0 - Général
- Club Utilisateurs Fabric📷
- Chaîne DataChouette📷
- Documentation dbgen📷
- Fabric Notes - Illustrations pour comprendre Fabric📷
- Newsletter du livre📷
1. Les auteurs
Avant-Propos
Chapitre 1
Chapitre 10
- Power BI Paginated reports in a Day📷
- Tutoriel Data Activator📷
- Migrer les rapports SSRS vers Power BI📷
Chapitre 11
Chapitre 12
- DataOps📷
- Format PBIR📷
- Format dacpac📷
- GraphQL📷
- Elements Fabric supportés dans l'intégration Git📷
- Tabular Editor 2 - Edition Open-Source📷
- Attribuer un espace de travailà un pipeline de déploiement📷
- Elements Fabric supportés par les pipelines de déploiement📷
- Règles de déploiement📷
- Fabric REST API📷
- BPA pour Power BI📷
- Utiliser Tabular Editor dans un pipeline CI/CD📷
Chapitre 13
- Patterns de déploiement de Fabric📷
- Modèle d'architecture Hub and Spoke📷
- Well architected framework for industries📷
- Modèles d'architectures par industries📷
- Architecture logique data mesh📷
- TPCH Tools - dbgen📷
Chapitre 14
- Microsoft Entra ID📷
- Liaisons privées - Prix📷
- Balises de service locales📷
- Créer un raccourci OneLake vers un compte de stockage avec accès à l’espace de travail approuvé📷
- Points de terminaison privés managés - Sources de données prises en charge📷
- Comment activer les réseaux virtuels managés pour un espace de travail Fabric📷
- Set-DataGatewayInstaller📷
- Gestion de la passerelle de données locale📷
- Azure Speed Test📷
- Dimensionnement de la passerelle de données locale📷
- pbigtwmonitor📷
- Réseau mondial Microsoft📷
- rt-gateway-log📷
- Customer Lockbox pour Microsoft Fabric📷
- Data Access Control Model in OneLake (Public Preview)📷
- Accéder à OneLake avec Python📷
- Services Azure prenant en charge les zones de disponibilité📷
- Instructions en PowerShell📷
- Apporter vos propres clés de chiffrement pour Power BI📷
- Fiabilité dans Microsoft Fabric - Régions prises en charge📷
- Microsoft Fabric Support📷
- Conseils sur la récupération d’urgence spécifiques à l’expérience📷
- Offres de conformité Microsoft Fabric📷
- Consommation de calcul et de stockage OneLake📷
- Rôles dans les espaces de travail dans Microsoft Fabric📷
- Identité de l’espace de travail📷
- Autorisations de modèle sémantique📷
- Fonctionnement du partage Lakehouse📷
- Partager vos données et gérer les autorisations📷
- Kusto roles📷
- Rôles et autorisations de science des données📷
- Applications - Créer et gérer plusieurs audiences📷
- Sauvegarder et restaurer des modèles sémantiques📷
- Microsoft Purview📷
- Implémenter la sécurité au niveau des lignes dans l'entrepôt de données Microsoft Fabric📷
- Restauration sur place dans le portail Fabric📷
- Kusto RLS📷
- Scénarios d’utilisation de Power BI📷
- Microsoft Fabric Support📷
- Recevez des notifications par e-mail pour les pannes ou les incidents du service📷
- Liste des opérations - Microsoft Fabric📷
- Get-PowerBIActivityEvent📷
- Documentation Semantic Link Labs📷
- Sécurisation des identités avec la Confiance Zéro📷
- Planification de l’implémentation de Power BI📷
- Utiliser le hub de surveillance📷
- Étiquettes de sensibilité dans Power BI📷
- Ajouter des URL Fabric à votre liste d’autorisation📷
- Ajouter des URL Power BI à votre liste d’autorisation📷
- Balises de service du réseau virtuel📷
- Liaisons privées - Autres considérations et limitations📷
- Chargeback📷
- À propos du partage sémantique sur place (préversion) power BI avec des utilisateurs invités dans des organisations externes📷
- https://portal.azure.com/📷
- Points de terminaison privés managés - Sources de données prises en charge📷
Chapitre 16
- Qu'est-ce que le Smoothing📷
- Qu'est-ce que le Throttling📷
- Azure automation gallery📷
- Fabric Capacity Reservation📷
Chapitre 17
Chapitre 2
- Créer un Tenant Microsoft 365📷
- Rejoindre le programme développeur📷
- Créer un Tenant bac-à-sable📷
- Fichiers de ventes au format CSV📷
- Microsoft Fabric📷
