Power BI
Power BI, de la donnée brute à la décision - Power Query, schéma en étoile, dashboards
À propos de la formation Power BI
Autonomie Power BI en 2 jours, de la donnée au partage
Notre formation Power BI est pensée pour des équipes aux niveaux hétérogènes, avec un objectif clair : devenir autonome sur l’ensemble du workflow Power BI, depuis les données jusqu’à la publication de rapports fiables et exploitables.
Concrètement, les participants apprennent à :
- exploiter un rapport comme un utilisateur avancé,
- concevoir des indicateurs avec DAX,
- concevoir des rapports interactifs,
- préparer et modéliser les données selon les bonnes pratiques BI,
- publier et partager dans Power BI Service / Fabric.
La méthodologie eaQbe : une montée en compétence progressive
Nous ne croyons pas aux formations qui empilent des fonctionnalités. Nous privilégions une immersion structurée, portée par un scénario fil rouge : les participants comprennent le flux Power BI dans le bon ordre, et construisent des réflexes durables.
Notre approche suit une logique progressive :
- Comprendre avant de construire
- Exploiter avant d’implémenter
- Voir l’objectif final avant d’entrer dans les détails techniques
Déroulé pédagogique
1) Exploiter Power BI comme un utilisateur avancé
Avant de construire, les participants apprennent à exploiter un rapport correctement : navigation, filtres, interactions, drill-down/drill-through, lecture des visuels et des KPI. Objectif : comprendre ce qu’un bon rapport doit permettre, et comment les utilisateurs interagissent réellement avec l’information.
2) DAX & construction d’indicateurs
À partir d’un modèle propre déjà fourni, les participants apprennent les bons réflexes DAX : mesures vs colonnes, premières fonctions essentielles, logique d’indicateurs métier. L’objectif est de savoir créer des KPI fiables, lisibles et réutilisables.
3) Data visualisation & restitution orientée décision
Une fois les KPI en place, les participants se concentrent sur la data visualisation : structuration des pages, choix des visuels, design de rapports, et interactivité (filtres, boutons, bookmarks, drill-through). Ils apprennent à livrer une restitution claire, cohérente et adoptée.
4) Power Query & modélisation (architecture de données)
Enfin, on revient “au début” : données non préparées, Power Query, transformations, puis modélisation (schéma en étoile, relations, cardinalités, direction de filtrage) pour construire un modèle analytique performant et maintenable.
Validation continue des acquis
Tout au long de la formation, les participants valident leurs acquis via des moments de restitution et d’explication : l’objectif est une compréhension solide, transférable, et pas juste “avoir vu”.
Compétences acquises
- DAX opérationnel : créer des mesures pertinentes, maîtriser la logique “mesures vs colonnes”, appliquer les premiers patterns essentiels.
- Autonomie sur les rapports : exploiter, maintenir, faire évoluer et adapter un rapport Power BI en toute confiance.
- Reporting interactif et cohérent : structurer des pages, gérer la navigation, les interactions, et livrer une restitution claire.
- Modélisation BI solide : schéma en étoile, relations, cardinalités, direction de filtrage.
- De la donnée au partage : préparer/modéliser puis publier et partager dans Power BI Service / Fabric avec une logique claire de diffusion.
Détails pratiques
- Format : atelier intensif de 2 jours (interactif & mise en situation)
- Taille du groupe : 5–10 participants (petits groupes pour un coaching personnalisé)
- Prérequis : aucun
- Suivi : évaluation + exercices d’ancrage post-formation
Visualisation de données & Storytelling
1.1 Fondations de la BI Moderne
Introduction générale
- Le rôle stratégique de la BI dans la prise de décision
- Types de données : structurées vs semi-structurées
- Concepts clés : dimensions vs mesures
- Introduction au schéma en étoile et à la logique ETL (Extract, Transform, Load)
1.2 L'Expérience "Utilisateur Final"
Premiers pas avec Power BI. Se familiariser avec les différents environnements :
- Power BI Desktop : création de rapport + intégration Power Query
- Fabric + Service Power BI : espaces de travail (workspaces), tableaux de bord, applications
1.3 Création de Rapport, Visualisation & DAX
Apprendre à enrichir les analyses et les visuels avec le DAX :
- Créer des colonnes calculées, des mesures et des tables
- Créer et configurer les visuels standards et avancés
- Ajouter de l'interactivité : drill-through, segments (slicers), boutons, favoris (bookmarks), paramètres et scénarios What-If
Architecture de Données & Engineering
2.1 Power Query & Logique ETL
Comprendre comment la donnée est extraite, pourquoi elle doit être préparée et comment la transformer
- Le rôle de Power Query au sein de Power BI
- Le concept ETL (Extract, Transform, Load)
- Connexions de données & passerelles (gateways)
2.2 Transformation & Nettoyage de Données
Mise en pratique de la préparation de données.
