrôlent les services qui peuvent s’intégrer à Fabric en activant les paramètres du locataire, et ils configurent l’intégration au niveau du locataire avec les services dans Azure ou Microsoft Teams. Souvent, les administrateurs fabric doivent collaborer avec d’autres administrateurs pour faciliter cette intégration.
  • Centre d’excellence (COE) et équipes BI et informatiques : les équipes qui sont responsables de la supervision de Power BI au sein de l’organisation. Ces équipes recherchent des opportunités d’utiliser des services qui, lorsqu’elles sont intégrées, aident les personnes à résoudre les problèmes ou utilisent Power BI plus efficacement.
  • Propriétaires de contenu et créateurs de contenu : les équipes et les individus qui défendent l’analytique dans une équipe ou un service. Ces équipes et ces individus effectuent une intégration au niveau de l’espace de travail et au niveau de la solution pour prendre en charge des besoins et des cas d’usage spécifiques, le cas échéant.

Lorsque vous utilisez Power BI, vous pouvez rencontrer certains besoins ou défis que vous ne pouvez pas résoudre avec les principaux outils et fonctionnalités Power BI. Dans ces situations, vous pouvez envisager d’intégrer Power BI à d’autres services. La plupart de ces services sont services Microsoft, comme Azure ou Microsoft 365, mais vous pouvez également intégrer Power BI à des services personnalisés ou tiers. L’extension des fonctionnalités de Power BI de ces façons peut aider à résoudre de nouveaux problèmes et permet aux utilisateurs de devenir plus efficaces avec leurs tâches régulières.

Voici quelques scénarios courants impliquant l’intégration de Power BI à d’autres services :

  • Vous avez des exigences spécifiques qui imposent l’utilisation d’un autre service. Par exemple, vous devez intégrer Azure Private Link pour vous connecter aux services via un point de terminaison privé dans votre réseau virtuel.
  • Vous rencontrez des défis spécifiques qui ne peuvent pas être surmontés avec Power BI seul. Par exemple, vous utilisez l’intégration d’Azure Log Analytics pour obtenir des diagnostics de requête détaillés de vos modèles sémantiques pour la résolution des problèmes et l’audit.
  • Vous souhaitez utiliser des services que vous utilisez déjà ou étendre les fonctionnalités de Power BI. Par exemple, vous pouvez autoriser les utilisateurs Excel à se connecter à des modèles sémantiques à l’aide du complément Excel pour insérer des tableaux croisés dynamiques connectés.

Vous pouvez intégrer Power BI à d’autres services au niveau de votre locataire, de votre espace de travail ou de solutions individuelles (comme des modèles sémantiques et des rapports) :

  • Intégration au niveau du locataire : affecte l’ensemble du locataire et est configuré par les administrateurs Fabric, généralement en collaboration avec d’autres administrateurs. Par exemple, l’intégration de Teams est configurée au niveau du locataire. Un autre exemple qui affecte la mise en réseau est Azure ExpressRoute.
  • Intégration au niveau de l’espace de travail : affecte tout le contenu de l’espace de travail et est configuré par les administrateurs de l’espace de travail. Par exemple, l’intégration Git est configurée au niveau de l’espace de travail pour obtenir un contrôle de code source avec Azure Repos, qui est un service d’Azure DevOps.
  • Intégration au niveau de la solution : affecte un élément de contenu unique et est configuré par le créateur de contenu. Par exemple, Python ou R est configuré au niveau de la solution pour permettre la création de visuels personnalisés et interactifs.

Pour les trois de ces niveaux, vous devez garder à l’esprit quand vous intégrez Power BI à d’autres services :

  • Considérations relatives à la sécurité : l’intégration d’autres services entraîne inévitablement davantage de risques que vous devez atténuer pour les utiliser correctement. Par exemple, l’intégration avec les services IA peut exposer des données internes à des services externes qui entraînent leurs modèles. Pour atténuer ce risque, veillez à évaluer de manière proactive les risques de sécurité et les considérations relatives à l’intégration d’un service. Identifiez également des actions concrètes pour garantir la conformité aux stratégies de sécurité et de confidentialité des données dans votre région et votre organisation.
  • Considérations relatives aux licences : l’intégration d’autres services peut nécessiter un abonnement ou une licence spécifique. Par exemple, l’intégration de rapports Power BI avec PowerApps n’est possible que lorsque vous disposez des licences PowerApps appropriées. Pour chaque service, vérifiez si vous avez besoin d’une licence ou d’un abonnement spécifique pour l’intégrer, ainsi que le coût estimé par utilisateur ou capacité. Effectuez cette évaluation non seulement pour les services, mais également pour les licences Fabric et Power BI par utilisateur et par capacité.
  • Considérations relatives à la gouvernance : l’intégration d’autres services entraîne des activités et des opérations plus diversifiées que les personnes entreprendre dans votre locataire, dont certaines peuvent entraîner des pratiques inappropriées. Par exemple, l’intégration de rapports Power BI avec OneDrive ou SharePoint peut entraîner le partage de fichiers Power BI Desktop (.pbix) directement avec les visionneuses de rapports. Cette approche s’écarte des meilleures pratiques de publication du rapport dans un espace de travail et de son partage par le biais d’un accès direct, de rôles de visionneuse d’espace de travail ou d’une application Power BI. Par conséquent, vous devez identifier de manière proactive les risques de gouvernance potentiels avant d’intégrer un service et identifier les efforts nécessaires pour surveiller et prendre en charge le service dans votre locataire.
  • Considérations relatives au mentorat et aux utilisateurs : l’intégration d’autres services peut nécessiter du temps et des efforts pour former les utilisateurs à utiliser efficacement les nouvelles fonctionnalités. Par exemple, si vous autorisez les utilisateurs à intégrer Excel à Power BI, vous devez former des utilisateurs sur l’utilisation efficace d’Analyser dans Excel. La formation doit les guider sur le moment où l’utiliser, et les informer de ses considérations et limitations. Veillez à planifier de manière proactive la formation et le support des personnes qui utiliseront cette intégration.

Le reste de cet article décrit les possibilités d’intégrer Power BI à d’autres services au niveau de votre locataire, de vos espaces de travail et de solutions individuelles (comme les rapports ou les modèles sémantiques).

Remarque

Cet article fournit une vue d’ensemble des différents services que vous pouvez intégrer à Power BI et les cas d’usage potentiels à faire. L’objectif de cet article n’est pas de vous guider dans les étapes techniques requises pour configurer ou résoudre les problèmes d’intégration. Vous trouverez des liens vers des informations techniques dans chaque section correspondante de cet article.

Intégration au niveau du locataire

Les administrateurs de structure peuvent intégrer certains services à utiliser dans l’ensemble du locataire. En règle générale, cette intégration facilite l’interopérabilité plus large entre Fabric ou Power BI et les services associés, comme ceux disponibles dans Azure. L’intégration au niveau du locataire peut également affecter la façon dont certaines données sont gérées.

