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Balla DIEYE
Senior Business Intelligence Consultant
Business Intelligence and Revenue Assurance Manager at Intouch
Power BI certified 778
Power BI Data Preparation with csv files
SN-IT-BDIEYEPowerBiDays
Sommaire
• Data Preparation ?
• Power BI Data Preparation approach: ETL vs ELT
• Power BI connectors
• Use case intouch
Data Preparation
• Toutes les opérations de collecte, nettoyage et de mise
en forme des données
• Ça englobe la fusion de plusieurs sources de données,
le filtrage de données inutiles, la consolidation,
l’agrégation de données et le calcul de valeurs
supplémentaires basées sur les données brute
• 60-70% du temps
• Etape essentielle dans un projet de reporting BI, classic
ou Sel-service
Power BI Data Préparation: ETL vs ELT
• Deux grandes approches:
• ETL: Extract ➔ Transform ➔ Load
• Modèle de données cible
• Extraction depuis plusieurs sources
• Transformation pour coller au modèle cible
• Charger dans le modèle
• ELT: Extract ➔ Load ➔ Transform
• Extraction depuis plusieurs sources
• Chargement de toutes les données brutes
• Transformation en un modèle de reporting cible
Power BI Data
Préparation: ETL vs ELT
• Power BI ➔ ELT
• Plus de souplesse pour les mises à jour
• Nécessite plus de ressources
• Donc en fonction du volume de données et de la licence
power BI, on peut choisir:
• d’externaliser la préparation des données dans un
système ETL
• d’utiliser power BI/Power Query en tant qu’ELT
Connecteurs
Power BI
Use case
Intouch
• Intouch dispose de 7 filiales
• Chaque filiale envoie au quotidien un fichier CSV
horodaté de reporting du chiffre d’affaire
• Les fichiers sont formatés de la même manière
• Les montants sont libellés en monnaie local
• L’objectif est de:
• fournir un dataset qui agrège tous ces fichiers
• Qui permet à la direction générale de voir les
chiffres consolidés
• Qui permet à chaque pays de ne voir que ses
données

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  • 2. Sommaire • Data Preparation ? • Power BI Data Preparation approach: ETL vs ELT • Power BI connectors • Use case intouch
  • 3. Data Preparation • Toutes les opérations de collecte, nettoyage et de mise en forme des données • Ça englobe la fusion de plusieurs sources de données, le filtrage de données inutiles, la consolidation, l’agrégation de données et le calcul de valeurs supplémentaires basées sur les données brute • 60-70% du temps • Etape essentielle dans un projet de reporting BI, classic ou Sel-service
  • 4. Power BI Data Préparation: ETL vs ELT • Deux grandes approches: • ETL: Extract ➔ Transform ➔ Load • Modèle de données cible • Extraction depuis plusieurs sources • Transformation pour coller au modèle cible • Charger dans le modèle • ELT: Extract ➔ Load ➔ Transform • Extraction depuis plusieurs sources • Chargement de toutes les données brutes • Transformation en un modèle de reporting cible
  • 5. Power BI Data Préparation: ETL vs ELT • Power BI ➔ ELT • Plus de souplesse pour les mises à jour • Nécessite plus de ressources • Donc en fonction du volume de données et de la licence power BI, on peut choisir: • d’externaliser la préparation des données dans un système ETL • d’utiliser power BI/Power Query en tant qu’ELT
  • 7. Use case Intouch • Intouch dispose de 7 filiales • Chaque filiale envoie au quotidien un fichier CSV horodaté de reporting du chiffre d’affaire • Les fichiers sont formatés de la même manière • Les montants sont libellés en monnaie local • L’objectif est de: • fournir un dataset qui agrège tous ces fichiers • Qui permet à la direction générale de voir les chiffres consolidés • Qui permet à chaque pays de ne voir que ses données