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Bonjour à tous, Aujourd’hui, prenons soins de nos relations. Voici trois relations des plus courantes dans Power BI : One-to-Many (1:N), Many-to-Many (N:N) et One-to-One (1:1). 💡 Dans Power BI, créer un modèle relationnel est une étape clé pour des analyses et des visualisations précises. Il est donc nécessaire de bien comprendre les 3 types de relations les plus courantes pour connecter nos tables : 1️⃣ One-to-Many (1:N) : La plus courante. C’est le pilier des modèles relationnels dans Power BI. 👉 Exemple : Une table "Clients" liée à une table "Commandes". 🪕 Chaque client (table "1") peut avoir plusieurs commandes associées (table "N"). 🪕 Les relations 1:N permettent de filtrer les données de manière descendante : la table "Clients" peut filtrer les commandes associées, mais pas l'inverse (sauf configuration spéciale). 🔑 Dans cette configuration, Il faut s’assurer que la colonne clé dans la table "1" soit unique. Sinon, Power BI rejettera la relation. 2️⃣  Many-to-Many (N:N) : Parfois les données sont complexes quand deux tables contiennent des colonnes non uniques. 👉 Exemple : Une table "Étudiants" et une table "Cours". - Un étudiant peut suivre plusieurs cours. - Un cours peut être suivi par plusieurs étudiants. Le problème est que : La relation directe "Étudiants" ↔ "Cours" est ambiguë. La solution ? : Créer une table intermédiaire "Inscriptions" : Table inscription ÉtudiantID CoursID 1 101 1 102 2 101 Cette table relie chaque étudiant à chaque cours suivi. Elle résout l’ambiguïté en transformant la relation N:N en deux relations 1:N : "Étudiants" → "Inscriptions" ← "Cours". 🔑 La table intermédiaire facilite la relation pour éviter des erreurs dans les calculs ou visualisations Power BI. 3️⃣ One-to-One (1:1) : Rare, mais utile car cette relation relie deux tables où chaque valeur est unique dans les deux colonnes. 👉 Exemple : Une table "Employés" et une table "Contrats" où chaque employé a un contrat unique. C'est une relation utile pour scinder une table volumineuse en plusieurs morceaux, tout en conservant une relation directe. 🔑 Mais faite attention ! Vérifiez que les deux tables n’ont aucun doublon avant de configurer une relation 1:1, sinon elle sera invalide. 🧩 Choisir le bon type de relation pourquoi c'est important ? Cela garantit des calculs justes, des visualisations cohérentes et un modèle performant. Un modèle mal configuré peut fausser toute votre analyse. 👉N’hésitez pas à mettre un commentaire ou partager votre expérience des relations  🚀 La prochaine fois, nous parlerons des relations bidirectionnelles et filtrage croisé. CPME Nouvelle-Calédonie MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-CalédonieALEXANDRE ROSSIGNOL #DataManagement #GestionDesDonnées #Efficacité #AstuceData#TableauDeBord#Kpi’s

