Formation Power BI

Formation - Conception d'un rapport Power BI

📆 Date du jour :

🎯 Objectifs de la Formation

Savoir connecter et transformer des données dans Power BI
Apprendre à créer et personnaliser des tableaux de bord interactifs
Comprendre les bonnes pratiques pour concevoir un rapport efficace

⏱️ Durée Adaptable

30 minutes: Vue d'ensemble rapide
2 heures: Formation essentielle
3 heures: Formation complète avec ateliers

📚 Programme de Formation

1. Introduction à Power BI

2. Architecture et Composants

Quiz #1

3. Connexion aux Données

4. Power Query et Transformation

5. Modélisation des Données

6. DAX Mesures et autres Calculs

Quiz #2

7. Création de Visualisations

8. Design et UX

Quiz #3

9. Copilot AI dans Power BI

10. Performance et Optimisation

11. Sécurité et Gouvernance

Conclusion et Synthèse

Atelier Pratique

1. Introduction à Power BI

Qu'est-ce que Power BI?

L' Intelligence d'affaires (BI) désigne l’ensemble des méthodes et outils qui permettent aux organisations de transformer leurs données en informations exploitables. Elle sert à analyser, visualiser et partager des indicateurs clés afin d’éclairer la prise de décision. Parmi ces outils, Power BI se distingue comme une solution de choix bien établie proposée par Microsoft. Il offre la possibilité de :

Connecter les données des systèmes opérationnels (GPI, Jade, etc.)
Modéliser et créer des visualisations
Partager des insights avec diverses audiences (directeurs, enseignants, etc)
Prendre des décisions basées sur les données intéractives

Écosystème Power BI

Power BI Desktop

Application Windows gratuite pour créer des rapports

Power BI Service

Plateforme cloud pour publier et partager avec les écoles

Power BI Mobile

Applications mobiles pour directeurs et enseignants

Power BI Report Server

Solution on-premise pour données sensibles

Power BI Embedded

Pour des hébergements dans des applications ou site web personnalisé

Licences et Coûts (approximatifs)

💰 Options de Licence

Power BI Desktop : Gratuit (création locale)
Power BI Pro : ~13$ CAD/utilisateur/mois (Rabais additionnel pour des packages)
Power BI Premium : ~7000$ CAD/mois (organisation)
Fabric (nouveau) : Variable selon usage

🎯 Avantages par Type

Pro : Partage, collaboration, actualisation cloud
Premium : Capacités avancées, IA, gros volumes
Gouvernement : Versions spécialisées secteur public

💡 Point Clé

Power BI permet de centraliser les données de multiples systèmes (résultats scolaires, présences, comportements) pour une vue 360° de chaque élève.

2. Architecture et Composants

Le parcours de la donnée : de la saisie brute à l'intelligence d'affaires.

1. Systèmes Ops

Saisie des transactions quotidiennes (GPI, Jade)

➜

2. Entrepôt

Base de données relationnelle (SQL, Snowflake, Google BigQuery)

➜

3. ETL

Extraction, nettoyage et transformation

4. Modèle

Structure des relations entre les tables (Star vs Snowflake)

➜

5. Calcul

Définition des mesures et KPIs (DAX)

➜

6. Visuel

Création des graphiques interactifs

➜

7. Service

Portail de diffusion et partage sécurisée

Quiz #1 - Vérifiez vos connaissances

Question 1: Quelle composante est responsable du partage et de la collaboration dans Power BI?

A) Power Query

B) Power BI Service

C) SQL Server

D) Excel

Question 2: Quelle version de Power BI permet l'hébergement des rapports sur site (on-premise) ?

A) Power BI Desktop

B) Power BI Service

C) Power BI Report Server

D) Power BI Embedded

💡 Rappel

Ces concepts sont fondamentaux pour bien structurer vos projets Power BI. N'hésitez pas à revenir sur les slides précédentes si nécessaire!

