Comment faire de beaux rapports efficaces sur Power BI ?
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Un artiste est chargé de créer quelque chose de nouveau qui offre un aperçu original et évoque l’émotion. Un Data Artist est chargé de fournir de nouvelles informations à partir des données pour aider une organisation à atteindre ses objectifs. C’est la personne qui prend les résultats des systèmes d’aide à la décision et les transforme en théories, postulats et hypothèses consommables qui peuvent être testés et appliqués à l’entreprise. Un artiste de données utilise des flux de données et des systèmes d’analyse avancés de la même manière qu’un artiste ordinaire utilise de l’huile et des pinceaux, de la pierre et des ciseaux ou du bois et des couteaux à sculpter.
Il existe un nombre croissant de visualisations disponibles dans Power BI que vous pouvez obtenir à partir de la galerie. Certains d’entre eux sont assez complexes. Ils peuvent vous montrer les relations entre les éléments de données d’une manière inhabituelle qui peut avoir un sens … assez rarement (par exemple, si vous êtes un analyste inconditionnel).
Pour la plupart d’entre nous, les «gens ordinaires» – et je dis, probablement 98% d’entre nous – simple signifie meilleur, plus facile, plus clair.
Dans la plupart des cas, un graphique à barres ou en courbes suffira sûrement. Ne craignez pas non plus les tableaux «old-school» et «laids» – ils restent le meilleur moyen de présenter des données brutes, ce qui est parfois tout ce dont vous avez vraiment besoin (et ce pour quoi vous continuez d’utiliser Excel!).
Par exemple, j’essaie d’éviter les graphiques à secteurs et les treemaps pour une raison très simple: vous ne pouvez pas voir la différence entre les champs à secteurs qui ont des valeurs similaires.
N’oubliez pas que les gens lisent généralement du coin en haut à gauche au coin en bas à droite, alors mettez les éléments les plus pertinents là où les utilisateurs vont en premier.
Quel graphique pur quel usage ?
L’une des fonctionnalités les plus intéressantes de Power BI est la capacité de filtrage croisé. Cela signifie qu’une fois que vous avez deux graphiques avec des données connectées côte à côte, lorsque vous cliquez sur un élément, l’autre sera filtré en fonction de ce sur quoi vous avez cliqué.
Cela facilite grandement la comparaison des données, les explorations visuelles et l’analyse simple.
Mais ce qui n’est peut-être pas si évident à première vue, c’est que vous pouvez en fait utiliser trois méthodes de filtrage et de connexion des données pour rendre votre expérience d’analyse meilleure et plus facile.
Types d’intéractions :
1. Aucun
Aucun filtrage ne se produit entre les éléments. Utilisez-le si vous souhaitez afficher les données telles quelles afin qu’elles ne soient pas affectées par le comportement des utilisateurs.
2. Mettez en surbrillance
La valeur filtrée est affichée dans le contexte du total. Utilisez-le lorsque vous souhaitez afficher la proportion du total de l’élément sélectionné.
3. Filtre
Affichage de la valeur filtrée réelle. Utilisez-le lorsque vous souhaitez voir ce qui se cache réellement derrière la valeur sélectionnée. Ici, vous êtes intéressé par les données détaillées et non par leur relation avec le total.
Ainsi, selon le contexte dans lequel vous visualisez vos données, la relation que vous sélectionnez peut avoir une différence significative.
De plus, lorsqu’il y a beaucoup de visualisations, cela peut grandement influencer la facilité d’utilisation du rapport, en particulier pour les utilisateurs non avancés (pour lesquels nous créons généralement de tels outils).
Il s’agit du concept le plus élémentaire de la visualisation des données, mais vous serez peut-être toujours surpris par le nombre de possibilités de filtrage disponibles dans les rapports Power BI. En voici 5 évidents.
PANNEAU DE FILTRES DE RAPPORT DE BASE:
Filtre de niveau visuel – filtre les données uniquement au niveau du visuel sélectionné, ce qui peut être particulièrement utile si vous souhaitez que des données d’arrière-plan (non visibles dans le graphique) soient utilisées uniquement pour le filtrage
Filtres au niveau de la page – s’appliquent à tous les éléments de la page
Filtres au niveau du rapport – s’appliquent à toutes les pages, ce qui peut être particulièrement utile lorsqu’un utilisateur est censé parcourir les pages pour voir les données dans le même contexte de filtrage, mais avec une vue différente présentée sur chaque page. Une fois que vous sélectionnez le filtre et passez à la page suivante, le filtre reste sélectionné, ce qui vous permet de voir les données dans le même contexte.
Filtres au niveau du visuel :
Tranches (filtres dans le canevas) – filtres disponibles sous forme de cases à cocher ou de listes déroulantes à sélection unique ou multiple. Je ne les ai pas trouvés particulièrement utiles. Ils occupent l’espace du canevas et, compte tenu des capacités de filtrage croisé de la plupart des visualisations, n’apportent pas beaucoup de valeur ajoutée.
De plus, comme les filtres au niveau de la page, ils ne fonctionnent que sur une page particulière. Ceci dans la majorité des cas avec lesquels j’ai travaillé était plutôt limitatif. La raison en est que lorsque vous accédez à une autre page, vous perdez le contexte des données avec lesquelles vous avez travaillé.
