Cours
Manipulation de données en SQL
4 h
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Power BI est un service d’analytique métier dans le cloud proposé par Microsoft qui permet à chacun de visualiser et d’analyser des données, plus rapidement, plus clairement et plus efficacement. C’est un outil à la fois puissant et flexible pour se connecter à un large éventail de sources et les analyser. Au-delà de ses atouts en matière de visualisation, Power BI dispose d’excellentes capacités de connexion prêtes à l’emploi, notamment une intégration simple avec les bases de données. Cela apporte des avantages fonctionnels appréciables, notamment pour les data scientists habitués à travailler en SQL. Power BI fournit un connecteur optimisé, en direct, vers SQL Server, ce qui permet de créer facilement graphiques, rapports et tableaux de bord en travaillant directement sur de gros volumes de données.
Prérequis
Comme cet article se concentre sur SQL avec Power BI, nous vous recommandons de parcourir les cours et tutoriels DataCamp suivants, d’excellentes mises en bouche :
1. Power BI
Power BI offre la possibilité d’analyser et d’explorer des données, sur site comme dans le cloud. Il facilite la collaboration ainsi que le partage de tableaux de bord personnalisés et de rapports interactifs entre collègues et au sein des organisations, de manière simple et sécurisée.
Avantages de Power BI
Power BI présente plusieurs avantages qui le rendent supérieur à de nombreux outils d’analyse existants :
- Propose une interface cloud et une application de bureau.
- Intègre des capacités d’entrepôt de données, de data discovery et de tableaux de bord interactifs.
- Permet de charger des visualisations personnalisées.
- Se déploie facilement à l’échelle de toute l’organisation.
Grâce à ses immenses capacités, Microsoft a été reconnu comme Leader du « Analytics and Business Intelligence Platform » par Gartner pendant 12 années consécutives.
Gartner Magic Quadrant 2019 pour les plateformes d’analytique et de business intelligence
Composants Power BI
Power BI se compose de plusieurs éléments disponibles séparément sur le marché et pouvant être utilisés de façon indépendante.
Le choix du composant dépend principalement du projet ou de l’équipe. Ici, nous allons travailler avec Power BI Desktop, principalement utilisé pour créer des rapports métiers sur poste. D’ailleurs, la plupart des travaux commencent dans Power BI Desktop, où s’effectue la création des rapports.
2. Power BI Desktop
Power BI Desktop est une application gratuite à télécharger et installer sur votre machine. Elle se connecte à de multiples sources de données. En général, l’analyse commence dans Power BI Desktop, où l’on crée les rapports. Ceux-ci sont ensuite publiés dans le service Power BI, puis partagés via les applications Power BI Mobile pour consultation sur mobile.
Installation
Power BI fonctionne uniquement sous Windows. Les utilisateurs Mac peuvent lancer une VM Windows dans Azure et y installer Power BI, ou utiliser Turbo.net, qui diffuse Power BI sur Mac directement depuis le cloud.
Vous pouvez accéder à Power BI de deux manières :
- Installer l’application depuis le Microsoft Store et vous connecter pour démarrer. Il s’agit de la version en ligne.
- Si vous devez travailler hors ligne, téléchargez le logiciel en local puis installez-le. Lisez attentivement les consignes d’installation.
Selon votre choix, téléchargez le logiciel sur votre ordinateur. Après acceptation du contrat de licence, vérifiez l’installation en lançant l’icône/l’app Power BI. Si l’écran suivant apparaît, tout est prêt.
3. Premiers pas
Voyons maintenant le fonctionnement de Power BI Desktop. Dans cette section, nous allons l’explorer pour nous familiariser avec son interface.
Espace de travail
L’illustration ci-dessous met en évidence les principaux composants de l’espace de travail Power BI.
Espace de travail Power BI Desktop
Source de données
Power BI peut se connecter à de nombreuses sources de données. L’icône Obtenir des données affiche toutes les options disponibles pour importer des données dans Power BI.
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4. Connexion à SQL Server
Parcourons un exemple montrant comment connecter une base de données SQL Server à Power BI Desktop, puis l’utiliser pour analyser les données.
Base d’exemple
Pour la démonstration, nous utiliserons une instance SQL Server accessible publiquement sur AWS et une base construite à partir du jeu de données Superstore.
Ce jeu de données contient des informations sur les produits, les ventes, les bénéfices, etc. Notre objectif, en tant qu’analystes de données, est d’analyser ces données et d’identifier des axes d’amélioration clés pour cette entreprise fictive. Cette instance SQL Server est hébergée par Ken Flerlage.
Accéder à la base d’exemple
- Installez SQL Server Management Studio (SSMS). SSMS est un environnement gratuit et intégré pour gérer toute infrastructure SQL. Il permet de déployer, surveiller et mettre à niveau les composants de données utilisés par vos applications, ainsi que de construire requêtes et scripts.
- Une fois téléchargé et installé, l’écran suivant vous demandera des identifiants spécifiques.
Saisissez les identifiants suivants :
Server Name: ec2-52-14-205-70.us-east-2.compute.amazonaws.com
Authentication: SQL Server Authentication
Login: SQL
Password: SQL
Vous obtiendrez un accès « Lecture seule » à la base SuperStoreUS.
Dans notre exemple, ec2–52–14–205–70.us-east-2.compute.amazonaws.com est le nom de l’instance, SuperstoreUS et Test sont les bases, et Orders, Customers, etc. sont les tables de la base SuperstoreUS. Il peut donc exister plusieurs instances, chacune contenant de nombreuses bases, elles-mêmes composées de multiples tables.