Important

Pour obtenir une vue d’ensemble des paramètres d’administration pertinents, un administrateur Fabric peut utiliser pour contrôler l’intégration de Microsoft Fabric ou Power BI avec des services externes, consultez Paramètres du locataire d’intégration. Un administrateur Fabric peut contrôler l’intégration avec les services à tous les niveaux avec ces paramètres de locataire.

Intégration aux services Azure

Vous pouvez intégrer votre locataire à un large éventail de services Azure que vous pouvez déjà utiliser pour stocker ou gérer vos données. Cette intégration vous aide à appliquer l’étendue et les avantages des services Azure à partir de Fabric et de Power BI. Il permet également des fonctionnalités plus avancées qui peuvent prendre en charge de nombreux rôles, des administrateurs et des équipes centralisées aux propriétaires ou créateurs de contenu décentralisés.

L’intégration avec les services Azure nécessite que vous disposiez d’un abonnement Azure actif pour eux. En outre, il existe des considérations spécifiques en matière de licence pour cette option. L’utilisation d’étiquettes de confidentialité et de stratégies DLP nécessite une licence Azure Protection des données Premium P1 ou Premium P2. Les utilisateurs peuvent nécessiter une licence Power BI Pro ou Premium par utilisateur (PPU) pour utiliser des fonctionnalités résultant de cette intégration, comme l’application d’étiquettes de confidentialité. Enfin, certains de ces services nécessitent également que vous disposiez d’une capacité Fabric ou Premium, et ils peuvent utiliser vos ressources de capacité.

Pour obtenir des conseils sur l’intégration aux services Azure, consultez :

Bien que pas nécessairement les services Azure, vous pouvez également utiliser les outils suivants disponibles pour l’intégration au niveau du locataire avec Power BI :

Intégration avec les services IA

Outre Copilot dans Fabric, il existe différents services IA que vous pouvez intégrer à Fabric et Power BI. Ces services peuvent vous aider à effectuer des analyses avancées pour appliquer des modèles spécifiques à vos données, en fonction de vos besoins et des cas d’usage.

L’intégration avec les services Azure IA nécessite que vous disposiez d’un abonnement Azure actif pour eux. En outre, certains de ces services nécessitent également que vous disposiez d’une capacité Fabric ou Premium, et ils utiliseront vos ressources de capacité. Pour vous assurer que ces charges de travail n’ont pas d’impact négatif sur l’utilisation de votre capacité, veillez à définir une limite de mémoire pour les charges de travail IA au sein de votre capacité. De cette façon, vous pouvez éviter l’utilisation inattendue de vos unités de capacité (UC). Pour plus d’informations, consultez Gérer l’impact sur une capacité Premium.

Pour obtenir des conseils sur l’intégration aux différents services IA dans Azure, consultez :

Intégrer Azure AI Services dans Power Query

Vous pouvez appeler des fonctions IA spécifiques dans Power Query à l’aide d’Azure AI Services. Ces fonctions s’exécutent à l’aide de la capacité Fabric ou de la capacité Premium pour un espace de travail sélectionné. Ils peuvent dériver des informations utiles à partir de données de texte ou d’image moins structurées.

Les cas d’usage pour l’intégration d’Azure AI Services à un modèle sémantique ou à un flux de données sont les suivants :

Intégrer Azure Machine Learning dans Power Query

De la même façon que vous pouvez utiliser Azure AI Services, vous pouvez appliquer des modèles Machine Learning à vos données en appelant des fonctions Power Query dynamiques. Ces modèles Machine Learning doivent avoir des fichiers de schéma générés en Python par le créateur du modèle.

Les créateurs Dataflow Gen1 peuvent également utiliser AutoML pour créer leurs propres modèles Machine Learning à l’aide de Power BI pendant la préparation des données. Les créateurs peuvent choisir un type spécifique de modèle, soit une prédiction binaire, une classification générale ou une régression. Ensuite, ils entraînent ces modèles avec des données d’entrée et évaluent les résultats avant d’appliquer le modèle à des données nouvelles ou mises à jour après l’actualisation du flux de données.

Les cas d’usage pour l’intégration d’Azure Machine Learning à un modèle sémantique ou dataflow Gen1 sont les suivants :

  • Effectuez une modélisation prédictive dans Power BI sans avoir besoin d’une expertise approfondie dans les outils de science des données ou Python.
  • Effectuez une prédiction et une prévision d’attrition simples.
  • Appliquez des modèles organisationnels dans Azure Machine Learning pour enrichir les données dans Power BI.

Intégration pour les fournisseurs de logiciels indépendants

Les éditeurs de logiciels indépendants (ISV), qui produisent et vendent des logiciels, peuvent s’intégrer à Fabric pour prendre en charge et étendre leurs applications.

Il existe trois modèles différents que les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser pour s’intégrer à Fabric :

  • Modèle d’interopérabilité : les éditeurs de logiciels indépendants peuvent s’intégrer à OneLake via différents outils, tels que les API OneLake et d’autres.
  • Développer sur le modèle Fabric : les éditeurs de logiciels indépendants peuvent développer leurs propres produits et services sur Fabric, et même incorporer les fonctionnalités de Fabric dans leur logiciel.
  • Créez un modèle de charge de travail Fabric : les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser le Kit de développement de charge de travail Microsoft Fabric pour créer et monétiser des charges de travail.

Pour plus d’informations sur la façon dont les éditeurs de logiciels indépendants peuvent s’intégrer à Fabric, consultez Microsoft Fabric Integration Pathways pour les éditeurs de logiciels indépendants.

Intégration de Microsoft Teams

Vous pouvez intégrer votre locataire à Microsoft Teams pour permettre aux utilisateurs d’accéder à Fabric et Power BI à partir de l’application Teams. Cette fonctionnalité est un moyen pratique de centraliser la collaboration et de promouvoir l’adoption de Teams et de Power BI.

Pour plus d’informations sur l’intégration d’équipes à Power BI, consultez :

Les cas d’usage pour l’intégration de Teams à Power BI sont les suivants :

  • Organisez un portail centralisé pour votre communauté de pratique et incorporez des rapports et des ressources Power BI clés.
  • Créez des équipes dédiées ou des canaux d’équipe pour le contenu distribué à partir d’une application Power BI, où les utilisateurs peuvent partager des commentaires, des problèmes ou poser des questions sur le contenu.
  • Former les utilisateurs à faire des vues partagées qu’ils peuvent partager via Teams pour discuter de points de données ou de perspectives spécifiques.

Intégration des services géospatiaux

Lorsque vous travaillez avec des données géospatiales, vous souhaiterez probablement la visualiser dans des visuels de carte interactifs avec Power BI. Toutefois, ces visuels nécessitent une intégration avec d’autres services, que vous pouvez contrôler au niveau du locataire à l’aide des paramètres du locataire. Ces visuels peuvent être efficaces dans les rapports qui présentent des données géospatiales, mais vous devez vous assurer que l’utilisation de ces services n’enfreint pas les exigences de résidence ou de conformité des données.

