Power BI

Power BI, c’est l’outil Microsoft pour transformer des données en rapports/dashboards interactifs, avec une grosse particularité : le “modèle sémantique” (dataset) est le centre de gravité.

Si vous ratez la modélisation, vous pouvez avoir les plus beaux visuels du monde : ça restera lent, fragile, et incompréhensible.

Depuis 2023–2026, Power BI est de plus en plus “imbriqué” dans Microsoft Fabric (OneLake, Direct Lake, capacités). C’est devenu un choix d’architecture, pas juste un outil de dataviz.

À quoi ça sert ?

• Centraliser un modèle sémantique (dataset) : mêmes définitions de KPI pour tout le monde.
• Analyser et explorer (filtres, drill-down, interactions, RLS).
• Industrialiser la diffusion (workspaces, apps, permissions, rafraîchissements, gouvernance).

Ce que Power BI fait vraiment bien

• Data prep via Power Query (ETL léger côté BI).
• Modélisation (schéma en étoile) + relations + mesures.
• Calcul métier via DAX (KPI, time intelligence, segmentation).
• Diffusion (workspaces, apps, permissions, rafraîchissements) via Power BI Service.

Les 3 modes de données (à choisir au lieu de subir)

• Import : rapide, idéal pour 80% des dashboards.
• DirectQuery : données “live”, dépend fortement des perfs de la source.
• Composite : mix Import + DirectQuery selon les tables.

Les erreurs qui coûtent cher

• Modèle plat (pas en étoile) → DAX plus complexe, résultats douteux, perfs en baisse.
• Tout en DirectQuery “pour éviter l’import” → requêtes lentes, expérience utilisateur mauvaise.
• Pas de gouvernance (datasets dupliqués) → définitions KPI incohérentes, conflits, maintenance infernale.

Les points clés à maîtriser 

• Modèle en étoile (facts/dimensions) : la base de la perf et de la compréhension.
• Mesures DAX (pas des colonnes calculées partout).
• Choix du mode : Import / DirectQuery / Composite (+ Direct Lake en contexte Fabric). (Microsoft doc)
• Licensing / capacité : diffusion à grande échelle = sujet à traiter tôt. (Pricing Microsoft)

Mini-exemple DAX 

CA := SUM ( 'FactVentes'[MontantHT] )
CA N-1 := CALCULATE ( [CA], SAMEPERIODLASTYEAR ( 'DimDate'[Date] ) )