Analyser ses données avec Power BI ou Excel ? Comparaison

Avant tout, l’évaluation et l’analyse de gros volumes de données nécessitent de bons outils. Il n’est cependant pas nécessaire d’ouvrir tout de suite la boîte de pandore de l’IT pour effectuer une analyse de données en bonne et due forme : Excel et ses tableaux croisés dynamiques ainsi que Power BI permettent de préparer et analyser vos données de manière sensée même sans avoir de connaissances en langages de programmation. C’est avant tout dans le domaine de la visualisation des données que Power BI se distingue.

Power BI : qu’est-ce que c’est et pourquoi l’utiliser ?

Power BI existe dans sa forme actuelle depuis près de huit ans. Dans son nom, l’acronyme « BI » signifie « Business Intelligence » ; cet outil est ainsi conçu pour l’analyse commerciale. Il est avant tout particulièrement adapté pour les analyses de données régulières et standardisées, mais aussi pour l’évaluation d’un nombre considérable de données. En effet, Power BI ne représente pas simplement des données, mais les optimise et les contrôle également. Ainsi, Power BI recherche par exemple de manière ciblée les fautes de formules.

De plus, Power BI permet de visualiser des données de plusieurs manières et des détails sont mis en évidence clairement. En lieu et place d’un fouillis de données, Power BI fournit une analyse de données claire et structurée.

Selon le Gartner Magic Quadrant 2021, Power BI est de loin le meilleur outil d’analyse et de business intelligence, loin devant Quilk et Tableau. En effet, Power BI est convivial, facile d’utilisation, avantageux et complet – il est par exemple très facile d’y intégrer le Cloud, Excel ou Azure.

Un autre avantage de Power BI est son développement permanent : une large communauté est rassemblée derrière cet outil, les utilisateurs donnent des feedbacks et expriment leurs souhaits d’amélioration. Ces derniers sont soumis au vote et les plus populaires sont réalisés. Tout cela fait de Power BI un outil dynamique qui offre en permanence de nouvelles fonctionnalités.

Comparaison de Power BI et Excel – Les données de vente

Comparons ces deux outils pour l’analyse et la visualisation de données de ventes : nous voulons décomposer les chiffres de vente selon les régions, les marques et la période et afficher quelle marque a été vendue quand, où et dans quelle quantité.

Les données de vente dans des tableaux croisés dynamiques Excel : filtrer des marques selon la région et la période

Les données de vente sont enregistrées dans une feuille de calcul Excel. Vous appliquez un tableau croisé dynamique Excel à votre feuille de calcul. La somme de toutes les ventes peut tout à fait aussi être calculée dans Excel, mais un tableau croisé dynamique vous permet de trier vos données par colonne et ainsi d’afficher les chiffres de vente rapidement et facilement par marque. Ainsi on peut clairement constater quelle est la marque la plus forte. De plus, vous pouvez filtrer les marques par région ou période.

Grâce aux tableaux croisés dynamiques d’Excel, il est possible de trier les données de vente par marque, période et région.

Les données de vente dans Power BI : un contrôle qualité automatique et des graphiques interactifs

Analysons maintenant les mêmes chiffres avec Power BI : pour cela, vous devez lier votre feuille de travail avec la feuille de calcul Excel existante et transformer les données. Cette étape est importante, car les données ne sont en principe jamais dans une forme optimale pour leur évaluation. De plus, cet outil effectue un contrôle qualité et reconnaît les éventuelles erreurs de formule.

Vous pouvez alors représenter vos données de vente dans Power BI de différentes façons : pour la visualisation de données, vous pouvez par exemple utiliser des diagrammes en cascade, des graphiques linéaires ou des graphiques en barres. Vous pouvez également créer des courbes de tendances, car il n’est pas toujours évident, en se basant uniquement sur les chiffres, de déterminer si une évolution de vente tend vers une augmentation ou une diminution. On peut aussi créer des diagrammes sur Excel, mais le choix est limité. L’avantage de Power BI est qu’il est possible d’interagir avec les graphiques et de mettre en avant des chiffres clés individuellement. Les données peuvent être filtrées en un clic en fonction de données précises.

Power BI permet d’évaluer les données de vente selon les marques, les régions et les périodes de vente. On peut visualiser les chiffres grâce à différents graphiques ; les représentations sont très transparentes.