Pour plus d’informations sur l’intégration de Power BI à différents services géospatiaux, consultez :

Avertissement

Les services géospatiaux peuvent utiliser d’autres services qui se trouvent en dehors de la région géographique de votre locataire Power BI, de la limite de conformité ou de l’instance de cloud national. De plus, ces services peuvent stocker et traiter vos données où ils gèrent les installations, et l’utilisation de ces services peut être soumise à des conditions distinctes et à des stratégies de confidentialité au-delà de Power BI.

Cet avertissement s’applique également à tout visuel personnalisé tiers que vous utilisez pour visualiser les informations géospatiales.

Intégration au niveau de l’espace de travail

Vous pouvez intégrer certains services au niveau des espaces de travail individuels. Ces services peuvent permettre de développer, de gérer et d’afficher du contenu dans un espace de travail.

Intégration Git

Si votre espace de travail utilise la capacité Fabric, la capacité Premium ou les modes de licence PPU, vous pouvez utiliser l’intégration Git pour connecter un espace de travail à un référentiel Git distant pour prendre en charge des scénarios de gestion de cycle de vie plus avancés. Un référentiel Git distant facilite le contrôle de code source des fichiers, ce qui permet aux créateurs de contenu de suivre et de gérer les modifications. L’intégration Git favorise également la collaboration entre les développeurs, en particulier lors de l’utilisation de branches pour isoler le développement de fonctionnalités spécifiques avant d’intégrer ces modifications dans une branche principale avec une fusion avant le déploiement.

En bref, les créateurs de contenu peuvent développer du contenu localement ou dans le service Power BI, puis valider et envoyer (push) ces modifications vers un référentiel Git distant, tel qu’Azure Repos ou GitHub Enterprise. Pour plus d’informations sur la configuration et l’utilisation de l’intégration Git pour Power BI et Fabric, consultez Prise en main de l’intégration git ou du didacticiel : gestion du cycle de vie de bout en bout.

Les créateurs de contenu stockent des fichiers Power BI Project (.pbip), des fichiers de métadonnées et de la documentation dans un dépôt distant Azure Repos central. Ces fichiers sont organisés par un propriétaire technique. Bien qu’un créateur de contenu développe une solution, un propriétaire technique est chargé de gérer la solution et d’examiner les modifications et de les fusionner en une seule solution. Azure Repos offre des options plus sophistiquées de suivi et de gestion des modifications que SharePoint et OneDrive. Il est essentiel de maintenir un référentiel documenté et bien organisé, car il constitue la base de tout le contenu et de la collaboration.

Envisagez d’utiliser le contrôle de code source pour suivre et gérer les modifications dans les scénarios suivants :

  • Équipes centralisées ou décentralisées créent et gèrent le contenu.
  • Les créateurs de contenu collaborent en utilisant Azure DevOps.
  • Les créateurs de contenu sont familiarisés avec git, la gestion des contrôles de code source ou la conception d’architecture DataOps.
  • Les créateurs de contenu gèrent du contenu complexe ou important, ou s’attendent à ce que le contenu soit mis à l’échelle et augmente en complexité et en importance.

Pour vous aider à utiliser efficacement le contrôle de code source avec Azure DevOps, vous devez connaître les considérations et répondre à certaines conditions préalables :

  • Git : Pour valider et envoyer (push) les modifications apportées à un référentiel distant, les créateurs de contenu doivent télécharger et installer Git. Git est un système de contrôle de version distribué qui effectue le suivi des modifications apportées à vos fichiers. Pour en savoir plus sur les principes de base de Git, consultez Qu’est-ce que Git ?.
  • Outils : Pour utiliser Git, les créateurs de contenu doivent utiliser une interface de ligne de commande (CLI) ou un client d’interface utilisateur graphique (GUI) qui a une gestion intégrée du contrôle de code source (SCM), comme Visual Studio ou Visual Studio Code.
  • Licences et autorisations : pour créer et utiliser un référentiel Git Azure Repos, les créateurs de contenu doivent :
  • Intégration de Fabric Git : pour synchroniser du contenu dans un dépôt distant avec un espace de travail Fabric, les créateurs de contenu utilisent l’intégration de Fabric Git. Cet outil est important, car il suit et gère les modifications apportées au contenu créé dans le portail Fabric, comme les flux de données.

Intégrer Azure Log Analytics

Vous pouvez utiliser Azure Log Analytics pour collecter des informations précieuses pour prendre en charge l’audit au niveau des données des éléments de l’espace de travail. Azure Log Analytics est un composant du service Azure Monitor. Plus précisément, l’intégration d’Azure Log Analytics à Power BI vous permet de capturer des événements de modèle sémantique à partir de tous les modèles sémantiques dans un espace de travail Power BI. Il est uniquement pris en charge pour les espaces de travail qui utilisent la capacité Fabric ou Premium. Pour plus d’informations sur la configuration et l’utilisation d’Azure Log Analytics pour Power BI et Fabric, consultez l’audit au niveau des données : Azure Log Analytics et configurer Azure Log Analytics dans Power BI.

Une fois que vous avez configuré l’intégration d’Azure Log Analytics et que la connexion est activée (pour un espace de travail pris en charge), les événements de modèle sémantique sont automatiquement capturés et envoyés en permanence à un espace de travail Azure Log Analytics. Les journaux de modèle sémantique sont stockés dans Azure Data Explorer, qui est une base de données d’ajout uniquement optimisée pour capturer des données de télémétrie à volume élevé, quasiment en temps réel.

Les cas d’utilisation d’Azure Log Analytics sont les suivants :

  • Vous souhaitez surveiller des modèles sémantiques stratégiquement importants, tels que des modèles centralisés que vous fournissez aux équipes décentralisées dans un scénario d’utilisation en libre-service géré.
  • Vous souhaitez auditer ou examiner des modèles sémantiques qui ont un impact élevé sur l’utilisation des ressources, comme la capacité fabric.
  • Vous souhaitez obtenir des analyses détaillées sur les modèles d’utilisation et de requête pour les modèles sémantiques.

Pour utiliser Azure Log Analytics, vous devez configurer et payer un espace de travail Azure Log Analytics dans le cadre de votre abonnement Azure. Vous payez pour Azure Log Analytics avec un abonnement de paiement à l’utilisation. Pour plus d’informations, consultez la page Tarification Azure Log Analytics.

Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2

Vous pouvez connecter un espace de travail à un compte Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2. Lorsque vous connectez un espace de travail à ADLS Gen2, vous pouvez stocker des données pour les dataflows Power BI (également appelés dataflows Gen1) et les sauvegardes de modèle sémantique. Pour plus d’informations sur la configuration et l’utilisation d’ADLS Gen2 pour stocker des données à partir de dataflows Power BI, consultez Configuration du stockage de flux de données pour utiliser Azure Data Lake Gen 2.