3. Connexion aux Données

Typologie des Sources de Données

Power BI offre plus de 200 connecteurs natifs classés par type technique.

📄 Fichiers & Dossiers

Excel / CSV : Exports manuels ou automatisés
SharePoint Folder : Consolidation de plusieurs fichiers
PDF / XML / JSON : Données semi-structurées

🗄️ Bases de Données (On-Prem & Cloud)

Relationnelles : SQL Server, Oracle, MySQL
Entrepôts (DWH) : Azure Synapse, Snowflake, Google BigQuery
Cubes : SSAS (Analysis Services)

☁️ Services en Ligne (SaaS)

Écosystème MS : Listes SharePoint, Teams, Dynamics 365
Tiers : Google Analytics, Salesforce
Power Platform : Dataverse, Dataflows

🌐 Web & APIs

Web : Scraping de pages HTML (Tableaux)
API REST : Connexion aux systèmes modernes
OData Feed : Protocoles standardisés ouverts

Modes de Connexion (Le "Comment")

1

Import (Mise en cache)

Importe les données dans la mémoire de Power BI. Rapide, permet toutes les transformations DAX, mais nécessite des actualisations planifiées.

2

DirectQuery (Temps réel)

Les données restent à la source. Power BI envoie une requête SQL à chaque clic. Données toujours à jour, mais potentiellement plus lent.

// Exemple M : Connexion à une API Web (Open Data)
let
    Source = Json.Document(Web.Contents("https://api.donneesquebec.ca/api/action/datastore_search")),
    result = Source[result],
    records = result[records],
    #"Converted to Table" = Table.FromList(records, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
    #"Converted to Table"

4. Power Query et Transformation

Transformations Typiques

Étapes de Nettoyage des Données Scolaires

1

Standardiser: Formats de codes permanents, noms d'écoles

2

Nettoyer: Doublons d'élèves, inscriptions multiples

3

Calculer: Âge des élèves, années de retard

4

Enrichir: Ajouter régions administratives, indices socio-économiques

Exemple Pratique: Données d'Élèves

// Transformation des résultats scolaires
            let
            Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Data\Resultats_2024.xlsx")),
            Data = Source{[Name="Bulletins"]}[Data],

            // Promouvoir en-têtes
            Headers = Table.PromoteHeaders(Data),

            // Typer les colonnes
            TypedData = Table.TransformColumnTypes(Headers, {
            {"CodePermanent", type text},
            {"DateNaissance", type date},
            {"Note", type number},
            {"Matiere", type text},
            {"Ecole", type text}
            }),

            // Calculer l'âge de l'élève
            WithAge = Table.AddColumn(TypedData, "Age",
            each Date.Year(DateTime.LocalNow()) - Date.Year([DateNaissance])),

            // Ajouter catégorie de performance
            WithCategory = Table.AddColumn(WithAge, "Performance",
            each if [Note] >= 80 then "Excellence"
            else if [Note] >= 60 then "Réussite"
            else "À risque"),

            // Grouper par école et matière
            Grouped = Table.Group(WithCategory, {"Ecole", "Matiere"}, {
            {"MoyenneNote", each List.Average([Note]), type number},
            {"NbEleves", each Table.RowCount(_), type number},
            {"TauxReussite", each List.Count(List.Select([Note], each _ >= 60)) / Table.RowCount(_) * 100, type number}
            })
            in
            Grouped

                💡 Bonnes Pratiques
                Valider les codes permanents (format AAAA99999999)
Standardiser les noms de programmes
Conserver l'historique des modifications

            

⚠️ Attention Particulière

Protection des données personnelles (RGPD)
Anonymisation si nécessaire
Cohérence des codes matières

5. Modélisation des Données

Tables du Modèle

⭐ Table de Faits: Résultats

ID_Eleve
ID_Cohorte
ID_Ecole
ID_Date
Note

📚 Dimension: Élèves

Code Permanent
Nom, Prénom
Date Naissance
Genre

🏫 Dimension: Écoles

Code École
Nom École
CSS/CS
Type (primaire/secondaire)

