8 février 2016
Groupe Excel et Power BI
Sujet: Meilleures pratiques d'affaires avec Power Query et Power Pivot
Conférencière: Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Cette présentation tend à réunir toutes les meilleures pratiques d'affaires entourant les solutions Power Query et Power Pivot: optimisation des requêtes, organisation des requêtes, optimisation du chargement de données, optimisation du modèle de données et plus encore.
8 février 2016
Groupe Excel et Power BI
Sujet: Simulations Monte Carlo dans Excel
Conférencier: Francis Paquet, M.Sc., ing., EEE
Comment réaliser une analyse prédictive à partir de simulations Monte Carlo dans Excel à l'aide du langage de programmation VBA et à l'aide de tables de sensibilité.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique comment faire parler vos données avec des visualisations convaincantes dans #Excel et #Power BI.
http://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique en quoi consiste les langages M et DAX utilisés avec Power Query (M), Power Pivot (DAX) et Power BI desktop (M/DAX).
https://www.lecfomasque.com/10-trucs-indispensables-pour-optimiser-un-fichier-excel/ Le CFO masqué vous présente 10 trucs pertinents pour optimiser vos fichiers Excel
8 février 2016
Groupe Excel et Power BI
Sujet: Simulations Monte Carlo dans Excel
Conférencier: Francis Paquet, M.Sc., ing., EEE
Comment réaliser une analyse prédictive à partir de simulations Monte Carlo dans Excel à l'aide du langage de programmation VBA et à l'aide de tables de sensibilité.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique comment faire parler vos données avec des visualisations convaincantes dans #Excel et #Power BI.
http://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique en quoi consiste les langages M et DAX utilisés avec Power Query (M), Power Pivot (DAX) et Power BI desktop (M/DAX).
https://www.lecfomasque.com/10-trucs-indispensables-pour-optimiser-un-fichier-excel/ Le CFO masqué vous présente 10 trucs pertinents pour optimiser vos fichiers Excel
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué offre de la formation en informatique décisionnelle avec Excel et Power BI. Consultez ce document pour devenir partenaire ou affilié.
https://www.lecfomasque.com/5-utilisations-judicieuses-de-la-mise-en-forme-conditionnelle/ Le CFO masqué vous enseigne différents trucs et astuces pour mettre à profit la mise en forme conditionnelle dans vos analyses.
https://www.lecfomasque.com/4-methodes-pour-la-conversion-de-devises-avec-power-query/ Le CFO masqué vous présente 4 méthodes pour convertir des montants en différentes devises à l'aide de Power Query, que ce soit dans Excel ou Power BI.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique les différences entre Excel, Power Query, Power Pivot et Power BI et vous indique quelles sont les nouvelles compétences requises pour les usagers d'Excel qui souhaitent maîtriser Power BI.
La business intelligence dans Office 365 : power to the people - Casablanca S...serge luca
La business intelligence dans Office 365
Power to the People - Casablanca - SharePoint Days 2015 - Serge Luca (SharePoint MVP) et Isabelle Van Campenhoudt(SQ Server MVP); ShareQL, Belgium
http://lecfomasque.com Présentation sur le développerment de KPI dans un environnement mutli-systèmes. OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, schéma en étoiles et plus encore.
26 septembre 2016
Groupe Excel + Power BI
Cette présentation couvre tous les aspects de Power BI, en passant par l'importation et/ou la connection à diverses sources de données, la création de modèles de données, la création de rapports, la création de rôles de sécurité, la publication sur le service web, l'installation de passerelles, la programmation de rafraîchissement de données et la consommation de rapports.
24 octobre 2016
Groupe Excel and Power BI
Sujet : Visualisations innovantes
Conférencier: Francis Paquet
Cette présentation fait la lumière sur une série de visualisations personnalisées disponibles dans la galerie d'éléments visuels de Power BI (Visuals Gallery) de Microsoft.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous offre un webinaire sur Power Apps et Microsoft Flow https://www.lecfomasque.com/introduction-a-power-apps-et-microsoft-flow en attendant de vous offrir bientôt une formation complète de 6h sur l'intégration de ces solutions avec Power BI.
Webinar Smile et Talend : Faites communiquer vos applications en temps réelSmile I.T is open
L'ESB est la clé pour interconnecter vos applications et leur permettre l’échange d’information en temps réel. Talend et Smile vous invitent à ce webinar afin de vous faire découvrir la solution Talend Platform for Data Services appliquée à deux des plus importantes entreprises de la grande distribution.
Au programme :
Un expert Talend vous présentera la seule plateforme unifiée open source associant des outils d'ETL et d'ESB
Smile vous fera découvrir deux cas d’utilisations réels :
- Un exemple concret d'implémentation de cette solution pour gérer les flux pour la synchronisation du référentiel produit / de l'ERP central groupe / des ERP magasins chez un leader de la distribution d'articles de jardinage.
- Talend au cœur du SI grâce à la mise en place d'une véritable architecture orientée service e-business chez un leader de la grande distribution.
