Quest-ce que LuckyTemplates DirectQuery ? Le guide ultime

Si vous êtes un passionné de données ou quelqu'un qui travaille avec de grands ensembles de données, vous savez probablement à quel point il est crucial d'avoir accès à des rapports en temps réel, et c'est là que LuckyTemplates DirectQuery entre en scène ! 

LuckyTemplates DirectQuery est une fonctionnalité qui vous permet de gérer de grands ensembles de données sans pré-agrégation, vous permettant d'accéder à la source de données sous-jacente en direct tout en garantissant des résultats à jour et en évitant d'avoir à précharger un modèle de données Power BI  .

Ce guide vous plongera dans le monde de LuckyTemplates DirectQuery, expliquant tout ce que vous devez savoir sur cette fonctionnalité qui change la donne, y compris ses avantages et comment l'utiliser. 

Que vous soyez un passionné de données, un analyste commercial ou un décideur, ce guide vous donnera une compréhension complète de LuckyTemplates DirectQuery et comment exploiter sa puissance pour gérer de grands ensembles de données et fournir des rapports en temps réel. 

Donc, si vous voulez libérer tout le potentiel de LuckyTemplates DirectQuery, continuez à lire !

Table des matières

• Principes de base de LuckyTemplates DirectQuery
  • Modes de connectivité DirectQuery
• Sources de données prises en charge dans LuckyTemplates DirectQuery
  • Compatibilité des sources de données
• 7 avantages de LuckyTemplates DirectQuery
• Les 5 principales limites de LuckyTemplates DirectQuery
• Installation et configuration de DirectQuery
  • 3 étapes pour se connecter aux sources de données dans DirectQuery
  • Comment gérer les informations d'identification et l'authentification dans DirectQuery
  • Comment utiliser la passerelle de données dans DirectQuery
• Modélisation et analyse des données avec LuckyTemplates DirectQuery
  • 1. Établir des relations avec DirectQuery
  • 2. Transformations de données avec DirectQuery
  • 3. Utilisation de DirectQuery pour les calculs
• Considérations sur les performances et meilleures pratiques pour DirectQuery
  • 1. Actualisation des données et planification
  • 2. Pré-agrégation et optimisations
  • 3. Recommandations pour de meilleures performances
• Fonctionnalités avancées et cas d'utilisation de DirectQuery
  • 1. Sources cloud et sur site
  • 2. Sources multidimensionnelles
  • 3. Fonctionnalités d'entreprise
• Dernières pensées

Principes de base de LuckyTemplates DirectQuery

Dans cette section, nous aborderons les bases de LuckyTemplates DirectQuery, y compris les différents types de modes DirectQuery et les sources de données prises en charge. 

Dans LuckyTemplates, vous pouvez choisir entre deux principaux modes de connectivité des données : DirectQuery et le mode d'importation .

Voici une brève comparaison pour vous aider à comprendre leurs différences :

• DirectQuery : ce mode permet la récupération de données en temps réel à partir de la source de données, et les données ne sont jamais stockées ou mises en cache dans LuckyTemplates. Au lieu de cela, LuckyTemplates envoie des requêtes à la source et affiche directement les résultats.

• Mode d'importation : dans ce mode, LuckyTemplates importe les données de la source et crée un instantané en mémoire des données. Cet instantané est utilisé pour créer des rapports et toutes les requêtes sont exécutées sur ces données en mémoire. Il peut accélérer les performances des rapports, mais n'est peut-être pas idéal pour gérer de grands ensembles de données ou pour exiger des données en temps réel.

  

Modes de connectivité DirectQuery

Pour exploiter correctement DirectQuery dans LuckyTemplates, vous devez comprendre ses modes de connectivité. Il existe deux principaux modes de connectivité pour DirectQuery :

1. DirectQuery source unique : dans ce mode, LuckyTemplates se connecte à une seule source de données à l'aide du mécanisme DirectQuery. Vous pouvez travailler avec des données en temps réel sans avoir à les importer dans LuckyTemplates. Il prend en charge une gamme de sources de données, y compris des bases de données relationnelles et des services de données cloud.

   Certaines des sources de données prises en charge pour DirectQuery à source unique incluent SQL Server, Azure SQL Database, Oracle Database et SAP HANA.