Filtrage croisé – l’idée supplémentaire derrière ces filtres est qu’ils peuvent être utilisés à la place des segments pour inclure des informations supplémentaires (mesure sélectionnée). Si au lieu, par exemple, d’une liste de cases à cocher vous créez un graphique vertical, vous pouvez l’utiliser uniquement pour le filtrage.
Encore une fois, considérons l’exemple de la gestion de projet. Vous pouvez penser à avoir un rapport de plusieurs pages avec des pages vous donnant un aperçu des heures (comme dans l’exemple des interactions) ou des détails du temps rapporté pour des tâches particulières (comme dans l’exemple ci-dessus).
Ainsi, si vous utilisez des filtres dans le canevas, vous devez sélectionner le projet qui vous intéresse sur chaque page individuellement. Cependant, lorsque vous utilisez des filtres au niveau du rapport, le projet est toujours sélectionné lorsque vous parcourez différentes pages. Maintenant, imaginez avoir un rapport de 7 pages ou plus… essayez-le vous-même et vous verrez à quel point cela a du sens.
Les hiérarchies sont un excellent moyen d’afficher des analyses de données à différents niveaux de granularité en utilisant les mêmes visualisations. Par exemple, dans un domaine de gestion de projet, un gestionnaire de programme peut être intéressé par l’avancement du (des) projet (s) et le temps rapporté par mois, alors qu’un chef de projet peut être intéressé par un niveau hebdomadaire pour examiner de plus près ce qui se passe.
Évidemment, vous pouvez créer différents rapports pour chacun d’eux. Cependant, vous finirez par gérer et prendre en charge un grand nombre de ces cas. Alternativement, vous pouvez concevoir un rapport d’une manière qui peut être utilisée par les deux. Et c’est là que les hiérarchies sont utiles.
Il y a 3 façons d’utiliser les hiérarechies :
Ils peuvent provenir de la source de données (généralement OLAP / de type tabulaire), donc essentiellement présents dans le modèle de données
Ils peuvent simplement être basés sur des données de date et d’heure – ici, Power BI fait une bonne chose pour nous et permet de présenter à tout moment les données d’heure sous forme de hiérarchie Année / Trimestre / Mois / Jour.
Ou vous pouvez mettre plus d’une dimension dans la visualisation. Il ne les rend pas visibles mais permet de passer de l’un à l’autre.
Une fois que vous avez laissé les gens accéder à un outil comme Power BI, l’effet pourrait facilement finir par être une peinture analytique de type Picasso avec de nombreuses couleurs mais qui n’a pas vraiment beaucoup de valeur. En quelques secondes, vous pouvez produire n’importe quel nombre de beaux graphiques montrant n’importe quel nombre d’éléments de données, comme une chaîne d’assemblage bien exploitée.
Pourtant, le canevas de rapport Power BI est comme une diapositive PowerPoint – aucun défilement ou pagination ne peut vous faire sentir… limité. Mais c’est l’intérêt! Le temps que vous passez dans Power BI doit être consacré à essayer d’ajuster et de visualiser les informations dans cet espace. Il doit être clair et facile à digérer par les utilisateurs potentiels à première vue.
Cela est particulièrement important lorsque vous considérez que Power BI a deux zones d’affichage:
Tableau de bord – le point principal vers lequel les utilisateurs se rendent, mais sans filtrage ni interactions. Les vignettes du tableau de bord ne sont que des liens vers les rapports sous-jacents et leur objectif est de présenter l’état actuel des choses
Rapports – espaces analytiques avec toutes les capacités interactives. Leur objectif est de fouiller dans les détails des données pour comprendre les raisons pour lesquelles certaines choses se produisent
Félicitations ! Vous avez terminé cet article.
Les concepts présentés ci-dessus sont des conseils très basiques que vous pouvez utiliser lors de la création de rapports qui doivent être simples et faciles à comprendre par les utilisateurs réguliers. Je les ai rassemblés ici car ils sont également basés sur nos expériences de conception de rapports analytiques pour notre entreprise.
Ils sont maintenant utilisés avec succès par des personnes dans les domaines de la gestion de projet, des finances et du développement. Tout cela grâce à la simplicité, concentrez-vous sur les besoins des utilisateurs et consacrez plus d’efforts à déterminer quel devrait être le moyen le plus efficace de traiter l’élément de données particulier, puis de créer le rapport.
Enfin, vous pouvez me contacter afin d’avoir une formation plus avancé pour devenir expert sur Power BI!
A très vite pour un nouvel article !
Mon objectif est de vous aider à résoudre les problèmes les plus courants que vous rencontrez dans l'utilisation quotidienne de Power BI.
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Ce tutoriel de BIIST Pro vous montre la procédure à suivre, étape par étape, pour télécharger et installer Microsoft Power BI Desktop à partir de Microsoft Store, d’une part, et depuis le centre de téléchargement de Microsoft d’autre part. Nous verrons également les différences fondamentales entre ces deux façons d’installer l’outil.
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1 commentaire
Boris · novembre 3, 2021 à 8 h 52 min
Excellent article. Le graphique du cas n° 5 me donne des idées !