La définition des connexions Azure dans le portail d’administration Fabric ne signifie pas que tous les flux de données Power BI pour le locataire sont stockés par défaut dans un compte ADLS Gen2. Pour utiliser un compte de stockage spécifique (au lieu du stockage interne), chaque espace de travail doit être connecté explicitement. Il est essentiel de définir les connexions Azure de l’espace de travail avant de créer des flux de données Power BI dans l’espace de travail.

Les deux sections suivantes présentent des raisons pour lesquelles vous pouvez intégrer un espace de travail à ADLS Gen2.

Stockage des données de dataflows Power BI

Si vous apportez votre propre lac de données, les données des dataflows Power BI (Gen1) sont accessibles directement dans Azure. L’accès direct au stockage de flux de données dans ADLS Gen2 est utile lorsque vous souhaitez que d’autres utilisateurs ou processus affichent ou accèdent aux données. Il est particulièrement utile lorsque votre objectif est de réutiliser les données de flux de données au-delà de Power BI.

Il existe deux options d’attribution de stockage :

  • Stockage au niveau du locataire : cette option est utile lorsque vous souhaitez centraliser toutes les données pour les flux de données Power BI dans un compte ADLS Gen2.
  • Stockage au niveau de l’espace de travail : cette option est utile lorsque les unités commerciales gèrent leur propre lac de données ou ont certaines exigences de résidence des données.

Conseil

Si vous utilisez Fabric, nous vous recommandons d’utiliser des dataflows Gen2, qui peuvent stocker des données dans différentes destinations, notamment OneLake. Les dataflows Gen2 sont plus flexibles que les dataflows Gen1, car ils offrent plus d’options d’intégration à d’autres pipelines de données et bénéficient d’un calcul à grande échelle.

Sauvegarde et restauration pour les modèles sémantiques Power BI

La fonctionnalité de sauvegarde et de restauration du modèle sémantique Power BI est prise en charge pour les espaces de travail affectés à la capacité Fabric, à la capacité Premium ou à PPU. Cette fonctionnalité utilise le même compte ADLS Gen2 que celui utilisé pour stocker les données de dataflows Power BI (décrit dans la section précédente).

Les sauvegardes de modèle sémantique vous aident à :

  • Respectez les exigences de rétention des données.
  • Stockez les sauvegardes de routine dans le cadre d’une stratégie de récupération d’urgence.
  • Stockez les sauvegardes dans une autre région.
  • Migrez un modèle de données.

Intégration au niveau de la solution

Vous pouvez intégrer certains services au niveau des éléments individuels, tels que des modèles sémantiques ou des rapports. Ces intégrations peuvent activer des cas d’usage spécifiques et étendre les fonctionnalités de vos éléments Power BI.

Intégration à Microsoft Fabric

Power BI fait partie de Fabric, mais Power BI est une charge de travail distincte dans Fabric qui peut s’intégrer aux autres expériences unifiées sous le parapluie Fabric. Si vous connaissez uniquement l’utilisation de Power BI, il est important de comprendre les possibilités et opportunités d’appliquer d’autres charges de travail, éléments et fonctionnalités dans Fabric.

Les sections suivantes présentent des exemples de la façon dont vous pouvez intégrer du contenu Power BI à Fabric pour étendre les fonctionnalités de Power BI.

Intégration de OneLake avec des modèles sémantiques

Les créateurs de contenu qui font des modèles sémantiques Power BI peuvent utiliser l’intégration de OneLake pour écrire des tables de modèles dans des tables Delta dans OneLake. Après la copie initiale des tables en mémoire, elles peuvent ensuite être réutilisées à partir de OneLake pour d’autres cas d’usage, sans avoir à les copier. Les tables Delta sont accessibles via un lakehouse dans Fabric. Les utilisateurs peuvent également créer des raccourcis pour accéder aux tables afin qu’ils puissent les utiliser à partir d’un autre lakehouse ou d’un autre type d’élément, comme un entrepôt de données.

Les cas d’utilisation de l’intégration de OneLake avec des modèles sémantiques sont les suivants :

  • Réutiliser des données à partir d’un modèle sémantique qui n’est pas déjà disponible dans OneLake.
  • Réutiliser des données à partir d’un modèle sémantique à utiliser dans une autre expérience Fabric.
  • Créez des instantanés d’une table de modèle sémantique.

Les créateurs de contenu qui créent des modèles sémantiques ou analysent des données dans des notebooks peuvent utiliser un lien sémantique pour lire et écrire dans des modèles sémantiques à partir d’un notebook dans Fabric. Le lien sémantique présente un large éventail d’avantages pour les développeurs Power BI, notamment la productivité améliorée, l’automatisation et la possibilité d’effectuer rapidement et facilement une analyse ad hoc dans le code.

Les cas d’usage pour l’utilisation de l’intégration de liens sémantiques avec des modèles sémantiques sont les suivants :

  • Automatisez le test des modèles sémantiques en évaluant les requêtes DAX et en comparant les résultats aux bases de référence connues.
  • Gérez par programmation les modèles sémantiques en exécutant Best Practice Analyzer sur plusieurs modèles en même temps pour identifier et classer les problèmes possibles.
  • Enregistrez des modèles et des modèles courants pour les mesures DAX et la logique métier (comme la conversion monétaire) qui peuvent être appliqués aux nouveaux modèles sémantiques.
  • Analysez et visualisez des données à partir d’un modèle sémantique à l’aide de Python.
  • Validez les modèles créés par les scientifiques des données à l’aide de la logique métier à partir d’un modèle sémantique.
  • Utilisez des données d’un modèle sémantique pour enrichir l’analyse.

Conseil

La bibliothèque Python semantic-link-labs étend davantage l’utilitaire de lien sémantique. Il s’agit d’un outil précieux pour toute personne qui crée et gère des modèles sémantiques et souhaite améliorer la productivité et l’efficacité du processus de création ou de gestion du modèle.

Même si vous ne connaissez pas Python, vous pouvez utiliser Copilot et Chat-magics pour obtenir de l’aide sur l’écriture de code Python fonctionnel pour obtenir un résultat utile.

Intégration de l’activateur de structure à des rapports Power BI

Les créateurs de contenu ou les consommateurs qui créent ou utilisent des rapports Power BI peuvent utiliser Activateor pour automatiser les actions et les notifications en fonction des modifications de données. Comme pour les alertes de données à partir de vignettes de tableau de bord, un utilisateur peut définir des alertes sur un visuel Power BI et définir des déclencheurs pour ces alertes. L’utilisateur peut également étendre cette fonctionnalité pour utiliser des actions personnalisées pour déclencher un flux Power Automate qui peut initier d’autres modifications en aval.

