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Power BI: Comment configurer l’actualisation incrémentielle (Incremental Refresh)

Publié le : 30 juin 2020

Depuis février 2020, l’option d’actualisation incrémentielle (Incremental Refresh) est disponible pour tous (elle était auparavant disponible seulement pour les utilisateurs de la version Premium). L’actualisation incrémentielle, permet lors de l’actualisation, non pas d’actualiser l’ensemble de nos données historiques, mais seulement les nouvelles données, par exemple des 5 derniers jours. Il est possible également de détecter les éléments nouveaux ou modifiés depuis la dernière actualisation. Ceci permet entre autres de se connecter à une large volumétrie de données et permet une actualisation plus rapide et efficace. On diminuera également la consommation de nos ressources systèmes étant donné qu’il y a moins de données à actualiser. Il faudra configurer l’actualisation incrémentielle dans Power BI Desktop, mais ce sera sur le Service de Power BI que le tout pourra être appliqué. Cet article vous explique comment procéder.

 

Préparation des paramètres dans Power Query

Il faut tout d’abord préparer 2 paramètres dans Power Query. Ces 2 paramètres doivent être nommés exactement comme suit: RangeStart et RangeEnd. Attention, c’est sensible à la casse.

 

Il faudra ensuite utiliser ces 2 paramètres pour apposer un filtre personnalisé sur notre colonne de dates de nos données.

 

Veuillez noter ici que le signe égal doit être appliqué seulement à un des 2 paramètres pour éviter qu’une ligne de données puissent satisfaire aux deux conditions et se trouve doublée dans le modèle. Donc ne pas utiliser >= RangeStart et <= RangeEnd. Ensuite, on pourra Fermer et Appliquer le tout.

 

Activation de l’option « Actualisation incrémentielle » dans Power BI

Une fois dans l’interface principale de Power BI Desktop, il faut cliquer sur la table en question avec le bouton droit de votre souris, dans le panneau des champs, puis sélectionner Actualisation incrémentielle.

 

Il faudra alors spécifier certains critères (voir l’illustration des 5 critères sur l’image qui suit):

  1. Choisir la table à laquelle l’actualisation incrémentielle sera affectée, dans notre cas, c’est la table Ventes_Internet. Puis activer l’actualisation incrémentielle en cliquant sur le bouton à bascule. Advenant que les 2 paramètres mentionnés plus haut ne sont pas configurés comme il se doit, il vous sera impossible d’activer cette option.
  2. Indiquer la période que vous souhaitez comme historique de départ. 

  3. Indiquer la période que vous souhaitez pour l’actualisation (l’incrémental). 

  4. Vous pouvez également aller plus loin en utilisant l’option Détecter les changements de données. Pour ce faire, il faudra que vos données sources contiennent une colonne de date/heure qui identifie les données qui ont été modifiées. On retrouvera ce type de colonne pour des besoins d’audit par exemple. Dans notre exemple, nous avons utilisé la colonne LastUpdateDate. Le comportement sera le suivant: les 5 derniers jours pour lesquels la colonne LastUpdateDate aura changé seront actualisés. Cette colonne doit être différente de la colonne filtrée par nos 2 paramètres.

  5. Cocher l’option Actualiser uniquement les éléments complets jours vous permet de spécifier si vous désirez seulement actualiser des journées complètes, c’est à dire que si votre actualisation est prévue à 6 am, est-ce que vous désirez actualiser les 6 heures de la journée actuelle ou bien si vous voulez omettre ces 6 heures et terminer la mise à jour au jour précédent.

Bien entendu, la première mise à jour sur le service, risque de prendre un certain laps de temps étant donné que les données historiques seront chargées. Par contre, par la suite les actualisations prendront une fraction du temps. Voici en gros ce qui ce passe lors de l’actualisation: si par exemple l’actualisation se fait à tous les jours et que les critères d’actualisation incrémentielle sont ceux indiqués dans l’image ci-dessus, il y aura:

  • l’ajout des données de la dernière journée;
  • l’actualisation des 5 derniers jours;
  • la suppression des données de l’année calendrier qui précède les 5 dernières années.

Il ne vous restera plus qu’à planifier votre actualisation dans le Service (actualisation planifiée) comme à l’habitude.

 

Limitations

  • La source de données doit supporter le Query Folding, c’est en général le cas pour les sources qui proviennent d’une bases de données relationnelles.
  • Cette option n’est pas disponible pour les modèles en connexion active.
  • Une fois l’actualisation incrémentielle programmée sur le service, il ne sera plus possible de télécharger le fichier PBIX à partir du Service pour l’ouvrir dans Power BI Desktop.

 


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kim

Kim Leblanc détient un BAA en Gestion de l’information et des systèmes de l’Université de Sherbrooke. Elle cumule 20 ans d’expérience dans la préparation de rapports et l’automatisation de leur mise à jour éliminant les tâches récurrentes sans valeur ajoutée. Elle est aujourd’hui consultante en intelligence d’affaires et propriétaire de Logika intelligence d'affaires (www.logikaintelligence.com). Elle élabore différents rapports sous Excel et Power BI ainsi que des bases données sous Access pour aider à la prise de décisions et à la gestion de projets. Elle est également formatrice et collaboratrice pour Le CFO Masqué.

  • réponse David ,

    Fonctionne aussi pour les versions on premise ou cette fonction est exclusivement réservée au cloud?

    • réponse kim ,

      Cette fonction peut être utilisée dans les 2 cas.

      Laisser un commentaire