Tout savoir sur Power BI - Tout savoir sur Power BI

Vous vous perdez dans la jungle de la documentation Power BI ? Vous trouverez ici tout ce qu’il faut savoir sur l’application de datavisualisation de Microsoft. Avancez pas à pas pour mettre en œuvre vous-même les 6 étapes successives et incontournables de la conception d’un reporting avec Power BI.

1. Collecter

Obtenir les données avec Power Query.

2. Modéliser

Connecter les tables avec Power Pivot.

3. Mesurer

Calculer les indicateurs avec DAX.

4. Filtrer

Cibler les données avec les filtres.

5. Visualiser

Concevoir le rapport avec les visuels.

6. Partager

Publier et partager avec Fabric.

La Business Intelligence (BI) ou le Décisionnel recherche et révèle des indicateurs qui aident à prendre les meilleures décisions possibles.

Power BI est un outil décisionnel de visualisation interactive des données. Il sert à extraire des informations à partir de différentes sources, à les transformer, à les présenter d’une manière dynamique et à les partager facilement avec ses collaborateurs et ses partenaires extérieurs.

Power BI rassemble les 4 outils Power ajoutés à Excel au fil des versions :

Power BI est composé de 3 applications :

Power BI Desktop, l’application bureau uniquement disponible sur PC pour concevoir des pages de rapports et les publier.
Fabric, la plateforme online de Power BI qui permet de partager les rapports publiés et de créer des tableaux de bord interactifs.
Power BI Mobile disponible sur Android et iPhone pour visualiser les rapports et les tableaux de bord.

1. Collecter et transformer les données

La première étape de tout travail avec Power BI sera de se connecter à la source des données. Onglet Accueil bouton Obtenir les données pour lancer l’éditeur de requêtes Power Query.

Les données collectées doivent être nettoyées, transformées et complétées avant de pouvoir être analysées. Pour cela Power BI inclut le puissant éditeur de requêtes Power Query et son langage M (pour Mashup qui signifie mélanger ou mixer) pour se connecter aux différentes sources de données, changer le type des colonnes, remplacer ou regrouper des valeurs, renommer, ajouter ou supprimer des colonnes ou des lignes, dépivoter des tableaux croisés dynamiques, entre autres fonctionnalités, tel le langage SQL (Structured Query Language) largement adopté comme autre outil ETL (Extract Transform & Load) pour structurer des bases de données brutes avant de les analyser.

🦖 Power Query est apparu en 2012 comme complément d’Excel. Il y est complétement intégré dans les dernières versions d’Excel au niveau de l’onglet Données / Obtenir des données et dans l’onglet Accueil / Obtenir des données de Power BI Desktop. Le bouton Accueil / Transformer les données permet de relancer l’éditeur Power Query à tout moment.

⛓️ Power Query permet de se connecter à plusieurs dizaines de sources de données de types différents : XLSX, TXT, CSV, WEB, SQL, SHAREPOINT, AZURE, FABRIC, et autres. Les plus utilisées seront les sources locales de type Excel au format XLSX ou CSV, formats d’extraction privilégiés de la plupart des applications métiers de type ERP ou CRM. Sources locales qui pourront être migrées dans le cloud pour être actualisées automatiquement et obtenir des rapports vivants et interactifs. Voir Utiliser des liens OneDrive ou Teams comme sources de données dans Power BI Desktop.

L’interface no code du logiciel permet de réaliser tous les traitements importants « à la souris » sans avoir à connaître le langage M intégré grâce aux onglets Transformer et Ajouter une colonne qui permettent de générer automatiquement du code à partir de commandes simples et explicites.

Power Query permet aussi de réaliser des regroupement et des cumuls de données à partir d’une colonne, comme un tableau croisé dynamique (TCD) dans Excel, ou de dépivoter des TCD existants pour les transformer en tables de données exploitables.

Power Query permet également d’ajouter des requêtes les unes en dessous des autres pour consolider des données, ou de fusionner automatiquement des tables entre elles, alternative aux fonctions de RECHERCHEV et X d’Excel, mais il sera toujours préférable de réaliser cette modélisation à partir de Power Pivot intégré à l’interface de Power BI.

💡 Pensez à activer les options Qualité, Distribution et Profil des colonnes dans le menu Affichage pour obtenir des informations complémentaires sur vos données et ne rater aucune transformation ni aucun nettoyage nécessaires à la normalisation de vos sources.

Si vous utilisez Fabric, le service online de Power BI, il faudra suivre une des procédures ci-dessous une fois connecté-e à son espace de travail pour accéder à la version en ligne de Power Query :

Soit créer un nouveau rapport. Bouton Nouveau rapport dans l’accueil de Fabric ou Nouvel élément à partir de son espace de travail, puis bouton Obtenir des données. L’éditeur Power Query online se lancera automatiquement pour choisir une source de données et la transformer. Un modèle sémantique qu’il faudra nommer sera créé et le canevas vierge de la première page du rapport apparaitra. Il faudra suivre les étapes ci-après pour accéder à nouveau à l’éditeur de requête Power Query.
Soit Importer un fichier PBIX ou ouvrir un rapport déjà publié à partir d’un espace de travail lié à son compte Fabric, puis suivre les étapes ci-dessous :
Passer en mode modification du rapport ouvert à l’aide de l’icone représentant un crayon devant le bouton Modifier du menu supérieur
Ouvrir l’onglet de modélisation associé au rapport à l’aide du bouton Nouveau modèle sémantique du menu supérieur
Passer en mode modification du modèle à l’aide du bouton à droite du menu supérieur Consultation / Modification associé lui aussi à une icone représentant un crayon plein ou barré
Cliquez sur le bouton Obtenir les données du menu supérieur pour choisir une source de données à ajouter au modèle
ou Cliquez sur le bouton Transformer pour rouvrir à tout moment Power Query
Effectuer les mêmes opérations que dans la version Desktop puis cliquer sur le bouton Enregistrer pour valider les étapes de requêtes
Les tables apparaissent dans la vue modèle. Elles peuvent être reliées entre elles et des mesures DAX peuvent être créées
Les tables requêtées apparaissent après rafraichissement dans la barre latérale Données de l’onglet de modification du rapport
Conservez les 2 onglets Rapport et Modèle sémantique ouverts pour travailler plus efficacement

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👉 C’est à vous !

Téléchargez et installez l’application Power BI Desktop (PC uniquement)
Téléchargez le fichier source ventes.xlsx.
Créez un nouveau rapport dans Power BI Desktop ou depuis votre espace de travail dans le service en ligne Fabric en cliquant sur Nouvel élément.
Cliquez sur le bouton Obtenir les données puis importez toutes les tables de la source ventes.xlsx.
Transformez la source de données avec Power Query puis chargez le Modèle sémantique.
Téléchargez le fichier POWER-BI.FR.pbix dans lequel se trouve la correction de tous les ateliers qui suivent. Il vous servira de rapport de référence : vous pourrez l’ouvrir en même temps que votre rapport vierge pour contrôler et/ou corriger pas à pas votre progression étape après étape.
Comparez vos résultats à partir de la page Collecter & Modéliser du rapport de référence.

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Quiz Collecter et transformer les Données avec Power Query

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Suivez pas à pas les ateliers 1, 2, 3 et 4 pour vous muscler sur cette partie

2. Modéliser les tables

C’est à cette étape que l’on va créer le Modèle Relationnel des Données.

Le schéma en étoile ci-dessous est l’approche de modélisation la plus couramment adoptée dans les entrepôts de données où sont reliées entre elles tables de faits et tables de dimensions.

Les tables de dimensions contiennent un nombre relativement petit de lignes. Il s’agit par exemple des informations connues concernant les produits ou les clients, sans doublons. En revanche, les tables de faits peuvent contenir un très grand nombre de lignes et croître au fil du temps, comme par exemple une base de données de ventes avec de nombreux doublons de produits et de clients.

🔥 La modélisation des tables dans Power BI est une étape essentielle dans la conception d’un bon reporting. Toute erreur peut fausser profondément les calculs et l’analyse. Des relations de 1 à plusieurs seront toujours à privilégier.

⛓️Remarque : les tables de faits sont reliées aux tables de dimensions grâce à des relations de type 1 (côté dimensions, colonne index sans doublon) à plusieurs (côté faits, colonne index avec doublons), dans la majorité des cas. Les liaisons entre tables de faits ou entre tables de dimensions entre elles doivent être généralement éviter, ou du moins analysées de façon précise pour ne pas générer d’erreurs.

📅 C’est à cette étape également que sera créé un Calendrier de référence sous forme de table dont la colonne Date sera reliée à toutes les autres tables du modèle contenant des colonnes de dates à analyser. Vous pouvez copier le code DAX à partir de la page https://power-bi.fr/calendrier/ à coller après avoir créer une Nouvelle table depuis l’onglet Outils de table. Cette table de dates universelle pourra vous servir pour tous vos projets et pour toutes vos mesures DAX de type Date to Date appelées également mesures de Time Intelligence. Il faudra la Marquer comme table de dates à partir du bouton portant le même nom du menu Outils de table, ou par clic droit sur la table Calendrier, et ne pas oublier de la relier dans la Vue de Modèle aux tables de faits à analyser par l’intermédiaire de leurs colonnes de dates. Sans cela les mesures de Time Intelligence fonctionneront mal ou pas du tout.

📝 Note : Avec Excel, les tables de faits sont reliées aux tables secondaires de dimensions par l’intermédiaire des fonctions de RECHERCHEV ou X, très gourmandes en accès processeur ce qui en fait leur point faible. Power Pivot permet cette liaison directement, sans formule et sans ajout de colonne. Power Query le permet également par une Fusion de requêtes mais avec ajouts de colonnes. La liaison de tables avec Power Pivot intégré à Excel et à Power BI sera donc toujours préférable et plus efficace.

