MÉTHODE DATA • TERRAIN • PRODUCTION

Du prototype au produit data qui tient en production.

Power BI, SQL, Microsoft Fabric et GenAI réunis dans une méthode concrète pour concevoir, auditer et exploiter des solutions data fiables — avec le regard d’un Tech Lead.

Découvrir le bundle ↗Checklist gratuite ↓

135contrôles
traçables

4piliers
complémentaires

100%orienté
production

CAPACITY UTILIZATION64.2%− 8.4% vs peak

QUERY P953.8starget < 5s

MODEL HEALTHGood12 checks passed

Compute activityLast 24 hours • CU

Interactive Background

00:0006:0012:0018:00NOW

Interactive operations42%

DAX queries • visuals • XMLA

Background operations58%

Refresh • processing • pipelines

✓

Capacity stabilizedHeavy refresh moved outside peak hours

just now

L’EXPÉRIENCE DERRIÈRE LA MÉTHODE

La data ne s’apprend pas seulement dans la documentation.

Elle se comprend dans les projets, les incidents, les audits — et au contact de celles et ceux qui la construisent.

formations dispensées

Power BI, SQL, data engineering et GenAI — du niveau opérationnel aux problématiques de production.

Sessions cumulées↗

DABIDETL+1K

personnes formées

Développeurs, analysts, métiers, consultants et référents data.

ParisNiceValbonneToulouseAmsterdamAllemagne

France + EuropeUne méthode éprouvée sur plusieurs terrains.

CAS RÉEL • ANONYMISÉ

4 heures de refresh.
Et le DAX n’était pas le problème.

Le rapport avait été construit vite pour répondre à un besoin métier urgent. Il fonctionnait — jusqu’au moment où il a fallu l’exploiter à l’échelle.

SignalUne énorme background operation visible dans Fabric Capacity Metrics.

InvestigationMultiples sources SQL et SharePoint, many-to-many et transformations Power Query lourdes.

DécisionRepenser le grain, activer les relations utiles et pousser les transformations à la source.

Refresh investigation

INC-0248

Refresh duration04:02:17

CRITICAL

SQL

12 tablesmultiple queries

SharePointfiles + lists

TRANSFORM

Power Query

Non-folding steps detected

PROCESS

Semantic modelMany-to-many paths

92%

Background CU spike detectedRefresh workload dominates the capacity window.

→

La bonne question n’était pas « quelle mesure optimiser ? » mais « pourquoi fait-on ce travail dans Power BI ? »

UNE LECTURE DE TECH LEAD

Voir tout le système.
Pas seulement le rapport.

01Modélisation●

FACT_SALESOrderKeyDateKeyAmount

DIM_DATEDateKeyCalendar

DIM_PRODUCTProductKeyCategory

DIM_CUSTOMERCustomerKeySegment

Grain explicite, modèle en étoile et relations actives par défaut. USERELATIONSHIP reste un outil ciblé, pas une architecture.

02SQL & source-first●

WITH clean_sales AS (
  SELECT
    order_id,
    customer_id,
    SUM(amount) revenue
  FROM source.sales
  GROUP BY 1, 2
)

Transformation exécutée à la source

03Incident management●

404

The key didn't match any rowsSchema • navigation • source

OPS

SpooledOperationMissingService • retry • escalation

M:M

Ambiguous filter pathModel • grain • relationships

04Performance●

Before8.4s

Target< 3s

DAX StudioVertiPaq AnalyzerPerformance Analyzer

NOUVEAU • DPR DATA COPILOT

L’IA propose.
La data et les tests prouvent.

Pas une liste de prompts génériques. Une méthode pour donner le bon contexte à un LLM, produire une première version utile et décider avec des preuves.

prompts opératoiresSQL, DAX, Power Query, Fabric, documentation et incidents.

contrôles de productionExactitude, grain, performance, sécurité et traçabilité.

MCP

bonus avancéLecture seule d’abord, écriture hors production avec diff et validation.