Les cas d’utilisation pour l’intégration de l’activateur à Power BI sont les suivants :

  • Détection automatisée des anomalies, en définissant une alerte à déclencher lorsqu’une valeur dépasse un seuil.
  • Le test de régression automatisé des rapports critiques pour l’entreprise, en définissant une alerte pour déclencher lorsqu’une valeur (comme les ventes de l’année précédente ou une variance budgétaire) dépasse un seuil.

Intégration à Microsoft Office 365

Il existe de nombreuses façons d’intégrer Power BI à des produits Microsoft 365, tels qu’Excel, PowerPoint et Outlook.

Utiliser des données Power BI dans Excel

Les utilisateurs qui préfèrent travailler dans Excel peuvent utiliser Analyser dans Excel ou des tableaux connectés en direct pour utiliser des données Power BI.

Les consommateurs de contenu disposant d’une autorisation de génération pour un modèle sémantique peuvent se connecter au modèle à partir d’Excel pour utiliser Analyser dans Excel. Cette approche permet aux utilisateurs d’explorer des modèles afin qu’ils puissent effectuer leur propre analyse ad hoc avec des tableaux croisés dynamiques.

Les cas d’usage pour Analyser dans Excel sont les suivants :

  • Les utilisateurs préfèrent analyser des données dans Excel au lieu d’utiliser Power BI.
  • Les utilisateurs souhaitent effectuer une bi personnelle pour créer leurs propres rapports dans Excel.
  • Les utilisateurs souhaitent utiliser des données Power BI pour prendre en charge l’analyse existante dans Excel.

Conseil

Si vous attendez que les utilisateurs se connectent à un modèle sémantique à partir d’Excel, veillez à effectuer les étapes nécessaires pour les former à l’utiliser et organiser votre modèle sémantique de manière utile. Par exemple, organisez les champs en dossiers d’affichage et masquez les tables et les champs qui ne sont pas destinés à être utilisés dans les rapports.

L’analyse dans Excel utilise des expressions multidimensionnelles (MDX) pour les requêtes au lieu des expressions DAX (Data Analysis Expressions) utilisées par les rapports Power BI. Les requêtes MDX peuvent rencontrer des performances médiocres par rapport aux requêtes DAX équivalentes. Assurez-vous que les utilisateurs comprennent qu’ils doivent utiliser Analyser dans Excel pour une analyse d’agrégation de haut niveau et effectuer une analyse plus détaillée à l’aide de Power BI ou d’autres expériences Fabric.

En outre, certaines fonctionnalités d’un modèle sémantique, telles que les paramètres de champ et les chaînes de format de mesure dynamique, ne fonctionnent pas dans Analyser dans Excel. Pour d’autres considérations et limitations, consultez cet article.

Vous pouvez également obtenir des données Power BI dans Excel à l’aide de tables connectées en direct. Avec cette approche, les utilisateurs qui exportent des données à partir d’un visuel de rapport Power BI reçoivent un classeur Excel qui contient un tableau rempli de données. La requête de table récupère automatiquement les données les plus récentes lorsque le classeur est ouvert ou lorsque la table est actualisée manuellement.

Les cas d’usage des tables connectées en direct sont les suivants :

  • Les utilisateurs souhaitent examiner ou analyser les données dans un visuel particulier.
  • Les utilisateurs doivent exporter régulièrement des données pour prendre en charge un cas d’entreprise valide.
  • Vous effectuez des tests manuels d’un modèle sémantique ou d’un rapport.

Bien que l’exportation de tables connectées en direct soit préférable à l’exportation de tables déconnectées à partir d’un rapport Power BI, vous devez encourager les utilisateurs à éviter d’exporter des données. Les données exportées présentent des défis de gouvernance et des risques de sécurité des données qui peuvent entraîner l’exfiltration des données de l’organisation. Au lieu de cela, envisagez d’entraîner les utilisateurs à se connecter à des modèles sémantiques à partir d’Excel ou de Power BI Desktop pour effectuer leur propre analyse et partager en toute sécurité les résultats avec leurs collègues.

La gestion des exportations de données est un exercice important de gestion des changements pour améliorer la maturité de votre culture des données et permettre aux utilisateurs d’utiliser Power BI efficacement.

Intégrer des rapports Power BI dans PowerPoint

Vous pouvez utiliser le complément Power BI pour PowerPoint pour ajouter des rapports Power BI dynamiques, interactifs ou des visuels spécifiques aux diapositives PowerPoint. Cette fonctionnalité est une bonne alternative à l’insertion de captures d’écran statiques, car les visuels peuvent être filtrés et interagir pendant une présentation.

PowerPoint est un outil utile pour compléter les rapports Power BI existants, mais il n’est pas mis à l’échelle comme méthode de distribution principale. Utilisez plutôt des méthodes de distribution de rapports, comme les applications Power BI, et recherchez des opportunités d’intégration PowerPoint pour les compléter ou les étendre.

La gestion de la distribution des rapports en tant que fichiers plats et présentations PowerPoint est un exercice important de gestion des changements pour améliorer la maturité de votre culture des données et de votre étendue de distribution de contenu, et permettre aux utilisateurs d’utiliser Power BI efficacement.

Les cas d’utilisation de l’intégration de Power BI dans PowerPoint sont les suivants :

  • Lire en continu une présentation en mode diaporama avec des rapports Power BI à jour, par exemple sur un grand écran dans une fabrique.
  • Figer les instantanés d’une vue spécifique afin que les données de rapport ne soient pas mises à jour automatiquement, par exemple lorsque vous souhaitez passer en revue les rapports à un point dans le temps à partir d’une date passée.
  • Partagez une présentation avec des rapports Power BI en direct afin que les utilisateurs puissent voir les données les plus récentes, par exemple lorsque vous souhaitez qu’un public examine la présentation et les rapports avant de le présenter.

Les administrateurs fabric peuvent contrôler son utilisation avec le complément Activer Power BI pour le paramètre de locataire PowerPoint . Pour d’autres considérations et limitations, consultez cet article.

Intégration à Power Platform

Power BI fait partie de Power Platform. Par conséquent, Power BI s’intègre bien à d’autres applications de la famille Power Platform, telles que Power Apps, Power Automate et Power Pages.

  • Power Apps vous permet de créer et déployer rapidement des applications à faible code dans votre organisation.
  • Power Automate vous permet d’automatiser les tâches et les flux de travail en créant des flux logiques qui se déclenchent automatiquement, selon une planification ou en réponse à une action manuelle. Vous pouvez créer des flux cloud qui s’exécutent sans assistance sans ordinateur dédié. Vous pouvez également utiliser l’application Power Automate bureau pour créer des flux de bureau qui nécessitent un ordinateur, car ils utilisent l’automatisation des processus robotisés pour simuler des actions utilisateur.
  • Power Pages vous permet de créer des sites web professionnels externes avec une interface utilisateur à faible code.

