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Comment créer un flux de données Power BI

Créer un flux de données

Sujet d’article : Créer un flux de données dans Power BI 

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La possibilité de créer des flux de données dans Power BI élargit le champ des possibles pour les analystes et les professionnels des données. Ces flux vous permettent d’importer des données à partir de diverses sources, de les transformer, de les combiner et de les enrichir, le tout de manière automatisée et efficace. Si vous travaillez avec des bases de données locales, des services en nuage ou des fichiers plats, les flux de données offrent une solution puissante pour garantir que vos rapports Power BI sont toujours à jour avec les dernières informations pertinentes.

Mais comment en créer un flux de données concrètement dans Power BI ? 

C’est ce que nous allons vous dévoiler dans la suite ! 

Alors ? Prêts à en savoir plus sur ce sujet ? 

C’est parti !

Qu'est ce qu'un flux de données ?

Créer un flux de données

Avant d’entrer dans le vif du sujet, il est d’abord important de maîtriser les concepts. La plupart du temps, nous savons quelque chose, mais lorsque l’on nous demande de l’expliquer, nous restons bloqués. Alors, pour éviter que vous tombez dans cette situation, nous allons d’abord définir les concepts.

En effet, un flux de données dans Power BI fait référence à un ensemble organisé et structuré de données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers plats, des services cloud, etc.

Ces flux sont donc aussi conçus pour être intégrés dans Power BI afin de permettre une analyse, une visualisation et un reporting efficaces des données. En plus, les flux de données jouent un rôle crucial dans le processus d’analyse des données en fournissant une méthode cohérente et automatisée pour récupérer, transformer et charger les données dans l’environnement Power BI.

Leur importance réside dans leur capacité à garantir la disponibilité, la fiabilité et aussi la fraîcheur des données utilisées dans les rapports et les tableaux de bord, permettant ainsi aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises et à jour.

Avantages de création d'un flux de données :

Les avantages et bénéfices de l’utilisation des flux de données sont nombreux. Voici quelques uns : 

Automatisation des mises à jour:

En créant un flux de données, vous pouvez automatiser le processus de mise à jour des données, assurant ainsi que les rapports et les analyses sont toujours basés sur les données les plus récentes. Cela améliore donc  la réactivité et la pertinence des informations fournies.

Cohérence des données:

En effet, les flux de données garantissent la cohérence des données en évitant les problèmes de redondance et de fragmentation. Le fait de centraliser les données permet donc de maintenir leur qualité et leur intégrité, ce qui réduit le risque d’erreurs ou d’incohérences dans les analyses.

Flexibilité dans l’intégration de sources multiples:

Un avantage clé des flux de données est leur capacité à agréger des données provenant de diverses sources, qu’elles soient locales ou dans le cloud. Cette flexibilité vous permet donc de travailler avec une grande variété de données, sans être limités par leur emplacement ou leur format.

Étapes de création d'un flux de données :

étapes pour créer un flux de données de

1. Connexion à la source de données

La première étape consiste donc à établir une connexion avec la source de données à partir de laquelle les données seront extraites. Dans ce sens, Power BI propose une gamme de connecteurs pour diverses sources telles que des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des services cloud, etc. Cette étape permet d’initier le processus d’extraction des données à analyser.

2. Configuration des paramètres de connexion

Une fois la source de données sélectionnée, il est souvent nécessaire de configurer les paramètres de connexion, tels que les identifiants d’accès, les autorisations et les options de filtrage. Cela garantit que seules les données pertinentes sont extraites et que la connexion est sécurisée.

3. Transformation des données

Après avoir établi la connexion, les données extraites peuvent nécessiter des transformations pour les préparer à l’analyse. Cette étape implique souvent le nettoyage des données, la fusion de tables ,la création de colonnes calculées et aussi d’autres aspects. Les outils de transformation de Power BI permettent donc aux utilisateurs de façonner les données selon leurs besoins spécifiques.

4. Création des mesures et des colonnes calculées

Une fois les données transformées, il est courant de créer des mesures et des colonnes calculées pour enrichir l’analyse. Les mesures permettent d’effectuer des calculs dynamiques, tandis que les colonnes calculées ajoutent des données dérivées basées sur des expressions définies par l’utilisateur. Cette étape permet donc d’ajouter une intelligence supplémentaire aux données.

5. Modélisation des données

La modélisation des données consiste à définir les relations entre les différentes tables de données pour permettre des analyses croisées et des agrégations cohérentes. Cette étape est cruciale pour garantir la cohérence et l’exactitude des résultats d’analyse.

6. Chargement des données dans le modèle Power BI

Une fois toutes les transformations effectuées et la modélisation terminée, les données sont prêtes à être chargées dans le modèle Power BI. Ce processus consiste alors à intégrer les données transformées dans l’environnement de travail de Power BI, où elles seront disponibles pour la création de rapports et de visualisations.

Options de transformation des données :

transformation des données

Lors de la création d’un flux de données dans Power BI, la qualité et la pertinence des données sont cruciales pour obtenir des analyses précises et exploitables.

Les options de transformation des données jouent un rôle essentiel dans ce processus, permettant aux utilisateurs de nettoyer, d’enrichir et de préparer leurs données pour une analyse approfondie.

