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Tableaux de bord Power BI

Analyse des dettes

Excel: Voici un outil pour modéliser vos dettes aisément

Un modèle financier, doit-on le rappeler, est un outil qui permet de faire des prévisions financières et de répondre à des questions de type « what if? » ou « qu’adviendrait-il si? ». On l’utilise donc pour effectuer des prévisions financières et mieux comprendre les inducteurs d’affaires de son entreprise. À l’intérieur d’un modèle financier complet (états des résultats, bilan et état des flux monétaires prévisionnels), on retrouve notamment une section sur les dettes à long terme, dans le bilan prévisionnel. Le CFO masqué vous offre un outil Excel qui vous permettra non seulement de modéliser vos dettes à long terme, mais également de les analyser par le biais d’un tableau de bord.

Tableau de bord - Modélisation dette long terme

 

Comment fonctionne notre outil de modélisation des dettes à long terme?

Pour savoir comment fonctionne notre outil de modélisation des dettes à long terme, nous vous invitons à écouter la vidéo suivante:

 

Comment et pourquoi se procurer cet outil?

Cet outil sera en promotion jusqu’au 16 juin 2016. Profitez-en!

Notre outil de modélisation des dettes à long terme est disponible dans notre boutique en ligne. Il peut s’avérer intéressant de se procurer cet outil si vous devez, dans le cadre de votre emploi, travailler sur la prévision isolée des dettes à long terme de votre entreprise ou si vous êtes en charge de l’élaboration des budgets et des prévisions financières de l’ensemble de l’entreprise. Il peut également s’avérer intéressant, si vous êtes en démarrage d’entreprise et que vous devez faire la prévision de vos dettes à venir. Finalement, il peut s’avérer intéressant, en guise d’inspiration, pour les modèles financiers que vous devez ou devrez élaborer dans le cadre de votre emploi ou pour vous former sur une série de fonctions Excel avancées.

 

Envie d’apprendre à construire vos propres outils Excel?

Nous vous invitons à consulter la liste des formations offertes par le CFO masqué.

 


NOTRE OFFRE DE FORMATIONS


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Le CFO masqué vous offre un vaste choix de formations Excel et Power BI, réparties dans 8 catégories: Excel – Tableaux de bord, Excel – Modélisation financière, Excel – VBA, Excel – Power Tools, Excel – Ninja, Power BI, Finance corporative et Compléments avancés. Ces formations sont offertes en classe, en entreprise et en ligne. Nos formateurs sont des experts dans leur domaine et ils sont accrédités par Emploi-Québec et vous remettent un certificat, à la fin de chaque formation, que vous pouvez notamment utiliser pour faire reconnaître des heures de formation continue auprès de votre ordre professionnel.

 

Découvrez quelles formations vous conviennent

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Analyse des salaires

Faites le plein de rapports Power BI

Le 20 septembre prochain aura lieu notre événement Power BI : Vos données, nos solutions. Lors de cet événement, nous vous remettrons plusieurs rapports Power BI forts utiles pour les entreprises, en plus de vous remettre les vidéos de nos présentations. Vous repartirez donc avec de nombreux outils et de nombreuses sources d’inspiration pour construire vos propres rapports.

 

Rapports Power BI

Lors de cet événement  Power BI : Vos données, nos solutions, nous vous expliquerons comment élaborer et comment vous servir de nombreux rapports, tels que ceux illustrés ci-dessous. Tous ces rapports sont basés sur des cas réels, que vous nous avez soumis ou que nos clients ont rencontrés.