2. Mode composite : ce mode vous permet d'utiliser à la fois les modes DirectQuery et Import dans le même rapport LuckyTemplates . Vous pouvez vous connecter à plusieurs sources de données et importer des données tout en vous connectant à d'autres sources de données directement à l'aide de DirectQuery. Dans ce mode, les utilisateurs peuvent également utiliser Power Query pour mettre en forme et transformer les données avant de les charger dans LuckyTemplates.

La création d'un rapport DirectQuery nécessite la connaissance de DAX , un langage de formule utilisé dans LuckyTemplates pour créer des calculs et des mesures personnalisés. Lors de l'utilisation de DirectQuery, les requêtes DAX sont envoyées à la source de données et les résultats sont affichés dans le rapport.

Veuillez noter que toutes les fonctions DAX ne sont pas compatibles avec DirectQuery et que certaines fonctionnalités peuvent ne pas être disponibles en mode DirectQuery.

Chaque mode de connectivité des données a également ses avantages et ses inconvénients. Par conséquent, évaluez votre cas d'utilisation spécifique, vos exigences en matière de données et vos attentes en matière de performances lorsque vous choisissez entre le mode DirectQuery et le mode d'importation dans LuckyTemplates.

Si vous souhaitez en savoir plus sur DirectQuery, vous pouvez consulter notre article sur les fonctionnalités de Power Query .

Maintenant que nous avons couvert les bases de DirectQuery, examinons quelques sources de données prises en charge.

Sources de données prises en charge dans LuckyTemplates DirectQuery

Cette section vous donnera une compréhension claire des différentes sources de données que vous pouvez utiliser avec LuckyTemplates DirectQuery, afin que vous puissiez prendre des décisions éclairées et optimiser vos capacités de création de rapports.

Compatibilité des sources de données

LuckyTemplates DirectQuery est conçu pour fonctionner de manière transparente avec diverses sources de données. Voici une liste de quelques exemples de sources de données compatibles avec DirectQuery :

• Base de données SQL Server

• Entrepôt commercial SAP

• Base de données SQL Azure

• SAP HANA

• Flocon de neige

• Azure Synapse Analytique

• Redshift d'Amazon

• Azure HDInsight Spark

• Google BigQuery

• IBM Netezza

• Impala

• Base de données Teradata

• Vertica

DirectQuery n'est peut-être pas la meilleure solution pour toutes les sources de données. Par conséquent, tenez compte des implications en termes de performances et des capacités de votre source de données respective lors de l'utilisation de DirectQuery.

Nous allons maintenant explorer les avantages et les limites de LuckyTemplates DirectQuery.

7 avantages de LuckyTemplates DirectQuery

Dans cette section, nous allons explorer les avantages de l'utilisation de DirectQuery dans vos rapports LuckyTemplates, notamment l'amélioration des performances, de l'évolutivité et de la sécurité.

1. Rapports en temps réel : avec DirectQuery, vous pouvez accéder à la source de données sous-jacente en direct, garantissant des résultats à jour sans avoir à précharger les données dans votre modèle LuckyTemplates. Ceci est idéal pour les scénarios où vos données changent constamment et vous avez besoin de rapports en temps réel.

2. Gestion de grands ensembles de données : DirectQuery vous permet de travailler avec de grands ensembles de données sans pré-agrégation, ce qui vous permet de gérer d'énormes volumes de données tout en obtenant des résultats précis sans affecter les performances des rapports.

3. Conformité à la souveraineté des données : dans les situations où les réglementations sur la souveraineté des données entrent en jeu, DirectQuery peut être très bénéfique. Étant donné que les données ne sont jamais mises en cache dans LuckyTemplates, vous pouvez vous assurer que vous utilisez toujours les données les plus à jour sans enfreindre les lois sur la souveraineté des données.

4. Sécurité renforcée : DirectQuery offre une couche de sécurité supplémentaire puisque toutes les règles de sécurité définies par la source s'appliquent directement. Cela garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données, ce qui minimise le risque d'accès non autorisé aux données.

5. Mises à jour en temps quasi réel : DirectQuery vous permet d'obtenir des mises à jour en temps quasi réel de votre source de données, éliminant ainsi le besoin d'attendre des actualisations programmées ou des mises à jour manuelles.

