Salut à tous ! Après avoir exploré Power BI dans un précédent article, il est temps de plonger un peu plus profondément et de différencier deux outils puissants mais souvent confondus (ou pas) : Power BI et Power Query. Si Power BI vous a déjà séduit, attendez de voir comment Power Query peut ajouter une corde supplémentaire à votre arc de data analyst !

Qu’est-ce que Power BI ?!

Rappelons le brièvement : Power BI est une solution de business intelligence développée par Microsoft. Cet outil permet de visualiser vos données, de créer des rapports interactifs et des tableaux de bord dynamiques. Il est adoré pour sa capacité à transformer des données brutes en insights visuels captivants et compréhensibles par tous.

Et Power Query, alors ?

Power Query, aussi développé par Microsoft OC, c’est un peu le magicien de la préparation des données. Intégré nativement à Power BI (mais aussi disponible dans Excel, tiens, tiens !), Power Query est le couteau suisse pour l’importation, la transformation, et la consolidation des données. Vous avez des données éparpillées sur plusieurs sources ? Power Query les rassemble, les nettoie et les prépare pour que Power BI puisse ensuite faire briller ces informations dans vos rapports.

Un travail d’équipe quoi !

Par contre, gros disclaimer… POWER QUERY N’EST PAS UN ETL !! Alors oui, les fonctionnalités sont similaires mais s’il vous plait, ne faites pas d’amalgames. Power Query embarqué dans Power BI ne sera jamais aussi efficace qu’un ETL dédié. On en parlera dans un autre blog dédié.

Les Principales Différences

• Usage Principal : Si Power BI est utilisé pour l’analyse et la visualisation de données, Power Query sert principalement à l’extraction et à la transformation des données avant qu’elles ne soient chargées dans Power BI.

• Intégration : Bien que Power Query soit une partie intégrante de Power BI, il peut également être utilisé de manière autonome dans Excel, ce qui montre sa flexibilité et son indépendance.

• Fonctionnalités : Power Query brille par ses fonctionnalités de manipulation de données, permettant de fusionner, de façonner, de filtrer et de consolider des données provenant de diverses sources. Power BI, en revanche, prend le relais pour transformer ces données en visualisations et rapports interactifs.

Pourquoi c’est important ?

Comprendre la distinction et la complémentarité entre Power Query et Power BI vous permet de mieux structurer votre workflow de traitement de données. Utilisez Power Query pour préparer vos données – un peu comme un sous-chef qui prépare les ingrédients. Ensuite, laissez Power BI être le chef qui cuisine et présente le plat final sous forme de visualisations, graphiques etc.

En conclusion

Power Query et Power BI, c’est un duo de choc pour quiconque cherche à maîtriser ses données de bout en bout. Power Query fait le gros du travail en coulisses, tandis que Power BI prend toute la lumière sur scène avec ses rapports éclatants.

Power Query = Back end

Power BI = Front End

En espérant que cette explication vous aide à naviguer avec aisance entre ces deux outils, n’hésitez pas à partager vos expériences ou questions ci-dessous. Restez à l’affût pour d’autres détails sur l’univers de la data dans mes prochains posts!

A très vite.

Enzo.