 

Déploiement de ces rapports dans votre entreprise

Nous avons élaboré ces rapports de façon à ce que vous puissiez rapidement les utiliser dans votre entreprise. Cela requiert néanmoins certaines connaissances de votre part et surtout, que vos données soient structurées de la même façon que les nôtres. Si ce n’est pas le cas, plusieurs solutions s’offrent à vous. En effet, vous pouvez notamment:

  • Demander les services d’un consultant pour adapter l’outil à votre environnement et vos données (consultez notre banque de consultants)
  • Apprendre à maîtriser vous-mêmes la solution par le biais de nos formations en ligne, en classe et en entreprise, notamment:
    • Power BI (niveau 1)
      • Cette formation vous permettra de bien connaître les bases de Power BI.
    • Power BI (niveau 2)
      • Cette formation vous montrera comment créer un rapport basé sur des données de ventes et des données budgétées (deux bases d’agrégation différentes).
    • Power BI (niveau 3)
      • Cette formation vous montrera comment analyser des données temporelles (par exemple: les ventes cette année vs l’année précédente, les ventes année-à-date, les ventes cumulées des trois derniers mois, etc.)
    • Introduction à Power Query et au langage M
      • Cette formation vous enseignera à transformer vos sources de données les plus complexes en tables de données bien structurées et prêtes à être analysées. Je vous recommande particulièrement cette formation afin de pouvoir utiliser nos outils convenablement puisque vous pourrez alors vous assurer de modifier vos sources de données afin qu’elles soient présentées de la même façon que les nôtres. Ceci facilitera grandement l’usage de nous outils.
    • Introduction à Power Pivot et aux modèles de données
      • Cette formation vous apprendra à utiliser Power Pivot mais aussi à concevoir des modèles de données (faire parler différentes tables de données entre elles), autant dans Power Pivot que dans Power BI.
    • Introduction au langage DAX
      • Cette formation vous apprendra à écrire des formules en langage DAX afin d’élaborer des rapports plus approfondis.

 

Conclusion

Power BI est littéralement en train de révolutionner le monde de l’intelligence d’affaires. Si vous ne vous y intéressez pas dès maintenant, vous serez vite dépassé! Joignez-vous à nous le 20 septembre :).

 

 


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    • Introduction à Power Pivot et aux modèles de données
      • Cette formation vous apprendra à utiliser Power Pivot mais aussi à concevoir des modèles de données (faire parler différentes tables de données entre elles), autant dans Power Pivot que dans Power BI.
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Conclusion

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Power BI – Analyse du budget

Analysez vos budgets avec Power BI

Voici un autre exemple de rapport que j’ai créé dans Power BI. Celui-ci analyse les données réelles vs les données budgétées d’une entreprise fictive, en date du mois de juillet d’une année donnée.

 

Rapport Power BI: Analyse du budget

Le rapport ci-dessous possède 3 pages. Vous pouvez cliquer sur les flèches, en bas du rapport, pour changer de page. Ce rapport est aussi dynamique. Vous pouvez cliquer sur des éléments de segments ou de graphiques pour filter l’ensemble du rapport.

 

Analyse des marges

Dans le rapport ci-dessous, on aperçoit le montant des marges réelles pour le mois sélectionné. À gauche, on voit ensuite la répartition des marges par mois et par catégorie, selon des graphiques à barres. On voit également la répartition des marges par bannière, selon un graphique en secteurs. Au centre, on voit un graphique des marges vs les ventes brutes par département, selon un graphique en nuage de points. Il semble y avoir une tendance linéaire. À la droite de ce graphique, on retrouve l’évolution des marges par mois des données réelles vs budgétées. En finalement, en-dessous, on retrouve une matrice avec les écarts en % entre les marges réelles et les marges budgétées. Dans cet exemple, j’ai cliqué sur le mois de février et j’ai cliqué ensuite sur le secteur Meubles Lebeau (dans le graphique en secteurs). Les marges présentées sont donc celles de la bannière Meubles Lebeau, pour le mois de février.