Utiliser le visuel Power Apps dans un rapport Power BI

Vous pouvez intégrer Power Apps dans Power BI à l’aide du visuel Power Apps. Ce visuel vous permet d’afficher une application de canevas Power Apps interactive et fonctionnelle dans un rapport Power BI. Dans Power BI, vous pouvez sélectionner des champs à ajouter au visuel Power Apps. Ensuite, dans Power Apps, vous pouvez utiliser ces champs pour créer des étiquettes et des fonctionnalités pilotées par les données pour améliorer votre application. Ensemble, l’intégration de rapports Power BI et de Power Apps permet un large éventail de cas d’usage qui peuvent aider les personnes à prendre des décisions et à prendre des mesures à l’aide de données dans un rapport.

Certaines considérations relatives aux licences doivent être prises en compte si vous prenez cette approche. Pour utiliser le visuel Power Apps dans le rapport Power BI, une visionneuse de rapports doit disposer d’une licence Power Apps en plus des licences Power BI par utilisateur requises. Vous pouvez également utiliser un plan de paiement à l’utilisation pour Power Apps et Power Automate.

Les cas d’usage du visuel Power Apps sont les suivants :

  • Facilitez l’écriture différée dans une base de données, par exemple pour ajouter des commentaires à certains clients ou modifier des valeurs de prévision à partir d’un rapport Power BI.
  • Facilitez les actions directes informées par le rapport Power BI, telles que le contact des clients à partir d’un rapport de satisfaction des clients.
  • Permettre aux utilisateurs d’envoyer des formulaires à partir du rapport Power BI, tels que des formulaires de commentaires, des sondages ou des enquêtes.

Dans un scénario incorporé, le visuel Power Apps est uniquement pris en charge pour l’incorporation pour votre scénario d’organisation et non pour l’incorporation pour vos clients . Pour obtenir d’autres limitations, consultez Limitations du visuel Power Apps.

Intégrer un rapport Power BI dans une application canevas Power Apps

Vous pouvez intégrer des vignettes de tableau de bord Power BI dans une application canevas Power Apps. Avec cette approche, le support de consommation principale est l’application Power, qui est améliorée par la vignette Power BI. Vous incorporez des vignettes à l’aide du contrôle de vignette Power BI pendant le développement d’applications canevas.

Effectuer des actions dans Power BI à partir de Power Automate

Vous pouvez utiliser Power Automate pour automatiser des actions spécifiques dans Power BI, telles que l’exportation de rapports, l’actualisation des modèles sémantiques ou l’évaluation des requêtes DAX. Cette fonctionnalité peut être utile pour simplifier certaines tâches ou améliorer la productivité.

Les cas d’usage pour automatiser Power BI à partir de Power Automate sont les suivants :

  • Déclencher l’actualisation d’un modèle sémantique lorsqu’une source de données en amont est mise à jour.
  • Automatisez la distribution de rapports Power BI ou de rapports paginés.
  • Ajoutez des lignes à une table de modèle sémantique Power BI lorsqu’un flux est déclenché.

Déclencher un flux Power Automate à partir de Power BI

Vous pouvez également utiliser Power BI pour déclencher un flux cloud Power Automate de trois façons :

Avec cette approche, vous n’automatisez pas les actions Power BI autant que vous répondez aux événements qui se produisent dans Power BI. Ces événements peuvent être déclenchés manuellement (comme le visuel Power Automate) ou automatiquement (comme les alertes de données). Vous pouvez également utiliser des données de Power BI en aval dans les flux, ce qui peut vous aider à automatiser des actions plus spécifiques et pertinentes.

Il existe certaines considérations relatives aux licences à prendre en compte avec cette approche. Pour utiliser le visuel Power Automate dans un rapport Power BI, la visionneuse de rapports doit avoir accès au flux Power Automate et à une licence Power Automate, si nécessaire, en plus des licences Power BI par utilisateur requises. Vous pouvez également utiliser un plan de paiement à l’utilisation pour Power Apps et Power Automate.

Les cas d’usage pour déclencher un flux Power Automate à partir de Power BI sont les suivants :

  • Mettez à jour ou ajoutez des lignes à un tableau Excel à partir d’un rapport Power BI à l’aide du visuel Power Automate.
  • Automatisez les tests de régression en configurant des rapports et des tableaux de bord pour signaler des différences dans les valeurs actuelles avec des lignes de base connues et en définissant des alertes de données sur les vignettes de tableau de bord.
  • Informez une équipe ou une personne lorsqu’il existe des valeurs ou anomalies inattendues dans les données de modèle sémantique à l’aide d’alertes de données. Pour utiliser le visuel Power Automate dans un rapport Power BI, la visionneuse de rapports doit avoir accès au flux Power Automate et à une licence Power Automate, si nécessaire, en plus des licences Power BI par utilisateur requises. Vous pouvez également utiliser un plan de paiement à l’utilisation pour Power Apps et Power Automate.

Incorporer un rapport Power BI dans un site web Power Pages

Vous pouvez incorporer un rapport Power BI dans un site web Power Pages, ce qui vous permet d’afficher des rapports Power BI sur votre site web externe créé avec Power Pages. Cette approche simplifie l’incorporation pour vos clients en activant le service Power BI Embedded à partir du Centre d’administration Power Platform.

Il existe certaines considérations relatives aux licences à prendre en compte avec cette approche. Pour incorporer des rapports Power BI dans un site web Power Pages, vous devez disposer d’une référence SKU F, P, EM ou A. Vous avez également besoin d’une licence Power Pages appropriée.

Les cas d’usage pour incorporer un rapport Power BI dans un site web Power Pages sont les suivants :

  • Distribuez des rapports via un portail personnalisé aux utilisateurs ou clients externes.
  • Affichez l’analytique du site web, comme les abonnés ou le trafic pour votre site web.
  • Améliorez votre site web Power Pages avec des visualisations Power BI interactives.

Outre les limitations de Power BI Embedded, il existe également des limitations spécifiques pour l’incorporation d’un rapport dans Power Pages. Par exemple, le rapport doit être publié dans le même espace de travail que son modèle sémantique connecté. Veillez à prendre en compte ces considérations avant de décider d’incorporer du contenu Power BI dans un site web Power Pages.

Intégration de OneDrive et SharePoint

OneDrive et SharePoint sont couramment utilisés, car ils sont des options pratiques pour stocker du contenu et des fichiers de données pour Power BI. En intégrant OneDrive et SharePoint, vous pouvez améliorer davantage leurs fonctionnalités de partage.

Actualisation de OneDrive des fichiers Power BI Desktop

Lorsque vous enregistrez un fichier Power BI Desktop (.pbix) dans OneDrive Entreprise ou Scolaire, ou SharePoint, vous pouvez importer ce fichier dans un espace de travail à partir de OneDrive au lieu de le publier à partir de Power BI Desktop. En procédant ainsi, vous pouvez bénéficier de l’actualisation de OneDrive, où le modèle de données est automatiquement mis à jour, généralement dans une heure.

