Quand plusieurs rapports ont besoin des mêmes données préparées (calendrier, référentiel clients, table de produits nettoyée), chaque fichier Power BI Desktop répète les mêmes requêtes Power Query et interroge la source à chaque actualisation. Un Dataflow Gen2 déplace cette préparation dans le cloud : les transformations sont écrites une seule fois, la source n'est interrogée qu'une fois par le flux, et plusieurs modèles sémantiques réutilisent le résultat.

Un dataflow est un outil cloud de préparation et de transformation de données sans code, fondé sur Power Query (Power Query Online). Dataflow Gen2 est la version de Microsoft Fabric ; il coexiste avec le dataflow d'origine de Power BI, désormais appelé Gen1. Chaque requête d'un Dataflow Gen2 peut écrire son résultat dans une destination de données.

Depuis avril 2026, tout nouveau Dataflow Gen2 est créé avec la prise en charge de l'intégration Git et du déploiement (CI/CD).

Un Dataflow Gen2 s'insère entre les sources et les modèles sémantiques. Deux façons de le consommer coexistent : lire directement le dataflow avec le connecteur Flux de données de Power BI Desktop, ou envoyer le résultat dans un lakehouse ou un entrepôt, puis construire le modèle sémantique sur cette destination (en Import, en DirectQuery ou en Direct Lake).

1. Dans le portail Fabric, ouvrez votre espace de travail, cliquez sur Nouvel élément, puis sur Dataflow Gen2.

[Capture : espace de travail Fabric, volet Nouvel élément avec la vignette Dataflow Gen2 mise en évidence]

2. Dans l'éditeur, cliquez sur Obtenir des données > Plus, choisissez OData et saisissez https://services.odata.org/v4/northwind/northwind.svc/. Cochez les tables Orders et Customers, puis cliquez sur Créer.

3. Transformez les données comme dans Power Query Desktop : par exemple, regroupez les commandes par CustomerID avec Regrouper par et l'opération Compter les lignes, puis fusionnez le résultat avec la table des clients.

[Capture : éditeur Dataflow Gen2 en vue diagramme, avec les requêtes Orders, Customers et la requête fusionnée]

4. Dans le volet Paramètres de la requête, cliquez sur Choisir la destination des données, sélectionnez un lakehouse et une table, puis choisissez Ajouter ou Remplacer. Cette étape est facultative.

[Capture : boîte de dialogue de choix de la destination des données avec un lakehouse sélectionné et l'option Remplacer]

5. Cliquez sur Publier. De retour dans l'espace de travail, attendez la fin de la première actualisation.

6. Dans l'espace de travail, cliquez sur l'icône Planifier l'actualisation, activez l'actualisation planifiée, ajoutez un horaire, puis cliquez sur Appliquer.

[Capture : paramètres d'actualisation planifiée d'un Dataflow Gen2, fréquence quotidienne et un horaire défini]

1. Obtenir des données > Flux de données, puis connectez-vous avec votre compte professionnel.

2. Dans le Navigateur, développez l'espace de travail et le dataflow, cochez les tables, puis cliquez sur Charger ou Transformer les données.

Le tutoriel Microsoft « Créer votre premier dataflow » suit exactement ce scénario : à partir du service OData Northwind, il produit une table Clients classés (nombre de commandes par client, avec un rang) et l'envoie dans un lakehouse.

Reproduisez le tutoriel « Créer votre premier Dataflow Gen2 » dans l'espace de travail de formation, puis connectez-vous à la table produite depuis Power BI Desktop. [À confirmer par le formateur : disponibilité d'un espace de travail Fabric pour les stagiaires.]