Power BI : définir des rôles avec des autorisations

Pour certain·e·s responsables de produit, les visualisations des données sont bien trop simplistes ; elles ou ils préfèrent travailler directement avec des tableaux classiques. C’est aussi possible avec Power BI – similairement au fonctionnement en lignes, colonnes et valeurs d’Excel. Contrairement à Excel, les filtres de Power BI sont disponibles en tant qu’éléments indépendants et peuvent donc être utilisés facilement. De plus, les formules sont appliquées à toutes les cellules, qui ne sont pas manipulables séparément. Un autre avantage : Power BI permet de définir des rôles. Si vous devez envoyer votre analyse de données à tous les responsables, vous pouvez définir des autorisations de telle manière à ce que chaque responsable de marque ne peut voir que les données concernant sa marque de produit. Néanmoins, tous pourront appliquer à leur marque tous les filtres disponibles.

Power BI permet de combiner chaque chiffre clé avec tous les éléments et de les intégrer dans tous les rapports. Les données de vente par exemple peuvent être évaluées de manière très détaillée tout en restant très claire.

Power BI vs Excel : lequel a les plus grandes capacités ?

En ce qui concerne la quantité de données qui peuvent être traitées dans chaque outil, la différence est considérable : Excel permet d’utiliser plus d’un million de lignes, Power BI plus de 10 milliards.

Si vous travaillez avec Power BI, vous ne devez d’ailleurs pas constamment vous connecter à Excel. L’idée est plutôt que l’outil se connecte directement avec la source de données.

Power BI vs Excel en un clin d’œil

Excel et les tableaux croisés dynamiques sont imbattables lorsqu’il s’agit d’effectuer une analyse ad hoc rapide qui ne sera entretenue que par une seule personne ou un nombre limité des personnes. Power BI est au contraire un outil d’automatisation qui remplace le travail manuel et peut gérer de grandes quantités de données.

• Rapidité et flexibilité : Si vous avez besoin d’une analyse de données rapide, il est plus facile de la réaliser avec Excel.
• Actualisation automatique : Power BI est dynamique et constamment enrichi de nouvelles fonctionnalités.
• Sécurité de la base de données : Dans Excel, les données sont accessibles par tout le monde. Power BI est plus sécurisé grâce à la validité globale des formules et sa gestion des rôles.
• Les interfaces pour les données sources : Power BI les propose à plus grande échelle.
• Quantité de données : Un million de lignes sur Excel vs 10 milliards de lignes sur Power BI.
• Stabilité : Les formules dans Power BI sont valables de manière globale, les cellules individuelles ne peuvent pas être modifiées. Excel permet de manipuler les cellules individuellement. Des erreurs peuvent survenir si les formules ne sont pas étirées sur toutes les lignes.

Les avantages d’Excel et Power BI en un clin d’œil : Alors qu’Excel sort gagnant en ce qui concerne la rapidité, Power BI prend largement la tête dans toutes les autres catégories.

5 astuces pour l’automatisation de l’analyse de donnée

1. Details matter
   Si une vision superficielle des données suffit à la direction, les responsables produits ont besoin de connaître tous les détails. Il est possible de masquer les détails sur une visualisation. Mais si les détails ne sont plus disponibles, parce qu’ils ont été compressés au niveau de l’entrepôt de donnée, alors ces derniers ne peuvent plus être observés en cas de besoin.

2. « Garbage in Garbage Out »
   Vous n’avez pas besoin de faire le ménage dans vos données avant de débuter une analyse de données. Utilisez simplement Power BI, qui mettra en évidence d’éventuelles erreurs.

3. La Big Data est un thème accessible
   L’analyse de données n’est pas un thème technique : pas besoin d’utiliser un langage de programmation. Power BI bénéficie d’une vaste communauté au sein de laquelle les utilisatrices et utilisateurs se soutiennent mutuellement. Restez ouvert à l’apprentissage de nouvelles choses.

4. Keep it simple
   Ne commencez pas par vous constituer un long cahier des charges, mais débutez par une première version et améliorez-vous pas à pas.

5. Excel et Power BI : Better together
   Les progrès d’Excel comme les tableaux croisés dynamiques ont permis d’enfanter de Power BI. Ces deux outils ne sont donc pas en concurrence, mais se complètent.