Présentation en français de PowerApps avec Office 365. PowerApps permet la création en quelques clics d'App mobiles métier pour Office 365 dans votre organisation
Une base de données, pourquoi faire ? Le SQL, c’est quoi ce langage ? Un DBA, ça sert à quoi ? Cette session est là pour démystifier la base de données du point de vue des développeurs. Au programme : des bonnes pratiques, de la méthodologie, quelques tips techniques… De quoi rapprocher les développeurs et les DBA.
Deep Dive Performance , le In-Memory dans SQL ServerMicrosoft
Durant cette session, nous verrons comment SQL Serveur implémente les solutions In-Memory OLTP (aka « Hekaton ») et In-Memory DWH (aka « ColumnStore »). Nous commencerons par revoir l’architecture interne de ces technologies, puis nous verrons comment elles fonctionnent et elles se mettent en œuvre et comment elles s’administrent. Cela nous donnera aussi l’occasion de revoir ensemble les bonnes pratiques de ces fonctionnalités afin d’en tirer les meilleurs performances !
Speakers : Aurélien Koppel (Microsoft), Frederic Pichaut (Microsoft)
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué offre de la formation en informatique décisionnelle avec Excel et Power BI. Consultez ce document pour devenir partenaire ou affilié.
https://www.lecfomasque.com/5-utilisations-judicieuses-de-la-mise-en-forme-conditionnelle/ Le CFO masqué vous enseigne différents trucs et astuces pour mettre à profit la mise en forme conditionnelle dans vos analyses.
https://www.lecfomasque.com/4-methodes-pour-la-conversion-de-devises-avec-power-query/ Le CFO masqué vous présente 4 méthodes pour convertir des montants en différentes devises à l'aide de Power Query, que ce soit dans Excel ou Power BI.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous explique les différences entre Excel, Power Query, Power Pivot et Power BI et vous indique quelles sont les nouvelles compétences requises pour les usagers d'Excel qui souhaitent maîtriser Power BI.
La business intelligence dans Office 365 : power to the people - Casablanca S...serge luca
La business intelligence dans Office 365
Power to the People - Casablanca - SharePoint Days 2015 - Serge Luca (SharePoint MVP) et Isabelle Van Campenhoudt(SQ Server MVP); ShareQL, Belgium
http://lecfomasque.com Présentation sur le développerment de KPI dans un environnement mutli-systèmes. OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, schéma en étoiles et plus encore.
26 septembre 2016
Groupe Excel + Power BI
Cette présentation couvre tous les aspects de Power BI, en passant par l'importation et/ou la connection à diverses sources de données, la création de modèles de données, la création de rapports, la création de rôles de sécurité, la publication sur le service web, l'installation de passerelles, la programmation de rafraîchissement de données et la consommation de rapports.
24 octobre 2016
Groupe Excel and Power BI
Sujet : Visualisations innovantes
Conférencier: Francis Paquet
Cette présentation fait la lumière sur une série de visualisations personnalisées disponibles dans la galerie d'éléments visuels de Power BI (Visuals Gallery) de Microsoft.
https://www.lecfomasque.com Le CFO masqué vous offre un webinaire sur Power Apps et Microsoft Flow https://www.lecfomasque.com/introduction-a-power-apps-et-microsoft-flow en attendant de vous offrir bientôt une formation complète de 6h sur l'intégration de ces solutions avec Power BI.
Webinar Smile et Talend : Faites communiquer vos applications en temps réelSmile I.T is open
L'ESB est la clé pour interconnecter vos applications et leur permettre l’échange d’information en temps réel. Talend et Smile vous invitent à ce webinar afin de vous faire découvrir la solution Talend Platform for Data Services appliquée à deux des plus importantes entreprises de la grande distribution.
Au programme :
Un expert Talend vous présentera la seule plateforme unifiée open source associant des outils d'ETL et d'ESB
Smile vous fera découvrir deux cas d’utilisations réels :
- Un exemple concret d'implémentation de cette solution pour gérer les flux pour la synchronisation du référentiel produit / de l'ERP central groupe / des ERP magasins chez un leader de la distribution d'articles de jardinage.
- Talend au cœur du SI grâce à la mise en place d'une véritable architecture orientée service e-business chez un leader de la grande distribution.
Présentation en français de PowerApps avec Office 365. PowerApps permet la création en quelques clics d'App mobiles métier pour Office 365 dans votre organisation
Une base de données, pourquoi faire ? Le SQL, c’est quoi ce langage ? Un DBA, ça sert à quoi ? Cette session est là pour démystifier la base de données du point de vue des développeurs. Au programme : des bonnes pratiques, de la méthodologie, quelques tips techniques… De quoi rapprocher les développeurs et les DBA.
Deep Dive Performance , le In-Memory dans SQL ServerMicrosoft
Durant cette session, nous verrons comment SQL Serveur implémente les solutions In-Memory OLTP (aka « Hekaton ») et In-Memory DWH (aka « ColumnStore »). Nous commencerons par revoir l’architecture interne de ces technologies, puis nous verrons comment elles fonctionnent et elles se mettent en œuvre et comment elles s’administrent. Cela nous donnera aussi l’occasion de revoir ensemble les bonnes pratiques de ces fonctionnalités afin d’en tirer les meilleurs performances !
