Merge Queries vs Relations in Model

Bonjour,

Votre première question est complexe. Elle est entièrement répondue dans notre formation Excel – Introduction à Power Pivot et aux modèles de données: https://www.lecfomasque.com/formations/formations-en-entreprise/excel-introduction-a-power-pivot-et-aux-modeles-de-donnees/. On voit notamment dans cette formation tout le concept de “normalisation de données”, essentielle à l’utilisation de Power BI.

On enseigne aussi graduellement les concepts de modélisation de données dans nos formations Power BI niveau 2, Power BI niveau 3 et Introduction au langage DAX.

Mais pour répondre brièvement, voici certaines choses à savoir:

D’abord, Power Query est un outil ETL, qui sert à préparer les données pour la modélisation. Parfois, il faut fusionner des tables entre elles pour créer une table de faits ou une table de dimensions. Dans ces cas-là, on va utiliser Power Query.

Mais au final, on vise à créer un modèle de données avec des tables de faits (tables transactionnelles) et des tables de dimensions. Le modèle de données, notamment en étoile, va régler tout problème potentiel de performance. Par exemple, au lieu d’avoir une table de ventes par transaction avec une colonne “Nom client”, “Adresse client”, “Courriel client”, etc. Je vais avoir une table de ventes avec une colonne “ID Client” et dans une table de dimensions, j’aurai toutes les informations du clients, qui ne seront pas inutilement répétées. Je ferai alors une liaison sur le champ “ID client” des deux tables. Autrement, en les intégrant dans la table de faits, je vais alourdir inutilement cette table et la table de faits, par définition, c’est une table qui comprend des transactions et elle sera donc volumineuse.

Et au-delà des problèmes de performance, il y a aussi toute la logique du langage DAX, qui s’applique à des modèles de données plutôt qu’à une grosse table plate. Par exemple, tout modèle de données aura au minimum une table de faits et une table de dates. C’est ce qui permettra d’utiliser les fonctions DAX de Time Intelligence pour créer des mesures comme “les ventes cumulées” ou encore “les ventes de l’année précédente à la même date”, etc.

Quand vous allez évoluer dans votre apprentissange, ces notions deviendront de plus en plus concrètes. Si vous décidez de ne pas suivre cette voie, vous constaterez assez rapidement, que vous serez bloqué quand vous allez vouloir construire des visualisations un peu plus avancées.

Pour ce qui est de votre deuxième question, les relations entre les tables d’un modèle de données se font uniquement à partir d’une colonne unique. Si vous voulez fournir un exemple de ce que vous avez fait, je pourrai vous répondre plus concrètement, sur la base de vos données.

Merci.

Sophie

Bonjour,

Je ne suis pas certaine d’avoir tout compris vos expliations à l’égard de vos données, mais je vous propose une approche, selon ma compréhension. Si le résultat n’est pas celui désiré, merci de me fournir une image du résultat désiré (les quelques premières lignes et colonnes notamment).

Au plaisir,

Sophie