- Power BI📷
Chapitre 3
- Data Companies📷
- OneLake file explorer📷
- Synchroniser les mises à jour à partir de OneLake📷
- Apache Parquet📷
- Delta.IO📷
- Propriétés ACID📷
- Delta Time Travel📷
- Interopérabilité du format de table Delta Lake📷
- OneLake Shortcut - Limitations et considérations📷
- Fabric decision guide📷
- Schéma en étoile📷
- Sales.csv📷
- https://app.fabric.microsoft.com📷
- OneLake file explorer📷
- DMV📷
- Medallion Architecture📷
- Wide World Importers📷
- https://azuresynapsestorage.blob.core.windows.net/sampledata/📷
- Optimisation de la table Delta Lake et V-Order📷
- Azure Data Studio📷
- Intégrité référentielle supposée📷
- Schéma en flocon📷
- Lakehouse Item API📷
- Gérer les bibliothèques Apache Spark dans Microsoft Fabric📷
- Power BI Copilot📷
- Apache Spark dans Microsoft Fabric📷
- Bill Inmon📷
- Ralph Kimball📷
- Forme normale📷
- Data Lake📷
- Data Lakehouse📷
- Azure Data Lake Storage📷
Chapitre 4
- Medallion Architecture: What, Why and How📷
- How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh📷
- Implement data mesh in Fabric📷
- Organisation of a Data Lake in ADLS Gen2📷
Chapitre 5
- Data Staging in Microsoft Fabric Dataflows Gen2📷
- Dataflow Generation 1 vs Dataflow Generation 2📷
- Airflow📷
- ETL / ELT📷
Chapitre 6
- La hiérarchie des besoins de l'IA📷
- Guide de décision Microsoft Fabric : activité de copie, flux de données ou Spark📷
- Indicateurs de Query Folding📷
- Référence du langage Power M📷
- Planification avancée des data pipelines📷
- Documentation de l'API Fabric📷
- PySpark pour Fabric📷
Chapitre 7
- Format de fichier Apache Parquet📷
- Mode de concurrence dans Delta Lake📷
- Transactions dans le Data Warehouse📷
- Comparaison entre Lakehouse et Warehouse📷
- Annonce de la fonctionnalité bases en miroir et support de nouvelles sources à venir📷
- Limitations des bases de données mises en miroir📷
- Azure Synapse Link utilisé par la mise en miroire de Azure SQL Database dans Fabric📷
- sys.dm_change_feed_log_scan_sessions📷
- Format de fichier Apache Iceberg📷
- Limitations des tables dans le Data Warehouse📷
- T-SQL dans Microsoft Fabric📷
- Feuille de route et fonctionnalités à venir dans Fabric📷
- Sécurité au niveau colonne dans le Data Warehouse📷
- Sécurité au niveau ligne dans le Data Warehouse📷
- Masquage dynamique des données dans le Data Warehouse📷
- Explication du mode de concurrence optimiste📷
Chapitre 9
- REST API Execute Query📷
- Table Date📷
- DAX INFO📷
- v📷
- Bonnes pratiques pour optimiser Questions et réponses dans Power BI📷
- Regional Sales Sample.pbix📷
- Calculation Groups📷
- Semantic Link Labs📷
- Azure Speed Test📷
- Disponibilité dans les régions📷
- Dimension à évolution lente📷
- Actualisation améliorée avec l’API REST Power BI📷
- Connectivité de modèle sémantique avec le point de terminaison XMLA📷
- Actualisation incrémentielle avancée📷
- Direct Query Partition📷
- Power BI Semantic Model Scale Out📷
- Évaluer votre charge de capacité📷
- Utilisation d’Azure Log Analytics dans Power BI📷
- Power BI Log Analytics Template Reports📷
- Automatic aggregations📷
- FrameTablesBasedOnFallbackReason.py📷
- Regional Sales Sample.pbix📷
- DAX Patterns📷
- BPARules.json📷
- Model Optimization.ipynb📷
- Monitoring the quality of Power BI Semantics Models over time📷
- DataOps avec Power BI📷
- Power BI Project (PBIP)📷
- Sauvegarde et restauration de modèles sémantiques📷
- Intégration OneLake pour les modèles sémantiques📷
- Semantic Link📷
- Power BI REST API Datasets📷
- DAX Formatter📷
- DAX Studio📷
- Optimizing Callbacks📷
- xmSQL📷
- ALM Toolkit📷
- Tabular Editor 2📷
- Tabular Editor 3📷
- Outils externes dans Power BI Desktop📷
- Power BI Copilot introduction📷
- Mettre à jour votre modèle de données pour qu’il fonctionne correctement avec Copilot📷
- DAX Studio📷
- Semantic Link Labs📷
- Lakehouse Table Maintenance📷
- Direct Lake Migration📷
- Relations actives et inactives📷