💡 Si vous utilisez Fabric, le service online de Power BI, il faudra suivre les étapes ci-dessous pour accéder à la modélisation des données :

Ouvrir le rapport publié à partir de son espace de travail
Passer en mode modification à l’aide de l’icone représentant un crayon devant le bouton Modifier du menu supérieur
Ouvrir l’onglet de modélisation associé au rapport à l’aide du bouton Nouveau modèle sémantique du menu supérieur
Passer en mode modification du modèle à l’aide du bouton à droite du menu supérieur Consultation / Modification associé lui aussi à une icone représentant un crayon plein ou barré
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👉 C’est à vous !

Vérifiez dans la vue Affichage Table que les données ont bien été injectées dans le modèle et que les colonnes sont au bon format.
Vérifiez la liaison entre les tables dans la Vue de modèle dans la version Desktop ou en appuyant sur le bouton Nouveau modèle sémantique dans le service en ligne.
Créez une Nouvelle table puis copier coller un des codes DAX du calendrier de référence.
Marquez la table Calendrier comme Table de dates de référence par un clic droit sur l’entête de la table.
Liez le Calendrier avec la table Ventes par l’intermédiaire de leur colonne commune Date.
Vérifiez que vous avez obtenu les mêmes résultats que dans le rapport de référence POWER-BI.FR.pbix à partir de la page Collecter & Modéliser.

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Quiz Modélisation des Données avec Power BI

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Suivez pas à pas l’atelier 5 pour vous muscler sur cette partie

3. Mesurer les indicateurs

Après avoir obtenu les données et relier les tables entre elles, il s’agira de procéder aux mesures complémentaires pour révéler les indicateurs nécessaires à un décisionnel efficace.

3️⃣ façons de calculer dans Power BI

Calculer avec une transformation ou un ajout de colonne dans Power Query grâce aux onglets Transformer ou Ajouter une colonne, ou directement par une formule en langage M.
Calculer avec un ajout de colonne par l’outil Nouvelle colonne de l’onglet Modélisation de Power BI.
Calculer sans ajout de colonne par une mesure directe sur une table entière avec le langage DAX (Data Analysis eXpression), comme par exemple avec les fonctions avancées d’agrégation SUMX ou COUNTX, ou avec les fonctions de filtrage CALCULATE ou FILTER. Les nouveaux calculs de visuels permettent également de mesurer sans ajout de colonnes dans le modèle de données.

🔥 Dans tous les cas, pour optimiser les calculs il n’y a pas vraiment de règles, juste des bonnes pratiques à savoir mettre en œuvre.

5️⃣ choix de calculs

Ajouter des colonnes à la source via Excel avant l’importation dans Power BI, ce qui sera toujours la moins bonne solution. C’est celle qui alourdira le plus le traitement, à tous les niveaux, même en utilisant Query et Pivot dans Excel, puisqu’elle oblige à renouveler l’opération à chaque modification de la source. Méthode à proscrire !
Ajouter des colonnes via Query dans Power BI à l’aide des boutons de l’onglet Ajouter une colonne pour ne pas avoir à utiliser le langage M. Cette solution automatique, bien que meilleure que la première, alourdira le modèle de données avec des colonnes supplémentaires. A éviter.
Ajouter des colonnes via DAX avec Power Pivot dans Power BI grâce à l’outil Nouvelle colonne de l’onglet Modélisation, équivalent aux calculs implicites effectués automatiquement par Power BI sur toutes les colonnes de type numérique. Méthode à privilégier si les besoins d’agrégations sur la colonne sont importants : somme, moyenne, nombre, min, max, écart type. Cette méthode évite alors la multiplication de mesures DAX de type SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX, etc..
Effectuer des mesures, le meilleur choix, qui consiste à faire le minimum nécessaire et indispensable avec Query puis à se concentrer sur les mesures ou les calculs de visuels avec DAX. Le langage DAX permet de calculer directement sans créer de nouvelle colonne et donc sans alourdir les tables ni le modèle de données. Les mesures rapides et les calculs de visuels permettront de simplifier la génération de code DAX pour les calculs courants.
Ajouter des tables entières, si cela est justifié par les besoins du projet, en dupliquant des requêtes dans Power Query ou en utilisant des mesures de tables avec DAX.

🐱 Pensez à l’IA

Dans tous les cas, et quelque soit la formule à générer, pensez toujours à l’IA pour vous assister. Ce serait dommage de s’en passer.

Un prompt du type : « Formule DAX nommée CA TOTAL qui affiche la somme de la colonne Quantité de la table Ventes multipliée par la colonne Prix de la table liée Produits. » donnera toujours une réponse fiable que l’on pourra copier coller directement dans une nouvelle mesure. Il suffira d’être précis sur le nom des colonnes et des tables qui entrent en jeu dans le calcul souhaité.

👁️ Vue de requête DAX

La Vue de requête DAX dans le volet latéral de gauche de Power BI Desktop permet d’évaluer des mesures dans une table avant de les intégrer au modèle de données. Le code suivant, puis l’appui sur le bouton Exécuter, permet par exemple de vérifier si la mesure CA TOTAL est correcte avant d’être éventuellement copiée collée dans le modèle. Le bouton Format permet d’incrémenter automatiquement la mesure évaluée pour améliorer sa lisibilité.

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
"CA TOTAL",
SUMX(
Ventes,
Ventes[Quantité]*
RELATED(
Produits[Prix])
))

C’est l’occasion de tester la fonction DAX SUMMARIZE qui permet de créer un tableau croisé dynamique dans Power BI, comme on peut le faire de façon automatique dans Excel à partir de l’onglet Insertion ou de la nouvelle fonction GROUPER.PAR. Avec DAX, il s’agit de la fonction SUMMARIZE qui crée une table de valeurs cumulées, par exemple ici la table résumée des catégories de produits et de leur quantité cumulée, que l’on pourra ensuite créer dans le modèle de données sous le nom CumulQte.

EVALUATE
SUMMARIZE(
Ventes,
Ventes[Catégorie],
"Quantité",
SUM(
Ventes[Quantité]
))

💡 L’ajout dans la même table d’une mesure de type :

TOP CATEGORIE =
LOOKUPVALUE( CumulQte[Catégorie], CumulQte[Quantité], 
MAX(
CumulQteProduit[Quantité]
))

permettra d’afficher dans un visuel Carte le Top Produit de la table Cumul Qté créée précédemment. Remarque : LOOKUPVALUE, équivalent DAX des fonctions RECHERCHEV ou X dans Excel.

Inversement, un clic droit dans sur une mesure ou une colonne existante dans le volet Données de la vue Affichage du rapport, puis option Requêtes rapides, permet d’afficher et d’évaluer les valeurs de la colonne ou de la mesure sans passer par un visuel.

💡 Les commandes VAR et RETURN

La combinaison des commandes VAR et RETURN à l’intérieur d’une expression permet de limiter le nombre de mesures DAX dans le modèle, et donc de l’optimiser et d’en accélérer l’actualisation.

Par exemple, la mesure suivante affichera la variation en + ou en – entre la valeur de la somme des Quantités du mois en cours et celle du mois précédent en passant par un calcul intermédiaire de pourcentage.

VAR QTE MoM = 
VAR
MoM =
SUM(
Ventes[Quantité]
)
/
CALCULATE(
SUM(Ventes[Quantité]), PREVIOUSMONTH(
Calendrier[Date])
)
-1
RETURN
IF(
MoM < 0,
MoM,
"+"&FORMAT(MoM,"0 %")
)

La mesure suivante affichera dans un visuel Carte simple le TOP PAYS, c’est à dire le nom du pays dont la quantité cumulée vendue est la plus importante. Il suffira de modifier le paramètre DESC de la fonction DAX TOPN en le remplaçant par l’option ASC pour obtenir le FLOP PAYS, c’est à dire le pays pour lequel la même quantité cumulée est la plus petite.

TOP PAYS =
VAR
TOP_PAYS = 
TOPN(
1,
SUMMARIZECOLUMNS(
Ventes[Pays],
"CUMUL QUANTITE",
SUM(Ventes[Quantité])
),
[CUMUL QUANTITE],
DESC
)
RETURN
CONCATENATEX( 
TOP_PAYS,
Ventes[Pays]
)

💡 Les valeurs TOP peuvent également être affichées sans calcul supplémentaire à partir du volet latéral de Filtres à l’aide du type de filtrage avancé N premiers.

🌐 Aller plus loin

👉 C’est à vous !

Créez une table vide nommée _Mesures pour accueillir toutes les mesures DAX.
Ajoutez une nouvelle colonne CA dans la table Ventes.
Calculez les valeurs de QUANTITE TOTALE et de CA TOTAL par des mesures globales en DAX à l’aide des fonctions SUM et SUMX.
Calculez les valeurs de QUANTITE MOYENNE et de CA MOYEN par des mesures globales en DAX à l’aide des fonctions AVERAGE et AVERAGEX.
Affichez les TOP de chaque dimension, Catégorie, Pays et Continent, à partir du volet de Filtres ou de mesures DAX.
Utilisez la Vue de requêtes DAX ou des visuels Carte simple pour vérifier les résultats, à partir des colonnes ou des mesures calculées.
Testez la bonne répartition de ces valeurs par Catégorie, par Pays ou par Continent à l’aide de visuels Table.
Comparez vos résultats avec la page Mesurer du rapport de référence POWER-BI.FR.pbix.

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Le test se trouve à la fin de la prochaine partie Filtrer les données

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Suivez pas à pas les ateliers 6 et 7 pour vous muscler sur cette partie

4. Filtrer les données

Filtrer les données et les tables dans Power BI est un concept fondamental grâce auquel l’utilisateur pourra remplir tous ses objectifs d’analyses et de visualisation fluide et efficace de ses données regroupées ou pas, par catégories, par dates, par périodes ou encore par types.

🔥 Ne pas savoir filtrer dans Power BI est un handicap majeur à la livraison d’un rapport ou d’un tableau de bord dont l’objectif principal est de faire prendre rapidement les meilleures décisions possibles aux personnes en charge du pilotage de l’activité analysée.