Speakers : Aurélien Koppel (Microsoft), Frederic Pichaut (Microsoft)
Webconférence SEO le 22 Novembre : Comment optimiser un site Demandware pour ...Peak Ace
Demandware (Salesforce Commerce Cloud) est une plateforme e-commerce de plus en plus populaire. Bien que cette solution se présente comme "SEO friendly", l'analyse des implémentations en situation réelle montre que la plateforme n'est pas exempte de défauts de conception dans ce domaine, et nous verrons lesquels et comment les corriger. En outre, de sérieux problèmes peuvent être causés par un mauvais travail d'intégration, et nous listerons aussi pendant la conférence les points d'attention à surveiller...
Durant ce webinar, nous vous proposons en 30 à 45 mn de faire le point sur ce sujet.
Intervenant : Philippe Yonnet, Directeur Général, Search Foresight
Plus de 80% des modèles financiers et opérationnels élaborés dans Excel comportent des erreurs importantes. Vous trouverez, dans cette présentation, de nombreux trucs pour vous assurer de l'intégrité de vos calculs
http://lecfomasque.com Présentation de Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, experte en modélisation d'affaires sur la nécessité pour une entreprise de posséder un tableau de bord des ventes et sur le choix d'Excel comme outil.
Azure SQL Database est le choix de prédilection pour ceux souhaitant déléguer au maximum la gestion de SQL Server, tout en garantissant une très haute disponibilité sans perte de données. Mais à quel prix ? Au travers de l'expérience vécue lors de la migration d'une application type ERP multi-tenant depuis un mode hébergé sur machine physique vers Azure SQL Database, nous vous présenterons comment cette plateforme a évolué, quels sont les gains, ce qui change et les points à surveiller par rapport à un fonctionnement plus classique. En somme, comment bien envisager la migration de vos applications vers ce système en toute sérénité.
Azure SQL Database est le choix de prédilection pour ceux souhaitant déléguer au maximum la gestion de SQL Server, tout en garantissant une très haute disponibilité sans perte de données. Mais à quel prix ? Au travers de l'expérience vécue lors de la migration d'une application type ERP multi-tenant depuis un mode hébergé sur machine physique vers Azure SQL Database, nous vous présenterons comment cette plateforme a évolué, quels sont les gains, ce qui change et les points à surveiller par rapport à un fonctionnement plus classique. En somme, comment bien envisager la migration de vos applications vers ce système en toute sérénité.
Voici la présentation sur les tableaux de bord de Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA lors du Congrès Annuel du Conseil Québécois de Commerce de Détail (CQCD).
Le Must du décisionnel avec l'ensemble de l'offre Microsoft BIMicrosoft Ideas
Comment gagner du temps dans vos prises de décisions ? Et Power BI dont tout le monde parle tant? Qu'est-ce c'est au juste? Nous vous donnons rendez-vous pour répondre à ces questions et découvrir les nouveautés proposées par Power BI et SQL 2014! Au programme de cette session : - Gérer le cycle de vos données (EIM avec SSIS, DQS et MDS). - Les analyser rapidement (InMemory avec xVelocity) et efficacement (BISM dans Power View, PowerPivot et Power BI dans Excel et Office 365). - Faire des prévisions (DataMining avec SSAS et Excel). Bref, la session à ne pas manquer pour connaitre tous les outils et les technologies associées répondant à l'ensemble de vos scénarios BI.
Speakers : Franck Mercier (Microsoft France), Kaoutar Hajji Laamouri (Microsoft)
Qu'est ce que la Web perf ?
C'est un ensemble de :
Méthodes
Bonnes pratiques
Technologies
Outils
Permettant de maximiser l'expérience utilisateur d'un site web et de diminuer les ressources permettant de le produire.
C’est une culture, une attitude, une obsession …
Similaire à Sophie Marchand Meilleures pratiques daffaires Power Query et Power Pivot (20)
The document discusses gRPC and ASP.NET Core 3.1. It begins with an introduction to gRPC and then covers various topics like how gRPC works, gRPC-web, using gRPC with Azure, and using gRPC with Xamarin. Some key points discussed include that gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers, gRPC-web allows browsers to make gRPC calls, and gRPC can be used with Azure App Services via gRPC-web. The document also provides some example resources and demos for working with gRPC.
L'approche de tests par propriétés est une alternative aux techniques de tests basés sur des exemples.
Cette approche est conçue pour tester les aspects d'une propriété qui doit toujours être vraie. Ceci permet de couvrir un grand éventail de valeurs d'entrées programmatiquement et de tester celles-ci en un seul test. Contrairement aux tests basés sur des exemples où l'on doit faire un test pour chaque exemple.
Nous couvrirons les outils requis pour débuter à utiliser les tests par propriété.
Nous construirons ensemble une suite de tests afin de démontrer la puissance de cette approche dans un cas réel.
Return on Ignite 2019: Azure, .NET, A.I. & DataMSDEVMTL
Microsoft provides a global network for Azure including 54 Azure regions, 130k+ miles of fiber and subsea cables, 160+ edge sites, 500+ network partners, and 20k+ peering connections. Azure Arc allows organizations to manage and govern servers, Kubernetes applications, and data services across environments from a single Azure management plane. It enables extending Azure management capabilities to physical and virtual servers anywhere while still using native server management tools locally.
