Astuce n°1 : Demandez-vous si vous avez besoin de toutes les données présentes dans une source (table) Power BI
Dans Power Query, pensez à supprimer les colonnes et à filtrer les contenus inutiles. Si une donnée présente dans votre Dataset ne sera pas analysée, il n’est pas nécessaire de la charger.
Lorsque vous analysez une source de données avec un historique important, pensez à limiter cet historique aux mois/années que vous souhaitez analyser. Il n’est souvent pas nécessaire de remonter à plus de 3 à 5 ans d’historique.
Astuce n°2 : Utilisez la fonctionnalité de requête native (Query Folding) dans Power BI
Si votre source de données est une base de données relationnelle (type SQL ou autre), faites un clic droit sur une étape et vérifiez que l’option est sélectionnable. Cette option vous permettra d’ouvrir une nouvelle fenêtre contenant une requête native SQL vous permettant de limiter en amont les données récupérées dans la source dans le but de ne charger que les contenus nécessaires (en lien avec les transformations que vous aviez appliqué dans Power Query).
Astuce n°3 : Limitez autant que possible la cardinalité de vos données (nombre de valeurs uniques dans chaque colonne)
La cardinalité et le format de vos données ont un impact sur la taille et le temps de chargement de vos rapports Power BI. Plus la cardinalité des données d’une colonne est élevée plus le temps de chargement de celles-ci sera important.
Dans Power Query, utilisez l’option « Distribution des colonnes » Cela vous permettra de voir la distribution de vos données et d’identifier le nombre de valeurs uniques.
Afin d’optimiser vos données :
- Séparez vos colonnes Date/Time en 2 colonnes : 1 colonne DATE et 1 colonne heure/minutes ou si vous n’avez pas besoin de l’information de l’heure, supprimez tout simplement cette information.
- Agrégez vos données lorsque vous le pouvez. Pour cela, utilisez la fonctionnalité de regroupement.
Astuce n°4 : Utilisez les outils de diagnostics intégrés dans Power Query et l’analyseur de performances Power BI Desktop
Cet outil intégré dans Power BI Desktop permet d’analyser et de mieux comprendre ce que Power Query fait lors de la création et de l’actualisation dans Power BI Desktop. Vous pouvez l’utiliser pour comprendre le type de requêtes que vous émettez, les ralentissements que vous pouvez connaître pendant les opérations d’actualisation et de création et le type d’événements en arrière-plan qui se produisent.
Vous pouvez utiliser l’Analyseur de performances dans Power BI Desktop pour essayer de savoir comment chacun des éléments de rapport se comporte quand l’utilisateur interagit avec lui. Par exemple, vous pouvez déterminer le temps nécessaire à l’actualisation d’un visuel particulier quand l’opération est démarrée par une interaction avec l’utilisateur. L’Analyseur de performances vous aide à identifier les éléments qui contribuent à vos problèmes de performances.
Astuce n°5 : Dans votre rapport, utilisez des mesures à la place des agrégations de colonnes
Power BI permet d’utiliser et d’agréger le contenu de vos colonnes selon le type de données présent dans celles-ci.
Il faudra cependant leur préférer une mesure DAX, ex : SUM (colonne).
Le résultat dans un graphique est le même cependant le temps d’affichage d’une mesure est plus rapide que l’application d’un agrégat sur l’ensemble des données d’une colonne.
Si vous souhaitez avoir plus d’informations sur la solution Power BI, n’hésitez pas à contacter nos d’experts !