Power BI vs Excel : Comment Analyser des Données 3 Fois Plus Rapidement Qu’avec Excel ?

Apprenez à utiliser Power BI pour importer, traiter et analyser des données volumineuses, construire des tableaux de bord interactifs et collaborer en temps réel !

Que vous soyez analyste de données, gestionnaire de projet, ou professionnel des ventes, maîtriser Power BI est devenu indispensable pour optimiser votre efficacité.

Cet article vous guidera à travers les différentes étapes pour utiliser Power BI, de l’importation des données à la création de rapports et de tableaux de bord interactifs de manière plus efficace qu'avec Excel.

Introduction

• Vous utilisez Excel pour saisir des données, créer des tableaux de suivi et générer des tableaux de bord des ventes ?
• Vous devez ensuite partager ces informations avec vos collègues ou d’autres services de votre entreprise. ?

Dans ces tableaux, vous appliquez souvent des formules, parfois complexes, pour calculer des métriques comme le total des ventes, l’évolution des coûts d’une année à l’autre ou la répartition des ventes par produits.

Pour mieux représenter ces données, vous créez aussi des graphiques qui facilitent la prise de décision.

Cependant, au cours des dernières années, vos données se sont complexifiées, tout comme les besoins de votre entreprise. Aujourd’hui, vous travaillez de plus en plus avec de grands volumes de données, souvent de plusieurs milliers de lignes, alors qu'auparavant, il ne s’agissait que de quelques centaines.

De plus, ces données proviennent de sources différentes, alors qu’auparavant elles étaient contenues dans un seul fichier.

Les Limites d'Excel pour les Données Complexes

Maintenant, vous devez traiter et analyser des données beaucoup plus complexes.

Prenons un exemple concret : Vous avez deux fichiers.

• Le premier, la table Clients, contient des informations sur les clients, comme leurs noms, adresses et coordonnées bancaires.
• Le second fichier, la table des ventes, comporte des détails sur les commandes passées par ces même clients, y compris les montants dépensés et quantités achetées et les prix unitaires.

Pour votre prochaine réunion d’équipe, vous devez calculer le chiffre d’affaires global, le total coût de vente, et la marge par produit et par année.

Cela semble simple, n’est-ce pas ?

Dans Excel, une formule de somme classique ou un somme.si suffirait. Cependant, vous remarquez que les deux fichiers contiennent chacun plus d’un million de lignes. Vous savez que c’est beaucoup trop pour Excel.

Le défi des données multi sources dans Excel

Combiner ces deux fichiers dans Excel devient un défi majeur. Chaque tentative d’exécution d’une formule, même simple, provoque un blocage d’Excel en raison de sa capacité limité à un million de lignes par feuille.

Vous essayez tout de même de créer des tableaux croisés dynamiques, mais le résultat n’est pas celui escompté.

• Vous vous retrouvez bloqué.
• Vous perdez un temps précieux.
• Vous êtes incapable d’effectuer les calculs nécessaires et produire des graphiques pertinents.

Pourtant, vous savez qu’il est possible de lier ces tableaux afin de les analyser efficacement.

Mais, comment faire ? Vous vous posez cette question et vous n’obtenez pas de réponse probante avec Excel.

En effet,

• si, traiter et analyser de grands volumes de données en très peu de temps est devenu une compétence indispensable à votre poste
• si vous devez travailler à partir de données issues de plusieurs sources afin de combiner des informations
• si vous devez créer des graphiques afin d’obtenir des rapports avec des visuels dynamiques.

Alors, c’est que vous devez passer de Excel à Power BI.

Pourquoi Passer de Excel à Power BI pour l'Analyse de Données ?

Contrairement à Excel, qui peut montrer ses limites face à des fichiers contenant des millions de lignes, Power BI est conçu pour gérer des volumes de données importants sans ralentissement. Avec Power BI, vous pouvez non seulement importer et analyser des bases de données volumineuses, mais aussi créer des tableaux de bord interactifs, facilement partageables avec vos collègues.

Cette fonctionnalité rend la visualisation des données plus intuitive, facilitant ainsi la compréhension des tendances et des performances clés de votre entreprise.

En plus de ses capacités d’analyse et de traitement de données, Power BI intègre DAX, un langage de formule puissant qui vous permet de créer des calculs dynamiques et des mesures avancées, bien au-delà de ce qu'Excel peut offrir.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est l’outil de Business Intelligence de Microsoft. C’est un ensemble de logiciels qui permettent d’analyser, modéliser et visualiser des données. Il vous permet de traiter et analyser de grands volumes de données en très peu de temps, même lorsque celles-ci proviennent de multiples sources. Power BI vous aide à créer des tableaux de bord dynamiques avec des visuels interactifs.

Les Avantages de Power BI pour le Traitement de Données Complexes

Un avantages de l’outil d’analyse et de traitement de données de Microsoft par rapport à des outils comme Excel est sa capacité à gérer plusieurs tableaux sans être limité par le nombre de lignes.