This document discusses new features in C# 8.0 including readonly members, default interface methods, pattern matching enhancements, using declarations, static local functions, disposable ref structs, nullable reference types, asynchronous streams, indices and ranges, null-coalescing assignment, unmanaged constructed types, stackalloc in nested expressions, enhancement of interpolated verbatim strings, and more. It provides code examples and explanations of how to use these new features.
- Accès aux données (CRUD) avec Entity Framework et quelques optimisations d eperformance grâce à des extensions pour EF Core. Des alternatives à EF Core telles que ORMLite nous aborderons également.
- Gestion de services multitenant avec L'injection de dépendance dynamique
- Api versioning
- Streaming
- la compression
- L'intégration avec Application Insights & live metrics
- Protéger les données secretes avec AzureKeyvault
- Healthcheck
- Policy retry et circuit breaker sur les HttpClient et call sql avec Polly
- Mise à jour de la partie 1 concernant TestServer: utilisation de la webapplicationfactory
Groupe Excel et Power BI - Rencontre du 25 septembre 2018MSDEVMTL
Voici la présentation d'introduction du groupe d'usagers Montreal Modern Excel and Power BI du 25 septembre 2018. Elle vous montre notamment comment aller récupérer les documents de nos meetings.
Authenticating, validating, caching, error handling, logging, documenting, testing and profiling are common features in web API, here are code samples to show how to implement them!
Stephane Lapointe: Governance in Azure, keep control of your environmentsMSDEVMTL
June 11th 2018
Azure Group
Subject: Governance in Azure, keep control of your environments.
Speaker: Stephane Lapointe, Azure MVP
It's very easy to lose control over what's happening in your Azure environments. In this talk, see solutions for managing security, costs, and governance. We'll talk about tools like tags, RBAC, policies, Azure Security Center & Azure Advisors to implement initiatives that will greatly help your management in Azure.
Eric Routhier: Garder le contrôle sur vos coûts AzureMSDEVMTL
11 juin 2018
Groupe Azure
Sujet: Garder le contrôle sur vos coûts Azure
Confériencier: Eric Routhier
Azure permet aux entreprises d'être plus agiles et plus innovantes en décentralisant la gestion de l'infrastructure. En contrepartie, les coûts augmentent souvent rapidement et les administrateurs se demandent parfois s'ils l’exploitent vraiment à son plein potentiel. Apprenez comment gagner une meilleure visibilité sur votre consommation Azure et surtout apprenez quelques trucs pour réduire votre facture considérablement!
This document provides an overview of getting started with data science using Python. It discusses what data science is, why it is in high demand, and the typical skills and backgrounds of data scientists. It then covers popular Python libraries for data science like NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, and Keras. Common data science steps are outlined including data gathering, preparation, exploration, model building, validation, and deployment. Example applications and case studies are discussed along with resources for learning including podcasts, websites, communities, books, and TV shows.
Michel Ouellette + Gabriel Lainesse: Process Automation & Data Analytics at S...MSDEVMTL
PowerBI is being used by Finance and Internal Audit at SNC-Lavalin to gain new insights from large datasets and identify anomalies. For Finance, PowerBI helped with processes like intercompany reconciliation and ICFR testing. Internal Audit used PowerBI to analyze time and labor data from multiple sources to identify potential issues like unacceptable overtime rates. PowerBI provided dashboards and visualizations that improved analysis for both departments.
Open id connect, azure ad, angular 5, web api coreMSDEVMTL
Dans cette se session nous allons démystifier la configuration et l'utilisation d'Open Id Connect avec Azure AD.
L'application cliente sera un SPA Angular 5, implémentant la librairie ADAL.JS, enfin nous allons voir comment proétéger une WebAPI avec un JSON Web Token (JWT)
This formula calculates a 4-month rolling average of total lead time for contracts by averaging the total lead times of all contracts between the end of the month that is 4 months prior to the last date in the contracts table and the end of the most recent month. If the average total lead time is 0, it returns blank, otherwise it returns the calculated 4-month rolling average.
Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
Sophie Marchand Meilleures pratiques daffaires Power Query et Power Pivot
1. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
Site web: lecfomasque.com
Cell.: 514-605-7112
Courriel: smarchand@lecfomasque.com
MEILLEURES PRATIQUES
D’AFFAIRES AVEC
POWER QUERY
ET
POWER PIVOT
2. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Le CFO masqué
15 ans d’experience en finance corporative
Fondatrice du CFO masqué
Consultation et formation
Modélisation d’affaires avancée
Excel / Power BI
Responsable du groupe Montreal Modern Excel
and Power BI
QUI SUIS-JE?
3. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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PLAN DE PRÉSENTATION
Introduction
Meilleures pratiques d’affaires avec Power Query
Optimiser l’importation de données
Optimiser les requêtes
Organiser les requêtes
Charger les données
Meilleures pratiques d’affaires avec Power Pivot
Maîtriser quelques notions essentielles sur la compression
Optimiser le modèle de données
Conclusion
4. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
INTRODUCTION
5. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
INTRODUCTION
Quincaillerie requise
Pour tirer le maximum de vos add-ins
Windows 64 bit, Office 64 bit
Processeur 4 coeurs
Mémoire vive suffisante, au minimum 8 GB de RAM, mais 16 GB est
largement préférable
Un SSD (Solide State Drive) est préférable
6. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
INTRODUCTION
Philosophie de base
BI en mode libre-service
Mon opinion personnelle:
On ne doit pas créer un modèle de données unique (via PQ et/ou PP) pour
toutes les analyses. Sinon, ça reviendrait à créer un cube ou un entrepôt de
données relationnel dans un outil qui n’est pas fait pour ça.
On veut plutôt créer le modèle de données le plus optimal pour chaque
analyse.
Ces add-ins ne sont pas des solutions de bases de données. Ils
fonctionnent en mode RESFRESH ALL.
7. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
INTRODUCTION
Comprendre les limites et les spécifications
Power Query
Taille des données qui peuvent être analysées par l’engin:
64-bit: Limité à la mémoire virtuelle disponible
32-bit: Limité à environ 1GB
Power Pivot
Taille des données qui peuvent être analysées par l’engin:
64-bit: Limité à la mémoire virtuelle disponible
32-bit: Limité à environ 2GB
Taille limite du modèle de données : 4GB
La mémoire virtuelle est une combinaison de mémoire physique (RAM) et d’espace disque. C’est là qu’un SSD
va beaucoup aider!
8. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES
PRATIQUES D’AFFAIRES
AVEC POWER QUERY
9. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Ne pas dupliquer les informations de connexion
Permettre de pointer facilement vers une nouvelle source de
données
3 solutions possibles:
http://www.lecfomasque.com/power-query-faire-pointer-vos-requetes-
vers-une-nouvelle-source-de-donnees/
Il est préférable de ne pas utiliser la table de paramètres sur une source
de données SQL (sera vu plus loin)
Voir autre exemple de table de paramètres (date début et date fin)
10. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: Serveur SQL
On importe des tables entières et ensuite, on fait des manipulations
(suppression de colonnes, filtres sur des lignes, etc.)
On peut rédiger un script SQL mais à moins que ce script soit ultra spic
n’ span, ce n’est pas recommandé (sera vu plus loin)
On peut modifier le code M pour aller chercher directement les
données mais là aussi, on verra que ce n’est pas recommandé lorsqu’il y
a des problèmes de performance
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Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: Serveur SQL
Comprendre le Query Folding
Le serveur source exécute lui-même des transformations demandées
par PowerQuery
Le Query Folding se produit selon les circonstances, les sources et les
transformations impliquées. L’usager n’a pas vraiment de contrôle…
Il est facile pour un usager de « briser » le Query Folding, ce qui peut
affecter considérablement la performance de la requête
Rédiger un code M ou un script SQL pour importer des données d’un
serveur SQL ou utiliser une table de paramètres font partie des actions
qui brisent le Query Folding, en plus de certaines fonctionnalités qui
n’ont pas d’équivalents sur le système source
12. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
Site web: lecfomasque.com
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: Serveur SQL
Conclusion:
Il est préférable de ne pas utiliser de code M ou de script SQL pour
importer des données d’un serveur SQL
Il est préférable de ne pas utiliser les paramètres de connexion dans une
table de paramètres Excel si on rencontre des problèmes de
performance
Il est préférable de construire les requêtes de sorte que toutes les
actions pouvant bénéficier du Query Folding soient effectuées en
premier puisque lorsqu’une action qui ne peut bénéficier du Query
Folding est rencontré, il n’y a plus de Query Folding possible
13. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: Cubes tabulaires et multidimensionnels
On choisit les colonnes que l’on souhaite importer
14. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: ODataFeed
Selon la source, le ODATA REST API permet de filtrer les données à
l’importation via l’URL
Vous pouvez également télécharger le ODATA QUERY DESIGNER
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Source: Microsoft Exchange
Sélectionner Mail / Edit
Ne pas faire LOAD car ça va prendre une éternité pour loader toute la
boîte de courriels!
Tout pointe sur votre boîte de courriels donc ce n’est pas une solution
qui se partage. Il serait préférable, si on doit partager un TB connecté à
Microsoft Exchange, de downloader les données quelques part et de là,
faire le TB.