📅 Dimension: Calendrier

Date
Année Scolaire
Étape
Trimestre

Relations et Cardinalités

Configuration des Relations

1

Élèves → Résultats (1:*)

Un élève a plusieurs résultats

2

Écoles → Résultats (1:*)

Une école a plusieurs résultats d'élèves

3

Calendrier → Résultats (1:*)

Une date contient plusieurs évaluations

Modèle de Données en Étoile

✅ Meilleures Pratiques Modélisation

Créer une table calendrier scolaire dédiée
Inclure les hiérarchies géographiques (école → CSS → région)
Prévoir les changements de programmes

6. DAX Mesures et autres Calculs

DAX (Data Analysis Expressions) est le langage de formules utilisé dans Power BI, Excel Power Pivot et Analysis Services. Il permet de créer des calculs personnalisés et des mesures sophistiquées pour analyser et manipuler les données. DAX combine la simplicité des formules Excel avec la puissance des bases de données relationnelles, offrant aux analystes la capacité de créer des insights avancés. Il permet de :

Créer des colonnes calculées pour enrichir les tables de données
Développer des mesures dynamiques pour les agrégations et KPI
Construire des tables calculées pour des analyses spécialisées

Mesures Essentielles

// Nombre total d'élèves
            Nb Élèves = DISTINCTCOUNT(Eleves[CodePermanent])

            // Moyenne générale
            Moyenne Générale = AVERAGE(Resultats[Note])

            // Taux de réussite
            Taux Réussite =
            DIVIDE(
            CALCULATE(COUNT(Resultats[Note]), Resultats[Note] >= 60),
            COUNT(Resultats[Note])
            ) * 100

            // Élèves à risque
            Élèves À Risque =
            CALCULATE(
            [Nb Élèves],
            FILTER(
            Resultats,
            Resultats[Note] < 60 ) ) // Taux de diplomation Taux Diplomation=DIVIDE( CALCULATE([Nb Élèves],
                Eleves[Diplome]="Obtenu" ), [Nb Élèves] ) * 100

Fonctions DAX

Calculs Statistiques

AVERAGE - Moyennes de classe
MEDIAN - Note médiane
STDEV.P - Écart-type notes

Filtres Contextuels

CALCULATE - Filtrer par école/niveau
FILTER - Élèves spécifiques
ALL - Ignorer filtres

Calculs Avancés

RANKX - Classement élèves
TOPN - Meilleurs élèves
Summarize - Catégorisation de notes

✅ Meilleures Pratiques DAX

Utiliser des variables (VAR) pour améliorer la lisibilité et les performances
Nommer les mesures avec préfixes clairs (ex: [% Diplomation], [Nb Élèves])
Utiliser DIVIDE() au lieu de "/" pour éviter les erreurs de division par zéro
Documenter les formules complexes avec des commentaires (--)

Quiz #2 - DAX et Modélisation

Question 1: Quelle fonction DAX utiliseriez-vous pour calculer le nombre d'élèves uniques dans une école?

A) COUNT(Eleves[CodePermanent])

B) DISTINCTCOUNT(Eleves[CodePermanent])

C) SUM(Eleves[CodePermanent])

D) AVERAGE(Eleves[CodePermanent])

Question 2: Dans un modèle en étoile, quelle serait la table de faits principale?

A) Table Élèves

B) Table Écoles

C) Table Résultats/Évaluations

D) Table Calendrier

Question 3: Pour calculer un taux de réussite, quelle approche est la plus appropriée?

