Développer des rapports dynamiques avec Microsoft Power BI

Vous allez découvrir comment récupérer des données à partir d’un éventail de sources de données, y compris Microsoft Excel, les bases de données relationnelles et les magasins de données NoSQL. Vous allez aussi découvrir comment améliorer les performances lors de la récupération de données.

Power Query dispose d’un nombre étonnant de fonctionnalités conçues pour vous aider à nettoyer et préparer vos données à des fins d’analyse. Vous allez découvrir comment simplifier un modèle complexe, changer de types de données, renommer des objets et créer un tableau croisé dynamique avec des données. Vous allez aussi découvrir comment profiler des colonnes afin de savoir lesquelles contiennent les données intéressantes que vous recherchez pour une analytique plus poussée.

Le processus de création d’un modèle sémantique compliqué dans Power BI est simple. Si vos données proviennent de plusieurs systèmes transactionnels, avant que vous ne vous en rendiez compte, vous pouvez avoir des dizaines de tables que vous devez utiliser. Créer un excellent modèle sémantique consiste à faire dans la simplicité. Un schéma en étoile est un moyen de simplifier un modèle sémantique et vous allez découvrir leur terminologie et leur implémentation dans ce module. Vous allez également découvrir pourquoi le choix de la granularité des données est important pour les performances et la convivialité de vos états Power BI. Enfin, vous allez découvrir comment améliorer les performances avec vos modèles sémantiques Power BI.

Dans ce module, vous allez apprendre à utiliser des mesures implicites et explicites. Vous allez commencer par créer des mesures simples, qui résument une seule colonne ou table. Ensuite, vous allez créer des mesures plus complexes en fonction d’autres mesures dans le modèle. En outre, vous découvrirez les similitudes et les différences entre une colonne calculée et une mesure.

À la fin de ce module, vous allez être en mesure d’ajouter des tables et des colonnes calculées à votre modèle sémantique. Vous pourrez également décrire le contexte de ligne, utilisé pour évaluer les formules de colonnes calculées. Étant donné qu’il est possible d’ajouter des colonnes à une table en utilisant Power Query, vous apprendrez également quand il est préférable de créer des colonnes calculées au lieu de colonnes personnalisées Power Query.

Étant donné que Power BI comprend plus de 30 visuels principaux, il peut être difficile pour un débutant de sélectionner celui qui convient. Ce module vous guide tout au long de la sélection du type de visuel le plus approprié pour répondre à vos besoins en termes de conception et de présentation des rapports.

Le filtrage des rapports est un sujet complexe, car de nombreuses techniques sont disponibles pour filtrer un rapport Microsoft Power BI. Cependant, avec la complexité vient le contrôle, vous permettant de concevoir des rapports qui répondent aux besoins et aux attentes. Certaines techniques de filtrage s’appliquent au moment de la conception, tandis que d’autres sont pertinentes au moment de la consommation du rapport (en mode Lecture). L’important est que la conception de votre rapport permette aux consommateurs du rapport de limiter intuitivement les points de données qui les intéressent.

Découvrez comment naviguer dans le service Power BI, créer et gérer des espaces de travail et des éléments associés, et distribuer des rapports aux utilisateurs.

Microsoft Power BI vous permet d’utiliser un seul modèle sémantique pour générer de nombreux rapports. Réduisez encore plus votre surcharge administrative avec des actualisations planifiées du modèle sémantique et une résolution des erreurs de connectivité.