Rapport Power BI Budget par Bannière

 

Variation des marges

Dans la page suivante, j’ai d’abord inséré un graphique à barres qui présente les marges réelles en $ vs le budget, par département. À droite, on se retrouve avec les écarts positifs et à gauche, avec les écarts négatifs. Ci-dessous, j’ai cliqué sur le mois de Février et sur le magasin de Calgary. À droite, on voit l’explication des écarts de marges. D’abord, on voit les marges en $ actuelles vs le budget (ainsi que l’écart en %). Le rouge signifie que l’écart est négatif. Ensuite, je décompose cet écart entre les quantités vendues et les marges unitaires. Ensuite, je décompose les marges unitaires en prix nets unitaires et en coûts unitaires. Et finalement, je décompose les prix nets unitaires en prix bruts unitaires et en rabais unitaires. Il est donc facile de voir rapidement ce qui explique les écarts. Dans la version originale, j’ai également inséré des graphiques sparklines en mouvement donc sous chaque tuile, on retrouve l’évolution mensuelle de la donnée sous-jacente. Je m’aperçois toutefois que ce graphique sparkline dynamique (qui provient de la galerie de visualisations personnalisées) ne semble pas s’afficher correctement selon les navigateurs.

Power BI - Analyse des marges

 

Analyse géographique

Dans la page ci-dessous, j’ai poussé plus loin le concept du graphique à barres avec les écarts de marges, en ajoutant un principe de saturation de couleurs. Ce faisant, les écarts positifs apparaissent en vert et les écarts négatifs en rouge. Quand on clique sur un item du graphique à barres, on peut voir les données correspondantes par magasin sur la carte géographique, à droite. Dans la matrice du bas, on voit l’analyse des écarts de marges, i.e. que j’indique la variation de la marge qui est due à l’écart de volume, l’écart de prix, l’écart de rabais et l’écart de coût. Quand on fait la somme de ces écarts, on obtient l’écart total de la marge en dollars vs le budget. Cette information est présentée par magasin, dans la matrice et de façon consolidée, pour tous les magasins, dans les cartes de données, dans le coin inférieur droit de la page.

Power BI - Analyse géographique

À noter qu’il est possible de forer dans les barres de mon graphique à barres. Il y a plusieurs niveaux de forage : provinces, bannières, catégories. Ici, j’ai cliqué sur la Colombie-Britannique et j’ai ensuite cliqué sur Ameublement Plus, pour voir les marges par magasin de cette bannière, en Colombie-Britannique seulement.

Power BI - Forage

 

Plus ça va et plus Power BI offre des fonctionnalités intéressantes. Il devient de plus en plus intéressant de créer des rapports avec cette solution.

 

Vous avez envie d’apprendre à créer des rapports dans Power BI?

Jetez un coup d’œil à notre formation d’introduction à Power BI, qui est disponible en classe et en ligne.

 


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Power BI – Évaluations

Voici un autre rapport créé à partir de Power BI

Vous trouverez dans cet article, un autre exemple de rapport construit avec Power BI. Ce rapport utilise des données ouvertes françaises (oui, amis français, j’ai pensé à vous!) concernant l’offre d’hébergement, dans les environs de Paris.

 

Rapport Power BI

Voici le rapport de 4 pages. Notez que vous pouvez naviguer dans le rapport, cocher des cases et cliquer sur des séries de données (sur les barres d’un graphique à barres par exemple), afin de filter les différentes tuiles du rapport.

 

Qu’est-ce que vous pouvez faire avec ce rapport?

Voici quelques pistes de navigation pour mieux apprécier ce rapport.

 

Page 1

Ci-dessous, j’ai sélectionné une autre année, soit l’année 2012 et j’ai coché la case Sélectionner Tout du segment représentant le nombre de chambres. J’ai ensuite cliqué sur la barre jaune du graphique à barres pour n’afficher que les données concernant les hébergements ayant obtenu 3 étoiles en 2012.

Power BI rapport page 1

 

Page 2

Ci-dessous, j’ai simplement cliqué sur 2016, dans la barre de l’histogramme du nombre d’évaluations par année.

Rapport Power BI filtré par année

 

Notez que vous pouvez cliquer sur les deux flèches parallèles, les deux flèches liées et la flèche unique vers le bas. Vous verrez que vous pourrez alors forer dans votre graphique pour atteindre un autre niveau. Je vous laisse découvrir le tout 🙂

Rapport Power BI options de forage

 

Page 3

Dans l’exemple ci-dessous, j’ai simplement sélectionné un autre établissement et une autre année pour voir les informations relatives à cet établissement.

