Power BI Desktop, qu'est ce que c'est ?

Microsoft Power BI est une solution de Business Intelligence et de Data Visualization de Microsoft. Power BI vous permet de prendre des décisions éclairées rapidement grâce à l’analyse de vos données. Connectez, modélisez puis explorez vos données avec des rapports visuels que vous pouvez coéditer, publier et partager. Power BI s’intègre également à d’autres outils, notamment Microsoft Excel ou Microsoft PowerPoint, pour vous permettre d’être opérationnel et de travailler de façon fluide avec vos solutions existantes.

Microsoft Power BI se décompose en trois parties :

• D’un côté, l’Éditeur Power Query permet de se connecter à une ou plusieurs sources de données, modeler et transformer les données en fonction de vos besoins, puis charger ce modèle dans Power BI Desktop. On dit que c’est un ETL (Extract Transform & Load), car il effectue un traitement d’extraction, de transformation et de chargement des données. Power Query est intégré dans le logiciel Power BI Desktop (via le bouton « Transformer les données »).
• De l’autre, Power BI Desktop, qui permet de créer des rapports attrayants et fondamentaux et de les partager avec d’autres utilisateurs.
• Enfin, Power BI Service dont le rôle est de partager des rapports et des analyses avec d’autres utilisateurs.

Cet article traitera de l’utilisation de Power BI Destop et vous guidera dans sa conception.

Si vous souhaitez une présentation plus globale de Power BI voici notre article portant sur ce sujet. Également si vous souhaitez connaitre les différentes étapes qui composent Power Query, n’hésitez pas à consulter notre article.

Tout d’abord, présentons, la conception de Power BI Desktop. Ce dernier se compose en trois vues et que l’on retrouve dans le volet gauche de Power BI.

• On retrouve la vue Rapport : c’est là où vous pouvez réaliser vos visualisations que ce soient des diagrammes, des graphiques ou même des cartes. Ces différents visuels peuvent être créés simplement en sélectionnant celui qui vous intéresse et en glissant des champs dans ses différents espaces associés.

Il vous est également possible de créer des visuels personnalisés. Pour ce faire, vous pouvez utiliser les visuels mis à disposition par la communauté. Vous pouvez retrouver ces derniers dans la boutique de visuels Microsoft intitulée « Microsoft AppSource » (il faut toutefois un compte Microsoft Power BI).

Dans Power BI, on parle de vignette lorsque l’on désigne une visualisation unique qui se trouve dans un rapport. Il s’agit de la zone rectangulaire qui contient chaque élément visuel.

Enfin, on parle de tableau de bord Power BI comme un ensemble d’éléments visuels contenus dans une page, issus d’un ou de plusieurs rapports. Ce dernier est nécessaire si vous souhaitez partager un ensemble de visualisations. Il se tient sur une seule page souvent appelée canevas. Ainsi, il vous est possible de partager vos tableaux de bord avec d’autres utilisateurs ou groupes, qui peuvent alors interagir dans Power BI Service ou sur leur appareil mobile.

Ainsi, ces différents visuels, qui constituent vos tableaux de bord, vous permettront de présenter efficacement vos données. En effet, il vous est maintenant possible de fournir des informations contextuelles, qu’il serait difficile de discerner dans un tableau de nombres ou de texte.

• La vue Données : Cette vue est utilisée par Power BI pour créer vos visualisations. Elle vous permet également de consulter les données de votre rapport dans un format de modèle de données, où vous pouvez ajouter des mesures, créer des colonnes et gérer les relations. Enfin, on peut également filtrer ou trier des colonnes dans cette vue.

À noter que Power BI Desktop vous permet d’importer un grand nombre de bases de données via sa liste de connecteurs natifs. En effet, vous pouvez vous connecter à un grand nombre de données disparates divisées en 6 grandes familles :

• Fichiers plats, xml, json, csv…
• Bases de données (Oracle, Sql Server, Mysql….)
• Services en ligne (Google Analytics, Salesforce, Dynamics….)
• Azure (Base de données SQL Azure, Azure Sql Data Warehouse, Azure HDInsight Spark…)
• Power Platform (Jeux de données Power BI, Dataflow Power BI, Dataflows Power Platorm)
• Autre (Web, Sharepoint, fichier Hadoop, Spark, Script R, Python, odbc ….)

• La vue Relations : elle vous permet d’obtenir une représentation graphique des relations qui ont été définies dans votre modèle de données et de les gérer ou de les modifier si nécessaire.

Vous pouvez notamment créer des hiérarchies, insérer des tables, organiser et renommer des champs ou créer différents types de jointures. Pour rappel, ils existent 4 types de jointures :

• Plusieurs à un (*:1) : C’est le type de relation par défaut est le plus courant. Cette relation signifie que la colonne d’une table donnée peut avoir plusieurs instances d’une valeur, tandis que la table liée, souvent appelée table de recherche, n’a qu’une seule instance d’une valeur.