Bonjour à tous. Êtes-vous une “Star Schéma” ? 🌟 Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi vos rapports Power BI ralentissent ou deviennent difficiles à analyser ? 🤔 Souvent, le problème vient d'un modèle de données mal structuré. 👉 La solution se trouve dans les étoiles. 🎯 C'est quoi, le modèle en étoile ? C’est une structure simple où : • La table de faits contient vos mesures clés : ventes, quantités, bénéfices. • Les tables de dimensions décrivent ces faits : produits, clients, dates, etc. Les relations entre ces tables forment… une étoile ! ✨ ⚡ Pourquoi l'utiliser ? 1️⃣ Des rapports plus rapides : Les calculs DAX et les visualisations sont bien optimisés. 2️⃣ Une analyse intuitive : Une structure claire que tout le monde peut comprendre. 3️⃣ Moins de chaos : Fini les relations bidirectionnelles ou les doublons de colonnes ! 🔍 Exemple concret : Imaginez une entreprise de ventes : IDProduit IDClient IDDate Quantité Montant 101 2001 202501 5 10 000 102 2002 202501 3 7 500 Ces chiffres, isolés, ne racontent pas grand-chose. On ne sait pas quel produit a été vendu, ni à quel type de client, ni même s'il y a des tendances dans le temps. Heureusement, Les dimensions sont là pour enrichir et donner du sens à ces données : Table Produit : | IDProduit | NomProduit | Catégorie | PrixUnitaire | | 101 | Casque Audio | Électronique | 2 000 | | 102 | Smartphone | Électronique | 2 500 | Table Client : | IDClient | NomClient | Région | TypeClient | | 2001 | Paul Martin | Nouvelle-Calédonie | Particulier | | 2002 | Entreprise A | Nouvelle-Calédonie | Entreprise | Table Date : | IDDate | Jour | Mois | Année | Trimestre | | 202501 | 15 | Janv | 2025 | Q1 | Une fois les relations établies entre la table de faits et les dimensions (via le modèle en étoile), nous pouvons créer des visualisations qui transforment les données brutes en insights : Exemple d'insight 1 : Les produits les plus vendus : Un graphique en barres montrera que les casques audio sont en tête des ventes. Exemple d'insight 2 : Répartition par type de clients : Un camembert montrant que 70 % des ventes viennent des entreprises. Exemple d'insight 3 : Analyse temporelle : Une courbe de tendance montrant une baisse des ventes en fin d’année. 👉 En un clin d'œil, vous passez des chiffres bruts à des insights stratégiques ! 🚀 N'hésitez pas à faire part de vos commentaires ou de votre expérience 👂 MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie CPME Nouvelle-Calédonie #DataManagement #GestionDesDonnées #Efficacité #AstuceData#TableauDeBord#Kpi’s

Je vous avais promis de revenir Les valeurs 'null' dans vos colonnes numériques, ça vous parle ? 👉 Elles peuvent fausser vos calculs, créer des incohérences visuelles, et même casser vos relations entre tables ! 💡 Dans les calculs : Les fonctions comme SUM ou AVERAGE ignorent les 'null'. Par exemple, avec {10, null, 20}, Power BI calcule une moyenne de (10+20)/2=15 au lieu de (10+20)/3=10. Imaginez l’impact sur vos analyses ! 📊 Dans les visualisations les 'null' apparaissent comme des blancs ou des trous, faussant l’interprétation. Sur vos KPI, cela peut afficher "vide" ou rien du tout. 🔗 Dans les relations une colonne contenant des 'null' ne peut pas servir de clé pour des relations. Résultat : des bugs dans vos modèles Power BI. Alors ! Comment gérer mes "null" ? ✅ 1. Identifiez-les ! utilisez Power Query pour repérer et remplacer les 'null' par des valeurs comme 0 ou une moyenne. ✅ 2. Vous pouvez aussi adopter une forrmule DAX: IF(ISBLANK([Column]), 0, [Column]) pour remplacer par 0. COALESCE([Column], 0) pour trouver la première valeur non nulle. ✅ 3. Bien sur, le mieux est de nettoyer les données en amont. Directement dans la source de données pour éviter leur propagation dans Power BI. 🎯 Une bonne nouvelle toutefois : Quand ne pas remplacer les 'null' ? Parfois, leur absence indique une information clé : des périodes sans collecte de données, par exemple. Dans ce cas, mieux vaut les analyser plutôt que les masquer. “Null” ou pas “null” l’important est de toujours évaluer si une absence de donnée est une erreur ou une information en soi ! 🚀 Qu’en pensez-vous ? MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie CPME Nouvelle-Calédonie #DataManagement #GestionDesDonnées #Efficacité #AstuceData