Rapport Power BI filtré page 3

 

Page 4

Dans l’exemple ci-dessous, j’ai cliqué sur Paris, Hôtel, 75006 et j’ai cliqué sur plusieurs options de nombre de chambres pour afficher la liste des établissements correspondant à ces critères.

Rapport Power BI filtré page 4

 

Avez-vous commencé à utiliser Power BI?

Si oui, veuillez utiliser la zone de commentaires ci-dessous pour nous dire ce que vous appréciez le plus de la solution.

Si non, veuillez utiliser la zone de commentaires pour nous expliquer pourquoi vous n’utilisez pas encore Power BI?

 


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Power BI – Analyse ventes

Voici un autre exemple concret de rapport Power BI

Il y a quelques temps, je partageais avec vous un exemple concret d’un rapport Power BI, qui se voulait une analyse du marché québécois de l’optométrie. Vous pouvez consulter cet article à partir du lien suivant: Voici un exemple concret de rapport Power BI. Cette fois-ci, je désire partager avec vous un second rapport, cette fois-ci plus général, sur le rendement d’une chaîne de magasins pancanadienne. Ce rapport comprend 4 sections, qui seront expliquées plus en détails dans cet article.

 

Rapport Power BI dynamique via le web

Cet article porte sur le rapport Power BI imbriqué ci-dessous, qui contient 4 pages. Je vous invite à lire les sections suivantes pour savoir comment consulter ce rapport. Et surtout, pour ne pas vous abîmer les yeux, n’oubliez pas d’agrandir le rapport, en cliquant sur la double-flèche en diagonale, dans le coin inférieur droit du rapport.

 

Comment consulter ce rapport?

 

Page 1 : Sales Analysis

La première page de ce rapport présente, pour l’année 2015, un rapport des ventes.

 

Au centre de la  page, on retrouve différentes mesures comme:

  • le montant de ventes brutes
  • le % des ventes atteint vs ce qui était prévu au budget
  • Le nombre d’unités vendues
  • Le nombre d’unités vendues en moyenne par transaction
  • Le montant des rabais accordés
  • Le % des rabais accordés vs ce qui était prévu au budget
  • Le nombre de rabais accordés
  • Le rabais accordé moyen par transaction
  • Le montant des produits retournés
  • Le nombre d’unités retournées
  • Le % de taux de retours
  • Le montant de marge brute
  • Le % de la marge brute atteinte vs ce qui était prévu au budget
  • La marge brute en % des ventes
  • La marge brute moyenne par transaction

 

À la droite de la page, on retrouve d’autres mesures comme:

  • Les ventes brutes par bannière
  • Les ventes brutes par catégorie de magasin

 

Toutes ces mesures peuvent être filtrées, via les dimensions suivantes:

  • Les mois de l’année (à gauche de l’écran)… allez-y, cliquez sur un mois pour voir le rapport se mettre à jour
  • Les différentes provinces (en haut de l’écran)
  • Les différentes bannières (à droite de l’écran)… allez-y, cliquez sur une bannière pour voir

 

Rapport PBI page 1

 

Page 2 : Market Analysis

La deuxième page de ce rapport présente, pour l’année 2015, un rapport du marché.

 

Dans un premier temps, il s’agit de cocher une région. Dans le cas présent, la région sélectionnée est Eastern Québec.

