Top 8 des Conseils des Experts Power BI
Power BI est aujourd’hui l’un des outils de Visualisation des données et d’Analytics les plus en demandes dans le marché du travail.
Que tu sois un professionnel de la Data ou non, la maîtrise de l’outil Power BI est importante pour toi.
Il te permet de bien faire parler les données afin de faciliter une meilleure prise de décision.
Si ton but est de devenir un expert Power BI, l’une des approches les plus efficaces est d’apprendre auprès des meilleurs dans ce domaine, réduisant ainsi les risques d’erreurs et accélérant ton apprentissage.
Dans le but de t’aider dans la réalisation de ton rêve qui est de devenir un Expert Power BI , j’ai sollicité pour toi des conseils de ces Top Experts Power BI.
Dans cet article, je présente ces experts et révèle leurs conseils les plus précieux
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Conseils techniques
En BI, la clé c’est de maitriser les fondamentaux de la modélisation des données selon Kimball.
La méthodologie Kimball inclut beaucoup de choses mais comprendre les concepts de tables de fait, tables de dimension, granularité d’une table, table de fait snapshot vs transactionnel et les slow changing dimensions vous permettront d’aller déjà très loin.
Un bon modèle ne nécessite pas de fonctions DAX compliquées. Les calculs et les filtres se font via les relations entre les tables.
D’ailleurs éviter de faire des fonctions DAX trop compliquées pour le reste de l’équipe car s’il n’y a que vous qui les comprenez, l’entreprise aura un problème dès que vous partirez.
La maintenabilité du code est plus importante que l’égo trip de créer des formules DAX compliquées.
Conseils d'apprentissage
Une fois dépassé la phase initiale de découverte et d’apprentissage de l’interface de votre outil (Power BI, Tableau, etc..) je vous conseille de créer une boite à outil.
Chaque fois que vous créez quelque chose de spécial qui peut être réutilisables pour un autre projet, ajoutez-le à votre boite à outil.
Lisez des livres et parcourez la documentation officielle. Lorsque vous pratiquez de nouveaux concepts, ajoutez-les à votre boite à outil.
En général, soyez ouvert d’esprit sur tous les différents aspects de la data mais n’approfondissez que les domaines pour lesquels votre pratique sera rémunérée.
Sans pratique quotidienne, vous allez oublier tous ce qui est nouveau.
Il n’y a pas de mal à passer 30-60 minutes chaque journée de travail rémunéré pour apprendre, vous serez un meilleur data analyste pour votre future self et votre employeur actuel.
Expert 2
Conseils techniques
Cet article traite l’optimisation des performances dans les solutions de Business Intelligence (BI), ou informatique décisionnelle. La BI désigne l’ensemble des technologies et outils pour collecter, intégrer, analyser et présenter des données d’entreprise pour la prise de décision. En raison de la complexité de certaines de ces solutions en termes de la quantité de données et les traitements à appliquer, des problèmes de chargement des données peuvent être rencontrés. Une priorité est de se focaliser sur l’optimisation de la performance des solutions BI pour qu’elles soient adaptées, acceptées et utilisées.
L’optimisation de la performance est fondamentale pour la solution BI surtout si on est amené à traiter des données à grand volume ainsi que des accès concurrents pour autoriser plusieurs utilisateurs à accéder aux rapports et tableaux de bords. Optimiser permet de réduire le temps de réponse pour retourner un résultat sur le graphique.
Dans la suite, on présente les principales considérations à garder en tête lorsque vous préparez vos solutions BI pour veiller à ce que la solution proposée soit optimale. Ces points sont organisés selon divers axes en relation avec : la sources de données, le modèle de données, les visuels et l’infrastructure.
- Transformer et nettoyer les données de la source : il faut s’assurer que les données importées depuis la source sont propres, transformées et bien formatées selon le besoin initial avant de les charger dans le système BI. Ceci réduit la complexité des requêtes ultérieures et améliore considérablement le temps de réponse. Il peut être aussi intéressant à ce niveau d’implémenter une gouvernance et une conformité à vos données pour réduire au maximum les transformations à appliquer dans la source.
- Réduire la quantité de données importée depuis la source : limiter la quantité de données importées depuis la source et identifier celles qui seront réellement nécessaires pour l’analyse. L’utilisation des filtres sur les colonnes de la source ou ajouter des requêtes SQL pour limiter le nombre de lignes et colonnes peuvent être des pratiques utiles dans ce cas.
- Indexer et partitionner la source : utiliser des index pour accélérer les requêtes et partitionner les grandes tables pour améliorer les performances sont également des techniques à mettre en place pour s’assurer que votre source de donnée soit optimale.