Alors qu’Excel atteint ses limites avec des fichiers contenant plus d'un million de lignes, Power BI utilise un espace de stockage de données sophistiqué qui permet de stocker et de traiter une quantité importante d’informations.

Cet espace de stockage est appelé "Modèle de Données".

Créer des Modèles de Données Solides avec Power BI

Les Avantages du Modèle de Données

Le modèle de données est une base de données sauvegardée en mémoire qui permet d’importer des ensembles de données volumineux dans Power BI (plusieurs millions de lignes) qui ne rentreraient pas dans une feuille Excel.

Le modèle de données permet de :

• traiter des données de différentes sources (Base de données, fichiers texte, Site Internet, etc.)
• travailler sur des tables de plusieurs millions de lignes
• conserver les données sources intactes

Cela signifie que vous pouvez travailler sur des ensembles de données beaucoup plus importants et complexes sans rencontrer de ralentissements ou de plantages.

Dans Power BI, le modèle de données permet avant tout de :

• Créer des relations entre plusieurs tables (Modélisation de données)
• Créer des calculs et formules (DAX) beaucoup plus puissantes que les formules Excel

Comment Power BI Gère les Relations entre les Tables

Tables de Dimension et Tables de Faits 

Un modèle de données comprend deux catégories de tableaux (tables) :

Table de dimension

Les tables de dimension sont des bases de données dans laquelle sont stockées les données uniques. Les données dans une table de dimension sont qualitatives et permettent de contextualiser les informations des tables de faits.

Une table de dimension peut par exemple, contenir des détails sur les clients, les produits ou les dates.

Table de faits

Les Tables de faits, sont des tables qui contiennent des données relatives à des événements ou des transactions. Une table de faits peut contenir les ventes réalisées, les commandes passées ou toutes interactions avec les clients.

Ces tables enregistrent des données quantitatives, souvent accompagnées de métriques telles que les montants des ventes ou les quantités achetées.

Afin de croiser leurs informations, les tables de faits et les tables de dimension nécessitent de contenir un élément commun. Cet élément commun est une colonne qui va contenir les mêmes types d'informations entre la table de faits et la table de dimension.

Cette colonne commune est appelée "Clé".

Créer une relation, c’est donc établir un lien de connexion entre les tables de dimension et les tables de faits sur la base de "Clés".

Qu’est-ce que les Clés Primaires et Clés Étrangères

Clé Primaire :

Présente dans les tables de dimension, la clé primaire est une donnée qui n’apparait qu’une seule fois. Par exemple, un identifiant client (ClientID) dans une table de dimension est unique à chaque client.

Clé Étrangère :

Présente dans les tables de faits, une clé étrangère est une donnée qui est répétée plusieurs fois. Par exemple, l’identifiant client (ClientID) peut être stocké plusieurs fois dans une table des ventes, pour notifier les différents achats réalisés par un client en particulier.

Avec leurs clés communes, les tables de faits et les tables de dimension ont la capacité de communiquer grâce à des relations.

Les 3 manières de créer des relations dans Power BI

En établissant les relations, Power BI vous permet de croiser très facilement des informations provenant de différentes sources et de les analyser de manière cohérente. Les tables ainsi reliées peuvent échanger des données permettant des informations plus précises et une analyse plus approfondie.

Dans Power BI Desktop, vous pouvez créer des relations de trois manières différentes :

Détection Automatique de Relations :

Lorsque vous importez des tables dans Power BI, l'outil tente automatiquement de détecter et de créer des relations basées sur des noms de colonnes similaires et sur des données compatibles.

Dans la vue de modèle >> menu Accueil >> Gérer les relations >> Détection automatique :

Power BI recherche des colonnes avec des noms identiques dans les différentes tables importées. Par exemple, si vous avez une colonne nommée "ClientID" dans deux tables différentes, Power BI essaiera automatiquement de créer une relation entre ces deux tables en utilisant "ClientID" comme clé.

Une fois les relations détectées automatiquement, les relations apparaissent sous forme de lignes reliant les tables. Vous pouvez cliquer sur ces lignes pour voir les détails de chaque relation et les modifier si nécessaire (par exemple, pour changer le type de relation ou désactiver la détection automatique si elle n'est pas pertinente).

Création Manuelle de Relations :

Vous pouvez créer ou modifier des relations manuellement :

Dans l’interface "Vue de modèle"

• Cliquez et faites glisser la colonne clé d’une table vers la colonne correspondante dans une autre table.
• Par exemple, pour relier la table des ventes à la table des clients, vous pouvez faire glisser "ClientID" de la table des ventes vers "ClientID" de la table des clients.