Les cas d’utilisation de l’actualisation de OneDrive sont les suivants :

  • Les utilisateurs en libre-service souhaitent simplifier la publication de fichiers Power BI Desktop.
  • Les créateurs de contenu souhaitent suivre et gérer les modifications lors de la collaboration dans OneDrive.

Outre l’intégration de OneDrive pour un fichier .pbix individuel pour les modèles sémantiques et les rapports, vous pouvez également configurer l’intégration au niveau de l’espace de travail avec OneDrive.

Préversion des fichiers Power BI Desktop dans OneDrive et SharePoint

Lorsque vous partagez un fichier Power BI Desktop avec des personnes via OneDrive ou SharePoint, ils peuvent afficher un aperçu du rapport à partir de OneDrive ou SharePoint sans l’ouvrir dans Power BI Desktop. Cette fonctionnalité fonctionne uniquement pour les rapports connectés à un modèle sémantique partagé, ou les fichiers Power BI Desktop qui contiennent un rapport et un modèle sémantique d’importation. En outre, vous ne pouvez pas afficher un aperçu des fichiers Power BI Desktop qui sont de 1 Go ou plus. Pour plus d’informations, consultez Considérations et limitations.

Il existe certaines considérations relatives aux licences à prendre en compte avec cette approche. Les utilisateurs ont besoin d’une licence Power BI Pro pour afficher un aperçu des fichiers Power BI Desktop dans OneDrive ou SharePoint. Pour plus d’informations, consultez Conditions préalables à l’affichage des rapports dans OneDrive et SharePoint.

Les cas d’utilisation de OneDrive pour afficher un aperçu des fichiers sont les suivants :

  • Les créateurs de contenu utilisent OneDrive ou SharePoint pour faciliter la collaboration.
  • Les créateurs de contenu qui utilisent des intégrations OneDrive, comme l’actualisation de OneDrive, ou l’utilisent pour suivre et gérer les modifications apportées aux fichiers .pbix, souhaitez afficher un aperçu des fichiers avant de les ouvrir.

Incorporer des rapports Power BI dans SharePoint Online

Vous pouvez intégrer Power BI à SharePoint en incorporant des rapports Power BI dans SharePoint Online (également appelé incorporation sécurisée). L’expérience de rapport est la même que lorsque les utilisateurs les affichent dans un espace de travail Fabric à l’aide d’un lien partagé avec un accès direct. La sécurité au niveau des lignes est appliquée, ainsi que les autorisations d’élément. Les utilisateurs doivent avoir un accès direct aux rapports pour les afficher dans un site SharePoint.

Les cas d’usage pour incorporer des rapports Power BI dans SharePoint Online sont les suivants :

  • Vous souhaitez distribuer des rapports à partir d’un portail SharePoint au lieu d’un espace de travail Fabric. Cette approche peut être utile lorsque vous souhaitez distribuer des rapports de plusieurs espaces de travail à un public spécifique.
  • Vous souhaitez incorporer des rapports qui prennent en charge la collaboration ou la prise de décision dans votre site SharePoint.

Intégration à Visual Studio et VS Code

De nombreux développeurs sont familiarisés avec l’utilisation de Visual Studio ou Visual Studio Code (VS Code) pour gérer les fichiers sources et les métadonnées. Ces outils offrent plusieurs options d’intégration à Power BI et Fabric.

Développer des modèles sémantiques à l’aide de Visual Studio avec des projets Analysis Services

Si les développeurs préfèrent travailler dans Visual Studio, ils peuvent développer et déployer des modèles sémantiques à partir de Visual Studio au lieu de Power BI Desktop. Dans ce cas, ils ont besoin de Visual Studio 2017 ou d’une édition ultérieure, et de la version 2.9.14 (ou ultérieure) de l’extension SQL Server Data Tools (SSDT).

Conseil

Les développeurs qui préfèrent une expérience de type Visual Studio pour générer et gérer des modèles sémantiques peuvent trouver plus efficace d’utiliser l’éditeur tabulaire. L’éditeur tabulaire est un outil externe qui se connecte à un modèle local ouvert dans Power BI Desktop ou un modèle distant via le point de terminaison de lecture/écriture XMLA. Il prend également en charge les scripts et les tâches par lots pour améliorer la productivité des développeurs.

Pour plus d’informations, consultez Gestion avancée des modèles de données.

Gérer des éléments avec VS Code

Si les développeurs préfèrent travailler dans VS Code, ils peuvent utiliser des extensions pour faciliter certaines de leurs utilisations avec Power BI via l’application VS Code.

Il existe plusieurs outils qu’ils peuvent utiliser pour gérer différentes parties de Power BI à partir de VS Code :

  • TMDL : extension VS Code officielle de Microsoft qui fournit la prise en charge linguistique du langage TMDL (Tabular Model Definition Language) pour travailler avec des modèles sémantiques qui utilisent le format de métadonnées TMDL.
  • Power BI Studio : extension VS Code développée par la communauté qui utilise l’API REST Power BI pour afficher et gérer des éléments dans un espace de travail.
  • Pack d’extension VSCode Power BI : collection d’extensions VS Code qui permet aux développeurs de travailler dans VS Code avec Fabric et Power BI. Il inclut les extensions TMDL et Power BI Studio.

L’intégration de VS Code est également prise en charge par d’autres expériences Fabric, telles que des notebooks pour l’ingénierie des données et la science des données, ou pour la gestion des modèles sémantiques Power BI à l’aide d’un lien sémantique (décrit précédemment).

Intégration python ou R

Vous pouvez exécuter des scripts Python ou R dans des modèles sémantiques Power BI et des rapports pour étendre les fonctionnalités de ces éléments. Cette fonctionnalité peut être utile pour les créateurs de contenu qui connaissent Python ou R, et qui créent et distribuent du contenu pour les utilisateurs professionnels via Power BI.

Les propriétaires de contenu ou les créateurs qui sont compétents dans Python ou R peuvent tirer parti de l’utilisation d’éléments de notebook dans une capacité Fabric. Pour de nombreux cas d’usage, les notebooks sont une option préférée par rapport à l’intégration python et R à Power BI. C’est parce qu’ils fournissent plus d’options pour créer et gérer des solutions intégrées à ces langages, ils ont également moins de limitations et impliquent généralement moins d’efforts pour prendre en charge.

Exécuter du code Python ou R dans un modèle sémantique

Vous pouvez intégrer du code Python ou R dans le cadre des transformations de données que vous effectuez dans un modèle sémantique qui utilise le mode de stockage d’importation. Cette intégration vous permet de transformer des données ou d’effectuer des analyses avancées avec Python ou R chaque fois que vous actualisez le modèle.

