Mettre en place le modèle de données

Importance de la Vue de modèle et méthode

Je ne saurais trop insister sur l’importance de la Vue de modèle. Cette étape, qui intervient juste après la requête, est le cœur du fonctionnement de Power BI.

Si vous êtes connecté à un modèle sémantique, la Vue de modèle est déjà prête.

Si vous êtes connecté à une source ne contenant qu’une seule table (une grande table dans Excel par exemple), le rôle de la Vue de modèle est moins critique, et le travail de mise en place du modèle peut, dans une certaine mesure, être ignoré. Mais ceci est sujet à caution, et n’est pas considéré comme la meilleure pratique.

La Vue de modèle a plusieurs rôles essentiels :

La mise en place du modèle est une séquence de tâches clairement définies, et ne prend en définitive que peu de temps. Mais le bon accomplissement de cette séquence est déterminant pour la suite de votre travail dans Power BI.

Voici la checklist...

Mise en place de l’exemple

Nous allons créer un nouveau fichier Power BI pour illustrer tout ce chapitre. Vous trouverez le résultat de ce travail dans le fichier Livres.pbix, mais je vous recommande de refaire ce travail, qui reprend les points vus dans les chapitres précédents.

Les sept tables que nous allons importer, issues de deux sources différentes, représentent les ventes d’une librairie. Vous y trouverez des clients, des commandes, des commerciaux, et des livres. Bien qu’elles se présentent sous forme d’un fichier Excel, il s’agit à l’origine d’une vraie base de données, avec des codes et des identifiants.

Notez que les données relatives aux clients sont stockées dans un fichier à part (Livres_clients.xlsx). 

Comprendre les relations

La bonne utilisation de cette fenêtre suppose de comprendre le rôle central des relations dans Power BI.

Pour le dire simplement, la relation a pour objectif de permettre la circulation de l’information entre les tables. Par exemple, un tableau avec les trois commerciaux et les quantités vendues (dans la table Detail des commandes), affiche en face de chaque commercial les quantités qui lui sont attribuées. Pour cela, l’information "Qui est le commercial" doit arriver à la table Detail des commandes : c’est à cela que servent les relations. 

En l’absence de relation, les chiffres sont manifestement faux

Une fois la relation créée, les résultats sont corrects

La relation est donc un chemin, permettant la circulation entre un point A et un point B, passant par une ou plusieurs tables. Ce mécanisme, dans le langage de Power BI, se dit « propagation du filtre », et c’est le concept fondamental de Power BI.

Le chemin peut être à sens unique (c’est ce qu’indique la petite flèche sur le trait représentant la relation - par exemple, entre Catégorie et Livres), ou à double sens. Cette caractéristique est déterminée par les données présentes dans les colonnes de part et d’autre de la relation. C’est ce qu’on...

Vérifier et créer les relations

Ce tableau se lit de gauche à droite : Mode de paiement de la table Commandes est bien lié à Mode de paiement de la table Paiement

Ici, les cinq relations sont correctes. Fermez cette fenêtre.

Complétons maintenant avec la relation absente entre les tables Commandes et Detail des commandes, en utilisant Num commande et Numéro de commande.

Les deux colonnes grisées indiquent qu’elles définissent la relation

Une fois les deux relations créées, votre modèle doit ressembler à ceci :

Toutes les tables sont liées, mais le modèle est peu lisible

Power BI crée parfois des relations inutiles ou inadéquates.

Créer la table du temps (un calendrier)

Une table de dates complète et indépendante des transactions elles-mêmes (date de commande, date de facture, etc.) est un gage de qualité pour le modèle de données et l’analyse dans le temps (time intelligence, dans le langage de Power BI). L’idée est notamment de pouvoir référencer toutes les dates, y compris celles où il ne s’est rien passé (une absence de commande est en soi une information).

Cette table est le plus souvent disponible dans une base de données, mais d’autres sources peuvent ne pas en être pourvues.

Dans ce cas, il est essentiel de savoir créer une table du temps. C’est assez simple, mais avant d’aller plus loin, nous devons aller vérifier un paramètre des options.

Ce paramétrage ne sera...

Créer les mesures explicites

Les mesures vont devenir, à partir de ce point dans le cycle de travail aboutissant au tableau de bord, le centre de l’attention. Pour le dire simplement, une mesure est une formule. Toutes les analyses que vous allez créer à l’aide du DAX, les sommes, les moyennes, les comptages, les analyses plus complexes, toutes seront stockées dans des mesures. Nous aurons longuement le temps de revenir sur ces notions dans le chapitre Analyser les données avec ou sans DAX.

Dans l’immédiat, nous allons nous intéresser aux deux indicateurs clés de notre modèle, les quantités vendues et les montants associés.

Lorsque vous glissez un champ numérique dans un graphique, ce champ est agrégé, c’est-à-dire qu’un calcul lui est ajouté, le plus souvent la somme, pour qu’il reflète le niveau de détail défini par le graphique : par exemple, dans un graphique où figurent le champ Année et le champ Quantité, cette dernière est la quantité totale annuelle. Mais ce même champ, placé dans un visuel où figure cette fois le client, indique la quantité totale pour le client. Nous voyons ici que la définition du champ Quantité n’est pas figée, mais qu’elle reflète le niveau de détail...

Organiser les colonnes au sein d’une table

À partir de là, les manipulations que nous allons faire sont moins fondamentales, mais participent à rendre le modèle plus facile et agréable à utiliser.