Les possibilités de filtres dans Power BI sont multiples et variées, peut-être même trop nombreuses, mais il faut vraiment en prendre la mesure pour ne pas se noyer entre toutes les solutions de filtrage qui permettent parfois d’arriver au même résultat.

☑️ Prenons l’exemple simple de la table Ventes.xlsx déjà importée dont la colonne nommée Catégorie doit être filtrée suivant la valeur particulière A pour obtenir la somme des quantités pour cette seule catégorie.

Solution 1

Il y aura toujours une possibilité de filtrer les données en amont au niveau de Power Query.

💡 Cette solution est par ailleurs fortement recommandée par Microsoft lorsqu’il s’agit de réduire le jeu de données aux seules valeurs nécessaires au reporting final. Les tables injectées dans Power BI seront plus légères, les mesures plus rapides et les visuels s’actualiseront plus vite.

Dans notre exemple nous pourrions donc « remonter » dans Query en appuyant sur le bouton Transformer les données de l’onglet Accueil, Dupliquer la table Ventes par un clic droit, Renommer la nouvelle table Ventes Cat A par double clic sur son nom, puis filtrer sa colonne Catégorie sur la seule valeur A. La fermeture de Query injectera la nouvelle table dans la barre latérale Données de Power BI et il suffira alors d’utiliser sa colonne Quantité déjà résumée en Somme pour afficher la quantité totale du seul produit de catégorie A à partir d’un visuel carte par exemple.

Solution 2

Le visuel Table : filtrer par l’intermédiaire du visuel Table du volet vertical de droite Visualisations en glissant les colonnes Catégorie et Quantité de la table Ventes dans le champ nommé Colonnes du visuel. Cela fera apparaitre en première colonne les 3 catégories A, B et C sur 3 lignes distinctes et en deuxième colonne la somme automatique des quantités pour chacune des catégories, dont celle de la catégorie A, exactement comme avec un Tableau Croisé Dynamique dans Excel où l’on glisserait le champ Catégorie dans la zone Lignes et le champ Quantité dans la zone Valeurs. Un simple TCD agit donc comme un filtre.

Solution 3

Le volet latéral Filtres : filtrer par l’intermédiaire du visuel Carte ou Carte à plusieurs lignes en glissant la seule colonne Quantité dans le champ nommé également Champs du visuel. La somme totale des quantités apparaît instantanément. Il suffit alors de faire glisser la colonne Catégorie dans le volet latéral de Filtres, dans la zone Ajouter des champs de données de la partie Filtres sur ce visuel, puis de sélectionner la Catégorie A par un clic pour que la valeur du visuel Carte affiche le même total que dans la solution 1. La même action dans les autres parties Filtres dans cette page ou Filtres dans toutes les pages du même ruban vertical Filtres provoquerait le même filtrage sur tous les visuels de la page ou sur tous les visuels de toutes les pages de rapport.

Solution 4

Le visuel Segment : filtrer un visuel quelconque par l’intermédiaire du visuel Segment en forme d’entonnoir du volet latéral de droite Visualisations en glissant la colonne Catégorie de la table Ventes, ou Catégorie de la table Produits, dans le visuel. Cela fera apparaitre des cases à cocher avec les 3 catégories A, B et C. Cocher une case, ou plusieurs grâce à la touche Ctrl, filtrera tous les visuels de la page de rapports sur la ou les catégories sélectionnées.

Remarque : Les visuels de segments sont les plus utilisés dans la pratique pour filtrer les visuels d’une même page. Ils sont généralement positionnés sur la gauche ou sur le haut du canevas pour un filtrage fluide et direct des autres visuels de la page de rapport. Ils peuvent également être synchronisés entre différentes pages à l’aide du bouton Synchroniser les segments situé à l’extrême droite de l’onglet Afficher du menu supérieur de Power BI.

Solution 5

Les filtres croisés : chaque visuel d’une page de rapport agit par défaut comme filtre des autres visuels de la page. C’est la grande force de Power BI par rapport à Excel qui oblige à créer des segments spécifiques pour filtrer les tableaux et les graphiques croisés dynamiques. Dans Power BI on peut donc concevoir les visuels d’une même page pour qu’ils puissent se filtrer les uns les autres sans utiliser le volet Filtres ni de mesures complémentaires. Dans notre exemple, il suffira donc de créer un visuel quelconque croisant les Catégories et les Quantités puis un autre visuel contenant uniquement les Catégories pour filtrer le premier sur la seule Catégorie A. Les interactions entre chaque visuel d’une page peuvent être modifiées une à une grâce au premier bouton Modifier les interactions de l’onglet Format du menu supérieur.

Remarque : dans le réglage final des interactions de filtrage entre visuels il faudra toujours privilégier l’option Filtrer à l’option par défaut Mettre en surbrillance qui est souvent difficile à interpréter. Cette option par défaut pourra être modifiée dans les options de Power BI. Onglet Fichier / Options et paramètres / Options / Paramètre de rapport, tout en bas de la fenêtre principale Option.

Solution 6

Les mesures DAX : la richesse du langage DAX est telle, particulièrement pour filtrer les données, que plusieurs formules différentes permettent d’arriver au même résultat que précédemment (clic droit sur la table _Mesures accueillant les mesure dans l’onglet Données puis Nouvelle mesure) :

1. Avec la fonction CALCULATE : certainement la plus souple et la plus utilisée dans Power Pivot ou Power BI, qui appelle une expression calculée en premier argument et des filtres sur cette expression dans les suivants. L’équivalent des fonctions .SI.ENS ou SOMMEPROD dans Excel :

QTE CAT A CALCULATE = CALCULATE( SUM(Ventes[Quantité]) , Ventes[Catégorie] = "A"
)

2. Avec les fonctions SUMX et FILTER : SUMX est une fonction itérative qui permet de faire une somme « à la volée » sur une table entière, dont le premier argument est une table et le second une expression incluant un calcul sur colonne(s). La fonction FILTER en premier argument permet alors de retourner une table filtrée à SUMX, FILTER étant une fonction de table dont le premier argument est la table à filtrer et le second l’expression du filtre :

QTE CAT A SUMX = 
SUMX(
FILTER(
Ventes,
Ventes[Catégorie] = "A" 
),
Ventes[Quantité]
)

3. Avec la fonction IF : Cette mesure permet de créer une boucle conditionnelle classique. Elle sera insérer en tant que nouvelle colonne de la table Ventes dans l’Affichage table puis onglet Outils de table et bouton Nouvelle colonne. Elle permettra de ne compter que la quantité des lignes pour lesquelles le produit est de la catégorie A. Cette colonne sera résumée automatiquement en Somme et pourra directement être insérée dans un simple visuel carte.

CAT A =
IF(
Ventes[Catégorie] = "A", Ventes[Quantité],
0
)

Et on pourrait continuer comme cela presque sans fin tant les possibilités sont grandes avec le langage DAX inclus dans Power BI et dans Power Pivot pour Excel.

📊 Ces exemples ne sont là que pour vous présenter la richesse du langage DAX. Savoir filtrer les données avec le volet de filtres, un visuel de segment ou une mesure de type CALCULATE(Expression , Filtre) suffira largement pour 99% de vos projets de reporting !

Voir Toutes les fonctions DAX de filtrage.

🐱 Pensez à l’IA

Dans tous les cas, et quelque soit la formule à générer, pensez toujours à l’IA pour vous assister. Ce serait dommage de s’en passer.

Un prompt du type : « Formule DAX nommée CA TOTAL qui affiche la somme de la colonne Quantité de la table Ventes multipliée par la colonne Prix de la table liée Produits« , donnera toujours une réponse fiable que l’on pourra copier coller directement dans une nouvelle mesure. Il suffira d’être précis sur le nom des colonnes et des tables qui entrent en jeu dans le calcul souhaité.

🧠 DAX comprend également des fonctions d’intelligence temporelle qui permettent de manipuler des données en utilisant des périodes de temps (jours, mois, trimestres et années, entre autres), puis de générer et comparer des calculs sur ces périodes. Il s’agit donc aussi de fonctions de filtrage, mais sur le temps uniquement.

Remarque importante : avant d’utiliser ces fonctions de Time Intelligence, assurez-vous de marquer l’une des tables contenant la colonne de date comme Table de dates principale. Il est d’ailleurs fortement recommandé d’associer à tous vos jeux de données une table de dates de référence allant jour après jour de la date la plus ancienne du jeu de données à la date la plus récente, ceci automatiquement avec la fonction CALENDARAUTO. Un code universel comprenant cette fonction est disponible ici.

📅 Si vous ne l’avez pas déjà fait, vous pouvez copier le code DAX de ce calendrier universel à partir de la page power-bi.fr/calendrier à coller après avoir créer une Nouvelle table à partir de l’onglet Outils de table. Cette table de dates universelle à relier à toutes vos tables contenant des colonnes de dates à analyser pourra vous servir pour tous vos projets. Il ne faudra pas oublier de la Marquer comme table de dates à partir du bouton portant le même nom du menu Outils de table, et ne pas oublier non plus de la relier dans la Vue de Modèle aux tables de faits à analyser par l’intermédiaire de leurs colonnes de dates.

🧠 Les fonctions DAX d’intelligence temporelle les plus utilisées sont :

TOTALWTD, TOTALMTD, TOTALQTD, TOTALYTD qui évaluent la valeur de l’expression pour la semaine, le mois, le trimestre ou l’année jusqu’à ce jour, donc en cours, dans le contexte de filtre actuel.
PREVIOUSDAY, PREVIOUSWEEK, PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER, PREVIOUSYEAR qui retourne une table qui contient une colonne de toutes les dates du jour, de la semaine, du mois, du trimestre ou de l’année précédent(e), selon la première date de la colonne dates, dans le contexte actuel. Pratique pour calculer des variations d’une période à l’autre.
SAMEPERIODLASTYEAR qui retourne une table qui contient une colonne de dates déplacées d’une année en remontant dans le temps à partir des dates de la colonne dates spécifiée dans le contexte actuel.

🌐 Aller plus loin

👉 C’est à vous !

