Créer des segments temporels performants dans Power BI

Publié le 02 juin 2021
par Sophie Marchand M.Sc.
Segments temporels Power BI

Il peut s’avérer fort intéressant d’utiliser des segments temporels dans Power BI, pour filtrer instantanément des visualisations. La création de tels segments n’est toutefois pas intuitive. Dans cet article, nous allons voir ensemble les différentes techniques disponibles pour créer des segments temporels dans Power BI et discuter plus particulièrement des avantages liés à la création d’une table de dimension de périodes.

 

Table de dimension de dates (ou table de temps)

Dans un premier temps, rappelons que pour créer des visualisations temporelles dans Power BI, tout modèle de données nécessitera une table de dimension de dates, c’est-à-dire une table avec une colonne comprenant toutes les dates en continu, sans doublons, accompagnée de colonnes d’attributs comme l’année, le mois, le jour, le nom du mois, etc. D’ailleurs, sans cette table, il sera impossible de rédiger des mesures temporelles en DAX (Time Intelligence Functions).

 

Segments temporels dans Power BI

 

Mesures temporelles présentées sans segments temporels

S’il est simple et naturel d’utiliser des champs provenant des tables de dimensions d’un modèle de données comme segments, il est moins évident de savoir comment créer des segments temporels. D’abord, notons que la majorité des rapports n’en contiennent pas. On voit plutôt des mesures, côte-à-côte, pour une même période. Par exemple, on verra les ventes, les ventes cumulés du mois et les ventes cumulées à date côte à côte dans un tableau. Ces mesures, créées avec des fonctions de Time Intelligence en DAX, pourront ensuite être filtrées par un segment d’année et un segment de mois. Mais dans certaines occasions, il peut s’avérer intéressant de laisser l’usager choisir de voir les données d’une visualisation soit pour le mois, soit pour le cumulatif du mois ou le cumulatif de l’année ou toute autre dimension temporelle.

 

Techniques pour créer des segments temporels dans Power BI

 

Utilisation de la fonction SWITCH

Pour créer de tels segments, il existe différentes techniques. D’abord, il serait possible d’utiliser une fonction SWITCH. Vous pouvez relire l’article Power BI : Présenter un état des résultats pour vous rappeler comment utiliser la fonction SWITCH. Mais cette fonction n’est pas très peformante lorsqu’on travaille avec une volumétrie de données importante. De plus, cette fonction n’entraîne pas toujours les résultats escomptés lorsqu’utilisée dans des segments/visuels temporels. Vous pourriez en effet vous retrouver avec des problèmes similaires à ceux soulevés dans l’article suivant Power BI : Valeurs cumulatives et contextes d’évaluation.

 

Utilisation des signets

Une technique simple et performante, est de travailler avec les signets. En somme, il s’agit de créer une page de rapport par mesure temporelle et d’utiliser ensuite les boutons et les signets pour donner l’impression à l’utilisateur qu’en cliquant sur le bouton, les données se mettent à jour, alors qu’il est transporté sur une nouvelle page. Le seul désavantage de cette technique, c’est que les rapports sous-jacents sont longs à mettre en place. En revanche, la performance demeure au rendez-vous.

 

Création d’une table de dimension de périodes

Sinon, il y a également la possibilité de créer une table de dimension de périodes et de lier cette table à la table de dates ou la table de faits du modèle de données. Ceci offrira énormément de flexibilité. On pourra, y insérer toutes les dimensions temporelles désirées, même celles qui ne sont propres qu’à l’entreprise. On pourrait y insérer autant les périodes fiscales que calendrier. De plus, cette technique offrira beaucoup de performance car au final, on se trouvera simplement à utiliser cette table pour filtrer la table de faits. Aucun calcul complexe ne devra être exécuté sur demande. Pour toutes ces raisons, cette approche nous apparaît comme étant de loin la meilleure !

 

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Utilisation d’une table de dimension de périodes

 

Contenu de la table de dimension de périodes

Il existe différentes façons de créer votre table de dimension de périodes. Chris Webb vous en présente une excellente dans cet article Creating Current Day, Week, Month And Year Reports In Power BI Using Bidirectional Cross-Filtering And M. J’ai repris une technique similaire dans mon fichier, que vous pourrez télécharger tout en bas de cet article. Au final, l’idée est d’obtenir une table avec 3 colonnes : Le nom de la période, la date associée et l’ordre de tri.

 

Segments temporels

 

Types de relations possibles avec les autres tables du modèle de données

Ainsi, pour chaque période, on génère une table avec toutes les dates associées et toutes les tables de périodes sont ajoutées les unes à la suite des autres, pour ne créer au final, qu’une seule table de dimension de périodes. Je dis “dimension” mais c’est un terme abusif car dans cette table, il y aura des doublons. C’est pourquoi on pourra soit créer une liaison plusieurs à plusieurs directement avec la table de faits ou créer une relation de plusieurs à un vers la table de dates. Si on opte pour la dernière option, on devra toutefois créer une relation à double-sens. C’est cette approche que nous avons retenue dans notre fichier (voir image ci-dessous).

Table de dimension

 

Utilisation des segments temporels dans un rapport

Il est ainsi possible d’utiliser les périodes, de la table de dimension de périodes, dans un segment, afin d’obtenir un visuel comme le suivant.

Segments temporels Power BI

Quelques conclusions importantes

 

Au niveau de la table de dimension de périodes

Je rappelle que l’utilisation de la table de dimension de périodes a de nombreux avantages dont celui de la performance. Mais au-delà de son avantage de performance, la table de dimension de périodes permet également d’ajouter toutes les segmentations de périodes que vous désirez. Elle offre donc performance ET souplesse.

 

Au niveau du fichier d’accompagnement

Si vous téléchargez le fichier d’accompagnement, la dernière date du modèle est le 31 décembre 2021. Si vous actualisez les données de ce fichier après le 31 décembre 2021, vous n’obtiendrez plus de valeur dans le visuel. Il est donc fortement recommandé de ne pas actuliser le fichier après cette date mais de plutôt le consulter pour récupérer les fonctions en M qui ont permis de créer la table de dimension de périodes.

 

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Le CFO masqué - Commentaires d'apprenants ayant suivi la formation : Power BI - Niveau 1

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