Optimiser vos analyses dans Power BI : variables, organisation et vues avancées

Maîtrisez l'utilisation des variables DAX, optimisez l'organisation des mesures, et découvrez les vues avancées DAX/TMDL dans Power BI pour améliorer les performances et la lisibilité de vos modèles d'analyse de données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous apprendrez à optimiser la construction de vos mesures dans Power BI en utilisant les variables DAX, une fonctionnalité essentielle pour améliorer à la fois la performance et la lisibilité de vos formules. La vidéo vous guide étape par étape dans la création d’une mesure de pourcentage d’évolution des unités vendues, en illustrant les différences entre l’utilisation directe d’expressions et l’emploi des variables, qui permettent à Power BI de ne calculer les valeurs qu’une seule fois.

Vous explorerez ensuite une bonne pratique d'organisation : la création d’une table dédiée au regroupement des mesures, l’utilisation de dossiers pour structurer et retrouver rapidement vos indicateurs et la gestion de l’affichage des colonnes inutiles. Cette méthode professionnelle facilite la maintenance et la clarté de vos modèles de données, notamment sur des rapports complexes ou collaboratifs.

Enfin, la leçon s’ouvre sur deux vues avancées et récentes de Power BI : la vue de requête DAX permettant d’interroger le modèle via des scripts, et la vue TMDL offrant une vue codée et textuelle de l’ensemble du modèle. Ces outils favorisent le test rapide de formules, le suivi des évolutions et le déploiement vers d’autres rapports, s’adressant à un public confirmé ou aux équipes IT. Des recommandations sont données pour aborder ces fonctionnalités avec sécurité.

Grâce à cette vidéo, vous serez à même de structurer et dynamiser vos analyses Power BI avec des techniques professionnelles et actuelles.

Objectifs de cette leçon

L’objectif principal est d’améliorer significativement l’efficacité et la clarté de vos modèles Power BI par :
- La compréhension et la mise en pratique des variables DAX ;
- Une organisation méthodique des mesures grâce à des tables et dossiers dédiés ;
- L’initiation à deux vues avancées (requête DAX et TMDL) pour perfectionner l’exploration et la maintenance du modèle.

Prérequis pour cette leçon

Pour tirer le meilleur profit de cette vidéo, il est conseillé de maîtriser les bases de Power BI Desktop : manipulation des tables, création de mesures simples et notions élémentaires de DAX. Une première expérience avec la modélisation de données sera également utile.

Métiers concernés

Les notions abordées sont particulièrement utiles aux analystes de données, contrôleurs de gestion, consultants BI, data engineers et aux développeurs supervisant la modélisation et le déploiement de solutions décisionnelles dans les entreprises et organisations.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives à Power BI, on peut citer :
- Tableau pour la visualisation et l’analyse de données ;
- Qlik Sense pour le reporting interactif ;
- Google Data Studio accessible pour des dashboards simples ;
- Ou la programmation via Python (Pandas, Dash) pour des analyses personnalisées.

Questions & Réponses

Utiliser des variables DAX est recommandé car cela permet à Power BI de calculer une expression une seule fois et de la réutiliser dans la formule, ce qui améliore significativement la performance des mesures et facilite la lecture et la maintenance des formules complexes.
Il est conseillé de regrouper ses mesures dans une table dédiée, de masquer les colonnes inutiles et de créer des dossiers pour organiser les mesures par catégorie, rendant ainsi le modèle plus lisible et facile à maintenir, surtout pour les projets collaboratifs.
La vue de requête DAX permet de tester et d’exécuter des scripts DAX directement sur le modèle sans créer de visuel, facilitant le prototypage et le débogage ; la vue TMDL fournit une représentation textuelle du modèle, idéale pour suivre les évolutions, sauvegarder la structure ou préparer un déploiement avancé, principalement à destination des utilisateurs expérimentés.