A) COUNT des notes >= 60

B) AVERAGE de toutes les notes

C) DIVIDE(notes >= 60, total notes) * 100

D) SUM des notes / COUNT des élèves

7. Visualisations

Un visuel dans Power BI sert à représenter les données sous forme de graphique ou tableau. Il aide à comprendre, comparer et explorer les informations de façon claire et interactive

Types de Visualisations Adaptées

Performance Scolaire

Histogrammes - Distribution notes
Gauge - Taux de réussite
KPI Cards - Moyennes clés

Évolution Temporelle

Lignes - Progression annuelle
Combo - Notes vs Présences
Waterfall - Flux élèves

Analyses Géographiques

Cartes - Performance par région
Bulles - Taille écoles
Heat map - Densité élèves

Tableaux de Bord

Matrices - Résultats par niveau
Treemap - Répartition programmes
Scatter - Corrélations

                💡 Conseils Visualisation
                Utiliser codes couleur standards (vert=réussite, rouge=échec)
Permettre drill-down école → classe → élève
Éviter les visuels personnalisés non certifié Microsoft

            

8. Design et UX pour Utilisateurs

Personas Utilisateurs

Enseignants

Vue classe avec tous élèves
Alertes élèves en difficulté
Comparaison entre évaluations

Directions d'École

Vue d'ensemble école
Comparaisons entre niveaux
Indicateurs ministériels

Conseillers Pédagogiques

Analyses par programme
Comparaisons inter-écoles
Rapports détaillés

Principes de Design

Navigation Intuitive

Hiérarchie claire des segments
Info bulle d'aide pour contextualiser
Autres actions d'export ou intéractions avec les visuels

Quiz #3 - Visualisations et Design

Question 1: Quel type de visualisation est le plus approprié pour montrer le taux de diplomation par région?

A) Graphique en secteurs

B) Carte géographique

C) Graphique en aires

D) Matrice

Question 2: Pour un directeur d'école, quelle vue serait prioritaire dans le dashboard?

A) Liste détaillée de tous les élèves

B) Vue d'ensemble avec KPIs de l'école

C) Graphiques techniques complexes

D) Données brutes en tableau

💡 Rappel Design

Un bon dashboard doit être adapté à son audience. Les enseignants ont besoin de détails par élève, tandis que les directions veulent une vue stratégique.

9. Copilot AI - L'Intelligence Artificielle dans Power BI

Qu'est-ce que Copilot dans Power BI?

Copilot est l'assistant IA intégré de Microsoft qui révolutionne l'analyse de données en permettant aux utilisateurs d'interagir avec leurs données en langage naturel.

Fonctionnalités Copilot

🗣️ Requêtes en Langage Naturel

"Montre-moi les élèves à risque cette année"
"Compare les résultats par école"
"Quelles matières ont le plus d'échecs?"

🤖 Génération Automatique

Création de mesures DAX automatiques
Génération de rapports suggérés
Résumés narratifs des données

🔍 Insights Automatiques

Détection d'anomalies dans les notes
Identification de tendances cachées
Facteurs de corrélation découverts

Licences et Limitations

                    💳 Licences Requises
                    Fabric F64+: Pour modèles sémantiques avancés

⚠️ Limitations Actuelles

Contexte: Nécessite des données bien structurées
Coût: Licence additionnelle significative

Conseils d'Implémentation

✅ Meilleures Pratiques

Nommage cohérent: Utiliser des noms de colonnes clairs et standards
Gouvernance: Établir des règles pour l'usage de l'IA
Validation: Toujours vérifier les résultats générés automatiquement

10. Performance pour des Données Massives

Défis Spécifiques

📊 Volume de Données

500k+ élèves au Québec
Historique 10+ années
Données présences quotidiennes

⚡ Optimisations Requises

Agrégations pré-calculées
Partitionnement par année
Indexes sur codes permanents

Stratégies d'Optimisation

Approche Recommandée

1

Segmenter les données: Actifs vs Archives (>2 ans)

