Les modèles sémantiques ne naissent pas tous égaux. Certains sont dédiés à être populaire, d’autres à mourir jeune. Les organisations ou travaillent plusieurs développeurs Power BI devraient considérer certifier leurs meilleurs modèles sémantiques afin d’améliorer le niveau global des développements.
Une certification donne confiance aux utilisateurs quant à la qualité des données qu'ils regardent. Elle donne aussi confiance au gestionnaire quant à la qualité des développements fait dans son équipe. Ces bénéfices demeurent cependant la pointe émergée de l’iceberg.
Le processus de certification est avant tout une opportunité d'identifier, de promouvoir, voir d'imposer les bonnes pratiques de développement. Que l'analyse d'un modèle sémantique mène ou non à sa certification, discuter de bonnes pratiques avec son développeur permettra d’apprendre et d’identifier des opportunités d'améliorations qui rehausseront le niveau de qualité général des développements.
Comment certifier un modèle sémantique
Dans un premier temps, les organisations mettant en place un programme de certification doivent identifier les bonnes pratiques qu’elles veulent promouvoir et les phraser en critères. Un certificateur les utilise par la suite pour analyser les modèles sémantiques existants et certifier les meilleurs.
On peut attribuer un score à chaque critère afin d’obtenir un score global et monitorer le progrès des développeurs, voire de l’organisation.
Mes deux cennes
Je vous partage la liste de critères de certification de modèle sémantique que j’utilise. Je vous invite à la complétez avec les spécificité et préférence de votre entreprise. Créer la liste en équipe est un exercice extrèment constructif qui permet de s'assurer l'adhésion et la raisonnabilité des critères. Vos commentaires et suggestion sont les bienvenus!
Organisation
Le propriétaire des données ou du processus désire la certification
Le modèle sémantique est monitoré, maintenu et amélioré avec le temps
Les fichiers .pbix sont sauvegardés dans un endroit sécuritaire qui historise les versions
Le modèle sémantique est testé avant sa mise en production
ex.: Pipeline de déploiement
Les tâches de création de rapports et de modèle sémantique sont séparées
Des groupes de sécurité gèrent les accès au modèle sémantique dans Power BI Service
La source des données est autoritaire
I.E. pas Excel
Développement
Le modèle sémantique est modélisé en étoile
Les colonnes et mesures ont des formats adéquats
Les tables, colonnes et mesures sont nommés avec des terminologie affaires plutôt que système
Les colonnes et données inutiles sont purgés
Les données sont rafraichies de manière adéquate et efficacement
Les tables, colonnes et mesures du modèle sémantique sont documentés
Une table de mesures et des dossiers aident à classer les données et mesures
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