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Maîtriser les relations inactives dans Power BI avec USERELATIONSHIP

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Chapitre 4 Leçon 10
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Apprenez à utiliser les relations inactives dans Power BI afin de réaliser des analyses avancées grâce à la fonction USERELATIONSHIP. Cette leçon vous montre comment activer temporairement une relation secondaire entre deux tables pour des analyses précises sur vos données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous êtes guidé à travers une compétence avancée du modèle de données Power BI : l’exploitation des relations inactives. Lorsqu'une table (comme une table de commandes) possède plusieurs clés de dates reliées à une table de dates (ex. date de commande et date d'envoi), seule une relation est dite active tandis que les autres restent inactives. Ces relations inactives sont matérialisées par des traits en pointillés dans la vue du modèle.

L’utilisation par défaut d’un champ lié s’appuie sur la relation active, mais pour enrichir l’analyse (par exemple, mesurer la quantité envoyée en fonction de la date d'envoi plutôt que de la date de commande), il est nécessaire d’activer la relation inactive. Cette activation ponctuelle s’effectue dans Power BI à travers la fonction USERELATIONSHIP, souvent en combinaison avec CALCULATE dans une mesure DAX personnalisée.

La vidéo détaille pas à pas ce processus : du paramétrage des relations, à la création d’une nouvelle mesure s’appuyant sur USERELATIONSHIP, en veillant à sélectionner les bons champs de chaque côté de la relation inactive. Un exemple concret illustre comment les visualisations s’en trouvent affectées, permettant de comparer, par mois, les quantités commandées et envoyées selon différentes dates de référence.

En maîtrisant cette méthode, vous étoffez considérablement vos capacités d’analyse et de reporting dans Power BI, particulièrement pour les rapports où les relations complexes entre tables sont fréquentes.

Objectifs de cette leçon

L'objectif principal est de permettre aux utilisateurs de comprendre, identifier et exploiter les relations inactives dans Power BI grâce à la fonction USERELATIONSHIP, afin de créer des mesures personnalisées et de réaliser des analyses multi-dimensionnelles avancées.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance de base de Power BI, savoir créer des modèles de données et utiliser des mesures DAX simples est recommandée. La compréhension des relations entre tables et de l’interface Power BI est également nécessaire.

Métiers concernés

Ce sujet est pertinent pour les data analysts, business analysts, contrôleurs de gestion, consultants BI et toutes fonctions nécessitant la manipulation avancée de données et la construction de rapports décisionnels dans Power BI.

Alternatives et ressources

Des solutions alternatives incluent l’utilisation de Tableau pour la modélisation de données complexe, Qlik Sense pour la gestion de plusieurs clés, ou encore le recours à SQL pour réaliser des jointures dynamiques. Cependant, la gestion des relations inactives par USERELATIONSHIP est une spécificité de Power BI.

Questions & Réponses

Une relation inactive dans Power BI est un lien entre deux tables qui n'est pas utilisé par défaut dans les analyses, généralement affiché par un trait en pointillés dans le modèle de données. Cela se produit lorsqu'il existe plusieurs relations entre deux tables, par exemple une table de dates reliée à la fois à une date de commande et à une date d'envoi d'une table de commandes.
Pour activer temporairement une relation inactive dans Power BI, il faut utiliser la fonction DAX USERELATIONSHIP, généralement combinée avec CALCULATE. Cette fonction demande de spécifier les deux champs correspondant aux extrémités de la relation inactive que l’on souhaite activer, permettant ainsi d’adapter le filtrage lors du calcul d’une mesure spécifique.
USERELATIONSHIP est utilisé lorsqu'une analyse doit se faire selon une dimension temporelle qui n'est pas celle de la relation active par défaut. Par exemple, pour obtenir le nombre de commandes envoyées selon la date d’envoi et non la date de commande, USERELATIONSHIP permet d’activer la bonne relation le temps d’un calcul, offrant ainsi une grande flexibilité analytique.