2

Agréger à la source: Moyennes par étape pré-calculées

3

Incremental Refresh: Mise à jour quotidienne différentielle

4

Composite Models: DirectQuery pour temps réel + Import historique

Mesures Optimisées

// Moyenne optimisée avec cache
                Moyenne Classe Optimisée =
                VAR ClasseSelectionnee = SELECTEDVALUE(Classes[ID_Classe])
                VAR ResultatCache =
                LOOKUPVALUE(
                MoyennesPreCalculees[Moyenne],
                MoyennesPreCalculees[ID_Classe], ClasseSelectionnee,
                MoyennesPreCalculees[Periode], SELECTEDVALUE(Calendrier[Periode])
                )
                RETURN
                IF(
                NOT ISBLANK(ResultatCache),
                ResultatCache,
                CALCULATE(
                AVERAGE(Resultats[Note]),
                Classes[ID_Classe] = ClasseSelectionnee
                )
                )

                // Utiliser SUMMARIZECOLUMNS pour gros volumes
                Statistiques Ecoles =
                SUMMARIZECOLUMNS(
                Ecoles[ID_Ecole],
                Ecoles[Nom_Ecole],
                "Nb_Eleves", DISTINCTCOUNT(Eleves[CodePermanent]),
                "Moyenne", AVERAGE(Resultats[Note]),
                "Taux_Reussite", DIVIDE(
                COUNTROWS(FILTER(Resultats, Resultats[Note] >= 60)),
                COUNTROWS(Resultats)
                ) * 100
                )

✅ Checklist Performance

Temps chargement dashboard < 3 secondes
Limiter visuels à 15 par page
Utiliser agrégations pour vues école/CSS
DirectQuery uniquement pour présences jour

11. Sécurité et Protection des Données

Row-Level Security

Niveaux de Sécurité

1

Enseignant: Voir seulement ses classes/élèves

2

Direction: Voir toute l'école

3

CSS: Voir toutes les écoles du territoire

4

Ministère: Accès provincial avec anonymisation

Conformité et Protection

🔐 Protection des Mineurs

Anonymisation données sensibles
Pas de photos/infos personnelles
Accès limité aux besoins

📋 Conformité Légale

Loi 25 protection renseignements
Politiques ministérielles
Consentement parental

Gouvernance des Données

                Cycle de Vie des Données Élèves
                Collecte: Minimale et justifiée pédagogiquement
Stockage: Chiffré et sécurisé sur des serveurs approuvés
Destruction: Sécurisée et documentée

            

Synthèse du Parcours - Conception Power BI

Processus Complet

Avant de plonger dans les aspects techniques, il est crucial de bien définir le cadre de votre projet : identifier clairement votre audience cible, délimiter le périmètre d'analyse, et surtout déterminer quelles décisions concrètes découleront de vos rapports.

Backend

Systèmes Opérationnels, Entrepôt de Données

Power BI Desktop

Power Query ETL, Modélisation et DAX, Visualisations

Power BI Service

Sécurité RLS, Déploiement, Mise à jour, Partage

Points Clés à Retenir

Données

Nettoyer et standardiser
Respecter confidentialité
Optimiser performances

Analyses

KPIs pertinents
Comparaisons équitables
Insights actionnables

Utilisateurs

Focus sur l'audience
Navigation intuitive
Formation continue

Évolution

Feedback utilisateurs
IA et prédiction
Intégrations futures

Merci pour votre participation!

Des questions? Contactez-nous!

Support post-formation disponible

Atelier Pratique

Projet: Suivi de la Diplomation

Objectif de l'Atelier

Créer un dashboard complet pour le suivi de performance scolaire incluant:

Import des données
Modèle relationnel
Calculs de performance
Visualisations adaptées
Sécurité et déploiement

Source de données

dim_diplome - Informations des diplomes
dim_ecole - Données des établissements
dim_eleve_cohorte - Regroupement par cohorte
fait_diplomation - Faits de diplomation

🚀 Commençons l'Atelier!

Ouvrez Power BI Desktop et chargeons ensemble les premières données.