Filtrez de toutes les façons possibles la somme des quantités de la seule Catégorie A.
Filtrez de toutes les façons possibles la somme du CA de la seule Catégorie B.
Créez une nouvelle table nommée _Variations qui accueillera les mesures suivantes :
Quantité Totale pour l’Année en cours, le Trimestre en cours et le Mois en cours.
Variations de toutes ces valeurs de Quantité Totale par rapport à la période précédente, puis à la même période de l’année précédente.
Quantité Totale sur une année glissante à partir d’un segment contenant la colonne Année Mois.
Affichez les résultats dans des visuels Carte simple ou Carte à plusieurs lignes ou Carte Indicateur de performance clé.
Affichez les évolutions périodiques dans des visuels Graphique en courbes et les variations périodiques dans des visuels Histogramme groupé.
Comparez vos résultats avec les pages Filtrer & Visualiser et Time Intelligence du rapport de référence POWER-BI.FR.pbix.

❓Testez-vous sur les 2 dernières parties

Quiz Mesures et Filtres dans Power BI

💪 Autoformation

Suivez pas à pas les ateliers 8, 9 et 10 pour vous muscler sur cette partie

5. Visualiser les indicateurs

📉 Le rapport (Power BI Desktop et Power Bi Service)

Un rapport dans Power BI est composé de plusieurs pages. C’est un affichage sous plusieurs angles d’un même jeu de données, avec des visuels représentant différents résultats, insights et indicateurs clés (KPI) de ce jeu de données. C’est ce rapport complet qui sera ensuite partager. Chaque visuel d’un rapport pourra alors être épinglé à un tableau de bord dans le service Fabric de Power BI online.

📈 Le tableau de bord (Power Bi Service uniquement)

La conception d’un tableau de bord n’est possible qu’à partir de Fabric, le service en ligne de Power BI. La création d’un tableau de bord va dépendre de l’objectif du reporting : analyser, expliquer, piloter, décider ou tout ça à la fois ?

Un tableau de bord Power BI est une page unique qui utilise des visuels épinglés depuis une ou plusieurs pages de rapports pour raconter une histoire. Comme il est limité à une seule page, un tableau de bord bien conçu contient uniquement les éléments les plus importants et les plus dynamiques de cette histoire.

👁️ Les différents types de visuels

Simples ou complexes, les visuels choisis dans un tableau de bord doivent être clairs, structurés, hiérarchisés et répondre précisément aux questions posées et à l’objectif initial du rapport et/ou du tableau de bord final.

Mise en forme des visuels

🛠️ La partie mise en forme des visuels choisis constituera souvent la tâche la plus fastidieuse dans la conception d’une page de rapport. Chacun des nombreux visuels disponibles dans Power BI possède des dizaines de paramètres de mise en forme parmi lesquels il sera parfois difficile de se repérer, surtout lors de la prise en main initiale de l’application.

💡 Le principe sera toujours de commencer par l’affichage d’une simple table pour vérifier que les données se filtrent bien suivant les catégories à mettre en avant, puis de transformer cette table en un visuel plus explicite de type carte à plusieurs lignes, histogramme, entonnoir, treemap ou cascade qui sont les plus utilisés et qui pourront être filtrés avec les visuels de segment.

Les visuels carte simple ou carte à plusieurs lignes seront privilégiés pour afficher des indicateurs globaux de type CA TOTAL par exemple. Ils seront positionnés plutôt sur le haut ou sur la gauche de la page de rapport.

💡 Ces visuels cartes seront également utilisés pour afficher des variations en pourcentage, indicateurs constants largement utilisés dans tout reporting, et pour lesquels un format personnalisé du type à copier/coller ci-dessous sera appliqué dans la partie Modélisation pour voir apparaître le signe « + » devant les variations positives, et le signe « – » devant les variations négatives :
+0.00\ %;-0.00\ %;0.00\ %

Les visuels de segments seront privilégiés pour filtrer facilement les autres visuels de la page. Ils seront positionnés plutôt sur le haut ou sur la gauche de la page de rapport et pourront être copier/coller et synchronisés entre plusieurs pages.

Les visuels graphique en courbes ou en aires seront choisis lorsqu’une valeur doit être évaluées et représentée dans le temps.

Les visuels KPI ou jauge seront privilégiés lorsque des objectifs ou des valeurs cibles seront à atteindre.

Les visuels cartes géographiques permettront de localiser des données depuis une simple adresse de quartier jusqu’à une dimension géographique de continent. Le complément ArcGIS pour Power BI est une visualisation de mappage spéciale qui permet d’enrichir les données, les rapports et les tableaux de bord d’analyses démographiques et spatiales encore plus précises.

Le visuel Synoptic Panel dans Power BI est un autre visuel personnalisé qui permet d’afficher des données sur une image quelconque (carte, plan, schéma) en définissant des zones interactives. Voir le tutoriel.

Enfin, les visuels IA Question et Réponse, arborescence, narratif ou influenceurs clés seront utilisés pour aller chercher ou découvrir des indicateurs plus profonds.

☝️ Afficher l’essentiel

Il est recommandé de ne pas multiplier les couleurs, ni les types de visuels et leur mise en forme, d’utiliser le pinceau de reproduction ou le copier/coller dès que possible, de rester sobre et efficace, de bien répartir les différents visuels sur la page de rapport pour qu’elle soit remplie de façon uniforme, sans vides, avec les segments et les indicateurs globaux sur le haut ou sur la gauche, et les visuels catégoriels de type table, histogramme ou autre graphiques détaillés plutôt sur le bas et sur la droite.

La table par où tout commence, la carte simple ou à plusieurs lignes, l’histogramme ou le graphique à barres, l’anneau, l’entonnoir, le graphique en courbes et l’indicateur de performance clé seront les visuels à privilégiés pour raconter une histoire simple et efficace.

Voir l’article Les visuels les plus courants dans Power BI.

💥 Un tableau de bord efficace devra durer dans le temps, sans modification, et présenter clairement les indicateurs essentiels à une prise de décision rapide avec un minimum d’effort de compréhension à fournir de la part des lecteurs auprès desquels il sera livré.

👁️ Utiliser les calculs visuels

Un calcul visuel est un calcul DAX défini et exécuté directement sur un visuel. Les calculs visuels facilitent la création de mesures difficiles à générer manuellement, ce qui permet de simplifier DAX, de faciliter la maintenance et d’améliorer les performances. Les calculs associés à un visuel ne seront pas disponibles pour les autres visuels mais ils n’alourdiront pas le modèle autant que des calculs en colonnes ou en mesures globales.

Activer le bouton Nouveau calcul visuel de l’onglet Modélisation pour calculer rapidement des sommes cumulées, des moyennes mobiles, des % du total, des comparaisons par rapport aux valeurs précédentes ou suivantes, par rapports aux premières valeurs ou aux dernières. Voir l’article Les calculs visuels.

🎲 Utiliser des paramètres pour visualiser des variables

Vous pouvez créer des variables sous forme de champs ou de plages numériques dans vos rapports Power BI Desktop. Onglet Modification bouton Nouveau paramètre. Un paramètre de plages numérique vous permettra de visualiser et de quantifier des valeurs clés pour par exemple tester des scénarios, puis d’interagir avec ces valeurs dans vos rapports. Un paramètre de champs vous permettra de filtrer un visuel en fonction de différentes colonnes de dimension et pas seulement à partir des valeurs d’une seule colonne. Pour ajuster la valeur d’une variable, vous pouvez utiliser un visuel de segment. Voir l’article Paramètres de champs.

📽️ Utiliser les filtres d’extraction et les signets

Les filtres d’extraction et les signets dans Power BI permettent de créer une navigation fluide et un storytelling efficace. Voir le guide Filtres d’extraction et signets dans Power BI.

🌐 Aller plus loin

👉 C’est à vous !

Créez et formatez des visuels Barres, Courbes, Anneaux, Entonnoirs, Maps, KPI sur vos pages existantes avec les mesures créées auparavant.
Testez des Calculs de visuels pour représenter les Variations de la Quantité Totale par Trimestre, puis les Quantités Cumulées par Trimestre. Onglet Modélisation, bouton Nouveau calcul de visuel à partir d’un visuel Graphiques en courbe qui représente la Quantité par Année Trimestre.
Créez un Paramètre de champs avec les colonnes Catégorie, Continent et Pays pour filtrer un unique visuel en anneau suivant chacune de ces dimensions. Onglet Modélisation, bouton Nouveau paramètre Champs.
Créez un Signet qui élimine tous les filtres appliqués à une de vos pages de rapport. Onglet Afficher, bouton Signets puis Ajouter lorsque aucun filtre n’est appliqué à la page pour enregistrer cet état non filtré.
Comparez vos résultats avec les pages Filtrer & Visualiser et suivantes du rapport de référence POWER-BI.FR.pbix.

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Quiz Visualisation des Données dans Power BI

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Suivez pas à pas les ateliers 11, 12 et 13 pour vous muscler sur cette partie

6. Publier et Partager

La publication de rapports depuis Power BI Desktop à l’aide du bouton Publier de l’onglet Accueil sur le service en ligne Power BI, appelé également Fabric, n’est possible qu’avec un abonnement actif à une offre Microsoft 365 pour l’éducation ou pour les entreprises.

La création, la publication et le partage simple de rapports est possible avec la licence de base gratuite de Power BI. Des fonctionnalités supplémentaires sont disponibles avec des abonnements supplémentaires. Voir la page Tarification Power BI.

Cette action de publication transfère 2 objets distincts dans le cloud, le rapport tel qu’il a été conçu dans la version desktop, et les données connectées sous forme de modèle sémantique dynamique.

Si vous avez effectué tout le travail depuis Fabric, le service en ligne de Power BI, vous n’avez rien à publier, vous avez déjà créé directement ces 2 objets dans votre espace de travail, prêts à être partagés.

💹 Rappel : un 3ème objet peut être créé à ce niveau, un tableau de bord constitué d’une page unique qui utilise des visuels épinglés depuis une ou plusieurs pages de rapports pour raconter une autre histoire. Comme il est limité à une seule page, un tableau de bord efficace contient uniquement les éléments les plus importants et les plus dynamiques de cette histoire.