DATA COPILOT WORKFLOWHUMAN IN THE LOOP

01PROMPTbesoin observable

02CONTEXTschéma • grain • règles

03GENERATESQL • DAX • docs

04TESTtotaux • coût • RLS

CADRE / REQUESTgrounded

CONTEXTE  BigQuery → Power BI
ACTIFS    schéma + plan + volumes
DEMANDE   réduire le coût sans changer le grain
RÈGLES    no SELECT * • no mutation
EVALUATION totaux + unicité + bytes scanned

Grain preserved

Totals reconciled

Cost measured

DECISION

Accepté avec preuvesLe copilote accélère la proposition. Le Tech Lead garde la responsabilité.

LE BUNDLE DATA EXPERT

Quatre modules.
Une seule logique de production.

Comprendre, contrôler, décider et agir — de la source SQL jusqu’à l’exploitation Fabric et l’usage maîtrisé de la GenAI.

01 / POWER BI39 €

Power BI Production Ready

Cadrage, modèle en étoile, DAX, VertiPaq, refresh, RLS, UX et déploiement : la méthode pour passer du rapport fonctionnel au produit fiable.

DAX StudioVertiPaqRLS

31 contrôlesAcheter — 39 € ↗

02 / SQL & DATA39 €

SQL & Analytics Engineering

Bonnes pratiques SQL, anti-patterns, transformations à la source, qualité, incrémental et performance pour des traitements lisibles et rejouables.

SQLBigQueryQuality

32 contrôlesAcheter — 39 € ↗

03 / OPERATIONS39 €

Power BI & Fabric Operations

Capacity Metrics avancé, background et interactive operations, gateway, refresh, erreurs fréquentes, incidents, documentation et rollback.

FabricFCMRunbook

36 contrôlesAcheter — 39 € ↗

04 / GENAI & MCP49 €

DPR Data Copilot

Une méthode GenAI orientée data pour cadrer, générer et valider du SQL, du DAX, des modèles AI-ready et des investigations Fabric — avec MCP en bonus avancé.

40 promptsAI-readyMCP

36 contrôlesAcheter — 49 € ↗

Power BI & Fabric

Tech Lead mindset

À PROPOS

Je transforme les problèmes rencontrés en production en méthodes réutilisables.

Sami Heddid, Tech Lead Power BI & Microsoft Fabric. J’interviens sur la conception de modèles sémantiques, la gouvernance, les audits de performance, l’analyse de capacité et le support BI en environnement d’entreprise.

DPR rassemble ce qui manque souvent entre la documentation technique et la réalité du terrain : les décisions, les preuves, les contrôles et les réflexes d’exploitation.

Découvrir mon parcours sur LinkedIn ↗

DATA PRODUCTION READY

Votre prochain incident coûtera plus cher que votre méthode.

Le bundle complet pour auditer, fiabiliser et exploiter vos produits data avec une vision transverse Power BI, SQL, Fabric et GenAI.

✓ 4 guides experts PDF + Word✓ 4 checklists opérationnelles✓ 5 outils Excel modifiables✓ Dossier de mise en production✓ Audit transverse de 135 contrôles✓ 40 prompts Data Copilot testables

FAQ

Avant de passer en production.

01Est-ce une formation vidéo ?+

Non. DPR est une bibliothèque opérationnelle : guides, checklists et outils Excel à utiliser pendant un projet, un audit ou un incident.

02À qui s’adresse le bundle ?+

Aux développeurs Power BI, data analysts, consultants, analytics engineers et tech leads qui veulent industrialiser leurs produits data.

03Les 135 contrôles sont-ils arbitraires ?+

Non. Le total correspond exactement aux quatre checklists publiées : 31 contrôles Power BI, 32 SQL, 36 Operations et 36 Data Copilot. Chaque contrôle est explicite et traçable.

04Le contenu va-t-il au-delà de la dataviz ?+

Oui. SQL, qualité, modélisation, performance, gouvernance, exploitation Fabric, GenAI appliquée à la data et gestion d’incidents font partie du cœur de la méthode.

05Est-ce un pack de prompts ChatGPT ?+

Non. Data Copilot fournit une méthode de cadrage, des contrôles, des tests et des workflows de validation. Les 40 prompts sont des accélérateurs, jamais une source de vérité.