Les formules dans Power Query

Power Query, une composante essentielle de Microsoft Power BI, a révolutionné la manière dont les professionnels de la donnée traitent, nettoient et préparent leurs données pour l'analyse. Au cœur de cette transformation se trouvent les formules de Power Query grâce à l'utilisation de son puissant langage de programmation : le langage M. Dans cet article, nous verrons comment se présente le langage M, les avantages des formules et comment elles peuvent être utilisées pour optimiser votre flux de travail dans Power BI.

Langage M

Le langage M est le langage de script sous-jacent utilisé par Power Query. Alors que les utilisateurs peuvent n'utiliser que l'interface utilisateur graphique, le langage M travaille en coulisses pour traduire ces interactions en code. Ce langage est principalement composé de fonctions et d'expressions. Une particularité du M est sa nature "fonctionnelle" : tout, des simples valeurs aux tables, est considéré comme une valeur, et les transformations sont réalisées en appelant des fonctions.

Il est possible de voir la transcription en M des transformations réalisées en allant dans l'éditeur avancé, puisque chaque ligne correspond à une étape réalisée par l'utilisateur.

Nous pouvons voir que le M est un langage de programmation orienté objet qui applique des fonctions avec paramètres sur les différentes composantes de votre jeu de données pour agir dessus. Il se compose en 2 parties, une partie "let" et une partie "in". Dans la partie "let" nous pouvons voir les lignes de codes en M, séparés par une virgule, qui correspondent chacune à une étape, la commande commence d'abord par le nom de l'étape puis le signe "=" et ensuite la fonction qui réalise l'étape. Puis, dans la partie "in" nous retrouvons le nom de la dernière étape réalisée.

Il est possible d'effectuer des modifications dans vos transformations, ou de réaliser des transformations poussées impossible à réaliser avec l'interface, directement depuis cet éditeur.

Avantages des Formules dans Power Query

Il est important de différencier les formules Power Query de DAX (Data Analysis Expressions) présentes également dans Power BI. Tandis que Power Query est orienté vers la préparation et le nettoyage des données, DAX est destiné à l'analyse, permettant de créer des mesures et des colonnes calculées après que les données aient été chargées dans le modèle.

Bien que Power Query offre une interface visuelle, savoir comment le langage M opère en arrière-plan et comment l'exploiter peut être extrêmement bénéfique en vous appropriant ces avantages :

• Automatisation : Une fois que vous avez défini une série de formules pour traiter vos données, Power Query peut réexécuter ces étapes à chaque fois que les données sont rafraîchies, garantissant ainsi la cohérence.
• Intégrité des données : En utilisant des formules, vous réduisez le risque d'erreurs humaines, garantissant ainsi la qualité et l'intégrité de vos données.
• Flexibilité : Avec la gamme de fonctions disponibles, vous pouvez créer des solutions sur mesure pour répondre à presque tous les besoins en matière de traitement des données.
• Efficacité : Les formules peuvent accélérer considérablement le processus de préparation des données, en remplaçant ce qui pourrait nécessiter de nombreuses heures de travail manuel.

Pour conclure, Le langage M, au cœur de Power Query, est un trésor pour les analystes de données. Bien que sa maîtrise puisse nécessiter un certain temps, sa puissance et sa flexibilité offrent des possibilités presque illimitées en matière de préparation des données. En investissant dans l'apprentissage de ce langage, vous ouvrez la porte à des analyses plus profondes, plus rapides et plus précises avec Power BI.

Merci d'avoir lu cet article, vous pouvez retrouver nos vidéos explicatives sur Power BI sur notre chaîne YouTube ou en cliquant ici, nous abordons aussi ces pratiques durant nos formations Power BI.