Ça y est, vous vous êtes enfin décidé à lancer votre projet BI. Bien le démarrer est un facteur clé de succès pour mener à bien vos analyses et visualisation de données. Vous le savez ! Et vous savez aussi que vous en avez les moyens. Vos données sont là, vous pouvez et devez les exploiter et êtes prêt à tout mettre en œuvre pour améliorer votre business grâce à ça.
Mais voilà, par où commencer ?!
Si vous êtes en train de lire cet article c’est que vous avez opté pour la suite Power BI. Pas besoin donc de vous dire que Power BI, développé en 2016 par Microsoft, est un des outils d’analyse de données les plus reconnus du marché. Dans son édition du « Magic Quadrant 2020 for analytics and Business Intelligence Platforms« , Gartner positionne cet outil comme étant un des leaders du marché.
Cette solution de Self-Service BI permet aux utilisateurs de réaliser leurs propres analyses à un prix concurrentiel. En intégrant Power Query dans son logiciel, l’offre de Microsoft permet de préparer efficacement vos données afin de faciliter leur analyse ainsi que leur visualisation.
Il y a de nombreux avantages à utiliser Power BI pour analyser vos données. Les éditeurs se vantent d’avoir des logiciels ergonomiques et simples d’utilisation, mais débuter un projet BI n’est pas si simple qu’il n’y paraît ! En effet, de nombreuses choses sont à savoir avant de vous lancer. Et, nos experts, ayant menés à bien un grand nombre de Projets BI clients, se sont penchés sur la question et vous livrent les essentiels.
De façon générique, lorsque l’on débute un projet BI, on connecte notre source de données (datawarehouse/CRM/outil de gestion) au logiciel de visualisation et de traitement des données. Puis on a tendance à se précipiter : on charge les tables, on réalise quelques mesures et puis on commence à réaliser des visualisations.
Seulement voilà, ce sont des erreurs courantes à ne pas commettre.
Avant de charger l’ensemble de votre datawarehouse dans votre logiciel, vous devez identifier l’information que vous souhaitez extraire de vos données (performance commerciale / performance d’une campagne marketing / résultats comptable de l’entreprise…) Ceci facilitera votre appréhension des données qui vous seront nécessaires. Cette étape est primordiale. Elle vous permettra d’y voir plus clair mais aussi et surtout d’éviter la surcharge de l’outil de visualisation, qui rallongerait le temps de réaction et de calcul.
La deuxième erreur à ne pas commettre est de vous connecter directement à vos sources de données. Autrement dit, votre Datawarehouse. En effet, favoriser la création d’un datamart[1] axé métier avec des données agrégées, facilitera la préparation et l’analyse métier des données dans la solution d’analytique que vous utilisez.
Bien que Power Query soit une composante de Power BI très efficace pour préparer vos données, nous vous conseillons d’opérer un maximum de changements au sein du datamart. Cela vous permettra d’avoir une meilleure performance (temps de réponse et de chargement) au sein de la solution. Et puis, SQL a toujours raison ! Avec lui, pas de surprise.
Une fois que votre datamart est propre, vous pouvez le charger dans Power BI. Vous utiliserez ainsi Power Query pour finaliser votre préparation de données, réaliser des jointures, créer de nouvelles colonnes etc.
Pour finir, au sein de Power BI, vous aurez l’opportunité de créer facilement des mesures via le langage DAX (qui est une extension du langage Excel). Il est courant de trouver des mesures complexes, difficiles à la compréhension métier et qui pourraient être simplifiées grâce à la création de mesures intermédiaires simples. En plus de faciliter la compréhension, le recours à la création de mesures intermédiaires favorise une meilleure performance générale du rapport que vous créerez.
[1] Datamart : Selon Ralph Kimball (informaticien-théoricien), « le datamart est un sous-ensemble du datawarehouse constitué de tables […] à des niveaux plus agrégés, permettant de restituer tout le spectre d’une activité métier. […] ».
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[1] Datamart : Selon Ralph Kimball (informaticien-théoricien), « le datamart est un sous-ensemble du datawarehouse constitué de tables […] à des niveaux plus agrégés, permettant de restituer tout le spectre d’une activité métier. […] ».
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