Power BI : Extraction de données depuis un modèle de données CDF

Connectez un modèle de données Cognite Data Fusion (CDF) comme source de données et utilisez Power BI pour interroger, transformer et visualiser les données CDF.

infos

Avant de pouvoir vous connecter avec votre ID d’organisation et extraire des données depuis CDF, un administrateur doit procéder à l’enregistrement et accepter que votre organisation utilise Microsoft Power Query for Excel.

Pour accéder aux données dans un modèle de données, vous devez disposer des capacités suivantes au niveau d’un projet ou d’un espace : dataModelsAcl:read, dataModelInstancesAcl:read.

Voir Configuration de l’accès aux modèles de données.

Pour accéder aux métadonnées des éléments essentiels de CDF, tels que les séries temporelles ou les fichiers, vous devez avoir accès à l’élément au niveau d’un projet ou d’un jeu de données. Voir Affectation de capacités.

Connexion du Power BI connector à un modèle de données

1. Avant de commencer : Pour établir une connexion à un modèle de données à l’aide du Cognite Power BI connector, vous devez connaître le nom et la version du modèle de données et le projet CDF dans lequel il est utilisé. Pour trouver ces informations :

   1. Accédez à fusion.cognite.com, connectez-vous au projet CDF, puis accédez à Explorer > Modéliser vos données.

   2. Sélectionnez le modèle de données, puis cliquez sur le bouton Power BI.

   3. Dans la boîte de dialogue, copiez et notez le nom du projet et l’environnement CDF.

      

2. Ouvrez Power BI Desktop et connectez-vous avec le compte de votre organisation.

3. Sous l’onglet Accueil du ruban, sélectionnez Obtenir des données, puis Plus. Ensuite, dans la boîte de dialogue Obtenir des données, sélectionnez Autre et le Cognite Data Fusion connector.

   

4. Saisissez les informations que vous avez notées au sujet du modèle de données et du projet CDF dans les champs Nom du projet et CDF : Environnement.

   **Facultatif **: Pour vous connecter avec un ID d’abonné Microsoft Entra ID (anciennement Azure Active Directory) spécifique, ajoutez le paramètre tenantid={tenantId} à l’URI du nom de projet sous le format suivant :

   {projectName}/models/spaces/{space}/datamodels/{datamodel}/versions/{version}?tenantid={tenantId}

   • Où {tenantId} correspond au GUID de l’abonné Microsoft Entra ID que vous souhaitez utiliser, par exemple, d1ce9074-3079-488a-9a2d-f0522babd7a9.

   Pour trouver l’ID d’abonné Microsoft Entra ID, contactez votre administrateur ou suivez les étapes décrites dans cet article.

5. Dans la boîte de dialogue Authentification, sélectionnez Compte de l’organisation, puis Se connecter avec votre ID d’organisation.

   

6. Le Power BI connector récapitule l’ensemble des types pour le modèle de données sélectionné.

   Chaque Type dans le modèle de données s’affiche sous forme de tableau dans Power BI et chaque Instance du type correspond à une rangée.

7. Sélectionnez un tableau (type), puis choisissez Transformer les données.

   attention

   Le tableau peut contenir un grand nombre d’entrées. Ne sélectionnez pas Charger si vous ne souhaitez pas charger toutes les entrées.

   

8. Vous pouvez maintenant transformer les données avec Power Query Editor.

   Pour limiter la quantité de données, vous pouvez par exemple sélectionner Conserver les lignes > Conserver les lignes du haut, et spécifier le nombre de lignes à conserver.

   

   Pour charger les valeurs obtenues dans Power BI, sélectionnez Fermer et appliquer.

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Power BI permet de développer un élément associé afin d’aplatir les éléments du tableau. Cela peut avoir des effets négatifs importants sur les performances et nous recommandons donc de ne pas utiliser cette fonctionnalité.

Filtrage des éléments dans les modèles de données

Le filtrage est essentiel pour créer des jeux de données exploitables dans Power BI. Nous vous recommandons d’appliquer le filtrage dans Power Query au lieu de le faire dans le rapport/tableau de bord Power BI. Cela permet d’améliorer les performances et de travailler plus facilement avec des jeux de données réutilisables.

Le Power BI Connector pousse les filtres vers CDF via le service Cognite OData. CDF procède au filtrage et retourne seulement les lignes correspondantes à Power BI. Voir aussi Filtrage des données CDF dans Power BI.

Filtres de modélisation des données

Type	Repousser
Propriété du modèle	Oui, sauf EndsWith et Contains
Métadonnées des séries temporelles	Non
Points de données et de chaîne	timestamp seulement
Métadonnées des fichiers	Non

Power Query exécute les opérations de filtrage de chaîne EndsWith et Contains en mémoire.

Les JSONObjects sont présentés sous forme de valeurs de texte dans Power BI.

Utilisation des séries temporelles et des points de données

La modélisation des données permet d’extraire des Timeseries à partir de modèles de données. Pour obtenir des points de données pour une série temporelle spécifique, vous pouvez accéder à string- ou dataPoints. Pour obtenir des points de données à partir d’une plage de temps, filtrez le point de données en fonction d’une valeur d’horodatage. CDF ne permet pas de filtrer les séries temporelles en fonction de leurs valeurs.

Les séries temporelles peuvent contenir des données hautement granulaires. Pour améliorer les performances et limiter la quantité de données chargées, vous pouvez utiliser la fonction CDF dataPoint Aggregate, similaire à la fonction Obtenir des agrégats pour une seule série temporelle.

Power BI convertit automatiquement une valeur d’horodatage Unix Epoch en valeur UTC DateTime.

Pour créer une visualisation présentant les deux derniers jours de données d’une série temporelle, nous vous recommandons d’utiliser la fonction aggregate pour la Time Series. Avec Power Query, vous pouvez spécifier des valeurs dynamiques mises à jour à chaque actualisation du jeu de données. Par exemple, la fonction DateTimeZone.UtcNow() de Power Query retourne toujours la date et l’heure actuelles au format de fuseau horaire UTC. En la combinant avec des fonctions Date.AddX telles que Date.AddDays, vous pouvez créer une plage dynamique poussée vers CDF en tant que fonction d’appel d’agrégat, ce qui aura pour effet d’actualiser plus rapidement les données.

Si vous avez recours à des dates pour le filtrage des paramètres de fonction, utilisez le type DateTimeZone de PowerQuery.

En savoir plus :

• Obtention d’agrégats pour une seule série temporelle
• Power QueryFonctions Date
• Power QueryFonctions DateTimeZone

Changement de l’utilisateur connecté

Après vous être connecté, Power BI stocke vos identifiants de connexion pour la source de données. Pour qu’un autre utilisateur accède au modèle de données, vous pouvez supprimer les identifiants de connexion stockés pour la source de données :

1. Dans Power BI Desktop, choisissez Fichier > Options et paramètres > Paramètres de la source de données.
2. Modifiez ou supprimez les identifiants de connexion pour vos sources de données.