01 — Contexte
Le défi à relever
L'équipe devait reprendre la main sur des rapports Power BI développés par d'autres, sans en maîtriser la construction ni les choix de modélisation.
01 — Contexte
L'équipe devait reprendre la main sur des rapports Power BI développés par d'autres, sans en maîtriser la construction ni les choix de modélisation.
02 — Approche
Un parcours de 21 heures en 6 demi-journées, construit sur un fil rouge unique qui suit la chaîne de production réelle d'un projet Power BI : préparer, modéliser, calculer, restituer, publier.
03 — Résultats
21 heures réparties en 6 demi-journées de 3 h 30, sur un fil rouge unique : le fichier de travail s'enrichit de séance en séance jusqu'au rapport publié et sécurisé. Ingestion et préparation d'abord, connexion à des fichiers CSV et Excel, à un dossier, à une API et à une base PostgreSQL (Supabase) puis Power Query avancé : profilage des colonnes, dépivotement, colonnes personnalisées en langage M, gestion des erreurs (try / otherwise), Append et Merge avec fuzzy matching.
Vient ensuite la modélisation schéma en étoile, cardinalités, sens de filtrage, table Date dédiée puis le DAX : CALCULATE et FILTER, variables VAR / RETURN, RANKX, et Time Intelligence (SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD, périodes glissantes). La restitution couvre le choix des visuels, le thème d'entreprise, le drill-down, le drillthrough, les signets et la navigation multi-pages. La dernière demi-journée est consacrée au service Power BI : publication, espaces de travail et Apps, actualisation automatique via passerelle, gestion des accès et sécurité au niveau des lignes (RLS statique et dynamique).
L'ordre n'est pas neutre : la modélisation et les mesures passent avant la création des rapports, parce qu'un rapport n'a de sens que s'il s'appuie sur un modèle relié et des mesures fiables. La RLS arrive en dernier parce qu'elle s'appuie sur les relations du modèle. Cet enchaînement évite de reconstruire ou republier les rapports en cours de formation.
05 — Pour aller plus loin