Exemple de connexion sur Microsoft Exchange
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Penser à ce qui peut survenir dans l’avenir et enrichir nos
requêtes afin d’empêcher de futurs problèmes
Par exemple, Ken Puls propose d’utiliser le | lorsque vient le
temps de fusionner des colonnes qui devront être séparées par
la suite
Comme le | est rarement utilisé, il est peu probable qu’on sépare des
données qui ne devraient pas être séparées
Remove columns vs Remove other columns
Unpivot columns vs Unpivot other columns
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Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Excel.CurrentWorkbook()
Attention, la requête va aussi chercher la table de résultats dans
la liste, si celle-ci est chargée dans Excel
Excel.Workbook([Content]) n’est pas récursif mais va chercher
les feuilles, les plages de données et les tables
Voir exemple
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Toujours terminer une requête en attribuant les bons Data types
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Courriel: smarchand@lecfomasque.com
MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Type de données : Any
Quand PQ ne sait pas de quel type de données il s’agit
Peut prendre diverses formes quand téléchargé dans Excel ou PP ou
référé par une autre requête
Certaines fonctions PQ comme REPLACE VALUES ne fonctionneront pas
correctement sur ce type de données
Si on utilise APPEND ds PQ et que les 2 sets de données n’ont pas le
même TYPE de données, on va obtenir une colonne de données ANY
Solution: toujours assigner un type de données en guise de dernière
étape dans une requête
Voir exemple
20. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
Experte en modélisation d’affaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Attention aux formats de dates
Voir exemple
21. Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Créer des fonctions qui pourront être réutilisées
Voir exemple simple + expliquer exemple plus complexe
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Utiliser la fonction Buffer
Enregistre en mémoire les résultats d’une opération
Attention! Le
Query Folding
ne s’applique
pas dans ce cas.
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser les requêtes
Écrire le code sur plusieurs lignes (plus facile à comprendre et
débugger)
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Fast Data load
Permet de charger les données
plus rapidement, mais, ce
faisant, il se pourrait qu’Excel
soit hors d’usage pour toute la
période
d’importation/rafraîchissement
de données.
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Fast Combine
Améliore la performance de vos requêtes, mais celles-ci ignorent alors le niveau
de confidentialité que vous avez attribué à vos sources de données.
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Cache
Plus de mémoire permet
de présenter plus
rapidement les résultats
de Query Preview, car
l’info est conservée sur
disque.
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Décocher Enable Background
En décochant cette case, vous
pouvez potentiellement réduire le
temps de rafraîchissement des
requêtes mais ce faisant, vous ne
serez pas en mesure de travailler
dans Excel, pendant le
rafraîchissement.
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Optimiser l’importation de données dans Power Query
Rafraîchir les requêtes dans un ordre déterminé
Utiliser VBA
Utiliser Power Planner
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Organiser les requêtes
Donner des noms significatifs aux étapes de transformation
Préférer les noms descriptifs mais en un seul mot
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Organiser les requêtes
Donner un nom significatif aux bases de données sous-jacentes
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Organiser les requêtes
Créer des requêtes intermédiaires (connection only)
Chargées seulement lorsqu’une requête qui s’attache à celle-ci
est rafraîchie
Optimise la mémoire
Pas d’impact sur la taille du fichier
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Organiser les requêtes
Créer des références aux requêtes intermédiaires
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Organiser les requêtes
Créer des groupes de requêtes
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Charger les données dans Power Pivot
Ne pas charger les données à la fois dans Excel et à la fois dans
PP
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Charger les données dans Power Pivot
Excel 2010 et 2013
Possibilité de corrompre le modèle de données lorsque les données
proviennent de PQ, par exemple, en renommant une table
directement dans PP (en 2016, on a un message qui nous dit de faire
ça ds PQ)
On ne s’en rend pas compte tout de suite mais suite à une action
précise, on a éventuellement un message d’erreur
Pour voir si un modèle est endommagé, Excel / Data / Connections /
choisir la Requête / Properties / Definition: Some properties cannot be
changed because this connection was modified using Power Pivot Add-
in…
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Charger les données dans Power Pivot
Excel 2010 et 2013 (suite)
Quoi faire pour rétablir?
Supprimer la table (incluant ses mesures et ses colonnes calculées)
Reconstruire la table, les mesures, les colonnes calculées
Quoi ne pas faire pour éviter la problématique?
Changer le nom d’une table ds PP
Renommer une colonne importée de PQ dans PP
Supprimer une colonne importée de PQ dans PP
IMPACT: NON REFRESHING PP
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MEILLEURES PRATIQUES PQ
Charger les données dans Power Pivot
Excel 2010 et 2013 (suite)
Ce qui peut être fait sans problème
Ajouter/modifier/supprimer des colonnes calculées ds PP
Ajouter/modifier/supprimer des relations ds PP
Ajouter/modifier/supprimer des mesures ds PP
Faire quelque modification que ce soit à la table dans PQ
En somme, si les tables proviennent de PQ, faire toutes les
transformations de ces tables, dans PQ
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MEILLEURES
PRATIQUES D’AFFAIRES
AVEC POWER PIVOT
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Quelques concepts importants
Zone de calculs
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Quelques concepts importants
Une colonne calculée en DAX
dérivée des colonnes originales du modèle de données
mêmes caractéristiques qu’une colonne importée
Une mesure DAX est
définie une seule fois dans le modèle de données
évaluée seulement lorsqu’utilisée dans un tableau croisé dynamique
Page Excel contenant des données provenant de Power Pivot
consommation de mémoire non affectée par le volume de données dans
Power Pivot
données chargées seulement quand la fenêtre Power Pivot est ouverte ou
quand un tableau/graphique croisé dynamique est mis à jour
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Quelques concepts importants
Les messages suivants doivent être interprétés comme suit:
Retrieving Data: Traitement des données (importation depuis la source
dans le modèle de données)
Loading Data Model : Chargement du modèle de données en mémoire
Reading Data: Requête sur le modèle de données et mise à jour des
tableaux croisés dynamiques et autres rapports
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Quelques concepts importants
Power Pivot utilise 2 sortes de compressions:
Hash encoding
utilisé pour les tables de valeurs uniques (tables de dimensions)
consomme de la RAM (est plus lent)
Value encoding
utilisé pour les valeurs numériques et les opérations mathématiques
(tables de faits)
consomme davantage du CPU
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Quelques concepts importants
Les colonnes clés des tables de faits et des tables de dimensions
devraient toujours êtres de type entier (integer)
Au besoin, utiliser Power Query pour remplacer du texte par des
chiffres entiers
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Réduire le nombre de colonnes
Plus particulièrement, les colonnes qui comprennent un large éventail de
valeurs uniques.