Dans les paragraphes suivants, nous explorerons donc en détail ces options de transformation disponibles dans Power BI, pour mettre en lumière leur importance et leur utilisation stratégique pour créer des flux de données fiables et efficaces.

Fusion de données :

En effet, la fusion de données permet de combiner des ensembles de données provenant de différentes sources en un seul ensemble de données cohérent.

Dans Power BI, vous pouvez fusionner des tables en fonction de clés communes ou d’autres critères spécifiés, ce qui est essentiel pour agréger des données dispersées en une vue consolidée.

En effet, la capacité de fusionner des données est particulièrement importante lors de la création d’un flux de données, car elle permet de rationaliser et de consolider les sources de données avant leur intégration dans le modèle Power BI.

Nettoyage des données :

Le nettoyage des données implique l’élimination des données inutiles, la correction des erreurs, la normalisation des formats et aussi la gestion des valeurs manquantes ou aberrantes.

Dans ce sens , Power BI propose une gamme d’outils de nettoyage des données, tels que la suppression des lignes dupliquées, la correction des valeurs incorrectes, la gestion des erreurs, etc.

Lorsque vous créez un flux de données, le nettoyage des données est donc crucial pour garantir que seules les données de qualité et pertinentes sont intégrées dans le modèle Power BI, ce qui améliore donc la fiabilité et l’efficacité de l’analyse ultérieure.

Enrichissement des données :

L’enrichissement des données consiste à ajouter des informations supplémentaires à un ensemble de données existant, généralement en utilisant des données provenant de sources externes.

Dans Power BI, vous pouvez enrichir vos données en fusionnant avec d’autres ensembles de données, en utilisant des API externes pour récupérer des données supplémentaires, ou en appliquant des calculs complexes pour générer de nouvelles informations.

Lors de la création d’un flux de données, l’enrichissement des données peut donc être utilisé pour améliorer la qualité et la pertinence des données en leur ajoutant des contextes supplémentaires ou des métriques calculées, ce qui enrichit l’analyse résultante.

Création de colonnes calculées :

Les colonnes calculées permettent de créer de nouvelles colonnes dans un ensemble de données en utilisant des formules ou des expressions pour calculer les valeurs en fonction des données existantes.

En effet, Power BI offre une large gamme de fonctions et d’expressions DAX (Data Analysis Expressions) pour créer des colonnes calculées, ce qui permet d’effectuer des calculs complexes et de dériver de nouvelles informations à partir des données existantes.

En plus lors de la création d’un flux de données, la création de colonnes calculées est essentielle pour ajouter des indicateurs clés de performance (KPI), des mesures personnalisées ou des segments de données pertinents, ce qui enrichit l’ensemble de données et facilite une analyse plus approfondie.

Cas d'utilisation et exemples pratiques :

Exemples de création flux de données

Exemple 1 : 

Intégration de données client dans une entreprise de commerce électronique :

En effet, dans le secteur du commerce électronique, une entreprise peut utiliser des flux de données pour créer un flux automatisé qui importe régulièrement les données des transactions clients à partir de sa plateforme de commerce en ligne. En créant un flux de données, l’entreprise peut donc fusionner ces données avec d’autres sources telles que les données de gestion des stocks et de la logistique pour obtenir une vue complète de l’activité commerciale.

Cela permettrait donc aux décideurs de suivre en temps réel les ventes, les tendances des produits et les performances des fournisseurs.

Exemple 2 : 

Surveillance des performances opérationnelles dans le secteur manufacturier :

Dans le cas d’une entreprise manufacturière, elle peut  par exemple utiliser des flux de données pour collecter et analyser les données de production en temps réel à partir de capteurs et de machines connectées sur le site de production. En créant un flux de données, l’entreprise peut surveiller en continu les indicateurs de performance clés tels que le taux de production, les temps d’arrêt et la qualité des produits.

Cela lui permettrait de détecter rapidement les problèmes opérationnels, d’optimiser les processus de fabrication et d’améliorer l’efficacité globale de l’usine.

Exemple 3 : 

Reporting financier pour une entreprise de services financiers :

Une entreprise de services financiers par exemple peut utiliser des flux de données pour automatiser le processus de collecte et d’analyse des données financières provenant de diverses sources telles que les comptes bancaires, les transactions clients et les marchés financiers.

En créant un flux de données, l’entreprise peut donc consolider ces données et générer automatiquement des rapports financiers personnalisés pour ses clients. Cela lui permettrait donc de fournir des analyses financières approfondies et de répondre rapidement aux besoins de ses clients en matière de reporting.

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EN effet, l’apprentissage de Power BI peut être une aventure passionnante, mais parfois un peu intimidante. Pour beaucoup, comprendre toutes les fonctionnalités et les subtilités de l’outil peut sembler un défi de taille. De la modélisation des données à la création de graphiques interactifs, en passant par l’apprentissage des formules complexes de DAX, il y a tellement de choses à assimiler. Pourtant, lorsqu’on se retrouvons confrontés à ces obstacles, il est rassurant de savoir qu’il existe des ressources d’apprentissage adaptées.

Les formations complètes offrent une main secourable dans ce voyage d’apprentissage. Elles nous guident pas à pas à travers les bases de Power BI, nous donnant des conseils pratiques et des exercices pour nous aider à progresser. Avec cet accompagnement, même les défis les plus redoutables deviennent des étapes surmontables.

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