Power Pivot et Power Query sont deux excellentes fonctionnalités de Microsoft Excel qui aident les utilisateurs à analyser les données de manière plus approfondie et plus efficace.
Power Pivot permet aux utilisateurs de créer des modèles de données plus complexes et simplifie la gestion du Big Data à l’aide de Data Model dans Excel. Cette fonctionnalité permet de connecter diverses sources de données et permet l’analyse à l’aide de DAX (Data Analysis Expressions) pour des mesures et des calculs plus complexes.
Power Query est un outil d’importation, de nettoyage et de transformation de données (ETL – Extract, Transform, Load). Avec Power Query, vous pouvez facilement importer des données de plusieurs sources, les nettoyer de manière plus simple, ainsi que combiner des données de plusieurs fichiers ou bases de données en une seule étape.
À l’ère en constante évolution de l’Business Intelligence (BI), la capacité d’analyser les données rapidement et avec précision est essentielle. De nombreuses organisations s’appuient désormais sur Power Pivot et Power Query pour prendre de meilleures décisions plus informatives basées sur les données.
Limites de Microsoft Excel traditionnel
Microsoft Excel est un outil utile pour l’analyse de données, mais il présente des limites importantes, en particulier lorsqu’il est utilisé pour gérer de grandes quantités de données ou des analyses complexes. Voici quelques-unes des principales limitations de Microsoft Excel traditionnel :
1. Limites de l’évolutivité des données
L’un des principaux problèmes d’Excel est l’ évolutivité. Bien qu’Excel puisse gérer jusqu’à 1 048 576 lignes dans une seule feuille de calcul, lorsque les données commencent à dépasser cette limite, les utilisateurs auront du mal.
Le processus de traitement des données devient lent et les calculs peuvent prendre beaucoup de temps, même pour des tâches simples. Lorsqu’un classeur devient trop volumineux et trop compliqué, les utilisateurs peuvent avoir besoin de diviser les données en plusieurs feuilles de calcul ou classeurs, ce qui peut entraîner une confusion et augmenter le risque d’erreurs.
2. Manque de clarté dans le processus d’analyse
Excel crée souvent des systèmes d’analyse complexes avec de nombreuses formules, références de cellules et macros interdépendantes. Cela peut rendre le processus d’analyse difficile à comprendre, en particulier pour d’autres personnes qui ne sont pas familières avec le classeur.
Lorsque l’on doit travailler avec des feuilles de calcul créées par d’autres, on a souvent du mal à naviguer dans la logique derrière les calculs et les relations entre les données. Ce manque de clarté peut entraîner des erreurs d’analyse et de prise de décision.
3. Questions relatives à la fusion et à la présentation des données
Dans Excel, les données et la présentation sont souvent mélangées. Par exemple, un utilisateur peut avoir plusieurs feuilles de calcul pour chaque mois qui contiennent des formules et des résumés. Lorsqu’on leur demande de fournir un résumé trimestriel, les utilisateurs doivent ajouter des formules et créer de nouveaux paramètres, ce qui peut entraîner de la confusion et des incohérences. Cela montre que les données ne sont pas bien séparées de leur présentation, ce qui rend difficile une analyse plus poussée sans endommager la structure existante.