Pour actualiser un modèle sémantique publié qui utilise Python ou R intégré dans Power Query, vous devez utiliser une passerelle de données locale en mode personnel. Cela est dû au fait que le code Python ou R s’exécute localement à l’aide de Python ou R installé sur l’ordinateur. Cette configuration est généralement difficile à gérer et à gérer. Si vous devez utiliser Python ou R dans un modèle sémantique, nous vous recommandons d’autres approches, comme les notebooks dans Fabric.

Créer des visuels Python ou R dans des rapports Power BI

Vous pouvez intégrer Python ou R à des rapports Power BI pour créer des visuels personnalisés avec des bibliothèques Python, comme Seaborn ou R, comme des packages Ggplot2. Ces visuels sont entièrement personnalisables et prennent en charge des fonctionnalités interactives dans Power BI, comme le rendu d’un résultat filtré, le filtrage croisé, les info-bulles personnalisées, l’extraction et l’extraction.

Vérifiez que tous vos visuels Python ou R utilisent des bibliothèques Python et des packages R pris en charge dans Fabric. Si vous utilisez une bibliothèque ou un package non pris en charge, le visuel ne s’affiche pas dans le service Power BI, même lorsque le visuel s’affiche dans votre rapport dans Power BI Desktop.

Bien que vous puissiez transformer des données et effectuer des calculs dans le cadre d’un visuel personnalisé Python ou R, il n’est pas recommandé. Le fait de placer cette logique dans le visuel Python ou R peut entraîner des durées de rendu plus lentes, et une plus grande difficulté à maintenir le visuel et à atteindre l’harmonisation entre les visuels et les rapports dans la logique de calcul.

Ajoutez plutôt votre logique aux calculs DAX en créant des mesures et en effectuant vos transformations en amont, comme dans Power Query ou la source de données, si possible.

Visuels personnalisés pour les rapports Power BI

Il existe d’autres options pour créer des visuels personnalisés dans des rapports Power BI en dehors de Python et R. Bien qu’il ne soit pas explicitement intégré, il est possible d’utiliser des visuels personnalisés dans des rapports Power BI pour des cas d’usage avancés ou spécifiques. Vous pouvez créer votre propre visuel personnalisé, qui ne nécessite aucune intégration avec d’autres services, ou obtenir un visuel à partir d’AppSource, qui peut être gratuit ou nécessite une licence. Selon le visuel personnalisé, il peut impliquer l’intégration à un service tiers et vous devrez accepter leurs termes de licence.

Si vous envisagez d’utiliser des visuels personnalisés pour étendre les fonctionnalités des rapports Power BI, envisagez Deneb. Deneb est un visuel personnalisé développé par la communauté et certifié qui vous permet d’utiliser une syntaxe JSON déclarative des langages Vega ou Vega-Lite pour créer vos propres visualisations. Deneb a une grande communauté et de nombreux modèles, ce qui en fait un bon choix pour les créateurs de rapports qui souhaitent créer leurs propres visuels sans utiliser JavaScript, Python ou R.

Intégration à d’autres services tiers

Il existe d’autres services tiers qui offrent une intégration à Power BI.

La section suivante présente les services tiers, ainsi que les cas d’usage importants à prendre en compte.

Intégration avec des modèles sémantiques via le point de terminaison XMLA

Dans Power BI, les outils externes peuvent se connecter à vos modèles sémantiques Power BI à l’aide du point de terminaison XMLA. Il existe à la fois des outils code source ouvert et commercialement disponibles que vous pouvez utiliser pour améliorer la productivité ou étendre les fonctionnalités de vos modèles sémantiques existants.

Voici quelques exemples d’outils qui peuvent s’intégrer à des modèles sémantiques via le point de terminaison XMLA :

  • Applets de commande PowerShell pour automatiser certaines tâches de modèle sémantique.
  • Générateur de rapports Power BI pour interroger des modèles sémantiques avec DAX et créer des rapports paginés.
  • Éditeur tabulaire, outil tiers pour développer et gérer des modèles sémantiques.
  • DAX Studio, un outil tiers permettant de créer et d’optimiser les requêtes DAX.
  • Kit de ressources ALM, outil tiers permettant de comparer et de déployer des modèles sémantiques.

Pour plus d’informations sur les points de terminaison XMLA et les applications clientes et les outils qui les utilisent, consultez la connectivité et la gestion du modèle sémantique avec le point de terminaison XMLA dans Power BI. Le point de terminaison XMLA est pris en charge uniquement pour les espaces de travail dont le mode de licence est défini sur la capacité Fabric, la capacité Premium ou Premium par utilisateur.

Vous pouvez activer le point de terminaison XMLA et le définir pour lire ou lire/écrire à partir des options de charge de travail Power BI dans le portail d’administration. Il existe également plusieurs paramètres de locataire que vous pouvez utiliser pour contrôler quels utilisateurs et groupes peuvent utiliser le point de terminaison XMLA.

Liste de contrôle : lors de la planification de l’intégration de Power BI à d’autres services, les décisions clés et les considérations sont les suivantes :

  • Définissez l’exigence : décrivez ce que vous essayez d’obtenir et ce que l’avantage attendu est de le faire.
  • Décrivez pourquoi vous ne pouvez pas accomplir la tâche seule dans Power BI : définissez les défis ou limitations qui vous empêchent de répondre à cette exigence avec les outils et fonctionnalités intégrés dans Power BI.
  • Identifiez les services qui peuvent vous aider à répondre aux exigences : compilez une liste des services qui peuvent vous aider à atteindre votre objectif. Selon l’exigence, il n’y a qu’une seule option plausible.
  • Identifiez les risques, limitations ou considérations potentiels : planifiez soigneusement et tenez compte des implications de cette intégration pour différents domaines, tels que la sécurité, la gestion des licences, la gouvernance et l’activation des utilisateurs.
  • Recherchez comment vous allez configurer l’intégration : lisez la documentation technique appropriée et compilez un protocole pas à pas qui s’applique à votre scénario spécifique pour l’intégration de Power BI au service ou à l’outil. Faites attention à la résolution des problèmes ou à la personnalisation possibles de cette intégration que vous devrez peut-être faire.
  • Effectuer un test ou une preuve de concept (POC) : avant de configurer l’intégration de votre locataire, espace de travail ou élément, effectuez d’abord un essai représentatif pour tester toutes les hypothèses et révéler les défis ou limitations. Effectuer un test ou un POC est important.
  • Configurez la formation et la surveillance : assurez-vous que les équipes centralisées sont équipées pour surveiller le nouveau service et son effet sur l’utilisation dans votre locataire. Préparez des documents de formation pertinents afin que les utilisateurs puissent utiliser le nouveau service et les aider à éviter les problèmes.

Contenu connexe

Pour plus de considérations, d’actions, de critères décisionnels et de recommandations pour vous aider à prendre des décisions d’implémentation Power BI, consultez la planification de l’implémentation de Power BI.