Sujet d’article : Transformation des données
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En tant qu’outil phare d’analyse et de visualisation de données et de Business intelligence, Power BI permet de transformer les données brutes en insights exploitables.
Pour arriver cette finalité, il est primordiale de passer par l’étape de transformation des données.
Cette étape première revêt d’une importance majeur pour bien piloter les projets. C’est pourquoi il est important de la maitriser.
Dans cette article nous vous fournissons donc tout ce que dont vous avez besoin pour bien mener vos transformations de données dans Power BI.
Alors ? Prêts ?
C’est parti !
La transformation des données : l'essentiel à savoir
En effet, la transformation des données consiste à préparer et à structurer les données brutes à fin de les transformer en des insights exploitable qui permettent de prendre des décision en entreprise.
Pour y procéder sur Power BI, il faut se référer à une variété d’outils et de techniques, que ce soit pour filtrer, nettoyer, regrouper ou enrichir les données extraites de différentes sources.
Ces sources peuvent donc inclure des bases de données relationnelles, des fichiers plats, des services cloud tels que Azure SQL ou Excel, des flux de données en continu, et bien d’autres encore.
En effet, il faut toujours se rappeler de l’objectif derrière cette étape. Lorsque vous voulez transformer vos données sur Power BI, l’objectif premier doit être de garantir que les données sont présentées de manière cohérente et compréhensible, et qu’elles répondent aux besoins spécifiques de l’analyse.
Ce processus nécessite fréquemment la suppression des données redondantes ou superflues, la correction des erreurs, la normalisation des formats, la fusion de données provenant de diverses sources, et la réalisation de calculs dérivés afin de produire de nouvelles informations.
Outils de transformation des données dans Power BI :
Dans ce sens, Power BI offre plusieurs outils qui permettent d’effectuer la transformation des données de manière efficace.
Parmi ces outils , on trouve :
- L’Éditeur de requêtes, également connu sous le nom de Power Query Editor, est un composant essentiel de Power BI qui permet aux utilisateurs de visualiser, nettoyer, transformer et combiner des données provenant de différentes sources. Son interface conviviale basée sur des étapes facilite la manipulation des données, tandis que des fonctionnalités avancées telles que le langage M permettent d’effectuer des transformations plus complexes.
Les étapes de la transformation des données :
1. Extraction initiale des données :
La première étape de la transformation des données dans Power BI est l’extraction initiale des données à partir de différentes sources. Dans ce sens, Power BI offre une gamme étendue de connecteurs pour extraire des données à partir de sources variées. Vous pouvez donc sélectionner les connecteurs adéquat à vos sources de données et configurer les paramètres de connexion, tels que les informations d’identification et les options de requête, pour extraire les données souhaitées dans Power BI.
2. Nettoyage des données :
Une fois les données extraites, la prochaine étape consiste à nettoyer les données afin d’éliminer les incohérences, les doublons et les erreurs.
Power BI propose également un ensemble d’outils puissants dans son Éditeur de requêtes pour effectuer ces tâches de nettoyage. Vous avez donc la possibilité de filtrer les données, supprimer les lignes ou les colonnes indésirables, remplir les valeurs manquantes, corriger les erreurs de saisie et normaliser les formats de données pour assurer la qualité et la cohérence des données.
3. Fusion des données :
Une fois les données nettoyées, il est souvent nécessaire de fusionner des données provenant de différentes sources pour enrichir l’ensemble de données et obtenir une vue plus complète. Il est donc possible de fusionner des tables à l’aide de jointures simples ou complexes basées sur des clés communes. Cela permet d’associer des données provenant de différentes sources et de créer des relations entre les tables pour une analyse plus approfondie.
4. Transformation des types de données :
Les données extraites peuvent être dans des formats différents, et il est souvent nécessaire de les convertir dans des types de données appropriés pour l’analyse.
Sur Power BI, vous pouvez les transformer avec différentes fonctionnalité telles que la conversion des chaînes de caractères en nombres, la conversion des dates dans des formats standard, et la gestion des types de données complexes tels que les données binaires ou géographiques.
5. Enrichissement avec des données externes :
Enfin, pour enrichir davantage les données, Power BI permet aussi d’intégrer des données externes à partir de sources telles que des services web, des fichiers externes ou des bases de données en ligne. Cela peut alors inclure l’enrichissement des données avec des informations supplémentaires telles que les données de marché pour une analyse plus approfondie et des insights plus riches.