Les colonnes comprenant des chaînes de texte devraient être analysées
et transformées au besoin, sachant que:
Power Pivot crée un dictionnaire de toutes les chaînes de texte uniques.
Donc, avoir une longue chaîne de texte n’est pas un problème en soi si le
modèle contient peu de chaînes de texte distinctes.
Cela peut par contre devenir un problème si, en moyenne, la longueur des
chaînes de texte est importante et qu’il y a beaucoup de valeurs distinctes.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Exemples de colonnes pouvant être supprimées
Toutes les colonnes d’un entrepôt de données qui sont le résultat d’un
processus ETL comme : Create_Date, Update_Date, ETL_Run, etc.
Toutes les clés primaires d’une table de faits, c’est-à dire les clés qui
produisent des identifiants uniques pour chaque ligne.
Ces clés primaires ne permettent pas de créer des relations avec d’autres
tables et ne sont habituellement d’aucun intérêt dans les analyses.
Exemple: numéro de facture
Toutes les colonnes géographiques, par exemple, pourraient être
fusionnées pour n’avoir qu’une seule colonne avec un IDGeographie.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Toutes les colonnes d’une table de faits qui pourraient être
déplacées dans une table de dimensions, en créant un schéma
en étoile (normalisation)
Pas un gros impact sur la taille de la base de données, mais gros impact
sur le temps de traitement et sur la consommation de mémoire.
Ne pas aller trop loin non plus dans la normalisation puisque les relations
entre les tables consomment aussi de la mémoire et nécessitent souvent
d’ajouter des colonnes (clés communes).
Toutes les colonnes numériques qui pourraient être regroupées en 2
colonnes seulement, une colonne de valeurs et une colonne d’étiquettes.
Attention! Cette approche n’apporte pas toujours les résultats escomptés!!!!
Ça dépend des cas et surtout du nombre de valeurs distinctes dans la
nouvelle colonne globale des valeurs.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
PowerPivot Pro
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Comment supprimer une colonne
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Augmenter le nombre de colonnes
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Exemples de colonnes qui méritent d’être fragmentées
Séparer une colonne qui comprend des montants composés de dollars et
de cents en deux colonnes
Regrouper ensuite par le biais d’une mesure DAX
Exemple: TotalAmount= SUM([Dollars])+DIVIDE(SUM([Cents]),100)
Réduit le nombre de valeurs uniques totales
Séparer une colonne qui comprend des heures composées de dates et
d’heures en deux colonnes et les regrouper par le biais d’une mesure DAX
par la suite
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Réduire le nombre de lignes
Des lignes de transactions d’une table de faits pour des années
historiques qui ne sont pas pertinentes pour l’analyse ou pour un volet
de l’entreprise qui n’a pas besoin d’être analysé.
Des lignes d’une table de dates pour des dates qui ne sont pas
pertinentes pour l’analyse, par exemple, les années historiques.
Sinon, Power Pivot fait ses calculs pour toutes les années de la table de dates.
Vous empirez la situation lorsque vous ajoutez des mesures de temps comme
PriorYear, YeartoDate, PriorYeartoDate, etc. et/ou que vous ajoutez ensuite
des segments (slicers) sur ces calculs.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Supprimer des lignes
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Optimiser le poids d’une colonne
Exemples de colonnes à optimiser en réduisant la granularité
Modifier les colonnes avec des valeurs qui comprennent une portion date
et une portion temps
Vérifier si vous avez besoin de la portion temps
Vérifier si vous avez besoin de la portion temps en heures? en minutes?
en secondes? en millisecondes?
Réduire le nombre de décimales (peut avoir un impact significatif)
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Remplacer les colonnes calculées par des mesures DAX
Exemple: Table avec UnitPrice et Quantity n’a pas besoin d’une colonne
TotalSales.
TotalSales peut être définie par une mesure DAX
TotalSales:=SUMX(SalesTable,SalesTable[UnitPrice]*SalesTable[Quantity])
Les colonnes calculées ou régulières occupent de l’espace dans le modèle.
Les mesures sont calculées au moment d’une requête.
Meilleures d’un point de vue de consommation de ressources.
Peuvent entraîner des délais au moment des requêtes par les usagers.
Écrire les mesures les plus efficaces possibles.
