VISUALISER, ANALYSER ET OPTIMISER LES DONNÉES AVEC POWER BI - MODULE 4 - NIVEAU AVANCÉ

Formation mixte de 15 h : 12 h à distance (plateforme e-learning et accompagnement individualisé) et 3 h en présentiel.

Séquence 1 - Power Query avancé et langage M (3 h)

• Éditeur avancé : structure let / in, lecture et modification du code M
• Paramètres de requête et fonctions personnalisées appliquées à une liste de sources
• Gestion des erreurs (try ... otherwise) et colonnes d'erreur
• Pliage des requêtes (query folding) : vérification avec Afficher la requête native

Séquence 2 - DAX avancé (4 h)

• Variables (VAR / RETURN) et lisibilité des mesures
• Transition de contexte, CALCULATE avec KEEPFILTERS, REMOVEFILTERS et USERELATIONSHIP
• Tables virtuelles : SUMMARIZE, ADDCOLUMNS, VALUES, TREATAS
• Classements et palmarès avec RANKX et TOPN, calculs de cumul et de moyenne mobile

Séquence 3 - Visualisations avancées et storytelling décisionnel (3 h)

• Paramètres de champ et paramètres de simulation (what-if)
• Groupes de calcul pour factoriser les variantes temporelles
• Mise en forme conditionnelle et titres dynamiques pilotés par des mesures
• Visuels d'analyse : arbre de décomposition, influenceurs clés, Q&R

Séquence 4 - Sécurité dynamique et gouvernance dans le Service (2 h)

• RLS dynamique : table de correspondance utilisateurs, USERPRINCIPALNAME, propagation par les relations
• Test des rôles dans Desktop et dans le Service
• Modèles sémantiques partagés, autorisation de génération et rapports connectés
• Étiquettes de confidentialité et approbation (promotion, certification) des contenus

Séquence 5 - Optimiser le modèle et le rapport (3 h)

• Analyseur de performances : temps de requête DAX, rendu visuel, autres
• Réduction de la taille du modèle : suppression des colonnes inutiles, cardinalité, types, désactivation de Date/heure automatique
• Choix du mode de stockage : Import, DirectQuery, Double
• Actualisation incrémentielle : paramètres RangeStart et RangeEnd, stratégie d'archivage

• Résoudre des problèmes d'analyse élaborés en exploitant le contexte d'évaluation DAX
• Industrialiser la préparation des données avec le langage M et des requêtes paramétrées
• Créer et optimiser des rapports interactifs avancés centrés sur la décision
• Sécuriser l'accès aux données par RLS dynamique et gérer finement les autorisations dans Power BI Service
• Optimiser les performances d'un modèle et d'un rapport Power BI

Traiter des problématiques élaborées : DAX avancé (variables, contexte, tables virtuelles), langage M, RLS dynamique, visuels avancés et optimisation des performances du modèle.