6. Utilisation réduite de la mémoire : étant donné que les données ne sont pas importées dans LuckyTemplates, DirectQuery réduit l'utilisation de la mémoire, ce qui vous permet de travailler avec de grands ensembles de données sans rencontrer de problèmes liés à la mémoire.

7. Approche hybride : Dans les scénarios où une approche hybride combinant In-Memory et DirectQuery est optimale, DirectQuery offre la flexibilité d'intégrer les deux modes dans le même rapport, optimisant les performances et les capacités de traitement des données.

Bien que DirectQuery fournisse des rapports en temps quasi réel et vous permette de gérer de grands ensembles de données sans pré-agrégation, il est essentiel de comprendre ses limites et ses inconvénients, ce que nous aborderons dans la section suivante.

Les 5 principales limites de LuckyTemplates DirectQuery

Malgré sa polyvalence, DirectQuery est livré avec certaines limitations dont vous devez être conscient.

1. Performance : DirectQuery s'appuie sur la source de données sous-jacente pour fournir des résultats de requête interactifs en moins de 5 secondes pour une requête agrégée typique. Assurez-vous que votre source de données peut gérer la charge de requête générée avant d'opter pour DirectQuery, en particulier pour les grandes tailles de données.

2. Limites de lignes : pour les sources de données cloud, DirectQuery limite les données renvoyées à un maximum de 1 million de lignes. Pour les sources sur site, il existe une limite de charge utile de 4 Mo par ligne ou de 16 Mo pour l'ensemble du visuel. Si vous travaillez avec de grands ensembles de données et que vous avez besoin d'aide pour optimiser vos requêtes, l' éditeur Power Query dispose d'une variété de fonctionnalités intégrées pour vous aider.

3. Transformations : certaines transformations peuvent empêcher le pliage des requêtes dans DirectQuery. Par conséquent, certaines fonctionnalités peuvent ne pas être disponibles.

4. Limitations DAX : les fonctions d'intelligence temporelle DAX, telles que chaque année, mois après mois et même période, ne sont pas prises en charge lorsque vous travaillez avec DirectQuery.

5. Planification des données : Lorsque vous utilisez DirectQuery, votre rapport est actualisé toutes les 15 minutes pour garantir que vous obtenez les informations les plus à jour.

En résumé, prenez toujours le temps d'examiner la compatibilité, les limitations et la manière dont ces facteurs affecteront les performances de la source de données que vous avez choisie lorsque vous travaillez avec LuckyTemplates DirectQuery.

Installation et configuration de DirectQuery

Dans cette section, nous allons explorer le processus d'installation et de configuration de LuckyTemplates DirectQuery. 

Nous aborderons les étapes à suivre pour commencer, y compris la sélection d'une source de données prise en charge et le choix du mode de connectivité DirectQuery lors de la connexion à la source de données.

À la fin de cette section, vous saurez comment installer et configurer LuckyTemplates DirectQuery, ce qui vous permettra d'exploiter tout son potentiel et de gérer facilement de grands ensembles de données. 

Alors plongeons et commençons !

3 étapes pour se connecter aux sources de données dans DirectQuery

Pour configurer LuckyTemplates DirectQuery, vous devez d'abord connecter votre source de données. Pour ce faire dans LuckyTemplates Desktop, procédez comme suit :

1. Lancez Microsoft LuckyTemplates Desktop.

2. Accédez au ruban Accueil et sélectionnez Obtenir des données.

3. Choisissez la source de données souhaitée, telle que SQL Server ou toute autre option disponible.

Une fois que vous avez sélectionné votre source de données, LuckyTemplates Desktop vous demandera des informations de connexion, telles qu'une chaîne de connexion ou une adresse de serveur, selon le type de source de données. 

Après vous être connecté à votre source de données, vous pouvez choisir le mode de connectivité DirectQuery lors de la connexion à vos données.

Votre rapport LuckyTemplates dans LuckyTemplates Desktop importera des données, puis utilisera des requêtes DAX (Data Analysis Expression) pour acquérir des données à partir de la source.

Comment gérer les informations d'identification et l'authentification dans DirectQuery

Pour que DirectQuery accède à votre source de données en toute sécurité, vous devez fournir les informations d'identification requises et activer l'authentification appropriée. 

