De nos jours, toutes les entreprises, de la plus petite à la plus importante, doivent traiter un très grand nombre de données. Ces données sont générées par leurs systèmes informatiques, gestion, informations clients, etc., ou sont issues de sources externes. C’est un lieu commun aujourd’hui que d’évoquer le volume représenté par ces données, au point que l’on parle régulièrement de Big Data.
Or, ces données sont très importantes pour les entreprises, pour anticiper les évolutions du marché ou pour profiter de nouvelles opportunités.
Par exemple, un exploitant de point de vente sur une aire de repos d’autoroute verra certainement son chiffre d’affaires influencé par des facteurs aussi différents que son offre, les produits qu’il vend en l’occurrence, ainsi que leurs prix, mais aussi par la fréquentation de l’autoroute ou de l’aire de repos, elle-même influencée peut-être par le prix du péage, le prix des carburants ou même la météo. Et comme les outils informatiques se multiplient, ces données proviennent désormais de sources multiples, que l’on ne maîtrise pas toujours donc, et avec des formats multiples.
Ajoutons que ces données, il ne suffit pas de les stocker pour pouvoir les exploiter efficacement : il faut les traiter, les comparer et les mettre en forme pour que les décideurs, quel que soit leur niveau, puissent les utiliser à bon escient.
Traiter et exploiter ces données est donc aujourd’hui un besoin pour toutes les entreprises, quelles qu’elles soient. Ce n’est plus une activité réservée aux géants de l’informatique, Apple, Méta ou autres Google.
Si on reprend l’exemple de notre exploitant de point de vente, observer une corrélation entre certains éléments comme l’influence de la météo sur son chiffre d’affaires pourra lui permettre de constituer des stocks appropriées, ni trop importants, ni trop faibles, et d’anticiper autant que faire se peut les pics ou les creux de fréquentation.
Il faut donc dans un premier temps accéder à ces données, afin que des spécialistes de l’activité puissent les examiner, en tirer des conséquences et prendre des décisions en fonction de ces résultats.
Tout cela, c’est la théorie. Mais en pratique, comme dit la sagesse populaire, les chiffres, on peut leur faire dire ce que l’on veut. Il faut donc que ces données soient traitées intelligemment.
A quoi sert ?
C’est là qu’intervient Power BI, BI pour Business Intelligence. Il s’agit d’un outil ou d’un ensemble d’outils de visualisation et d’intelligence décisionnelle proposé par Microsoft. Il repose sur les quatre activités suivantes :
- La collecte des données issues de sources différentes ;
- L’intégration de ces données pour qu’elles soient cohérentes entre elles ;
- La diffusion de ces données de manière sécurisée et en respectant les contraintes d’accès ;
- Leur restitution sous une forme compréhensible, le plus souvent graphique.
On le voit, il s’agit véritablement d’un processus complet. Cela étant, si vous connaissez bien la suite Office, vous êtes peut-être en train de vous dire : oui, mais tout ça, je peux le faire avec Excel.
C’est effectivement tout à fait vrai : en tout cas, si vos données sont simples, issues de sources contrôlées et que leur corrélation entre elles est facile. Power BI va aller beaucoup plus loin. Il va pouvoir gérer des modèles de données beaucoup plus complets et donc beaucoup plus complexes.
Sa force est qu’il ne nécessite pas d’être un expert des bases de données pour pouvoir être utilisé efficacement. Les outils qu’il propose sont plutôt intuitifs, dynamiques et peuvent être pris en main assez rapidement. De plus, le produit desktop est gratuit, sachant qu’un ensemble de services en ligne est également disponible. Aujourd’hui, même s’il existe d’autres outils d’intelligence décisionnelle, Power BI est clairement le plus utilisé en entreprise.
Mais alors, me direz-vous, pourquoi se former à Power BI si l’outil est si intuitif que cela ? C’est qu’il y a quand même quelques spécificités intéressantes à maîtriser.
Tout d’abord le langage DAX, c’est-à-dire le langage utilisé par l’outil pour créer des formules complexes. Par analogie, on pourrait dire que DAX est à Power BI ce que les formules sont à Excel. On peut très bien utiliser Excel sans intégrer de formules, mais dès que l’on a besoin de mettre en place des calculs plus complexes et surtout répétitifs, on ne peut plus s’en passer. Il en est de même pour DAX.
Or, ce langage doit s’apprendre, même s’il n’est pas compliqué dans son principe. En clair, dès que l’on veut utiliser des modèles de données un peu complexes, on aura besoin de connaître et de savoir utiliser DAX.
Ce que peut apporter une formation à Power BI est aussi une méthodologie.
Fondamentalement, ces outils d’intelligence décisionnelle ont pour objectif de construire des tableaux de bord. Mais rappelons qu’un tableau de bord n’est pas un outil universel, figé dans le temps. Un tableau de bord est adapté à son ou à ses destinataires, et évolue donc en fonction de leurs besoins.
Il est donc important d’adopter une méthodologie de construction efficace, et c’est ce que les formations à Power BI apportent aux participants. Car les tableaux de bord évoluent, et on doit régulièrement en construire de nouveaux ou faire vivre les tableaux de bord existants.
Enfin, Power BI est un outil qui contient aussi beaucoup de fonctionnalités avancées. Certes, les utilisateurs n’en auront sans doute pas tous l’utilité, mais il existe de nombreuses situations où ces fonctionnalités permettront de faire gagner du temps aux clients internes, qu’ils soient décideurs, managers ou simples utilisateurs.
En conclusion, tous les utilisateurs ayant à traiter ou analyser des données trouveront un bénéfice à acquérir des compétences en Power BI, et pour cela, rien de plus efficace qu’une formation.
