Utiliser ou consommer le datamart

1. Mode d’emploi des requêtes visuelles

Les requêtes visuelles sont un moyen rapide de mettre à disposition des concepteurs de datamart une visualisation des données et un export vers Excel des données brutes.

On peut également supprimer des colonnes ou des lignes dans la requête visuelle et faire des jointures ou fusions, sans toutefois pouvoir faire de transformations structurantes (comme des typages de colonnes par exemple).

Les requêtes visuelles ne sont pas visibles des concepteurs de rapports métier.

Le prérequis pour que cela fonctionne est de se loguer au nom d’une personne qui a au moins le droit d’écrire sur le datamart.

1. Mode opératoire

Si vous étiez déjà sur une requête visuelle, voici les instructions pour ajouter votre propre requête SQL au datamart :

Un bouton Run apparaît, avec une zone de code numérotée.

2. Partager une requête

Lorsque vous créez des requêtes, qu’elles soient SQL ou visuelles, elles vous sont propres. Pour partager une requête avec les autres utilisateurs, faites un glisser-déposer de la requête vers la zone Requêtes Partagées.

3. Liste des raccourcis de l’éditeur SQL

Voici la liste des raccourcis-clavier réellement opérationnels et leur signification dans l’ordre alphabétique de l’éditeur de requête SQL du datamart :

1. Mesurer la taille de la base du datamart

On sait que la limite de taille est de 100 Go. Voici une requête très utile pour mesurer la taille d’un datamart (réf. SQL 5.1) :

Sp_spaceused 

Voici le résultat qui donne la taille de base et l’espace temporaire non alloué :

2. Lister les tables et leurs dates

Voici un petit script (réf. SQL 1.2) qui récupère le nom de la base du datamart et la liste des tables (ces tables existent nativement et sont stockées dans Azure SQL sous la notion de vue) :

 -- Obtenir le nom de la base du datamart et la liste 
de ses tables et vues 
SELECT table_catalog [database], table_schema [schema],  
table_name [name], table_type [type] 
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES 
order by [schema] 

Voici le résultat qui apparaît en dessous. Le schéma model est celui qui contient les tables de datamart. La table database_firewall_rules est une table système interne.

Il est également possible d’aller dans Azure Data Studio et de se brancher sur le datamart pour voir le même résultat.

Voici un second script qui permet de tracer les dates d’évolution des tables du datamart (code réf. SQL 5.5).

-- Production d'un tableau des dates des tables et vues du datamart 
SELECT    name as nom,object_id as id, type_desc as type, 
create_date as Date_de_creation,modify_date as date_de_maj 
FROM    sys.views 

Voici le résultat dans le datamart, un clic droit permet de copier l’aperçu dans le presse-papiers de Windows :

Le bouton Télécharger le fichier Excel situé ci-dessous dans le volet d’aperçu des données permet de créer un fichier Excel dynamique, en français, avec une requête Power Query directement pontée sur le serveur Azure SQL du datamart, sous réserve que le port ne soit pas fermé.

Le bouton Explorer ces données est une nouveauté 2024. Il permet de générer une analyse de type matrice (tableau croisé) ou un visuel simple (histogramme, courbe, etc.) et de l’enregistrer sans devoir passer par Power BI pour élaborer un rapport.

L’exploration des données est destinée...

1. Requêter en Power Query Excel

Nous avons vu dans la section Exemples de requêtes SQL utiles - Lister les tables et leurs dates de ce chapitre qu’on peut exporter un fichier Excel dynamique. Nous pouvons également travailler depuis Excel 365 client lourd dit « client de bureau ».

Une fenêtre apparaît :

La chaîne de connexion est visible dans Plus d’options - Copier la chaîne de connexion. C’est ce qu’il vous faut en guise de nom de serveur.

1. Consommer les rapports en ligne

Le simple consommateur comme Jean ci-dessous, qui dispose de droit d’accès de type visionneuse de l’espace de travail et n’est pas administrateur du datamart mais simplement lecteur du datamart, voit les rapports existants rattachés au datamart dans la barre rapide Parcourir (à gauche) - Partagé avec moi.

Le simple consommateur en visionneuse voit le jeu de données (ou « modèle sémantique » du...

1. Se connecter en Live Connect

Se connecter (1) est l’option par défaut. Elle permet de se connecter en direct au datamart sans faire d’import en local sur votre PC. L’option (2) propose de se connecter au point de terminaison SQL du datamart, comme s’il s’agissait d’un serveur Azure SQL DB.

Le datamart 3d.Peche utilise une table ControleDesPeches (issue de la base SQL AlexisDb), la table Calendrier (issue également de la base AlexisDb), la table des départements (depuis le fichier departements.csv dans SharePoint) et la table de suivi des actions.

En bas de l’application Power BI Desktop, sous Page 1, vous pouvez lire en petit un texte Connecté dynamiquement au jeu de données Power BI : nom du datamart.

L’accès du Desktop à un datamart se fait ici à l’ouverture via une connexion directe dite Live...

1. DAX STUDIO

Assez déroutant au début, Dax Studio sert à évaluer des mesures et des champs dans leur contexte sans pour autant faire d’aller et retour entre le datamart et un rapport de test sur le datamart.

Il exige une syntaxe qu’il faut connaître et son générateur de requête Query Builder est assez sommaire, mais suffisant pour tester les mesures créées, sans s’ennuyer à développer la partie supplémentaire propre au Studio et qui permet d’afficher de premiers résultats pour tester vos formules DAX.

Pour plus de détail pour vous connecter, reportez-vous au chapitre Modéliser les données et créer les mesures, section Ergonomie DAX Studio.

Les options avancées sont utiles lorsque vous rencontrez des conditions spécifiques.

Par exemple, si vous avez un grand nombre de datamarts dans votre espace de travail, ou si vous êtes pressé, vous pouvez pointer directement sur un datamart au lieu d’utiliser la liste déroulante des datamarts dans l’éditeur DAX, le choix proposé par défaut.

Pour cela vous pouvez entrer en dur le nom du datamart dans Initial Catalog (ou bien choisir dans le catalogue des datamarts).

Autre exemple d’usage, vous voulez tester un rôle RLS créé dans votre datamart. 

EVALUATE TOPN (500, ’GlossaireSPOTransposé’) donne le résultat suivant :

Ci-dessous, le "role" a été défini à Nederland (il n’y a pas de liste de choix ici).

Le résultat de la même requête DAX Studio n’est plus affiché qu’avec une seule ligne suite au filtrage et le nom du rôle est affiché. Ce qui montre au passage la capacité du RLS des datamarts pour filtrer les tables en fonction de votre langue.

Enfin, étant donné que vous pouvez tester les mesures DAX, il peut être intéressant de mesurer...