Les fonctionnalités avancée en transformation de données dans Power BI :
Power BI n’est pas dit outil performant pour rien. Il offre des fonctionnalités inédite et avancé en terme de transformation de données, notamment :
1. Langage M et Éditeur de requêtes avancé :
Au cœur de la capacité de transformation des données de Power BI se trouve le langage M, un langage de programmation spécialisé conçu pour la manipulation des données. Le langage M est utilisé dans l’Éditeur de requêtes de Power BI, qui offre une interface basée sur des étapes pour visualiser, nettoyer et transformer les données.
Avec l’Éditeur de requêtes avancé, vous pouvez écrire des scripts M personnalisés pour effectuer des transformations complexes qui vont au-delà des fonctionnalités disponibles dans l’interface utilisateur standard. Cela permet une flexibilité et un contrôle accrus sur le processus de transformation des données.
2. Formules DAX pour les calculs avancés :
En plus du langage M, Power BI offre également le langage DAX (Data Analysis Expressions) pour les calculs avancés et les agrégations sur les données.
Les formules DAX vous permettent de créer des mesures personnalisées, des colonnes calculées et des tables virtuelles pour enrichir les ensembles de données et générer de nouvelles informations. Vous pouvez donc les utiliser pour effectuer des calculs complexes, des analyses de tendances, des prévisions et d’autres opérations analytiques avancées.
3. Intégration avec des scripts R et Python :
En effet, pour les besoins de transformation des données plus avancés et spécialisés, Power BI offre une intégration native avec les langages de programmation R et Python.
Dans ce sens vous pouvez écrire des scripts R ou Python pour effectuer des opérations de manipulation et de transformation de données personnalisées, ainsi que pour tirer parti des vastes bibliothèques de fonctions disponibles dans ces langages.
Cette intégration vous permet donc d’étendre les capacités de transformation des données de Power BI en utilisant des algorithmes avancés, des techniques de machine learning et d’autres méthodes d’analyse avancée.
Les meilleures pratiques de modélisation des données :
Afin de bien mener vos modélisations de données, nous vous invitons à prendre en compte les points suivants :
1. Normalisation des schémas :
La normalisation des schémas consiste à organiser les données de manière à minimiser la redondance et à garantir la cohérence et l’intégrité des données. Dans Power BI, cela se traduit donc souvent par la création de plusieurs tables distinctes, chacune contenant des données sur une entité ou un sujet spécifique, et en utilisant des clés étrangères pour établir des relations entre ces tables.
Ce point, vous permet alors d’éviter les problèmes de duplication des données et on facilite la maintenance et la gestion du modèle de données à long terme.
2. Gestion des relations entre les tables
En plus de la normalisation des schémas, il est important de définir des relations appropriées entre les tables en identifiant les clés primaires et les clés étrangères, et en utilisant les types de relation appropriés (many-to-one, one-to-one, ou many-to-many) en fonction de la structure des données.
Les relations bien définies permettent donc de naviguer facilement entre les différentes tables et d’effectuer des analyses croisées cohérentes, tout en garantissant l’exactitude des résultats obtenus.
3. Création de hiérarchies et de mesures pertinentes
En effet, la création de hiérarchies et de mesures pertinentes est un élément clé de la modélisation des données dans Power BI,elle permet de structurer les données de manière logique et de générer des insights significatifs.
Les hiérarchies sont aussi utiles pour organiser les données en niveaux de détail, ce qui facilite l’analyse à différents niveaux d’agrégation. Les mesures, quant à elles, permettent de calculer des valeurs agrégées ou calculées à partir des données brutes, telles que les sommes, les moyennes, les pourcentages, etc.
4. Gestion des agrégations
Enfin, la gestion des agrégations est un aspect crucial de la modélisation des données dans Power BI, surtout lorsque l’on travaille avec de grandes quantités de données.
Ces derniers permettent donc de pré-calculer et de stocker des valeurs agrégées pour améliorer les performances des requêtes et des visualisations, en particulier lorsqu’on travaille avec des rapports interactifs ou des tableaux de bord en temps réel.
Maitriser Power BI comme un expert avec la Power BI Academy :
La Power BI Academy est une formation complète sur Power BI, suivis par des professionnels de différents domaines, mais avec une seul vocation : Exceller en analyse et visualisation des données.
Avec une pédagogie par la pratique, la Power BI Academy accompagne les professionnels souhaitant aller plus loin dans leur carrière, avec un contenu de formation axé en grande partie sur la pratique.
Assuré par un formateur expert en Data, il vous offre l’occasion d’ouvrir une nouvelle porte de possibilité grâce à la maitrise des volets de l’analyse de données avec Power BI.
Au programme vous apprenez donc :
- Les bases de Power BI
- Comment Importer vos données dans Power BI
- Comment transformer vos données
- Comment créer un modèle de données
- Créer des rapports et tableaux de bord à fort impact
- Utiliser le langage DAX comme un pro
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