mars 12, 2021Lire l'article
Power BI s’inscrit parmi les meilleurs outils d’analyses de données. En effet, cet outil permet la création de rapports interactifs simples et précis. Ses capacités de connexions sont rapides et variées et ses possibilités de traitements avec Power Query sont efficaces et performants. Cependant, dans certains cas, Power BI peut présenter certaines limites ne permettant pas certains traitements, ou bien, que les fonctionnalités de Power BI ne soient pas assez rapides. Le langage de programmation Python permet alors de répondre à ces difficultés.
Python est un langage qui permet d’accéder à de nombreuses bibliothèques de traitement de données comme Pandas ou NumPy. Ces bibliothèques proposent un ensemble de méthodes pour traiter et analyser les données plus rapidement. Il est possible de créer des Scripts Python beaucoup plus performant que le langage M de Power Query. Le langage Python peut être utilisé pour d’autres tâches répétitives qui feront gagner du temps aux utilisateurs.
Python propose également des bibliothèques de visualisations de données. Ces visuels peuvent être exploités directement dans Power BI. En effet, les bibliothèques Python comme Matplotlib ou Seaborn proposent des visuels qui ne sont pas disponibles dans Power BI. Les utilisateurs peuvent ajouter de nouvelles manières de présenter leurs données.
D’autres bibliothèques de Python comme TensorFlow sont très utiles par exemple pour créer des modèles de Machine Learning. Ces modèles peuvent être intégrés directement dans Power BI.
Il est possible également d’utiliser le Framework Django de Python pour construire une application WEB venant alimenter un jeu de données. Puis à partir de ce jeu de données, construire un rapport Power BI, récupérer la framework du rapport et l’injecter dans l’application. Ainsi l’utilisateur peut à la fois faire les saisies dont il a besoin et consulter le rapport mis à jour sur la même application. l’Outil Power Apps permet également de faire ce travail mais Python aura beaucoup plus de flexibilité et de puissance car Power Apps est un outil low-code.
L'utilisation de Python avec Power BI permet aux utilisateurs de gagner en efficacité et en flexibilité. Ce langage permet d’automatiser des tâches de traitements, d’analyse ou encore d’actualisation. Ainsi l’utilisateur peut se concentrer sur les tâches qui lui sont les plus importantes et construire des outils encore plus puissants et sur-mesure.
Voici maintenant les étapes à respecter pour intégrer Power BI dans Python :
Tout d’abord il faut installer Python sur votre ordinateur. Vous pouvez vous rendre directement sur le site officiel de Python. Ensuite il est indispensable d’installer le connecteur Python pour Power BI. Vous pouvez vous rendre directement dans les paramétrages de Power BI. Maintenant il reste à se connecter aux données sur lesquelles travailler.
Dans Power Query vous pouvez accéder à un éditeur Python dans lequel vous pouvez déposer vos scripts Python. Vous pouvez utiliser les bibliothèques évoquées plus haut dans cet article : Pandas et Numpy.
L’intérêt d’utiliser Python sera de gagner en performance et en flexibilité. Si vous êtes intéressé à monter en compétence sur Python, nous vous proposons ici nos formation Python pour la data.