Ingestion de données et modèles sémantiques

Dans ce cours, vous découvrirez plusieurs méthodes différentes pour importer des données dans Microsoft Fabric. Après avoir intégré vos données, vous apprendrez à les structurer à l'aide de modèles sémantiques afin d'améliorer vos visualisations et vos rapports.

Maîtrisez les pipelines et les flux de données pour l'ingestion de données

Veuillez commencer par explorer les pipelines et les flux de données dans Fabric. Vous apprendrez à configurer les activités du pipeline, à utiliser les paramètres et les variables, et à planifier l'exécution de votre pipeline. Ensuite, vous apprendrez à utiliser Dataflows pour découvrir diverses options de transformation et optimiser les performances grâce au partitionnement, à la mise en scène et à la copie rapide.

Utilisez les raccourcis pour un accès efficace aux données

Apprenez à utiliser différents types de raccourcis pour gérer les scénarios de suppression et améliorer l'accessibilité des données grâce à des fonctionnalités de sécurité.

Construire et optimiser des modèles sémantiques

Dans la seconde moitié du cours, vous créerez des modèles sémantiques robustes dans Fabric. Vous découvrirez les principaux modes de stockage : Import, DirectQuery, Direct Lake et Composite. Vous établirez des relations efficaces, maîtriserez les schémas en étoile et en Snowflake, et travaillerez avec de grands ensembles de données afin de garantir des performances optimales dans des scénarios complexes.

Maîtrisez les concepts avancés des modèles sémantiques et de Power BI

Enfin, vous découvrirez des concepts avancés pour gérer et optimiser les modèles sémantiques. Vous mettrez en œuvre la sécurité au niveau des lignes (RLS) et la sécurité au niveau des objets (OLS), actualiserez les modèles et développerez des rapports Power BI complets. Ensuite, dans Power BI, vous découvrirez Copilot, optimiserez les performances avec DAX Studio et tirerez parti d'outils tels que Best Practice Analyzer (BPA) et Performance Analyzer de Tabular Editor pour créer des modèles et des rapports efficaces et sécurisés.

Lakehouse ou Warehouse : comprendre les limites

Ingestion des données et modèles sémantiques avec Microsoft Fabric

Exercice interactif pratique