Power BI : comment simplifier un système de Business Intelligence trop complexe ?

Rapide à déployer, accessible et intuitif, Power BI s’est imposé comme un standard de la Business Intelligence moderne et a permis à des centaines d’entreprises de gagner en agilité et en visibilité sur leurs données.
Mais après plusieurs années d’utilisation, un constat s’impose : les environnements Power BI deviennent lourds, complexes à maintenir, et en partie incohérents. Temps de chargement trop longs, multiplication des indicateurs, confusion entre les différents rapports… qui mènent à une perte de confiance des équipes et à une non utilisation d’une partie significative des actifs développés.
Ce phénomène n’est pas une fatalité. Il traduit une appropriation de l’outil et un développement des usages, qui nécessitent de repenser la gouvernance, les architectures et les pratiques.
Chez Datasulting, nous aidons les entreprises à retrouver un environnement Power BI performant, cohérent, et durable.

Les outils de data viz / data visualisation / Business Intelligence, comme Power BI, Tableau, MyReport… ont profondément transformé le pilotage des organisations. Ils ont permis d’automatiser le reporting, d’industrialiser la donnée et de donner aux métiers une capacité d’analyse inédite. Avec des modèles de licence accessible aux PME et ETI, ces outils se sont déployés massivement dans les entreprises françaises. Avec son approche Premium/Low Cost, Power BI est un des leaders du domaine en termes d’adoption.

La prise de décisions « data-driven » (orientée data) est devenue largement accessible et s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue : Plan > Do > Check > Act, mettant l’accent sur le « Check ».
Néanmoins, si l’outil de reporting permet dans un premier temps de mettre sous contrôle certains aspects d’un processus, il génère habituellement de nouvelles opportunités de contrôle et de pilotage plus fin. Ces opportunités engendrent des besoins d’évolution et d’enrichissement du reporting, sans rendre caduques les besoins précédents. Par exemple, piloter le recouvrement finement par type de client et de produit ne remplace pas le besoin de disposer d’une balance âgée générale.
En conséquence, le reporting génère de plus en plus de valeur… au prix d’une complexité croissante.

Avec le temps, l’enrichissement des environnements de data visualisation entraîne une hausse des coûts de run et de maintenance : multiplication des rapports, requêtes et flux, surcharge des infrastructures (bases, passerelles, réseaux, capacités), et mobilisation croissante des équipes IT pour gérer les incidents. Chaque actif (rapport, modèle, datamart) devient une source de dette technique à entretenir.
En parallèle, la prolifération des usages self-service BI favorise la redéfinition des mêmes indicateurs selon des logiques différentes, générant incohérences, perte de confiance et débats sur “le bon chiffre”.

👉 Cette dette technique est le symptôme d’un succès non maîtrisé : celui d’un usage massif mais désordonné de la donnée et des outils de BI.

Power BI est conçu pour être simple et accessible et permettre à chacun de créer et partager rapports et jeux de données. Cette démocratisation est une force, mais aussi la porte ouverte à toutes les complexités si elle n’est pas encadrée.
D’autant que les licences Power BI Pro (majoritaires dans les PME) ou Office E5 autorisent par défaut tous les utilisateurs à produire et diffuser leurs propres actifs, à moins de limiter volontairement les droits, ce qui est rarement le cas.

Le self-service BI offre une agilité inédite : les métiers créent leurs propres analyses sans dépendre de la DSI. Mais cette liberté entraîne une explosion du nombre d’actifs, des doublons et des incohérences de modèles, alourdissant l’infrastructure. Sans cadre, l’outil pensé pour libérer devient une source de complexité et de dette technique.

Dans la recherche légitime d’efficacité, les équipes Data traitent les besoins métier et les demandes d’évolution selon une logique de priorité, de productivité et d’allocation des ressources. Ces bonnes pratiques de gestion de la demande, issues des normes Itil (normes de référence pour la fourniture et la gestion des services informatiques) sont largement implémentées dans les outils de gestion de la demande. Néanmoins, dans le domaine de la data, cette approche engendre fréquemment la production de nouveaux actifs : un nouveau besoin = un nouveau modèle sémantique. En effet, si le besoin n’a pas été anticipé, il n’existe aucun modèle sémantique à même de répondre à ce besoin métier, d’où la création d’un nouvel actif. Et dans un souci de productivité et de rapidité, ce nouvel actif sera focalisé sur le besoin actuel et non sur les besoins futurs… Et donc difficilement réutilisable.