- Modèle Étoile (Star Schema) : utiliser un modèle en étoile pour structurer les données, avec des tables de faits centrales et des tables de dimensions entourées. Il faut aussi veiller à réduire le nombre de tables en appliquant la dénormalisation des données ce qui permet aussi de réduire les jointures et améliorer la performance du système.
- Agréger les données : Utiliser des tables d’agrégation pour précalculer les résultats de requêtes complexes ou récurrentes est aussi une excellente option pour optimiser le modèle et réduire le temps de traitement de ces requêtes.
- Limiter le nombre de visuels sur les pages du rapport : une page trop chargée détériore la performance du rapport mais aussi peut induire des difficultés d’interprétation, de lecture et d’analyse des graphiques.
- Privilégier les visuels simples : utiliser des visualisations simples, efficaces et éviter les graphiques trop complexes surtout en ajoutant plusieurs dimensions de données.
- Activer le cache des données : cette option permet de garder en cache les données des visuels les plus utilisés et par suite de restituer rapidement ces données sans délai ce qui réduit le temps de chargement.
- Diviser les rapports complexes : les utilisateurs ont généralement tendance à tout mettre dans un seul rapport ce qui n’est pas une bonne pratique : ceci peut augmenter la complexité du rapport et rendre l’analyse des résultats plus complexe. Il est conseillé de diviser ces rapports en des rapports plus simples pour améliorer la performance.
4. Infrastructure et performance du système : les performances du système ont également un impact sur la performance d’une solution BI. Améliorer les capacités de calcul et de traitement en améliorant les ressources matérielles mises en place peut contribuer significativement à améliorer les performances.
- Utiliser des serveurs performants : bien configurer les serveurs pour héberger les bases de données et la solution BI. Opter également pour des capacités supérieures (mais adaptées) pour installer tous les outils et gérer la quantité de données.
- Veiller à la scalabilité : s’assurer que l’
infrastructure est évolutive pour gérer des charges de travail croissantes. Il faut bien étudier la vélocité au niveau des données et prévoir les augmentations éventuelles sur les quantités à récupérer des sources initiales. - Surveiller et maintenir la solution : mettre en place des outils de surveillance pour identifier les goulots d’étranglement et effectuer régulièrement des maintenances pour optimiser les performances.On peut par exemple utiliser des composants spécifiques comme l’analyseur de performance disponible dans Power BI.
- Utiliser des capacités du cl
oud : dans la mesure du possible et en fonction des frais, basculer la solution sur un cloud permet de bénéficier de meilleures performances et de fonctionnalités supplémentaires.
5. Utiliser des techniques avancées : certaines techniques avancées implémentées dans la majorité des logiciels permettent d’obtenir une meilleure performance. Ceci peut inclure les fonctionnalités suivantes :
- Compresser les données : la compression permet de réduire la taille des données stockées et améliorer les temps de lecture.
- Implémenter la sécurité sur les données : Implémenter des rôles de sécurité comme les RLS dans Power BI pour s’assurer que les utilisateurs n’accèdent qu’aux données pertinentes, et donc sélectionner une partie des données plutôt que d’importer les données totales.
- Utiliser l’incrémentation des données ou l’actualisation incrémentielle : l’actualisati
on incrémentielle permet de réduire le volume de données à actualiser. C’est une technique performante à utiliser surtout lorsque la source de données change fréquemment.
En mettant en œuvre ces stratégies, permet d’améliorer considérablement la performance de votre projet BI, rendant les analyses plus rapides, plus précises et plus utiles pour la prise de décision
Conseils d'apprentissage
Power BI est un outil puissant pour la visualisation de données et l’analyse BI. Pour apprendre à bien maitriser cet outil voilà quelques recommandations et aussi comment se préparer à la certification.
- Comprendre les Concepts de Base : installation et interface, connexion aux sources de données, modélisation de données.
- Création de rapports et tableaux de bord : les différents types de visuels, les filtres et les slicers, l’interactivité des rapports et des visuels.
- Utilisation du Langage DAX : les fonctions de Base pour effectuer des calculs simples, les fonctions avancées de l’intelligence temporelle.
- Publication et partage : Power BI Service, publier et partager des rapports, les applications mobiles.
- Microsoft propose gratuitement des tutoriels officiels Microsoft pour tous les modules de formation dont power BI qui sont mis à jour de façon continue et disponibles sur le lien suivant : Microsoft Courses.
- Des ressources en lignes sont également disponibles sur diverses plateforme de e-learning dont Coursera, Udemy, LinkedIn Learning, Power BI Community, Stack Overflow, etc.
Experte 3
Conseils techniques
L’importance de l’Optimisation des Rapports Power BI
En tant que consultante Power BI, l’optimisation des rapports est cruciale pour garantir des performances élevées, une expérience utilisateur fluide, et une prise de décision efficace.
