Différence entre Dataset, Dataflow et Datamart

Microsoft Power BI est un outil de visualisation de données qui transforme les données en opportunité. Nous voulons des données prêtes pour l’analyse, pour remplir des visuels, des rapports et des tableaux de bord, afin que nous puissions rapidement transformer nos volumes de données en informations exploitables. Datamart, Dataflow et Dataset sont tous des composants Power BI traitant des données. Dans ce blog, apprenons les différences entre ces trois composants, quand et où chacun peut les utiliser, comment ils fonctionnent ensemble en plus des autres composants de Power BI.

Base de données:

Les ensembles de données Power BI sont considérés comme une source de données que nous utilisons pour les rapports et la visualisation. Les jeux de données sont l’objet qui contient la connexion à la source de données, les tables de données, la relation entre les tables, les calculs DAX et les données elles-mêmes. L’ensemble de données Power BI nous permet également d’établir une connexion au rapport publié et de créer votre propre rapport basé sur l’ensemble de données publié. Tous les tableaux et colonnes peuvent être affichés dans l’onglet Données de Power BI Desktop et l’ensemble de données complet est affiché dans le service Power BI sous « Mon espace de travail ». Ainsi, tout ce qui est lié d’une manière ou d’une autre aux données fait partie de l’ensemble de données.

Flux de données:

Dataflow est le composant de transformation de données de Power BI, qui est indépendant de tout autre artefact Power BI. Il s’agit d’un processus de requête puissant qui s’exécute dans le cloud et stocke les données dans le stockage Azure Data Lake ou Dataverse. Dataflow est exécuté par le moteur Power Query et Power Query Editor Online. Si vous réutilisez constamment les mêmes tables dans plusieurs fichiers, le flux de données est fortement recommandé dans de tels scénarios, ce qui signifie que le flux de données vous fournira un composant ETL (Extract-Transform-Load) réutilisable.

Magasin de données :

Datamart comprend trois composants de base Dataflow, Azure SQL Database (en tant qu’entrepôt de données) et Dataset. Datamart présente de nombreux avantages, tels que l’analyse de bases de données relationnelles pouvant être facilement effectuée par des utilisateurs autonomes, ce qui signifie qu’il n’est pas nécessaire d’administrer la base de données. Datamart fournit une ingestion, une préparation et une exploration des données de bout en bout avec SQL, y compris des expériences sans code.

Lequel dois-je utiliser ?

Lorsque les étapes de mise en œuvre incluent l’obtention de données à partir de la source, la transformation, le chargement des données, l’écriture d’expressions DAX, puis la visualisation. Power BI Datamart nous permet de construire la plupart de cela dans une structure combinée.

Quand il semble que la transformation est difficile. Dans de tels cas, la transformation des données doit être isolée de la source de données afin que, juste au cas où la source change, la solution fonctionne avec un minimum de modifications requises. Ce problème peut être résolu en incluant des flux de données dans l’architecture de transformation.

Alors qu’en ce qui concerne l’ensemble de données, il est lui-même un élément important. Si quelqu’un implémente une architecture dans laquelle la transformation des données est effectuée à l’aide d’un autre service tel qu’Azure Data Factory et que l’entrepôt de données se trouve dans Azure Synapse. De tels modèles de données peuvent être créés à l’aide de l’ensemble de données Power BI avec quelques calculs en plus.

Bonne lecture!!