🤝 Le partage de ces objets est le moyen le plus simple de donner accès à vos données, vos rapports et à vos tableaux de bord dans le service Power BI. Vous pouvez les partager avec des membres de votre organisation ou des partenaires extérieurs.

Quand vous partagez un rapport ou un tableau de bord avec des utilisateurs, ils peuvent le voir et l’utiliser. Ils voient les mêmes données que vous dans les rapports et les tableaux de bord, et ils peuvent les partager avec leurs propres collègues, si vous les y autorisez.

🔔 En dehors du partage, le service Power BI vous permet également de vous abonner à des rapports ou à des tableaux de bord, ou de créer des alertes à partir de certains visuels seulement pour être averti-e automatiquement du moindre changement ou de tout autre événement qui vous semblera important sans avoir à être connecté-e en permanence à vos reportings.

🤝 Dans la même logique que les équipes dans Teams, vous pouvez également créer des espaces de travail dans le service Power BI pour y publier des rapports qui seront automatiquement partagés avec tous les membres du même espace de travail.

Power BI Service propose donc différentes façons de collaborer et de distribuer des rapports et des tableaux de bord. Pour connaître la méthode la plus adaptée à votre projet consultez le lien : Techniques de collaboration et de partage dans Power BI.

💡 Le service Fabric, permet depuis peu d’importer des données, de les transformer avec la version online de Power Query et de créer des rapports sans recours à l’application Power BI Desktop. Voir le premier article de ce blog Collecter les données ou l’article plus complet Remplacer Power BI Desktop par Fabric.

Enfin, l’actualisation automatique de la source de données ne sera possible que si elle est hébergée dans le cloud, par exemple dans ses documents personnels OneDrive ou dans une bibliothèque de fichiers Teams. Voir Utiliser des liens OneDrive ou Teams comme sources de données dans Power BI Desktop.

🌐 Aller plus loin

👉 C’est à vous !

Publiez (version Desktop) et partagez votre rapport dans votre espace de travail sur le service Fabric.
Créez un nouveau Tableau de bord à partir de quelques visuels puis partagez-le.
Exportez votre rapport sous format PowerPoint et sous format PDF.

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Publier et Partager avec Fabric

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Suivez pas à pas les ateliers 15 et suivants pour vous muscler sur cette partie

7. Sécurité dans Power BI

La sécurité au niveau des lignes dans Power BI

Cette fonctionnalité nécessite un abonnement actif à Microsoft 365.

🔐 La sécurité au niveau des lignes (SNL en français, RLS pour Row Level Security en anglais) dans Power BI peut être utilisée pour restreindre l’accès aux données pour certains utilisateurs. Cela permet de ne pas avoir à multiplier les rapports en fonction des indicateurs qui doivent être seulement visibles par certains collaborateurs et pas d’autres.

⛔ Ces filtres spéciaux limitent l’accès aux données au niveau des lignes et permettent de définir des rôles suivant les parties du rapport qui seront visibles ou non.

Les rôles de sécurité peuvent être configurés aussi bien à partir de Power BI Desktop (onglet Modélisation, bouton Gérer les rôles) qu’à partir du service online Fabric (onglet Modèle de données, bouton Gérer les rôles).

⚠️ L’attribution des rôles de sécurité aux utilisateurs ne pourra s’effectuer qu’à partir de Fabric en cliquant sur les 3 points en regard du modèle sémantique publié puis en cliquant sur l’option Sécurité. Les rôles précédemment créés seront alors attribués à tel ou tel collaborateur par association avec leur adresse mail.

💡 Remarque : dans le service Power BI, les membres d’un même espace de travail ont accès à tous les jeux de données de l’espace de travail. La sécurité au niveau des lignes ne restreint pas cet accès aux données mais juste à la partie qui ne leur sera pas visible si un rôle leur a été attribué.

🌐 Aller plus loin

👉 C’est à vous !

Créez un rôle de sécurité nommé CAT A qui bloque le rapport sur la seule catégorie de produits A. Onglet Modélisation bouton Gérer les rôles.
Créez un rôle de sécurité nommé CAT BC qui bloque le rapport sur les seules catégories de produits B et C. Onglet Modélisation bouton Gérer les rôles.
Attribuez un des rôles créés à un collaborateur dans le service Fabric. Visez les 3 points sur la ligne du Modèle sémantique associé, puis option Sécurité.
Comparez vos résultats avec la page Sécurité du rapport de référence POWER-BI.FR.pbix.

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Suivez pas à pas l’atelier 14 pour vous muscler sur cette partie

8. Les erreurs à éviter dans Power BI

1. Ignorer les fondamentaux

Power BI n’est pas une solution autonome ni magique. Sans modèle de données solide, sans relations fiables et sans contexte de filtre réfléchi, aucun décisionnel sérieux n’est possible.

2. Confondre Desktop et Service

La version Desktop sert à créer et à publier. La version online Fabric sert à partager et à sécuriser. Les mélanger, c’est perdre contrôle et rigueur.

3. Oublier le modèle en étoile

Les tables de faits au centre, les tables de dimensions autour. Les faits mesurent, les dimensions expliquent et filtrent. Ne jamais les confondre ni les mélanger. Autrement : relations bancales, faux calculs, rapports lents.

4. Mal préparer les données avec Query

Conserver des colonnes inutiles, des formats incohérents, des doublons, c’est oublier la performance. Le modèle s’alourdit, les mesures s’embrouillent. Moins de colonnes, des formats justes, des données compressées sont la garantie d’un modèle léger et d’un rapport fluide et dynamique.

5. Surcharger Power Query

Conserver des données et des étapes de requêtes inutiles = lenteur. Il faut supprimer et filtrer au plus tôt tout ce qui peut l’être, transformer au bon endroit, rationaliser, commenter, alléger. Ce sera ensuite trop tard avec DAX ou les visuels.

6. Penser Excel

Power BI n’est pas un tableur. Il faut éviter les colonnes calculées à répétition et plutôt utiliser DAX et les tables de dimensions.

7. Négliger le contexte de filtre

C’est le cœur de Power BI et de son moteur DAX. Sans maîtrise des filtres, pas de décisionnel efficace en temps réel, tout juste un descriptif instantané.

8. Mal gérer la publication

Publier un rapport ne suffit pas. Il faut concevoir de bons tableaux de bord, planifier les actualisations, gérer les accès, sécuriser l’accès aux données.

9. Oublier la sécurité

Sans sécurité au niveau des lignes (RLS), toutes les données deviennent publiques, visibles par tous.

10. Épingler sans réfléchir

Les tableaux de bord figés et/ou sans fin tuent l’analyse. Il faut épingler en priorité les visuels les plus dynamiques, ceux qui racontent une vraie histoire.

9. Les bonnes pratiques Power BI

Vous trouverez ci-dessous le résumé de toutes les bonnes pratiques à adopter pour utiliser Power BI comme un pro sans plus perdre de temps avec des rapports complexes, des données mal structurées ou des modèles non optimisés. Suivez toutes les étapes et les recommandations de la conception d’un reporting performant avec Power BI :

1. Obtenir les données

Connectez-vous directement aux sources de données avec Power Query intégré dans Power BI Desktop plutôt que d’importer manuellement des fichiers. Onglet Accueil / Obtenir les données. Vous pourrez vous connecter à Excel, OneDrive, SharePoint, SQL Server, des bases de données cloud, des fichiers CSV, des API web et bien d’autres sources. Voir Se connecter aux données dans Power BI Desktop.

Privilégiez les connexions DirectQuery pour les très grandes bases de données afin d’éviter d’importer de trop grands nombres de lignes. Le mode DirectQuery interroge directement la source sans stocker les données dans Power BI. Voir Utiliser DirectQuery dans Power BI Desktop.

Utilisez les passerelles de données pour actualiser automatiquement vos rapports publiés. Les passerelles Power BI permettent de maintenir à jour les données de vos rapports dans le service Power BI sans intervention manuelle. Voir Passerelles de données locales.

2. Transformer les données

Nettoyez et transformez vos données dans Power Query avant de les charger dans le modèle. Supprimez les colonnes inutiles, filtrez les lignes non nécessaires, modifiez les types de données et effectuez toutes les transformations nécessaires dans l’éditeur Power Query. Voir Présentation des requêtes dans Power BI Desktop.

Ne chargez que les requêtes nécessaires à l’analyse, désactivez le chargement des autres. Clic droit sur la requête / décocher Activer le chargement.

Limitez le nombre d’étapes appliquées dans vos requêtes pour optimiser les performances. Chaque étape de transformation ajoute de la complexité et du temps de calcul. Combinez plusieurs transformations en une seule étape quand c’est possible. Voir Optimiser Power Query.

Créez des requêtes de référence pour réutiliser les mêmes transformations sur plusieurs tables. Clic droit sur une requête / Référence. Cela évite de dupliquer le code et facilite la maintenance. Voir Référencer ou dupliquer des requêtes.

Utilisez le langage M pour des transformations avancées que l’interface graphique ne permet pas. L’éditeur avancé vous donne accès au code M pour personnaliser vos transformations. Voir Prise en main du langage M.

Définissez correctement les types de données dès l’importation pour éviter les erreurs de calcul. Vérifiez que les dates sont en format Date, les nombres en format Nombre décimal ou entier, et les textes en Texte. Voir Types de données dans Power BI Desktop.

3. Modéliser les données

Adoptez le schéma en étoile pour structurer vos tables de données. Créez des tables de faits (contenant les mesures quantitatives) et des tables de dimensions (contenant les attributs descriptifs et des données catégorielles). Cette architecture simplifie les relations et optimise les performances. Voir Comprendre le schéma en étoile.

Créez une table calendrier dédiée pour gérer toutes vos analyses temporelles. Une table calendrier doit contenir une ligne par jour avec les colonnes Année, Trimestre, Mois, Semaine, Jour, etc. Marquez-la ensuite comme table de dates dans l’onglet Modélisation. Voir Créer des tables de dates dans Power BI Desktop et Télécharger un calendrier de référence.