Voici les raisons principales pour lesquelles l’optimisation des rapports Power BI est essentiel et quelques conseils pour parvenir.
Pourquoi l’Optimisation est Cruciale :
- Performance et Vitesse :
- Les rapports non optimisés peuvent être lents a changer, ce qui impacte négativement la productivité et la satisfaction des utilisateurs.
- Un changement rapide des visuels permet une analyse plus réactive et une meilleure exploration des données.
2. Expérience Utilisateur Améliorée :
Des visualisations réactives augmentent l’engagement et la fiabilité des rapports, en offrant une navigation fluide et des interactions entre les visuels sans délai.
3. Efficacité des ressources :
Des rapports optimisés consomment moins de ressources système, ce qui est crucial pour les environnements partagés(sans capacités premium).
Optimisation des rapports Power BI
En développant des rapports Power BI, il est fondamental de créer de bons modèles sémantiques
Lorsque les modèles sémantiques disposent d’un stockage efficace, d’un temps d’actualisation optimal, du Query Folding activé au niveau des requêtes Power Query, et des techniques de réduction des données importées, vous pouvez construire des rapports optimisés. Voici quelques conseils pratiques pour y parvenir :
Conclusion : En intégrant ces pratiques dans votre travail quotidien, vous serez en mesure de créer des rapports Power BI performants et fiables, facilitant ainsi une prise de décision éclairée.
Conseils d'apprentissage
L’Importance de la Formation Continue
S’engager dans l’apprentissage continu est crucial pour rester compétitif et efficace dans le domaine de la Business Intelligence, en particulier avec un outil en évolution rapide comme Power BI.
Stratégies d’Apprentissage Continu :
Appliquez vos compétences sur des projets réels ou des études de cas. Plus vous travaillez sur des scénarios divers, plus vous gagnez en expérience.
Conclusion : L’apprentissage continu est une composante essentielle pour exceller en tant que développeur Power BI. En investissant régulièrement du temps et des efforts dans votre formation, vous pouvez non seulement maintenir vos compétences à jour, mais aussi offrir une valeur maximale à vos clients.
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Conseils techniques
Mes trois recommandations pour aller loin avec Power BI :
Bien maîtriser le langage DAX & le data modeling :
Pour moi, ce sont incontestablement les compétences les plus importantes pour un développeur Power BI. L’expérience utilisateur, les performances de votre rapport, la cohérence et la fiabilité de vos analyses dépendent fortement de votre maîtrise du langage DAX et de la modélisation des données.
Maîtriser les règles de l’art de la visualisation des données :
Jusqu’ici, l’accent a été mis sur la maîtrise de l’outil. Mais il y a une compétence cruciale pour créer des rapports utiles et percutants : la maîtrise de l’art de la dataviz. Et contrairement à ce que beaucoup pensent, ça va bien au-delà de comment choisir le graphique approprié.
Comprendre les notions de base en statistique :
Si vous n’avez pas de background dans la data, prenez également le temps d’acquérir les fondamentaux de la statistiques pour analyser correctement vos données. Pour faire de la dataviz, les notions de bases (statistique descriptive notamment) sont largement suffisantes.
Conseils d'apprentissage
- Ma méthode d’apprentissage en 3 étapes :
- Quel que soit votre profil, je vous recommande de commencer par une formation structurée et complète. L’objectif est de vous permettre de découvrir Power BI de A à Z, les concepts théoriques essentiels, et construire de bout en bout un rapport Power BI.
- A la fin de cette première étape, vous aurez une meilleure compréhension de Power BI. Sur la base de cette compréhension, votre background et vos objectifs professionnels, vous pourrez facilement identifier les points sur lesquels vous devez travailler pour développer des compétences solides. Sur la base des points identifiés, créez votre roadmap de formation personnalisée.
- Enfin, exécutez votre roadmap. Si vous avez par exemple inscrit la modélisation des données dans votre roadmap, recherchez des ressources de formation qui traitent en profondeur la modélisation des données.
2. Mes plateformes préférées pour apprendre et pratiquer :
J’utilise la plateforme d’apprentissage en ligne Packt qui offre des ressources intéressantes sur des sujets spécifiques à Power BI comme le data cleaning, Power Query & M, DAX, le data modeling, les performances ou encore, pour les data scientists, l’extension de Power BI avec R et Python ou le machine learning et l’IA avec Power BI.
Pour consolider ses connaissances par la pratique, je recommande la plateforme Maven Analytics (il y en d’autres bien sûr) qui organise chaque mois des challenges dans lesquels vous êtes mis en situation professionnelle avec des données réelles. De nombreux professionnels Power BI y participent. C’est donc une opportunité de pratiquer et apprendre des techniques d’analyse et de conception de rapports utilisées par les pros.