Une fois la région sélectionnée, on peut observer les mesures suivantes:

  • Le marché occupé, i.e. les ventes de l’entreprise dans cette région
  • La part de marché, i.e. le pourcentage du marché total occupé par l’entreprise
  • Le marché inoccupé (par l’entreprise), i.e. le total des ventes effectuées dans ce marché (non seulement par l’entreprise sous analyse mais pour l’ensemble des joueurs présents dans ce marché)
  • La répartition géographique, par code postal, du marché occupé et inoccupé par l’entreprise

 

Dans un deuxième temps, il s’agit d’examiner le potentiel des marchés inoccupés (par code postal), dans le graphique au bas de l’écran. On peut ensuite cliquer sur un des codes postaux pour vérifier sur la carte géographique où il se situe exactement. De plus, si vous cochez Select Al,l pour activer toutes les régions, vous pourrez cliquer dans le graphique du bas et ensuite repérer la double-flèche dans le coin supérieur droit. Ce faisant, vous pourrez également voir le potentiel des marchés inoccupés par l’entreprise, non pas par code postaux, mais bien par région.

 

Rapport PBI page 2

 

Page 3: Stores Analysis

La troisième page de ce rapport présente, pour l’année 2015, un rapport par magasin.

 

Il s’agit d’abord de sélectionner un numéro de magasin, à l’aide du segment tout en haut du rapport. Une fois qu’un magasin a été sélectionné, le rapport montre différentes mesures:

  • Dans les vignettes de gauche
    • Le montant des ventes du dernier mois (soit décembre), vs le montant prévu au budget et l’écart en %, ainsi que la tendance des 12 derniers mois
    • Le montant des marges brutes du dernier mois (soit décembre), vs le montant prévu au budget et l’écart en %, ainsi que la tendance des 12 derniers mois
    • Le montant des ventes année-à-date (comme le rapport est diffusé en décembre, il s’agit des ventes de l’année), vs le montant prévu au budget et l’écart en %, ainsi que la tendance des 3 dernières années
    • Le montant des marges brutes année-à-date (comme le rapport est diffusé en décembre, il s’agit des ventes de l’année), vs le montant prévu au budget et l’écart en %, ainsi que la tendance des 3 dernières années
  • Dans la carte géographique de droite
    • La répartition des ventes par code postal (il s’agit ici des codes postaux des clients)
  • Dans la section en-dessous de la carte géographique
    • La bannière, la catégorie, le nombre de pieds carrés et la ville du magasin
  • Et au centre…
    • La répartition des ventes par département
      • Note: Quand on clique sur un département, les vignettes et les autres tuiles se mettent à jour

 

Rapport PBI page 3

 

Page 4: Products Analysis

La quatrième page de ce rapport présente, pour l’année 2015, un rapport par produits.

 

Dans un premier temps, il s’agit de sélectionner un magasin dans le segment tout en haut du rapport. Ensuite, on peut observer, dans le tableau central, les quantités en stock et en commande de chaque produit, par département et par fournisseur, en plus des dates où les commandes ont été passées et les dates de livraison attendues. On peut également voir dans les deux vignettes, en bas à droite du rapport, la quantité totale de produits en stock et la quantité totale en commande. On peut également observer les quantités en stocks par département, dans le graphique en colonne, en bas à gauche.

 

Dans un deuxième temps, afin d’y voir plus clair, il est possible de trier le tableau par département, en cliquant simplement sur une des colonnes du graphique en colonne.

 

Rapport PBI page 4

 

Vos commentaires?

Qu’en pensez-vous? Envie d’apprendre à utiliser Power BI?

 


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Power BI – Meetup

Power BI: Astuce pour analyser les données d’un groupe Meetup

Le 3 janvier dernier, Microsoft publiait sur son blogue un article présentant 12 idées de tableaux de bord faciles à reproduire avec Power BI. Ces tableaux de bord sont tous liés à des services en ligne comme LinkedIn, Pinterest, Twitter et Meetup et sont disponibles sous forme de « Solution Templates » (modèles de solutions). Lorsque vous téléchargez un modèle Power BI, en général, l’auteur a créé un ou quelques paramètres qui vous permettent, dans le cas des services en ligne, d’entrer par exemple, l’URL ou la clé de l’API où le modèle ira lire les données. Dans d’autres cas, comme avec les données LinkedIn par exemple, vous devez plutôt exporter vos données en format .csv et indiquer ensuite dans le modèle, le nom du répertoire où se trouve votre fichier .csv. Pour ma part, j’ai testé les tableaux de bord Pinterest, LinkedIn et Meetup. Dans cet article, je vous fais part de mon expérience avec ces trois solutions.

