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.
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Avantages de Power Pivot et de Power Query
Microsoft Excel est désormais un outil plus sophistiqué grâce à l’existence de Power Pivot et Power Query. Ces deux fonctionnalités sont conçues pour surmonter les anciennes limitations d’Excel et fournir une solution pour l’analyse de données plus complexes. Voici les principaux avantages de chacun de ces outils :
Power Pivot pour une analyse plus approfondie des données
1. Gérer le Big Data sans limites de ligne
L’un des principaux avantages de Power Pivot est sa capacité à gérer des données volumineuses qui dépassent la limite de 1 048 576 lignes sur une feuille de calcul Excel ordinaire. Power Pivot utilise un Data Model, qui vous permet de charger des millions de lignes de données provenant de diverses sources, telles que des bases de données SQL, des CSV ou des systèmes ERP, sans perturber les performances des fichiers Excel.
Vous pouvez importer cinq ans de données de transactions de vente à partir de différentes succursales de l’entreprise sans avoir besoin de décomposer les fichiers ou de limiter l’analyse.
2. Création d’un modèle de données relationnel
Avec Power Pivot, vous pouvez créer un relational data model, qui vous permet de connecter diverses tables basées sur des colonnes clés sans avoir à les combiner en une seule table comme dans Excel traditionnel. Cela facilite l’analyse de données complexes, telles que la comparaison des données de vente avec les objectifs ou l’analyse de la relation entre les clients et les produits.
Vous pouvez connecter les tables « Ventes », « Clients » et « Produits » pour analyser les modèles d’achat sans avoir besoin de les combiner dans une seule table.
3. Analyse à l’aide de DAX (Data Analysis Expressions)
DAX est un langage de formule avancé en Power Pivot qui vous permet de créer des calculs personnalisés tels que des mesures de bénéfices, des ratios ou des tendances de croissance. DAX offre une flexibilité beaucoup plus grande que les formules Excel classiques.
Power Query pour le traitement des données
1. Facile à nettoyer et à modifier les données
Power Query permet aux utilisateurs de récupérer des données à partir de diverses sources, telles que des fichiers Excel, des CSV, des bases de données ou des API Web, et de les nettoyer sans avoir besoin d’écrire de code compliqué. Grâce à une interface facile à comprendre, vous pouvez supprimer les mêmes données, modifier le format des colonnes, séparer les données de texte ou combiner des colonnes en quelques clics.
Vous pouvez récupérer des données client à partir de deux fichiers Excel différents, supprimer les mêmes données et remplacer le format de la colonne « Date de naissance » par un format standard.