This talk covers technical issues for producing activity reports for Pouvoir Judiciaire Genève using Excel, Power Query and Power Pivot

1. 23.06.2023 - Page 1
A Power Pivot model for
Activity reports at
Pouvoir Judiciaire Genève
Power BI User Group Switzerland
31.05.2023
laurent.dami@justice.ge.ch
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Direction des systèmes d'information

2. 23.06.2023 - Page 2
Reports: no dashboards, but documents !
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3. 23.06.2023 - Page 3
Agenda
• Intro to Pouvoir Judiciaire Genève
• Reporting needs
• Design choices
• Data Model
• DAX Measures
• Conclusions
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4. 23.06.2023 - Page 1
Intro to Pouvoir Judiciaire GE
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5. 23.06.2023 - Page 5
3 powers
Pouvoir législatif
(parlement cantonal)
Grand Conseil
Pouvoir exécutif
(gouvernement
cantonal)
Conseil d'Etat
Pouvoir judiciaire
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6. 3 judicial domains
Criminal Civil Administrative
Infractions
against the law
Private disputes :
• Family affairs
• Business affairs
• Workplace disputes
• Rental disputes
• Etc.
Disputes against the State
• Taxes
• Building authorizations
• Etc.

7. 23.06.2023 - Page 7
Judicial instances
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1st instance Court
Cantonal Court
Federal Court
European Court of Human Rights
Criminal Pursuit
Criminal Civil Administrative

8. 23.06.2023 - Page 8
Geneva instances
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9. 23.06.2023 - Page 1
Reporting judicial activities
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10. 23.06.2023 - Page 10
Reporting contexts
1. Annual report
– For other authorities
and for the public
2. Operational reporting (quarterly)
– For checking efficiency, use of resources, risks, etc.
3. Conseil supérieur de la magistrature (biannual)
– For checking the load and output of every judge
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11. 23.06.2023 - Page 11
No fancy graphics …
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12. 23.06.2023 - Page 12
… but complex calculations
• "Semi-additive" measures
– Initial / final stock
• Changing granularities
– Time : by day / by quarter
– Case typology : different for each Court
• Computed relationship
• Must accomodate varying rules
– Courts have different requirements
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13. 23.06.2023 - Page 1
Design choices
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14. Excel vs.
PBI Desktop
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Excel
PowerBI Desktop

15. 23.06.2023 - Page 15
Literature
• Rob Collie
– https://powerpivotpro.com/
• Alberto Ferrari & Marco
Russo
– https://www.sqlbi.com/
– https://dax.guide/
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16. 23.06.2023 - Page 1
Architecture
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17. 23.06.2023 - Page 17
Distinct datasets & reports
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TCIV 2021
données données
calculs calculs
tableau de bord tableau de bord
TCIV 2022
TPEN 2021
données
calculs
tableau de bord
. . .
. . .

18. 23.06.2023 - Page 18
Two kinds of Excel Files
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Data File
• Pure data
• 10 Excel tables
• Fresh extract from DBMS
Computation File
• Power queries to data file
• Power pivot model
• Pivot tables & graphs

19. 23.06.2023 - Page 19
Relative link from computation to data file
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Source : https://stackoverflow.com/questions/46376718/create-a-
link-to-a-word-document-from-an-excel-cell-using-a-relative-path

20. 23.06.2023 - Page 20
Production process
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TCIV 2021
données données
calculs calculs
tableau de bord tableau de bord
TCIV 2022
copy
copy
database
Extraction program
refresh
refresh
edit & comment

21. 23.06.2023 - Page 21
Data model
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Fact
tables
Dimension
tables
Temporal
binning &
trimming

22. 23.06.2023 - Page 1
DAX Measures
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23. 23.06.2023 - Page 23
Case flows
• [Nb. affaires]
– COUNTROWS(Affaires)
• [Entrées]
– IF (NOT(ISEMPTY(Dates)), [Nb. Affaires])
• [Sorties]
– IF (NOT(ISEMPTY(Dates)),
CALCULATE([Nb. Affaires],
USERELATIONSHIP(Affaires[D_FIN_ATTR], Dates[DATE])))
• [Taux de sortie]
– DIVIDE([Sorties], [Entrées])
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24. 23.06.2023 - Page 24
Cumulated Quarters
• [Entrées cumulées]
– IF(ISFILTERED(Trimestres[ANNEE]),
CALCULATE([Entrées], DATESYTD(Dates[DATE])))
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T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1
2020 2021 2022 2023
Entrées cumulées 3,2836,3359,85913,8373,5187,06910,047
13,6673,5406,7069,85713,4803,238
Sorties cumulées 3,7457,45110,567
14,0263,7877,69910,787
14,0443,6587,0339,94113,4763,589
Stock final 6115 5462 5869 6388 6120 5759 5648 6011 5892 5683 5926 6014 5663
Entrées cumulées, variation 7% 12% 2% -1% 1% -5% -2% -1% -9%
Sorties cumulées, variation 1% 3% 2% 0% -3% -9% -8% -4% -2%
Taux de sortie 114%121% 88% 87% 108%110%104% 90% 103%107% 92% 98% 111%
114%
121%
88%87%
108%
110%
104%
90%
103%
107%
92%98%
111%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
16,000

