L’article précédent (LIEN) nous as donné des pistes pour identifier quel rapport pouvait causer des problèmes de performances, dans cet article nous nous concentrerons sur les façons de l’optimiser.
Les problèmes de performances dans Power BI peuvent au mieux impacter leur utilisation par les utilisateurs avec des temps de chargement allongés, au pire couter très cher en demandant beaucoup de ressources de calcul. Dans cet article nous verrons comment identifier les causes de ce genre de problèmes afin d’être en mesure de prendre les décisions les plus efficaces.
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À travers un cas concret d’ingestion de fichier Excel et de représentation de ces données sous la forme de classements dynamiques, cet article présente fonctionnellement la majeure partie des outils de Fabric et des fonctionnalités clés de Power BI.
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Suite au dernier article où nous avons exploré Babelfish for PostgreSQL, nous allons cette fois-ci pencher sur Babelfish Compass, un outil essentiel qui simplifie la migration.
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