En fonction de votre type de source de données et de votre environnement, vous devrez peut-être configurer différents paramètres de sécurité, tels que :

• Authentification standard : Nécessite de fournir un nom d'utilisateur et un mot de passe pour se connecter à votre source de données.

• Authentification par authentification unique (SSO) : vous permet de tirer parti du système de gestion des identités existant de votre organisation pour une expérience transparente et sécurisée.

Pour fournir les informations d'identification nécessaires :

1. Dans LuckyTemplates Desktop, accédez à l'onglet Accueil, sous Requêtes et sélectionnez Transformer les requêtes

2. Dans la fenêtre de l'éditeur de requête, cliquez sur Paramètres de la source de données.

3. Sélectionnez la source de données que vous souhaitez configurer et cliquez sur Modifier les autorisations

Ici, vous pouvez fournir les informations d'identification requises et choisir la méthode d'authentification souhaitée. N'oubliez pas de vérifier si votre source de données prend en charge l'authentification SSO avant de continuer !

Comment utiliser la passerelle de données dans DirectQuery

Pour les sources de données sur site, vous devez installer et configurer une passerelle de données sur site pour activer une connexion DirectQuery. La passerelle sert de pont entre LuckyTemplates et votre source de données, permettant un transfert de données sécurisé.

Suivez ces étapes pour configurer une passerelle de données sur site :

1. Téléchargez le programme d'installation de la passerelle à partir du site Web de LuckyTemplates.

2. Exécutez le programme d'installation et suivez les instructions pour terminer l'installation.

3. Connectez-vous au service LuckyTemplates et accédez au menu Paramètres.

4. Sous l'onglet Passerelles, cliquez sur Ajouter une passerelle.

5. Fournissez les informations requises et cliquez sur Ajouter.

Une fois la passerelle installée et configurée, vous pouvez l'utiliser pour activer DirectQuery pour vos sources de données locales.

La passerelle de données est un composant crucial lorsque vous travaillez avec LuckyTemplates DirectQuery. En suivant les étapes décrites dans cette section, vous pouvez l'installer et le configurer, ce qui vous permet de vous connecter en toute sécurité à vos sources de données sur site et de tirer parti de la puissance de DirectQuery. 

Dans la section suivante, nous explorerons le processus de modélisation et d'analyse des données avec LuckyTemplates DirectQuery. Nous discuterons des meilleures pratiques pour modéliser des données en mode DirectQuery, y compris comment optimiser les modèles de données pour les performances et comment créer des requêtes efficaces. 

Modélisation et analyse des données avec LuckyTemplates DirectQuery

DirectQuery porte la modélisation et l'analyse des données vers de nouveaux sommets. Avec DirectQuery, nous allons au-delà des frontières traditionnelles des processus d'importation de données, ouvrant un tout nouveau monde d'analyse de données à grande échelle en temps réel.

Dans cette section, nous allons explorer comment DirectQuery vous permet d'établir des relations entre des ensembles de données, d'activer des transformations de données et d'effectuer des calculs.

1. Établir des relations avec DirectQuery

Lorsque vous travaillez avec LuckyTemplates DirectQuery, vous devez établir des relations entre vos jeux de données pour permettre une analyse efficace des données. 

L'établissement de relations entre les tables vous permet de créer des visualisations qui s'appuient sur des données provenant de plusieurs sources.

Vous pouvez gérer ces relations dans la vue de modélisation de LuckyTemplates Desktop, et elles sont essentielles pour des calculs précis et efficaces.

2. Transformations de données avec DirectQuery

En mode DirectQuery, vous avez toujours accès à une gamme de transformations de données. Vous pouvez effectuer des transformations de données à l'aide de l'éditeur de requête pour nettoyer et mettre en forme vos données avant qu'elles ne soient utilisées dans votre modèle LuckyTemplates. 

Les transformations de données courantes incluent :

• Filtrer et trier les données

• Fractionner ou fusionner des colonnes

• Modification des types de données

Avec DirectQuery, les données restent dans leur source d'origine et toutes les transformations que vous appliquez auront un impact sur les performances de votre rapport. Il est donc essentiel d'équilibrer les besoins de transformation des données avec la réactivité des rapports.

3. Utilisation de DirectQuery pour les calculs

Les calculs vous aident à extraire des informations précieuses de vos données et vous pouvez les créer à l'aide de mesures et d'autres tables et colonnes calculées en mode DirectQuery. 