- Nettoyer, formater et gérer les types de données
- Créer des colonnes calculées ou transformer les colonnes existantes
- Filtrer, normaliser et utiliser le dépivotage
2.3 Bâtir le Schéma en Étoile (Modélisation)
- Tables de faits vs tables de dimensions
- Combiner les données : ajouter (Append - ajout de lignes) vs fusionner (Merge - jointures left, inner, full outer)
- Gérer les relations, les cardinalités et les directions de filtrage
- Optimiser le modèle pour la rapidité d'analyse
Questions fréquentes
Faut-il déjà connaître Power BI pour participer ?
Non. La formation part de la donnée brute et monte jusqu'aux tableaux de bord publiés : Power Query pour préparer les données, la modélisation en étoile, DAX pour les mesures, les rapports interactifs et la publication vers Microsoft Fabric. Être à l'aise avec Excel suffit pour commencer.
Va-t-on apprendre DAX ?
Oui. DAX porte tous les vrais calculs de Power BI, et la formation le construit progressivement, des premières mesures aux patterns utilisés dans les tableaux de bord de production. Il s'enseigne sur un modèle propre, ce qui garde le DAX court et lisible.
Pourquoi la formation insiste-t-elle sur le schéma en étoile ?
Parce que la plupart des problèmes Power BI qui ressemblent à des problèmes DAX sont des problèmes de modélisation. Un schéma en étoile propre rend les mesures courtes, les filtres prévisibles et les rapports rapides. La formation enseigne d'abord la modélisation, pour que le DAX qui suit reste simple.
Peut-on travailler sur nos propres données ?
C'est le format préféré. Les exercices peuvent tourner sur les données et cas de reporting de votre organisation, ce qui fait aussi remonter les décisions de modélisation propres à vos systèmes. Des jeux de données standard sont utilisés sinon.
La formation existe-t-elle en français et en anglais, sur site ou à distance ?
Les deux. Les sessions se donnent en français ou en anglais, sur site partout en Belgique et au Luxembourg (notre base est à Bruxelles) ou à distance. Pour le versant données de la plateforme, pipelines et Lakehouse, voyez la formation Microsoft Fabric.
Construire l'autonomie, pas la dépendance
Richard Feynman l’a parfaitement résumé : « Si vous ne pouvez pas l’expliquer simplement, c’est que vous ne le comprenez pas assez bien. »
C’est l’ADN d’eaQbe. Nous ne formons pas vos équipes à utiliser des outils data. Nous formons des experts capables d’expliquer, d’appliquer et de diffuser ce qu’ils apprennent.
Pourquoi les formations eaQbe font la différence ?
Apprentissage par scénarios
Nos formations comblent le fossé entre théorie et réalité. Nous immergeons les participants dans des scénarios business réalistes, garantissant des compétences immédiatement applicables à vos défis spécifiques.
Formations menées par des experts
Nos formateurs sont des spécialistes en data science, avec une solide expérience pédagogique. Ils rendent les sujets complexes accessibles grâce à une approche claire, structurée et résolument orientée pratique.
Autonomie progressive & maîtrise
Chaque participant est guidé pas à pas dans son parcours : de la théorie et des démonstrations jusqu'aux exercices guidés, pour atteindre une pleine autonomie.