Établissez les bonnes relations entre les tables avec des cardinalités appropriées. La plupart du temps, vous aurez besoin de relations un-à-plusieurs (1:*) entre une table de dimension et une table de faits. Vérifiez le sens du filtrage croisé (simple ou bidirectionnel). Voir Créer et gérer des relations dans Power BI Desktop.

Masquez les colonnes techniques qui ne servent pas à l’analyse (clés étrangères, colonnes de calcul intermédiaires). Clic droit sur la colonne / Masquer. Cela simplifie l’expérience utilisateur dans le volet Champs. Voir Masquer des colonnes dans Power BI.

Organisez les champs dans des dossiers d’affichage pour faciliter la navigation. Regroupez les mesures par thème (Finance, Commercial, RH) et créez des hiérarchies naturelles (Pays > Région > Ville). Voir Organiser les champs dans Power BI Desktop.

4. Mesurer avec DAX

Privilégiez les mesures DAX plutôt que les colonnes calculées pour tous vos calculs. Les mesures se calculent au moment de l’affichage et ne prennent pas de place dans le modèle, contrairement aux colonnes calculées qui sont stockées. Onglet Modélisation / Nouvelle mesure ou clic droit sur la table accueillant les mesures puis Nouvelle mesure. Voir Mesurer dans Power BI.

Utilisez les mesures rapides pour créer rapidement des calculs courants sans écrire de code DAX. Clic droit sur une table / Nouvelle mesure rapide. Vous pourrez créer des pourcentages, des moyennes, des écarts, etc. Voir Utiliser des mesures rapides dans Power BI Desktop.

Maîtrisez les fonctions DAX essentielles : SUM, AVERAGE, COUNT, CALCULATE, FILTER, ALL, RELATED, USERELATIONSHIP. Ces fonctions constituent la base de 80% des calculs dans Power BI. Voir Référence DAX, Syntaxe DAX et Glossaire DAX.

Créez des variables dans vos mesures DAX avec les instructions VAR et RETURN pour améliorer la lisibilité et les performances. Les variables permettent de stocker des résultats intermédiaires et évitent de répéter les mêmes calculs. Voir Utiliser des variables DAX.

Documentez vos mesures avec des descriptions claires. Sélectionnez une mesure à partir de la Vue de modèle puis volet Propriétés / Description. Cela aidera les autres utilisateurs (et vous-même plus tard) à comprendre le calcul. Voir Ajouter des descriptions aux mesures.

Organisez vos mesures dans des tables de mesures dédiées plutôt que de les disperser dans les tables de faits. Créez et nommez une ou plusieurs tables vides précédées d’un caractère spécial (elles se retrouveront en tête du classement alphabétique des tables), qui ne contiendront que vos mesures regroupées par thème. Voir Organiser les mesures dans Power BI.

5. Visualiser les données

Choisissez le bon type de visuel pour chaque analyse. Utilisez les graphiques en barres pour les comparaisons, les courbes pour les évolutions temporelles, les cartes pour les valeurs uniques, les jauges pour les indicateurs de performance, et les tableaux croisés pour les analyses détaillées. Voir Types de visualisation dans Power BI.

Utilisez les segments et les filtres pour permettre l’exploration interactive des données. Les segments (slicers) permettent aux utilisateurs de filtrer facilement les données affichées dans tous les visuels de la page. Onglet Insertion / Segment. Voir Ajouter des segments dans Power BI.

Créez des info-bulles personnalisées pour enrichir l’expérience utilisateur. Les info-bulles peuvent afficher des graphiques et mesures complémentaires au survol d’un visuel. Voir Info-bulles de page de rapport dans Power BI.

Adoptez un design cohérent en utilisant un thème personnalisé pour tous vos rapports. Onglet Afficher / Thèmes. Définissez les couleurs, polices et styles par défaut de votre entreprise. Voir Utiliser des thèmes de rapport dans Power BI Desktop.

Optimisez la disposition de vos pages en regroupant les visuels liés et en utilisant des signets pour créer des expériences de navigation fluides. Onglet Afficher / Signet. Les signets permettent de capturer l’état d’une page et de créer des boutons de navigation. Voir Créer des signets dans Power BI.

Limitez le nombre de visuels par page (idéalement 6 à 8 maximum) pour maintenir de bonnes performances et éviter la surcharge cognitive. Si vous avez besoin de plus de visuels, créez plusieurs pages thématiques. Voir Optimiser les rapports Power BI.

Utilisez les visuels personnalisés disponibles dans AppSource pour des besoins spécifiques (cartes, graphiques avancés, indicateurs KPI). Onglet Insertion / Obtenir plus de visuels. Voir Visuels Power BI.

6. Partager et publier

Publiez vos rapports sur le service Power BI (Fabric) pour les rendre accessibles à vos collaborateurs. Onglet Accueil / Publier. Choisissez l’espace de travail approprié selon les destinataires. Voir Publier des rapports depuis Power BI Desktop.

Créez des tableaux de bord interactifs dans le service Power BI en épinglant les visuels clés de vos rapports. Les tableaux de bord offrent une vue d’ensemble personnalisée avec des vignettes provenant de plusieurs rapports. Voir Créer un tableau de bord Power BI.

Configurez l’actualisation planifiée de vos jeux de données pour maintenir vos rapports à jour automatiquement. Dans le service Power BI, accédez aux paramètres du jeu de données / modèle sémantique puis Actualisation planifiée sur les (…). Voir Configurer l’actualisation planifiée.

Gérez les autorisations d’accès en créant des espaces de travail avec des rôles appropriés (Admin, Membre, Contributeur, Lecteur). Chaque rôle a des permissions spécifiques adaptées aux besoins des utilisateurs. Voir Rôles dans les espaces de travail.

Utilisez la sécurité au niveau des lignes (RLS) pour limiter l’accès aux données selon les utilisateurs. Créez des rôles avec des filtres DAX dans Power BI Desktop puis affectez les utilisateurs à ces rôles dans le service. Onglet Modélisation / Gérer les rôles. Voir Sécurité au niveau des lignes dans Power BI.

Intégrez vos rapports dans d’autres applications avec Power BI Embedded ou en publiant sur le web (avec précaution pour les données sensibles). Voir Publier sur le web depuis Power BI.

Créez des applications Power BI pour regrouper plusieurs rapports et tableaux de bord destinés à des publics spécifiques. Les applications offrent une expérience packagée et professionnelle. Voir Créer et publier des applications dans Power BI.

Résumé des bonnes pratiques Power BI :

Obtenir : Connectez-vous directement aux sources, utilisez DirectQuery quand approprié, et configurez les passerelles pour l’actualisation automatique.
Transformer : Nettoyez les données dans Power Query, optimisez les étapes, et définissez correctement les types de données.
Modéliser : Adoptez le schéma en étoile, créez une table calendrier, et établissez les bonnes relations entre tables.
Mesurer : Privilégiez les mesures DAX, maîtrisez les fonctions essentielles, et organisez vos calculs dans des tables dédiées.
Visualiser : Choisissez les bons visuels, utilisez des segments pour l’interactivité, et maintenez un design cohérent.
Partager : Publiez sur le service Power BI, créez des tableaux de bord, configurez la sécurité et l’actualisation automatique.

Enfin, découvrez les fonctionnalités essentielles de Power BI en consultant la documentation officielle Microsoft Learn, en réalisant les Ateliers et Laboratoires Microsoft et en explorant tous les tutoriels disponibles sur power-bi.org.

10. Check-list Power BI

Une fois les étapes précédentes assimilées, vous pourrez suivre pas à pas la feuille de route ci-dessous pour mener à bien tous vos projets de reporting avec Power BI. Il vous suffira de cocher une à une les tâches à accomplir dans l’ordre indiqué, quelque soit votre projet, petit ou grand.

1. Vue Power Query

☐ Importer les sources de données avec l’éditeur de requêtes Power Query.

☐ Vérifier la qualité et la distribution des colonnes.

☐ Supprimer les données, les lignes et/ou les colonnes inutiles ou en erreur.

☐ Vérifier les types de données : texte, date ou nombre.

☐ Renommer les entêtes de colonnes si nécessaire.

☐ Finir de nettoyer et de transformer ce qui doit l’être.

2. Vue Affichage Table

☐ Vérifier le bon format des colonnes : texte, date, nombre ou devise.

☐ Catégoriser les données géographiques ou les URL d’images.

☐ Résumer ou non les colonnes numériques.

☐ Trier les colonnes qui doivent l’être, comme par exemple une colonne de mois en lettres qui sera triée par une colonne de mois en chiffres.

☐ Créer la table Calendrier de référence puis la marquer comme Table de Dates.

☐ Créer une table _Mesures vide pour accueillir tous les calculs DAX autres que des mesures de colonnes.

3. Vue de Modèle

☐ Vérifier ou créer les relations entre les tables.

☐ Lier la colonne Date du Calendrier aux colonnes dates des tables à analyser.

☐ Vérifier et régler les propriétés des tables et des colonnes.

☐ Masquer ce qui est inutile, en particulier les colonnes qui ne seront pas utilisées dans les visuels.

4. Vue Affichage du rapport

☐ Créer les mesures nécessaires.

☐ Créer et filtrer les visuels utiles.

☐ Créer des calculs de visuels, plus simples que des mesures, en particulier si des variations d’une période à l’autre doivent être visualisées.

☐ Régler les interactions entre visuels.

☐ Penser au storytelling en créant éventuellement une navigation entre pages, des signets ou des filtres d’extraction.

☐ Créer des rôles de sécurité si une partie des données doit être cachée à certains collaborateurs.

☐ Configurer éventuellement la vue Mobile.

☐ Publier le rapport et son modèle sémantique dans un espace de travail du service en ligne Fabric lié au compte Microsoft 365 de l’utilisateur.

5. Service Fabric

☐ Créer des tableaux de bord en y épinglant les visuels les plus impactants issus d’un ou plusieurs rapports.

