Résumé

Dans le scénario de ce module, l’un des modèles sémantiques de votre organisation était inefficace et causait des problèmes. Les utilisateurs étaient mécontents des performances d’état et la taille du fichier du modèle était trop grande, au point de peser sur les ressources de l’organisation.

Vous avez été invité à examiner le modèle sémantique afin d’identifier la cause des problèmes de performance et d’apporter des modifications pour optimiser les performances et réduire la taille du modèle.

Power BI Desktop offre divers outils et fonctionnalités vous permettant d’analyser et d’optimiser les performances de ses modèles sémantiques. Vous avez démarré le processus d’optimisation à l’aide de l’Analyseur de performances et d’autres outils pour examiner les performances des mesures, des relations et des visuels, puis avez apporté des améliorations en fonction des résultats de l’analyse. Ensuite, vous avez écrit des calculs moins complexes et plus efficaces à l’aide de variables. Vous avez ensuite examiné de plus près la distribution des colonnes et réduit la cardinalité de vos relations. À ce stade, le modèle sémantique était plus optimisé. Vous avez réfléchi à la façon dont la situation serait différente si votre organisation utilisait un modèle DirectQuery, puis vous avez identifié comment optimiser les performances à partir de Power BI Desktop et de la base de données source. Enfin, vous avez réduit considérablement la taille du modèle sémantique à l’aide d’agrégations.

Si Power BI Desktop ne vous permettait pas d’optimiser des modèles sémantiques inefficaces, vous devriez passer beaucoup de temps dans vos multiples sources de données pour y améliorer les données. En particulier, sans l’Analyseur de performances, vous n’auriez pas identifié les causes des problèmes de performance dans vos états et les goulots d’étranglement dans les requêtes à supprimer. Les utilisateurs peuvent s’en trouver frustrés et démotivés, au point éventuellement d’éviter d’utiliser les états.

L’état étant optimisé, les utilisateurs peuvent accéder plus rapidement aux données dont ils ont besoin ; ainsi, ils sont plus productifs et affichent une plus grande satisfaction au travail. La réduction que vous avez apportée à la taille de fichier du modèle soulage les ressources, procurant divers avantages à votre organisation. Vous avez correctement accompli la tâche qui vous a été confiée.