Les mesures sont des calculs dynamiques basés sur le contexte de votre requête ou visualisation, tandis que les colonnes calculées sont des calculs qui sont ajoutés à votre tableau en tant que nouvelles colonnes. 

Gardez à l'esprit les points clés suivants :

• Utilisez DAX (Data Analysis Expressions) pour créer vos calculs.

• La sécurité au niveau des lignes (RLS) peut être appliquée pour protéger les données sensibles de votre modèle.

• Les agrégations peuvent aider à améliorer les performances lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

En accordant une attention particulière aux relations, aux transformations de données et aux calculs, vous pouvez créer un modèle de données efficace et effectuer une analyse approfondie des données à l'aide de LuckyTemplates DirectQuery. 

Dans la section suivante, nous approfondirons le sujet des considérations de performances et des meilleures pratiques pour DirectQuery.

Considérations sur les performances et meilleures pratiques pour DirectQuery

DirectQuery peut être un outil puissant, mais il nécessite une manipulation réfléchie pour garantir des performances optimales. 

Cette section explore les considérations clés que vous devez garder à l'esprit lors de l'utilisation de DirectQuery, ainsi que les meilleures pratiques pour assurer le bon fonctionnement et l'efficacité de vos rapports. 

Certaines considérations incluent : 

1. Actualisation des données et planification

Lorsque vous travaillez avec LuckyTemplates DirectQuery, il est important de prendre en compte votre stratégie d'actualisation des données.

Contrairement à l'actualisation planifiée, DirectQuery maintient une connexion en direct à votre source de données sous-jacente, ce qui signifie que vous aurez toujours accès aux données les plus récentes. Cependant, cette fonctionnalité de génération de rapports en temps réel peut avoir un impact sur les performances, en particulier lors de l'interrogation de grands ensembles de données.

Pour éviter les problèmes de performances, il est crucial de trouver un équilibre entre la fraîcheur des données et la réactivité des rapports.

2. Pré-agrégation et optimisations

Pour améliorer les performances des requêtes, envisagez d'implémenter des techniques de pré-agrégation dans votre source de données sous-jacente. 

Par exemple:

• Si possible, matérialisez les résultats de la transformation dans la source de la base de données relationnelle, car cela peut améliorer considérablement les performances.

• Si vous travaillez avec un entrepôt de données Snowflake, par exemple, essayez d'utiliser des techniques d'interrogation optimisées pour agréger les données avant qu'elles ne soient transmises au moteur de requête.

• Pour optimiser les requêtes pour de meilleures performances, utilisez des outils tels que SQL Server Management Studio pour identifier et optimiser les requêtes lentes. 

• Utilisez des filtres de requête et d'autres techniques pour minimiser le nombre de lignes et de colonnes renvoyées, ce qui peut également améliorer les performances des requêtes.

• Utilisez des mécanismes de mise en cache économes en mémoire pour gérer la tension naturelle entre la vitesse interactive et la fraîcheur des données.

• L'utilisation du cache de requêtes peut faire une différence notable en termes de performances, en particulier lorsque vous travaillez avec des vignettes de rapport en direct.

3. Recommandations pour de meilleures performances

Voici quelques recommandations pour vous assurer d'obtenir les meilleures performances de LuckyTemplates DirectQuery :

• Limitez le nombre de tables et de relations dans votre modèle DirectQuery et assurez-vous qu'elles sont correctement indexées.

• Utilisez des filtres et des segments pour restreindre les données interrogées uniquement à ce qui est nécessaire, réduisant ainsi la taille de l'ensemble de données.

• Décomposer les calculs complexes en étapes plus petites, en utilisant des colonnes calculées le cas échéant.

• Tenez compte de la limite d'un million de lignes, car les performances de DirectQuery peuvent se dégrader lorsque cette limite est dépassée.

• Si possible, utilisez la capacité LuckyTemplates Premium , qui offre des ressources dédiées pour améliorer les performances.

• Surveillez et optimisez en permanence votre rapport et la source de données sous-jacente pour vous assurer de rester dans des limites de performances acceptables.

• Assurez-vous de sécuriser vos sources de données avec des mesures de sécurité appropriées telles que des pare-feu, le cryptage et d'autres techniques de sécurité.