25. 23.06.2023 - Page 25
Final stock
• [Stock final]
– VAR d_fin_periode=MAX(Dates[DATE])
RETURN CALCULATE(
[Nb. Affaires],
ALL(Trimestres),
Affaires[D_INSCR_ATTR] <= d_fin_periode,
Affaires[D_FIN_ATTR] > d_fin_period || ISBLANK(Affaires[D_FIN_ATTR])
)
• "semi-additive" measure
– Adds up on some dimensions (e.g. typology of cases)
– Does not add up on the temporal dimension
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Étiquettes de
lignes
Entrées
cumulées
Sorties
cumulées
Stock
final
2020 20'918 20'946 9'350
T1 5'044 5'367 9'055
T2 9'546 10'549 8'376
T3 14'965 15'507 8'836
T4 20'918 20'946 9'350
2021 20'229 21'044 8'535
T1 5'209 5'658 8'902
T2 10'464 11'454 8'361
T3 15'028 16'093 8'285
T4 20'229 21'044 8'535
2022 20'540 19'968 9'106
T1 5'034 5'248 8'320
T2 10'009 10'288 8'255
T3 14'938 14'566 8'906
T4 20'540 19'968 9'106
2023 5'279 5'544 8'841
T1 5'279 5'544 8'841
Total général 8'841

26. 23.06.2023 - Page 26
Months in stock
• [Mois en stock, médiane]
– VAR d_fin_periode=MAX(Dates[DATE])
RETURN CALCULATE(
MEDIANX(Affaires,
YEARFRAC(Affaires[D_INSCR_ATTR], d_fin_periode, 1) * 12),
ALL(Trimestres),
Affaires[D_INSCR_ATTR] <= d_fin_periode,
Affaires[D_FIN_ATTR] > d_fin_period || ISBLANK(Affaires[D_FIN_ATTR])
)
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27. 23.06.2023 - Page 27
Temporal binning
• Computed relationship
– IF (
NOT ( ISBLANK ( Affaires[D_FIN_ATTR] ) ),
VAR nb_mois_sortie =
YEARFRAC ( [D_INSCR_ATTR], [D_FIN_ATTR], 1 ) * 12
VAR tranches =
FILTER (
Tranches_durees,
nb_mois_sortie >= Tranches_durees[Min_tranche]
&& nb_mois_sortie < Tranches_durees[Max_tranche]
)
VAR result =
CALCULATE (
IFERROR ( DISTINCT ( Tranches_durees[Min_tranche] ), BLANK () ),
tranches
)
RETURN
result
)
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Tableau des tranches de durées
Min_tranche Max_trancheNom_tranche
0 1 [0-1) mois
1 3 [1-3) mois
3 6 [3-6) mois
6 9 [6-9) mois
9 12 [9-12) mois
12 18 [12-18) mois
18 24 [18-24) mois
24 36 [2-3) ans
36 99999 3 ans ou plus
/* template from "The Definitive Guide to DAX", chap. 15 */

28. 23.06.2023 - Page 28
Temporal trimming
• [Médiane hors extrêmes]
– IF (NOT(ISEMPTY(Dates));
CALCULATE(
MEDIANX(
FILTER(
SELECTCOLUMNS(
Affaires;
"n_months";
VAR d_deb = Affaires[D_INSCR_ATTR]
VAR d_fin = Affaires[D_FIN_ATTR]
VAR n_jours = IF(d_deb<= d_fin; DATEDIFF(d_deb; d_fin; DAY))
RETURN IF(n_jours >= [Seuil durée min] && n_jours <= [Seuil durée max];
YEARFRAC(d_deb; d_fin; 1) * 12)
);
NOT(ISBLANK([n_months]))
);
[n_months]
);
USERELATIONSHIP(Affaires[D_FIN_ATTR]; Dates[DATE])
)
)
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29. 23.06.2023 - Page 29
Conclusion
• Power Pivot extremely powerful
– Multiple fact tables (better than star model)
– DAX formulas in model, not in tables
– Dimensions with hierarchies
• Steep learning curve
– Semantics of CALCULATE()
– Claims to be a "functional language" … but is not
• Satisfactory results
– May evolve to a PBI Service architecture
… but Cloud storage is out of the question
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