5. Importer des données SQL dans Power BI
Power BI Desktop organise les données en requêtes. Autrement dit, toutes les données sont présentées sous forme tabulaire.
Configurer la connexion
Ouvrez Power BI Desktop et rendez-vous sur l’écran d’accueil. L’onglet Obtenir des données propose de nombreux connecteurs vers des sources pouvant alimenter Power BI Desktop. Nous allons nous connecter à SQL Server.
En cliquant sur l’option SQL Server, une fenêtre s’ouvre et demande le serveur auquel connecter Power BI Desktop. Renseignez les informations, et c’est fait.
Vous pouvez maintenant cliquer sur la table souhaitée pour en afficher le contenu. Pour charger une table, cochez simplement la case correspondante puis lancez le chargement.
Modes de connectivité
Une base SQL peut être reliée à Power BI Desktop de deux façons, visibles sur l’écran principal.
Importation
Comme son nom l’indique, le mode Importation « importe » les tables sélectionnées dans Power BI Desktop. Power BI utilise ensuite ces données importées pour créer des visualisations ou effectuer des manipulations. Pour voir les changements dans les données sous-jacentes, il faut actualiser, ce qui réimporte l’ensemble du jeu de données.
DirectQuery
Avec DirectQuery, aucune donnée n’est importée ni copiée dans Power BI Desktop. Lorsque vous créez ou interagissez avec des visualisations, Power BI Desktop interroge la source sous-jacente : vous travaillez donc toujours sur des données à jour. En revanche, ce mode limite les possibilités de manipulation des données par rapport à l’importation.
Voici un lien qui détaille le mode DirectQuery.
6. Éditeur de requêtes
Toutes les tables sélectionnées sont chargées dans Power BI Desktop et s’affichent comme jeux de données distincts dans la Vue Données.
À partir de là, vous pouvez modifier vos jeux de données à l’aide de l’Éditeur de requêtes. Il permet de transformer des jeux de données, quelle que soit leur source. Vous pouvez, par exemple, renommer un jeu de données ou supprimer une ou plusieurs colonnes.
Le volet de gauche affiche le nombre de requêtes actives, tandis que le volet de droite, appelé Paramètres de requête, répertorie toutes les étapes associées à une requête.
L’éditeur avancé
L’Éditeur avancé affiche le code de la requête exécutée sur la source de données. La syntaxe correspond à M, le langage de formule Power Query. Vous pouvez également écrire votre propre code.
Enregistrer votre travail
Après avoir appliqué les modifications nécessaires via l’éditeur de requêtes, sélectionnez Fermer et appliquer dans le menu Fichier de l’Éditeur. Les changements seront appliqués aux données dans Power BI Desktop.
7. Fusionner des jeux de données
La fusion est utile lorsque vous souhaitez combiner un ou plusieurs jeux de données en un seul. Cette opération se fait également via l’Éditeur de requêtes. Cette fois, nous chargerons trois tables de la base SuperstoreUS : Orders, Customers et Returns.
La colonne Champs est alimentée par les trois tables sélectionnées. Cliquez sur Modifier les requêtes puis allez dans l’option Combiner, où le menu déroulant propose Fusionner. Nous allons créer une nouvelle requête en fusionnant des requêtes existantes.
La boîte de dialogue Fusion s’ouvre (voir ci-dessous) : sélectionnez les tables à fusionner et le type de jointure souhaité. Il faut choisir des colonnes communes aux deux tables.
Créons une nouvelle requête nommée Orders and customers. Nous allons y combiner les tables Orders et Customers.
Cette nouvelle requête contient toutes les colonnes principales de la table orders et les colonnes de relation de la table customers. Supprimez toutes les colonnes de relation sauf la dernière, qui représente la requête Customers. Sélectionnez ensuite les colonnes de Customers à ajouter à la requête fusionnée.
La démonstration suivante clarifie le processus.
Cette requête fusionnée constitue une base unique contenant toutes les colonnes souhaitées. Vous pouvez désormais travailler plus facilement sur cette base unique, plutôt que de jongler avec plusieurs sources susceptibles de créer de la confusion.
8. Créer et publier un tableau de bord
Une fois le jeu de données prêt et les transformations effectuées, vous pouvez passer à la création du tableau de bord. Un tableau de bord Power BI, aussi appelé canevas, regroupe sur une seule page plusieurs visualisations qui racontent une histoire. Ces visualisations, appelées tuiles, sont épinglées au tableau de bord depuis les rapports.
Voyons les insights que l’on peut extraire du jeu de données Superstore (Source : Power BI Dashboard) :
- Bénéfice par État
- Ventes et bénéfices par segment
- Ventes et bénéfices par région
- Ventes par sous-catégorie
- Bénéfice par région
- Quantité
Après avoir ajusté la taille, l’apparence et les couleurs, vous obtiendrez un tableau de bord semblable à celui ci-dessous.
Tableau de bord Superstore
Publication
Une donnée n’a de valeur que si elle peut être partagée. Les tableaux de bord ou rapports générés peuvent être publiés dans le service Power BI. Vous pourrez ensuite utiliser les applications Power BI pour consulter ou interagir avec les tableaux de bord/rapports.
9. Conclusion
Utiliser SQL et Power BI ensemble fait passer l’analyse de données au niveau supérieur. Il est facile de connecter SQL Server à Power BI et d’y extraire directement les données. Power BI permet d’alterner les connexions en un clic pour appliquer des requêtes en mémoire sur de grands jeux de données. SQL est un outil précieux qui, combiné à l’expertise de Power BI, rend l’analyse plus puissante et plus éclairante.
Références
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