• Lors de la conception de votre modèle de données, utilisez des types de données et des structures de données appropriés qui correspondent aux exigences de votre entreprise. Évitez d'utiliser des structures de données et des tables inutiles.

• Pour améliorer les performances, utilisez le pliage des requêtes dans la mesure du possible. Le pliage des requêtes permet à LuckyTemplates de pousser les filtres et autres transformations jusqu'à la source de données, réduisant ainsi la quantité de données transférées.

En suivant ces bonnes pratiques et en tenant compte des implications sur les performances de votre configuration LuckyTemplates DirectQuery, vous pouvez vous assurer que vos rapports sont à la fois à jour et performants. 

Pour en savoir plus sur les meilleures pratiques pour LuckyTemplates DirectQuery, regardez cette vidéo sur la chaîne YouTube LuckyTemplates :

Fonctionnalités avancées et cas d'utilisation de DirectQuery

DirectQuery n'est pas seulement un outil d'accès aux données en temps réel ; il offre une gamme de fonctionnalités avancées qui peuvent considérablement améliorer vos processus d'analyse de données. 

Dans cette section, nous approfondirons ces fonctionnalités avancées et explorerons comment elles peuvent être exploitées pour résoudre des problèmes de données complexes.

1. Sources cloud et sur site

LuckyTemplates DirectQuery vous permet d'accéder et d'analyser des données à partir de diverses sources de données, y compris des sources cloud et locales.

Certaines sources de données populaires prises en charge par DirectQuery sont :

• Entrepôt de données Azure SQL

• Base de données SQL

• Service LuckyTemplates

Lorsque vous travaillez avec des sources cloud comme Azure SQL Data Warehouse ou SQL Database, votre fichier PBIX reste léger, car il ne stocke que les métadonnées et les définitions de requête. 

D'autre part, lors de la connexion à des sources sur site, vous devez garantir les performances et la sécurité grâce à une configuration appropriée.

2. Sources multidimensionnelles

DirectQuery prend en charge la connexion à des sources multidimensionnelles, telles que des modèles de bases de données relationnelles.

En mode DirectQuery, vous pouvez tirer parti des fonctions DAX qui fonctionnent avec des sources multidimensionnelles. Cependant, certaines fonctions peuvent être restreintes par défaut pour éviter les problèmes de performances. Vous pouvez activer ces fonctions en sélectionnant l'option "Autoriser les mesures sans restriction via DirectQuery".

Lors de la connexion à des bases de données avec des relations dimensionnelles complexes, DirectQuery assure la cohérence de vos rapports LuckyTemplates en reflétant les relations et les hiérarchies définies dans le modèle source.

3. Fonctionnalités d'entreprise

Pour les scénarios d'entreprise, DirectQuery offre plusieurs fonctionnalités répondant aux besoins des organisations. Certaines fonctionnalités clés de l'entreprise incluent :

• Souveraineté des données : il garantit la conformité aux restrictions de souveraineté des données en conservant les données dans la source d'origine et en ne les important pas dans LuckyTemplates.

• Règles de sécurité : l'utilisation de DirectQuery vous permet d'appliquer de manière cohérente des règles de sécurité à partir de la source de données sous-jacente, garantissant ainsi un contrôle d'accès aux données approprié.

• Rapports en temps réel : interroge les données directement à partir de la source, vous pouvez bénéficier de rapports en temps quasi réel sans avoir à planifier des actualisations de données.

Dernières pensées

Nous espérons que ce guide ultime de LuckyTemplates DirectQuery vous a donné une compréhension complète du fonctionnement de cette fonctionnalité, de ses avantages et de la façon de l'utiliser à votre avantage. 

En utilisant LuckyTemplates DirectQuery, vous pouvez facilement gérer de grands ensembles de données, en fournissant des rapports en temps réel qui sont toujours à jour avec les dernières données. 

Gardez à l'esprit les meilleures pratiques que nous avons couvertes dans ce guide, y compris la modélisation des données, les considérations de performances et les considérations de sécurité.

Grâce à ces conseils, vous pourrez libérer tout le potentiel de LuckyTemplates DirectQuery et créer des rapports à la fois efficaces et efficients. 

Alors, allez-y et explorez le monde de LuckyTemplates DirectQuery en toute confiance et avec de bons rapports !