Principe
Power Query dans Power BI se connecte aux fichiers, bases SQL, ERP, SharePoint, API. On nettoie, fusionne et transforme les données ; chaque étape est rejouée à l'actualisation. Bonne pratique : faire le maximum de transformations à la source ou dans Power Query plutôt qu'en DAX.
Comprendre pas à pas
1. La situation
Un analyste construit un tableau de bord logistique dans Power BI à partir de 3 sources : un export ERP en CSV, un fichier Excel du transporteur et une table SQL du WMS. Chaque mois, il refait les mêmes nettoyages. Question : comment préparer les données une fois pour toutes dans Power BI ?
2. Les étapes de préparation (éditeur Power Query de Power BI)
| Étape | Exemple |
|---|---|
| Se connecter | dossier de CSV, classeur Excel, base SQL |
| Nettoyer | supprimer les lignes vides, typer les colonnes, remplacer les erreurs |
| Transformer | dépivoter des colonnes de mois, fractionner un code, ajouter une colonne calculée |
| Combiner | fusionner (jointure) le transport et les commandes ; ajouter (union) les fichiers mensuels |
| Charger | vers le modèle de données |
3. L'idée
Dans Power BI, Power Query prépare les données avant le modèle : chaque transformation est enregistrée comme une étape (en langage M) et rejouée à chaque actualisation. Les mêmes principes qu'Excel s'appliquent, avec en plus l'actualisation planifiée dans le service Power BI.
Dépivoter
Transformer des colonnes de mois en lignes : indispensable pour un modèle propre.
Pliage de requête
Avec une base SQL, les étapes simples sont exécutées par la base : plus rapide.
Paramètres
Chemin de dossier ou date en paramètre pour faciliter la maintenance.
4. La préparation construite
ERP. Dossier de CSV mensuels combinés, dates typées, codes articles nettoyés (espaces supprimés).
Transporteur. Tableau Excel aux mois en colonnes : dépivoté.
WMS. Requête SQL filtrée sur les 24 derniers mois.
Résultat. Actualisation automatique chaque nuit ; plus aucune manipulation manuelle.
5. À vous de jouer : maîtrisez-vous ces transformations ?
6. Ce qu'il faut retenir
- Préparer les données une fois, actualiser ensuite.
- Nettoyer, transformer (dépivoter), combiner, charger.
- Actualisation planifiée dans le service Power BI.
Mise en œuvre
- Acteurs
- Analystes
- Durée
- —
- Livrables
- Usage maîtrisé, gains mesurés
- Se connecterAux sources (fichiers, bases, ERP, SharePoint).
- TransformerNettoyage, typage, fusions.
- DocumenterNommer les étapes et les requêtes.
Exemple d'application
Consolidation des stocks de 4 sites depuis des extractions ERP différentes, avec harmonisation des codes articles par une table de correspondance.
Points de vigilance
- Requêtes non documentées et non maintenables