☐ Partager les rapports publiés et les tableaux de bord avec équipes et collaborateurs.

☐ Planifier l’actualisation automatique des modèles sémantiques.

11. Ateliers et Laboratoires Microsoft

🧪 Microsoft met gratuitement à la disposition de tous des ateliers et des laboratoires d’autoformation sur Power BI pour apprendre étape par étape tout en pratiquant intelligemment.

Vous trouverez dans le tableau ci-dessous une lien vers les modules nécessaires à une prise en main progressive et autonome de l’application.

🏅 Remarque : ces modules sous forme d’ateliers et de laboratoires pratiques ont été sélectionnés par Microsoft parmi la centaine disponible sur Power BI sur la plateforme Learn pour une préparation optimale à la Certification Associé Analyste de Données Certifié Microsoft Power BI. Ils sont à effectuer dans l’ordre strict de leur présentation.

💡 Les ateliers sont parfois longs à suivre. Ils réclament une attention soutenue. Effectuer les laboratoires en premier peut être une bonne stratégie si vous préférez plutôt pratiquer que juste mémoriser, et si votre temps est compté. Quelque soit l’ordre, ateliers et laboratoires sont à faire pour acquérir les bases minimales à une utilisation autonome de l’application.

Présentation du tableau et instructions

Colonne 1 : numéro et nom du module.
Colonne 2 : lien Microsoft vers l’atelier correspondant.
Colonne 3 : lien Github vers la partie exercice de l’atelier, appelée Laboratoire.
Colonne 4 : lien Github vers les fichiers à télécharger pour exécuter le laboratoire correspondant. Cliquez sur le fichier ZIP de l’ensemble des fichiers du Lab puis sur le lien bleu « View raw » pour télécharger le fichier ZIP compressé. Décompressez l’archive puis suivez les instructions du Lab correspondant.

🔬 Vous pouvez avoir un aperçu global de tous les laboratoires d’entrainement ici, Présentation des Labs sur Github et de toutes les archives des fichiers correspondants ici, Archives des Labs sur Github.

Module	Atelier	Laboratoire	Fichiers de travail à télécharger
1. Premiers pas avec l’analyse de données	learn.microsoft.com/training/modules/data-analytics-microsoft/	No Lab	No Lab
2. Créer avec Microsoft Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/get-started-with-power-bi/	No Lab	No Lab
3. Obtenir des données dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/get-data/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/01-get-data-in-power-bi.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/01-get-data-in-power-bi
4. Nettoyer, transformer et charger des données dans Power BI	https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/clean-data-power-bi/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/02-transform-data-power-bi.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/02-transform-data-power-bi
5. Configurer un modèle sémantique	https://learn.microsoft.com/training/modules/configure-semantic-model-power-bi	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/03-configure-semantic-model.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/03-configure-semantic-model
6. Écrire des formules DAX pour des modèles sémantiques	https://learn.microsoft.com/training/modules/dax-power-bi-write-formulas	No Lab	No Lab

Module	Atelier	Laboratoire	Fichiers de travail à télécharger
7. Créer des calculs DAX dans des modèles sémantiques	https://learn.microsoft.com/training/modules/dax-power-bi-create-calculations/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/04-create-dax-calculations.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/04-create-dax-calculations
8. Modifier le contexte du filtre DAX dans les modèles sémantiques	https://learn.microsoft.com/training/modules/dax-power-bi-modify-filter	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/05-modify-dax-filter-context.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/05-modify-dax-filter-context
9. Utiliser les fonctions d’intelligence temporelle dans les modèles sémantiques	https://learn.microsoft.com/training/modules/dax-power-bi-time-intelligence/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/06-use-dax-time-intelligence.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/06-use-dax-time-intelligence
10. Créer des calculs visuels dans Power BI Desktop	https://learn.microsoft.com/training/modules/power-bi-visual-calculations/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/07-create-visual-calculations.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/07-create-visual-calculations
11. Concevoir des rapports Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/power-bi-effective-reports/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/08-design-power-bi-reports.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/08-design-power-bi-reports
12. Améliorer la conception de rapports Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/power-bi-effective-user-experience/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/09-enhance-power-bi-reports.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/09-enhance-power-bi-reports

Module	Atelier	Laboratoire	Fichiers de travail à télécharger
13. Effectuer des analyses dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/perform-analytics-power-bi/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/10-perform-analytics-power-bi.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/10-perform-analytics-power-bi
14. Accès sécurisé aux données dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/row-level-security-power-bi/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/11-secure-data-access.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/11-secure-data-access
15. Créer des tableaux de bord dans Power BI	https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/create-dashboards-power-bi/	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Labs/12-create-power-bi-dashboard.html	PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/Allfiles/Labs/12-create-power-bi-dashboard

Module	Atelier	Laboratoire
16. Optimiser les performances d’un modèle dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/optimize-model-power-bi/	No Lab
17. Gérer des espaces de travail dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/manage-workspaces-power-bi-service/	No Lab
18. Gérer des modèles sémantiques dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/manage-datasets-power-bi/	No Lab
19. Choisir une méthode de distribution de contenu	https://learn.microsoft.com/training/modules/choose-content-distribution-method	No Lab
20. Créer des rapports interactifs à l’aide de Copilot dans Power BI	https://learn.microsoft.com/training/modules/power-bi-copilot	No Lab
21. Présentation de l’analytique de bout en bout à l’aide de Microsoft Fabric	https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/introduction-end-analytics-use-microsoft-fabric/	No Lab
22. Parcourir tous les cours, parcours d’apprentissage et modules pour Power BI	https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/browse/?terms=Power%20BI	Exemples de rapports Power BI pour apprendre
23. Évaluez vos connaissances, démarrez l’évaluation pratique	https://learn.microsoft.com/fr-fr/certifications/data-analyst-associate/practice/	Score attendu de 80% de bonnes réponses avant de passer la certification
24. Plan de révision pour la Certification Microsoft PL‑300 Associé Analyste de Données Power BI	https://power-bi.fr/certification-microsoft-pl-300/	Bon travail !

12. Certification Microsoft PL‑300

Concepteur de ce blog et moi-même certifié Associé Analyste de Données Microsoft Power BI, vous trouverez ci-après un plan de révision solide pour vous donner les meilleurs chances de réussite à cet examen difficile.
Bon travail, Jean-Louis MASO.

Plan de révision pour la Certification Microsoft PL‑300 Associé Analyste de Données Power BI

1) Introduction

La certification Microsoft Power BI Data Analyst (PL‑300) valide la capacité à préparer, modéliser, visualiser et analyser des données avec Power BI Desktop, puis à gérer et sécuriser des solutions analytiques dans le Service Power BI (Fabric). Le contenu officiel de la certification présente la liste des compétences évaluées et actualisée, et fournit des ressources de préparation et un guide d’étude gratuit.

2) Objectifs

Maitriser Power BI grâce aux sources officielles Créer des rapports et des tableaux de bord dans Power BI, Documentation Power BI, Documentation Microsoft Fabric, Bien démarrer avec Power BI et Cours Power BI.
Réviser efficacement l’ensemble du périmètre PL‑300 avec un accent sur les sujets à fort impact à partir du site officiel et du guide d’étude de la certification PL-300.
Maîtriser Power Query, la modélisation et les mesures DAX, la visualisation, l’accessibilité et la gouvernance dans Power BI Desktop et Power BI Service (Fabric).
Se familiariser avec les nouveautés 2025 : Copilot, Fabric (au niveau conceptuel) et l’optimisation de Power BI sur ILT Blog, le Blog Power BI et les forums Power BI.
Réussir l’examen officiel PL‑300 (score ≥ 700/1000) et utiliser le guide d’étude et la formation guidée pour mesurer sa progression.

3) Compétences évaluées (pondération officielle)

Domaine	Pondération
Préparer les données	25–30 %
Modéliser les données	25–30 %
Visualiser et analyser	25–30 %
Gérer et sécuriser Power BI	15–20 %
Référence : Guide d’étude officiel de l’examen PL-300

4) Sous‑compétences clés

Préparer les données : connexions aux sources, aux modèles sémantiques partagés, savoir faire la différence entre Import et DirectQuery, utiliser Power Query (qualité, distribution et profil des colonnes, fusion et combinaison de requêtes, transformer, ajouter et pivoter ou dépivoter des colonnes (ou TCD), gérer les erreurs, supprimer des colonnes et filtrer les valeurs inutiles pour alléger le modèle.
Modéliser les tables et Calculer : propriétés, relations (cardinalité, direction), table de dates, colonnes calculées vs mesures DAX, CALCULATE, FILTER, SUMX, RELATED, Time Intelligence, groupes de calcul, groupes de données, filtres d’extraction, optimisation (Performance Analyzer).
Filtrer, Visualiser & Analyser : choix du filtre, choix de visuels, choix des colonnes à insérer dans les puits des visuels, mise en forme des visuels, modifier les interactions entre visuels, créer des onglets/bookmarks pour la navigation, trier, synchroniser les segments, gérer l’accessibilité, connaître les visuels IA, repérer les tendances/anomalies, mise en page sur mobile.
Partager, Gérer & Sécuriser : les tableaux de bord, les espaces de travail, le partage, les droits, les passerelles, la planification de rafraîchissement ou d’actualisation de la source, la sécurité au niveau des lignes (RLS), les étiquettes de sensibilité, les applications, les méthodes de distribution, l’exportation d’un rapport sous format PBIDS pour partager les données.

