Qu'est-ce que Power BI ?
Power BI est une suite d’outils (Desktop, Service, Mobile) pour analyser, modéliser et visualiser des données. Le flux typique : on connecte les sources, on nettoie/transfome avec Power Query, on construit un modèle (relations), on crée des mesures avec DAX, puis on publie des rapports et dashboards.
En entreprise, Power BI sert autant au reporting opérationnel (ventes, finance, RH) qu’au pilotage stratégique : KPIs, suivi de performance, alertes, exploration par filtres et drill-down.
-- Exemple DAX : chiffre d'affaires + évolution
CA = SUM(Sales[Amount])
CA M-1 = CALCULATE([CA], DATEADD(Calendar[Date], -1, MONTH))
Var % = DIVIDE([CA] - [CA M-1], [CA M-1])
Le saviez-vous ?
Le “secret” d’un bon rapport Power BI n’est pas le visuel… mais le modèle : une table calendrier propre, des relations cohérentes, et des mesures DAX bien pensées. Un bon modèle = des dashboards rapides, fiables et faciles à maintenir.
Fonctionnalités principales
- Connexion multi-sources : fichiers, bases SQL, cloud, APIs, outils métier
- Power Query : nettoyage, transformation, jointures, ETL “low-code”
- Modélisation : relations, schéma en étoile, tables de faits/dimensions
- DAX : mesures, KPIs, time intelligence (YoY, MoM, cumul)
- Visualisations : graphiques, cartes, matrices, drill-down, filtres
- Partage : publication, workspaces, permissions, rafraîchissements planifiés
- Gouvernance : datasets, dataflows, rôles (RLS), traçabilité
- Intégrations : Microsoft 365, Teams, Azure, connecteurs data
Pourquoi Power BI est utile en data science ?
Power BI est souvent la “porte d’entrée” vers la data : comprendre les données, les structurer, identifier les biais, et construire des indicateurs fiables. C’est aussi un outil de communication : expliquer des résultats à des décideurs via des dashboards clairs, plutôt que des notebooks.
En data science / machine learning, Power BI devient très utile pour suivre la qualité des données, monitorer des KPIs métier, et construire des dashboards de performance (avant/après modèle, cohortes, segmentation…).
Formation LiveCampus liée à Power BI
Power BI s’inscrit directement dans les compétences attendues en data : préparation, analyse, visualisation, storytelling et pilotage. Retrouvez ces compétences dans la formation suivante :
Mastère Ingénieur en science des données spécialisé en apprentissage automatique · 2 ans
Devenez ingénieur data/IA : analyse et préparation des données, data visualisation, mise en place de pipelines, et développement de modèles d’apprentissage automatique. Vous apprenez aussi à communiquer vos résultats via des dashboards et indicateurs exploitables.
Cas d'usage concrets
Avec Power BI, vous pouvez :
- Suivre des KPIs : CA, marge, churn, acquisition, satisfaction, product analytics
- Créer des dashboards interactifs : filtres, drill-down, segments, comparaisons
- Industrialiser le reporting : datasets, refresh planifié, gouvernance
- Analyser la qualité data : anomalies, valeurs manquantes, distributions
- Mesurer l’impact : avant/après, cohortes, A/B tests, time-series
- Partager : travail en équipe, workspaces, droits d’accès (RLS)
Power BI, DAX et modélisation
Dans une démarche pro, on privilégie un schéma en étoile (faits + dimensions), une table calendrier, et des mesures DAX plutôt que des colonnes calculées partout. Résultat : modèle plus performant, plus clair, et plus maintenable.
Prêt à raconter vos données ?
Power BI vous aide à passer de données brutes à des décisions : indicateurs fiables, visualisations efficaces, et dashboards partageables. Un vrai accélérateur pour les métiers data… et un atout pour valoriser vos projets IA.