Découvrir les techniques d’optimisation des modèles sémantiques

En tant qu’analyste de données, vous passerez environ 90 % de votre temps à utiliser vos données. Neuf fois sur dix, de mauvaises performances résultent directement d’un modèle sémantique mal conçu, de calculs DAX (Data Analysis Expressions) inefficaces ou d’une combinaison des deux. Le processus de conception d’un modèle sémantique pour optimiser les performances peut être fastidieux et est souvent sous-estimé.

Toutefois, si vous résolvez les problèmes de performance lors du développement, vous disposez d’un modèle sémantique robuste qui offre de meilleures performances de reporting et une expérience utilisateur globale plus positive. En fin de compte, vous pourrez également maintenir des performances optimisées. À mesure que votre organisation se développe, la taille de ses données augmente et ses modèles sémantiques deviennent plus complexes. En optimisant votre modèle sémantique tôt, vous pouvez atténuer l’impact négatif que cette croissance pourrait avoir sur les performances de votre modèle sémantique.

Un modèle sémantique de taille inférieure utilise moins de ressources (mémoire) et permet d’accélérer l’actualisation des données, les calculs et le rendu des visuels dans les états. Par conséquent, le processus d’optimisation des performances implique de réduire la taille du modèle sémantique et d’utiliser le plus efficacement possible les données du modèle. Vos décisions en matière de conception doivent :

• garantir que les types de données adéquats sont utilisés ;
• supprimer les colonnes et lignes inutiles ;
• éviter les valeurs répétées ;
• afficher des colonnes numériques en tant que mesures ;
• réduire la cardinalité des colonnes ;
• analyser les métadonnées du modèle ;
• résumer les données dans la mesure du possible.

Par exemple, supposons que vous travaillez en tant que développeur Power BI pour Tailwind Traders. Vous avez été chargé d’examiner un modèle sémantique créé il y a quelques années par un autre développeur, une personne qui a depuis quitté l’organisation.

Le modèle sémantique produit un état qui a fait l’objet de commentaires négatifs de la part des utilisateurs. Les utilisateurs sont satisfaits des résultats qu’ils voient dans l’état, mais pas des performances de ce dernier. Le chargement des pages dans l’état prend trop de temps et les tables ne sont pas mises à jour assez rapidement lorsque de nouveaux filtres sont appliqués. Outre ces commentaires, l’équipe informatique a souligné que la taille du fichier de ce modèle sémantique particulier est trop importante et qu’elle met à rude épreuve les ressources de capacité.

Vous devez examiner le modèle sémantique afin d’identifier les causes profondes des problèmes de performance et d’apporter des modifications pour optimiser les performances.