Enfin, au bout de quelques années, sans actions spécifiques, les entreprises perdent la maîtrise de leur catalogue d’actifs BI (rapports, datasets). Cette perte de maîtrise génère plusieurs dysfonctionnements :
les utilisateurs métiers, parmi un ensemble pléthorique de rapports et faute de trouver les actifs data répondant à leurs besoins, émettent de nouvelles demandes.
L’équipe Data n’est plus en mesure d’arbitrer entre ce qu’il faut maintenir, optimiser ou supprimer, et une partie des actifs tombe à l’abandon.
 
Contrairement aux outils opérationnels, (ERP, CRM, Compta, GMAO…) dont l’évolution est plus contrainte, difficile et structurée par les processus, les suites décisionnelles de Business Intelligence ont une tendance naturelle à dériver avec l’adoption et la hausse de maturité de l’entreprise.

Datasulting accompagne ses clients pour mettre en place une gouvernance data et des outils afin de mettre sous contrôle la complexité et l’usage d’une solution BI, sans entraver la promesse d’agilité et de valeur.

Notre première approche consiste à mesurer et mettre sous contrôle l’actif et les usages. Nous proposons de déployer un outil léger et industrialisé pour auditer le patrimoine et l’usage de Power BI dans une approche de rationalisation :

Cet outil léger permet d’obtenir rapidement et périodiquement une vision claire pour rationaliser les actifs et les usages et réduire les coûts. Il permet notamment de décomposer le périmètre par domaine de données afin d’échanger avec les différents métiers propriétaires de données pour définir une cible rationalisée.

👉 Découvrez l’audit Power BI

Grace à l’audit des usages de Power BI, il devient possible de mettre sous contrôle le patrimoine de données, de procéder au nettoyage initial et de planifier la rationalisation des actifs avec les différents métiers propriétaires de données.

La rationalisation d’une plateforme de reporting mature dans la durée nécessite de définir et déployer une gouvernance data afin d’éviter les dérives décrites ci-dessus et de faire converger la plateforme dans une situation de complexité maitrisée et stable.

Voici l’approche que nous conseillons :

👉 Mettez en place votre Gouvernance Data

Afin de limiter dans la durée le nombre d’actifs data à maintenir (rapports et datasets) et d’éviter de devoir créer de nouveaux actifs dédiés (et non réutilisables) pour répondre aux demandes des métiers, il est important de définir l’architecture data cible.
L’enjeu est d’avoir un coup d’avance sur le métier, en anticipant les besoins d’évolution. L’analyse des reporting actuels, recensés grâce à l’outil d’audit des usages Power BI, enrichi des cas d’usage futurs attendus par le métier, permet de définir une cartographie cible, rationalisée.
La disponibilité d’une cartographie cible permet d’une part de rationaliser les actifs existants en décommissionnant la part des actifs (datasets, rapports) pouvant être fusionnée au sein d’autres actifs, mais surtout de pouvoir répondre à toute nouvelle demande métier en s’appuyant sur la cartographie des actifs cible. Chaque demande est alors traitée soit en enrichissant un dataset existant, soit en créant un dataset cible… garantissant ainsi que la complexité ne dépassera pas la cible architecturale prédéfinie.
Une telle démarche permet de réduire la complexité à long terme et limite sur le long terme le coût de « Change » comme le coût de « Run ».

Afin de faire vivre les principes de rationalisation, de réutilisation et de gouvernance, notre approche consiste à appliquer et transmettre des normes de réalisation Power BI qui permettent de garantir :

Le déploiement et la mise en œuvre de ces normes est une garantie permettant d’assurer la qualité et la réutilisabilité des actifs data dans la durée.

Power BI est un formidable levier de transformation, mais il nécessite une véritable hygiène d’exploitation pour rester performant et fiable dans le temps.

Notre équipe peut vous accompagner pour restaurer une situation stable et garantir dans la durée une plateforme data plus performante, plus légère et plus fiable à travers différents accompagnements :

N’hésitez pas à contacter notre équipe !