 

Problème avec le modèle de solution Meetup

Pour chacun des modèles que j’ai testés, Pinterest, LinkedIn et Meetup, j’ai dû ajuster les requêtes car elles ne fonctionnaient pas très bien avec mes données. Le modèle de Meetup utilise l’API de Meetup pour aller récupérer ses données. Dans ce modèle, j’ai dû retravailler considérablement les données de mes colonnes de dates, afin qu’elles soient reconnues (l’auteur n’avait pas pensé à couvrir les cas où les usagers utilisent des paramètres régionaux différents). J’ai également constaté que du côté de l’importation des membres du groupe Meetup, la requête n’allait chercher que les données de la page 1, donc les membres dont le nom de famille débutent par la lettre A, dans le cas du groupe Meetup MSDEVMTL, qui possède beaucoup de membres. J’en ai fait part à l’auteur, qui, comme vous pouvez le voir sur le blogue de Microsoft, ne reconnaît pas cette erreur puisque tout fonctionne bien avec ses données à lui. La raison pour laquelle tout fonctionne bien avec ses données, c’est qu’il a seulement 130 membres dans son groupe (donc une seule page de membres). Dans mon groupe Meetup, i.e. celui de la communauté MSDEVMTL, nous avons plus de 2200 membres et le problème est donc très réel.

 

Pour récupérer le modèle Power BI pour les groupes Meetup, vous pouvez vous rendre sur la page Power BI 12 Days of Dashboards – Day 6 – Meetup.com Dashboard.

 

Résolution de la problématique

Il est fort utile de savoir comment régler ce genre de problématique car il s’agit d’une problématique récurrente lorsque l’on doit travailler avec des données provenant du web. Dans un article précédent, j’avais d’ailleurs présenté une méthode similaire pour récupérer toutes les données de météo historiques par ville canadienne. Dans le cas du groupe Meetup, l’approche qui a été utilisée pour résoudre la problématique est un peu différente. C’est Cathy Monier, co-auteure du livre Power Query et le langage M, qui a trouvé la solution à ce problème. Vous voulez savoir comment? Vous pouvez découvrir le tout sur son site web, juste ici: http://www.cathyastuce.com/powerbi/power-query/694-api-meetup.html.

 

Analyse de données Meetup

Lorsque vous téléchargez le modèle de solution Meetup, celle-ci comprend son propre rapport des données Meetup, qui est illustré ci-dessous.

Meetup solution template

 

De mon côté, une fois que Cathy a pu résoudre la problématique des pages, j’ai préféré construire mon propre rapport.

 

J’ai d’abord inséré une page sur les rencontres (meetings). Dans le coin supérieur droit, vous voyez que l’on peut sélectionner les rencontres passées ou les rencontres à venir. Dans le bas de cet article, vous avez accès au rapport imbriqué (et donc dynamique). Vous noterez que vous pouvez utiliser les options de forage dans le graphique du centre « # of members attending » pour atteindre d’autres données.

Power BI Meetup

 

J’ai ensuite inséré une page sur les membres. Dans le coin supérieur droit, vous voyez que l’on peut sélectionner les membres avec photo, sans photo ou l’ensemble des membres. Là aussi, dans le graphique « # of new members », j’ai ajouté des niveaux de forage.

Power BI Meetup

 

Vous trouverez ci-dessous la version interactive de ce rapport. Notez que vous pouvez cliquer sur certains items pour voir les tuiles s’ajuster en conséquence. Par exemple, vous pouvez cliquer sur « upcoming » dans les statuts de rencontres, en haut à droite. Vous pouvez cliquer sur un mois, dans le graphique « # of members attending ». Vous pouvez aussi cliquer sur la flèche qui pointe vers le bas ou la double-flèche qui pointe vers le bas, pour forer dans ce graphique. Bref, amusez-vous!

 


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