Un filtre (un segment par exemple) peut affecter plusieurs tables et donc
plusieurs mesures à la fois, augmentant d’autant le temps de traitement.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Remplacer les colonnes calculées par des mesures DAX
Les colonnes calculées sont recalculées au rafraîchissement de la source. Ceci
signifie que ça prend plus de temps à l’ouverture. Les mesures sont
recalculées lors d’une requête (en utilisant des filtres), ce qui retarde la mise à
jour du tableau de bord, par exemple. Ceci peut déranger les usagers. Mais en
général, on recommande néanmoins de remplacer les colonnes calculées par
des mesures.
De plus, chaque cellule d’un tableau croisé dynamique est calculée
indépendamment, donc plus vous ajoutez de détails dans le TCD (des sous-
catégories, par exemple), plus vous compliquez les choses.
On peut utiliser le DAX (1 seul code plutôt qu’une série de mesures) pour
présenter un tableau croisé dynamique détaillé (tabulaire)
http://www.simple-talk.com/sql/reporting-services/using-dax-to-retrieve-tabular-data/
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Optimiser l’usage des segments
Chaque segment envoie 2 requêtes
1 requête envers lui-même pour savoir s’il doit
ajouter/supprimer/modifier ses boutons.
1 requête en fonction des autres segments (cross-slicers filtering).
Excel essaie de faire correspondre toutes les valeurs du deuxième
segment au premier et n’affiche que les résultats correspondants (ça
demande beaucoup de travail).
Excel fait ça pour tous les segments, à chaque modification. Quelques
filtres croisés (cross-slicers filtering) peuvent brimer considérablement la
performance (de 5 à 10 fois, parfois même plus).
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Optimiser l’usage des segments
Chaque fois que vous ajoutez un segment, vous faites en sorte que les
requêtes générées par les autres segments deviennent plus
complexes, donc, retirer un segment peut permettre aux autres
segments d’être plus performants.
Vous pouvez:
Remplacer les segments par des filtres de rapports traditionnels au besoin
Réduire les segments croisés ou fermer cette option
Utiliser des mesures DAX plus performantes
Utiliser le segment sur la table de dim plutôt que sur la table de faits (mais
attention aux schémas snowflakes)
http://www.lecfomasque.com/controler-plusieurs-tableaux-croises-dynamiques-avec-un-seul-menu-deroulant/
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Optimiser le modèle de données
Outils
Il existe différents outils pour vous aider à améliorer la performance de
vos modèles de données.
Workbook Size Optimizer: inspecte vos modèles de données élaborés dans
Power Pivot, évalue si ceux-ci peuvent occuper moins d’espace et, le cas
échéant, améliore la compression.
Fichier Shema.ini: pour préciser le format de vos fichiers texte dès
l’importation dans Power Pivot.
Macro rédigée par Kasper de Jonge: permet d’analyser votre modèle de
données et de préciser comment chaque élément de votre modèle de
données consomme de mémoire.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Convention du langage DAX : DAX FORMATTER
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Convention du langage DAX
Séparer un long code en plusieurs blocs (plus facile à débugger et certains
blocs peuvent être réutilisés dans d’autres calculs)
Choisir des noms de calculs similaires pour les calculs qui font référence aux
mêmes champs: Sum of Revenue, Count of Revenue, Revenue YoY%, Revenue
to Target
Choisir des noms de mesures les plus clairs possibles (descriptifs)
Cacher les calculs non pertinents pour l’analyse (hide from client tool)
Donner les bons formats
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Création d’une table de dates
Toujours créer une table de dimension de dates séparée
S’assurer que la table contient des plages de données de dates en continu
La colonne date de la table de dimension date devrait être en granularité de
jours
Créer des relations entre les tables de faits et la table de dimension de dates
Indiquer la table comme une Date Table dans Power Pivot et définir la colonne
de date qui servira de clé commune
Ne jamais utiliser une date dans une colonne d’une table de faits comme
argument dans les fonctions de Time Intelligence
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Création d’une table de dates
Excel, Power Query, DAX, Excel 2016, Excel add-in
Excel 2016: Nouvelle fonctionnalité pour créer une table de dates à partir de Power Pivot.
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Créer des hiérarchies
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MEILLEURES PRATIQUES PP
Excel 2010 (PQ et PP étaient 2 add-ins séparés)
Pas de fonctionnalité pour charger les requêtes Power Query dans Power Pivot
Mais on peut le faire autrement
Power Pivot / Design / Existing Connection / choisir source / Next /Changer le nom
de table au besoin
Si on ajoute des colonnes à la requête PQ, ERROR, … was modified in PQ after
the connection was added…
Retour à Excel / Data / Connections / choisir la requête problématique /
Properties / Definition / CTRL+A/ CTRL+C / Power Pivot / Design / Existing
Connection / la requête en question / Edit / Sélectionner tout / CTRL+V / Close
/ Refresh / Design / Table Properties / Save
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QUESTIONS?
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SVP, veuillez réclamer votre PUG Badge
pour le groupe Montreal Modern Excel
and Power BI
http://community.powerbi.com/t5/Montreal-
Modern-Excel-and-Power/gp-
p/MontrealMEPUG
SVP, veuillez compléter ce sondage:
http://aka.ms/PUGSurvey
CONCLUSION
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Notes de l'éditeur
Dire pourquoi Datazen et SSRS ne font pas partie de notre présentation