4) Priorités de révision

DAX : CALCULATE, FILTER, contextes de filtre, RELATED, SUM, SUMX, mesures d’agrégation, mesures semi‑additives, Time Intelligence (SAMEPERIODLASTYEAR, PREVIOUS, TOTAL).
Power Query : les différents affichages des colonnes (Qualité, Distribution, Profil), traitement de données hétérogènes, choix du format des colonnes, gestion d’erreurs, impact référence vs duplication de requête, les différentes transformations (Remplacer les valeurs, Remplacer les erreurs, Fractionner, Remplir vers le bas), pivoter ou dépivoter des colonnes pour éliminer des données regroupées en TCD, les bonnes pratiques (Aide Power Query).
Modélisation : schéma en étoile, type de relations, distinguer les tables de faits et les tables de dimensions, bien utiliser les tables de dates, savoir grouper des calculs, créer des hiérarchies et des groupes de données.
Rapports : storytelling, accessibilité, contraste, titres, navigation, gestion des onglets et des niveaux de filtres (page, rapport entier), synchronisation des segments, mise en page mobile.
Collaboration dans Power BI Service : gouvernance, sécurité au niveau des lignes (RLS), gestion des espaces de travail, rôles, actualisation et planification, passerelles, applications, distribution.
Bien connaitre les Erreurs à éviter et les Bonnes pratiques, sujets de nombreuses questions de la certification où la logique et/ou la déduction entrent en jeu.

5) Planning suggéré (4 sprints)

Chaque sprint représente une période fonction de votre degré de concentration et de disponibilité, soit 1, 2, 3 jours, ou 1 semaine entière, ou davantage peut-être. Vous pouvez utiliser le lien vers Quelques sources de données pour s’entrainer pour mettre en œuvre les mini-projets.

Conseils :

Réalisez entièrement au moins une fois ou plus les Ateliers et les Laboratoires de préparation préconisés par Microsoft.
Alternez théorie + pratique + mini‑projet chaque semaine.
Utilisez le Guide d’étude pour recalibrer les priorités.

Sprint 1 – Préparer les données

Installer/mettre à jour Power BI Desktop ; récupérer des jeux de données d’exemples dans l’onglet Aide du logiciel ou à partir du lien Quelques sources de données pour s’entrainer ou du lien Jeux de données tests.
Power Query : profilage, qualité, distribution, fusionner des requêtes, ajouter des requêtes, dépivoter des colonnes, gestion des erreurs, paramètres, copier une requêtes par duplication ou référence.
Commencer la formation guidée accessible depuis l’onglet Aide de Power BI Desktop ou directement à partir des Ateliers et Laboratoires Microsoft.
Mini‑projet : pipeline d’ingestion complet + rafraîchissement

Sprint 2 – Modéliser & DAX

Conception du modèle en étoile, relations, étiquettes de champs.
Mesures DAX : CALCULATE, FILTER, fonctions statistiques & d’intelligence temporelle.
Groupes de calcul, optimisation (Performance Analyzer, granularité).
Groupes de données et hiérarchies.
Poursuivre la formation guidée et les Ateliers et Laboratoires Microsoft.
Mini‑projet : modèle + jeu de mesures.

Sprint 3 – Visualiser & Analyser

Sélection de visuels, mise en forme, interactions, navigation.
Signets, Infobulles, extraction, export, mise en page mobile.
Accessibilité : contraste, ordre de tabulation.
Poursuivre la formation guidée et les Ateliers et Laboratoires Microsoft.
Mini‑projet : rapport orienté storytelling avec détection d’anomalies, visuels IA.

Sprint 4 – Service & Sécurité + Révisions

Espaces de travail, méthodes de distribution, abonnements, alertes.
Rafraîchissements, passerelles, RLS, étiquettes de sensibilité.
Examens blancs (guide d’étude + banques de questions). Voir le prompt de simulation d’entrainement avec l’IA Copilot en fin de page [i].
Terminer la formation guidée et les Ateliers et Laboratoires Microsoft.
Faire le test officiel jusqu’à obtenir au moins 80% de bonnes réponses en moins d’une heure de temps.
Simulation finale en conditions d’examen. Voir le prompt de simulation de certification finale avec l’IA Copilot en fin de page. [ii]

6) Checklist de maîtrise (à cocher)

☐ Connaitre et bien distinguer les modes de connexion aux données, particulièrement entre les modes Import et DirectQuery, selon les prérequis de latence, de volumétrie ou de gouvernance.

☐ Connaître parfaitement les différences entre les affichages Qualité, Distribution et Profil des colonnes dans Power Query.

☐ Connaître les transformations de base de colonnes dans Power Query, en particulier .

☐ Savoir construire un modèle en étoile et gérer correctement les relations entre tables de faits et tables de dimension.

☐ Maîtriser les fonctions DAX d’agrégation de type SUMX, de filtres de type CALCULATE, et de Time Intelligence de type SAMEPERIODLASTYEAR.

☐ Bien connaitre les différents visuels disponibles dans Power BI, leur contexte d’utilisation et leur mise en forme.

☐ Savoir diagnostiquer une lenteur dans un modèle ou une mesure (Analyseur de Performance) et savoir y remédier.

☐ Concevoir des rapports accessibles et optimisés (desktop & mobile).

☐ Gérer les rôles (RLS), les partages, les applications, la distribution et les actualisations dans le Service.

☐ Bien connaitre les Erreurs à éviter et les Bonnes pratiques, sujets de nombreuses questions de la certification où la logique et/ou la déduction entrent en jeu.

☐ Obtenir au moins 80% de bonnes réponses en moins d’une heure au test officiel de la certification. Le refaire si ce n’est pas le cas.

7) Ressources officielles (liens)

Présentation de la Certification PL-300	learn.microsoft.com
Guide d’étude PL‑300	learn.microsoft.com
Documentation Power BI	learn.microsoft.com
Tous les cours Power BI	learn.microsoft.com
Exam Zone PL-300	exam-readiness-zone
Actualités PL-300	techcommunity.microsoft.com

8) Sites d’entraînement (questions types)

Important : privilégiez les ressources officielles et banques de questions légitimes.

Microsoft auto-évaluation officielle PL-300	learn.microsoft.com
Crackcerts Practice Tests 50 questions en anglais et en condition d’examen	crackcerts.com
ExamTopics 1000 questions types gratuites et corrigées	examtopics.com
ITExams 371 questions gratuites actualisées avec corrections en ligne	itexams.com
Whizlabs 25 questions démos en anglais	whizlabs.com
YouTube 50 questions d’examen Power BI PL-300	YouTube
YouTube Toutes les vidéos sur la certification PL-300	youtube.com
Reddit Retours de candidats et partage de liens vers des questions gratuites	Reddit
MeasureUp Practice Tests Partenaire Microsoft reconnu pour des examens blancs	measureup.com
Exam Sandbox Entraînez‑vous à l’interface de l’examen	aka.ms/examdemo
Entrainement Écrire des formules DAX pour des modèles sémantiques Power BI	learn.microsoft.com

9) Conseils pratiques pour le jour J

Faites au moins une session dans l’Exam Sandbox pour vous familiariser avec l’interface et les types de questions.
Gérez votre temps : passez les items bloquants ou demandant de la réflexion, marquez les pour révision pour les reprendre en fin d’examen, après l’étude de cas finale. Vous répondrez comme cela au maximum de questions basiques sans difficulté auxquelles il serait dommage de ne pas répondre par manque de temps. L’examen ne dure que 100 minutes ! Soit environ une moyenne de 2 minutes par question, c’est peu.
Etude de cas : une longue étude de cas vous sera proposée en fin d’examen sous la forme de 6 à 8 questions concernant un même contexte. Elle prend du temps et de la concentration, et ne peut pas être interrompue ni marquée pour révision d’où la nécessité de bien gérer votre temps auparavant.
Relisez bien les libellés : repérez les mots‑clés (coût, latence, sécurité, gouvernance, accessibilité), ils sont parfois une bonne indication de réponse.
Procéder par élimination : certaines questions proposent une seule réponse logique par rapport aux autres choix improbables.
Justifiez vos choix par des critères métier (performance, partage, gouvernance) et non par habitude.

[i] Prompt de simulation d’entrainement à la certification PL-300 :

« Je dois préparer la certification Microsoft PL-300. Je veux que tu agisses comme un coach expert Power BI et que tu simules des questions que je pourrai avoir durant la certification. Tu me poseras des questions une à une, sous forme fermées avec maximum 4 choix possibles, ou sous forme de cas pratiques documentés, auxquelles je te répondrai à chaque fois. Tu corrigeras ma réponse puis tu me poseras une nouvelle question. Tu me donneras une note sur 10 toutes les 10 questions puis tu continueras. Tu me donneras également mon score au bout de 100 questions et tu me diras si j’ai atteint le score de 70 bonnes réponses requis pour obtenir la certification PL-300. Tu me diras également si je suis dans les temps du rythme de 100 minutes pour répondre à 40 à 60 questions maximum. J’attends de toi précision et conformité par rapport aux prérequis de la certification qui se trouve dans la page web suivant : https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/data-analyst-associate/?practice-assessment-type=certification#certification-take-the-exam et dans le guide d’étude qui se trouve dans la page web suivante : https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300. Je pourrai revenir sur ce chat autant de fois que je veux pour m’entraîner suivant ces instructions. »

[ii] Prompt de simulation finale au passage de la certification PL-300 :

« Je vais passer la certification Microsoft PL-300. Je veux que tu agisses comme examinateur expert et que tu simules une certification entière suivant les prérequis officiels que tu trouveras dans les pages web https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/data-analyst-associate/?practice-assessment-type=certification#certification-take-the-exam et https://learn.microsoft.com/fr-fr/credentials/certifications/resources/study-guides/pl-300. Tes questions devront être aussi proches que possible de la réalité de la certification. Tu tiendras compte de la durée maximum de 100 minutes et du nombre de 60 questions maximum. Tu mettras fin au test après 100 minutes, tu me noteras, puis tu corrigeras chacune de mes erreurs avec des explications claires et des sources éventuelles. »

13. Ressources utiles

14. A propos

Ce blog est une réalisation du réseau associatif msnet.fr constitué de formateurs bénévoles, tous certifiés Microsoft, qui promeuvent les bonnes pratiques d’utilisation des applications bureautiques les plus populaires à travers l’animation de formations gratuites et la diffusion de leur grande expérience sous forme de webinaires et de publications en ligne.

Quelques unes des autres réalisations du réseau msnet.fr :

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