• Un à un (1:1) : Dans ce cas, la colonne d’une table n’a qu’une seule instance d’une valeur particulière et la table liée n’a qu’une seule instance d’une valeur donnée.

• Un à plusieurs (1:*) : Dans ce cas, la colonne d’une table n’a qu’une seule instance d’une valeur particulière, tandis que la table liée peut avoir plusieurs instances d’une valeur.

• Plusieurs à plusieurs (*:*) : Ce modèle établit des relations plusieurs-à-plusieurs entre des tables, ce qui élimine la nécessité d’avoir des valeurs uniques dans les tables. Les solutions de contournement précédentes, comme la présentation de nouvelles tables uniquement pour établir des relations, sont également supprimées.

Ci-dessus, on observe un schéma de données en forme d’étoile. En effet, Microsoft conseille d’utiliser cette approche de modélisation qui est d’ailleurs grandement adoptée par les entrepôts de données et les entreprises. Pour ce faire, il est bon de rappeler que Power BI utilise des tables de faits et des tables de dimensions. Une table de faits contient des valeurs à analyser alors qu’une table de dimension contient toutes les informations concernant les axes d’analyses. Ainsi, pour former ce schéma de données en forme d’étoile, il vous suffit de placer votre table de faits au centre et vos tables de dimensions tout autour.

Enfin, si vous souhaitez approfondir davantage l’utilisation de Power BI Desktop, il vous est possible d’utiliser le langage DAX (Data Analysis Expressions). Ce langage découle du langage de SSAS 2012 Tabular et de Power Pivot (Excel). Ce dernier est un langage de formules utilisé dans les visuels et outils de Business Intelligence. C'est un langage de fonctions, c’est-à-dire qu’il est tenu à l'intérieur de la fonction, il compte ainsi plus de 250 fonctions.

Il est notamment idéal pour la création de table, de mesures, ou de titres de données sélectionnées. Enfin, il permet également de parcourir toutes les lignes en mesurant par exemple un rang.

Pour un peu plus de détail, le langage DAX permet notamment de mesurer le temps et les périodes. En effet, il peut par exemple :

• Effectuer des mesures par an, semestre, trimestre, mois, semaine ou jour
• Comparer : Mesurer la croissance d’un mois (entier) par rapport au mois précédent ou à l’année précédente
• Mesurer en cumul à date ou mesurer dans le temps

Ce langage permet également d’effectuer des statistiques sur les données. En effet, vous pouvez par exemple mesurer des familles d’articles qui ont des similarités (cluster) ou mesurer la médiane ou la moyenne.

Enfin, vous avez également la possibilité de mesurer le chiffre d’affaires global, le chiffre d’affaires en devise, le taux de retour, le profit après retour, le nombre de clients actifs, la croissance. Mais aussi d’effectuer un Top N : (exemple : Top 10 des charges les plus hautes) ou encore d’effectuer des RANG (exemple : Rang des 10 premiers projets les plus en retard).

Afin d’utiliser ce langage, il vous suffit d’aller dans la vue Rapport –> Accueil -> Nouvelle Mesure

Il vous est maintenant possible d’écrire directement votrenomdemesure = formule.

Détaillons par la suite le langage DAX.

Ce dernier utilise des agrégats, il en existe deux types :

• Les agrégats simples (SUM, AVERAGE, MAX, MIN, DISTINCTCOUNT)
• Les agrégats d’expression (SUMX, AVERAGEX, MAXX, MINX, COUNTX)

Voici quelques exemples pour vous guider dans la réalisation de vos formules.

Si vous souhaitez changer le contexte d’un filtre, (vous avez par exemple un tableau de ventes par produit et vous souhaitez isoler un produit spécifique), il vous suffit d’utiliser l’agrégat CALCULATE. Si vous souhaitez plutôt manipuler des périodes, vous pouvez utiliser l’agrégat CALENDAR. Enfin, si vous souhaitez effectuer des calculs relatifs à une année, il est utile de connaître l’agrégat YTD.

Nous verrons maintenant les conventions et bonnes pratiques de ce langage. Pour commencer, il est important de faire attention au nommage de vos tables. En effet, le nom de vos tables ne doit pas contenir d’espace et doit être explicite à votre audience.

De plus, n’oubliez pas de masquer dans votre modèle les colonnes non utilisées, les clés primaires et les mesures intermédiaires.

Enfin, lors de la création de vos mesures, n’hésitez pas à prévoir des espaces pour améliorer la lisibilité ou à utiliser le symbole « _ » pour détailler vos mesures.

Pour conclure, de manière générale, privilégier un terme clair non tablé en évitant d’utiliser des préfixes de nom de tables et des acronymes. Pour terminer n’oubliez pas de préciser les tables associées, les faits mesurés (précisément) et les filtres appliqués dans votre vue Modèle de données.

Power BI Desktop n’a désormais plus de secret pour vous. Si vous souhaitez être formé sur Power BI, n’hésitez pas à consulter notre site internet.