Dans la vue de modèle >> menu Accueil >> Gérer les relations >> Nouvelle relation >> dans la boite de dialogue :

• Sélectionnez les deux tables à relier (table des ventes et tables clients)
• Choisissez les colonnes qui serviront de clé pour la relation (ClientID)
• Définissez le type de relation (un-à-un, un-à-plusieurs, plusieurs-à-un, plusieurs-à-plusieurs).
• Choisissez la direction du filtrage croisé (unidirectionnel ou bidirectionnel), ce qui détermine comment les filtres appliqués aux visuels traversent les tables.

Maîtriser la création et la gestion des relations entre tables dans Power BI est essentiel pour construire des modèles de données efficaces et permettre une analyse précise et puissante.

Utiliser DAX pour des Calculs Avancés et des Mesures Dynamiques

Une fois les relations créées dans Power BI, vous pouvez créer les calculs qui vont vous permettre d’obtenir des informations que vous n’avez pas de façon brutes dans vos données. Ces calculs se font par le biais du langage propre à Power BI : DAX.

Qu’est-ce que DAX

DAX permet de :

• manipuler les données dans le modèle de données
• créer des formules plus puissantes que dans Excel
• créer des formules dynamiques (modifications instantanées)

Contrairement aux formules Excel qui font référence à une cellule, les fonctions DAX font toujours référence à un tableau ou une colonne complète.

2 manières de calculer dans DAX

En DAX, il existe deux principales manières de créer des calculs :

Les Colonnes Calculées

Les colonnes calculées sont des colonnes ajoutées à une table qui contiennent des résultats calculés ligne par ligne. Chaque ligne de la colonne calculée est le résultat d'une expression DAX appliquée à cette ligne indépendamment des autres.

Par exemple, dans votre table des ventes, qui contient entre autres, les quantités vendues et les prix unitaires, vous pouvez obtenir le chiffre d’affaires réalisés pour chaque vente en créant une colonne calculée en multipliant les deux colonnes :

• MontantTotal = Ventes[Quantité]* Ventes[PrixUnitaire]

Vous pouvez aussi calculer le Coût de chaque vente :

• CoutVente = Ventes[Quantité]* Ventes[CoutUnitaire]

Les Mesures

Les mesures, sont-elles des calculs dynamiques idéales pour des calculs tels que des totaux, des moyennes ou des pourcentages.

Par exemple, dans votre table de ventes, pour calculer le chiffre d’affaires global, vous pouvez utiliser la fonction "SUM" pour calculer les sommes des colonnes calculées "MontantTotal" et "CoutVente afin d’obtenir le Chiffre d’affaires (TotalCA) et le Cout total (TotalCouts)

• TotalCA = SUM(Ventes[MontantTotal])

• TotalCouts = SUM(Ventes[CoutVente])

L’avantage des mesures, c’est qu’elles sont réutilisables. Pour calculer la marge globale, vous pouvez donc soustraire les 2 mesures calculées :

• Marge globale = TotalCA - TotalCouts

Voilà, en quelques clics, vous venez de réaliser les calculs qui vous serviront lors de votre prochaine réunion d’équipe.

Le moteur de calcul DAX dans Power BI est un outil puissant qui permet de créer des calculs dynamiques et sophistiqués pour analyser vos données. En comprenant les différences entre les colonnes calculées et les mesures, vous pouvez optimiser vos analyses et créer des rapports dynamiques et informatifs.

Créer des Tableaux de Bord et des Rapports Interactifs

Dans Power BI, une fois que les relations entre les différentes tables de données sont définies, il devient très facile de créer des visuels dynamiques. L’interface de Power BI vous permet de glisser et déposer des champs de données dans le canevas de la vue de rapport pour générer des graphiques et des tableaux de bord.

Par exemple, pour créer un visuel du chiffre d’affaires global :

• Sélectionnez la mesure "TotalCA" déjà calculée
• Glissez la mesure dans le canevas
• Choisissez le type de visuel souhaité

En quelques clics, Power BI génère un visuel clair, qui affiche le montant de chiffre d’affaires global.

Vous pouvez créer de la même manière, les visuels adaptés et personnalisés pour afficher les informations de total coût des ventes et marge par produit et par année.

Vous assemblez dans une même page ces visuels, ce qui crée un rapports interactif que vous pourrez partager avec vos collègues.

Conclusion

Power BI est un outil puissant qui révolutionne la manière dont les entreprises traitent et analysent leurs données.

Si vous vous cherchez à transformer la manière dont vous gérez et analysez vos données, Power BI est la solution qu’il vous faut. Avec ses fonctionnalités puissantes et ses capacités d’automatisation, cet outil de Business Intelligence vous permet de libérer le potentiel de vos données et de prendre des décisions éclairées qui propulseront votre entreprise vers de nouveaux sommets.

Maîtriser Power BI est devenu une compétence essentielle pour les professionnels qui travaillent avec des données complexes.

Que vous soyez analyste de données, gestionnaire de projet, responsable des ventes, ou tout autre professionnel utilisant régulièrement des rapports, Power BI vous offre les outils nécessaires pour améliorer l’efficacité et la qualité de vos analyses.

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