Bonjour à tous, Utilisateur de power-bi, j’ai aujourd’hui ce message pour vous : N’ayez pas peur d’être “null”. Saviez-vous que Les valeurs “null” dans une colonne de type date ou texte fonctionnent de manière similaire à celles dans une colonne numérique; mais leur interprétation peut varier selon le contexte dans lequel elles sont utilisées. En voici quelques exemples : 1. Rôle des “null” dans une colonne de type date. Un 'null' dans une colonne (date ou autres) signifie une absence de valeur. C’est comme une cellule vide dans la source de données. 🔹 Mais dans les calculs (par exemple, pour trouver une date minimale ou maximale), les null sont ignorés et peuvent affecter des opérations; comme la différence entre deux dates en générant souvent des erreurs ou des résultats vides. 🔹 Lors de la modélisation ou des relations entre tables, (Avec une jointure basée sur cette colonne date par exemple), les lignes avec des valeurs “null” ne seront pas prises en compte. 🔹 Et le piège dans un modèle relationnel et que si la colonne est utilisée comme une clé de relation entre les tables, les lignes avec “null” ne pourront pas établir de relation. Alors comment Gérer les “null” dans une colonne date ? 😨 👉 Remplacer les “null” par une valeur par défaut : Par exemple, utilisez une date fictive comme 01/01/1900 ou une date "vide" standard adaptée à votre organisation. 👉 Mais si vous tenez à les garder, vous avez aussi la possibilité de les gérer avec des expressions conditionnelles. Par exemple : DateReelle = IF(ISBLANK('Table'[ColonneDate]), DATE(1900, 1, 1), 'Table'[ColonneDate]) Et vous, quelle stratégie adoptez-vous pour gérez vos “null” dans vos modèles Power BI ? Partagez vos astuces ou questions en commentaire ! Ah ! Et les “null” dans les colonnes numériques ? Hum… pas aussi neutres qu'ils en ont l'air ! Je vous en parlerai dans un prochain post. 😉 Bon week-end à tous ! 🎉

Bonjour à tous, aujourd'hui je voudrais vous parler de votre colonne DATE. Pourquoi le typage de votre colonne "Date" est-il crucial ? 💡 Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi Power BI ou d'autres outils d'analyse insistent autant sur le format des dates ? 1️⃣ Hiérarchies automatiques : Power BI crée automatiquement une hiérarchie pour les colonnes de type "Date" (Année > Trimestre > Mois > Jour). Cela vous permet de naviguer facilement dans vos données temporelles et de gagner un temps précieux. 2️⃣ Fonctions avancées : Le format Date est indispensable pour tirer parti de fonctions DAX comme DATEADD, YTD (Years-To-Date), ou PREVIOUSMONTH, tres utiles pour des analyses dynamiques dans le temps. 3️⃣ Visualisations précises : Une colonne au format texte ou nombre ne sera pas reconnue comme une vraie date. Résultat : vos graphiques sont désordonnés, vos axes temporels sont erronés, et vos analyses perdent en fiabilité. 4️⃣ Évitez les erreurs de calcul : Si une colonne contenant des années ("2023", "2024") est typée comme un nombre, Power BI proposera des calculs absurdes (somme, moyenne, etc.) au lieu d'une analyse temporelle. 👉 C’est ce que montre la photo ci-dessous : Power-Bi détecte des colonnes avec des chiffres et les interprète comme des valeurs à sommer (le fameux Σ sigma). Si votre colonne "Année" ou "Code postal" est typée "Nombre", votre analyse peut vite partir dans une mauvaise direction !😅 Quelques astuces pour éviter les pièges : ✅ Vérifiez le typage dès le départ : Utilisez Power Query pour corriger les erreurs et formater correctement vos colonnes. ✅ Créez une table de dates : Marquez-la comme "table de dates" et intégrez-la dans vos modèles relationnels pour un meilleur contrôle. 💡 A savoir : Une colonne "Date" bien typée est reconnue universellement, ce qui simplifie l'intégration des données avec Excel, SQL Server ou d'autres outils comme les CRM. Partagez vos expériences ou posez vos questions ! ALEXANDRE ROSSIGNOL MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie. #PowerBI #GestionDesDonnées #AstuceData #AnalyseTemporelle

Bonne année 2025 ! ✨ Je vous adresse au nom de DATAnetnc mes meilleurs vœux pour cette nouvelle année. 🎉 Que 2025 soit synonyme de réussite, de prospérité et de belles opportunités pour vos projets personnels et professionnels. Je suis ravis de vous accompagner dans la gestion et la valorisation de vos données, et je continuerais à mettre tout mon savoir-faire à votre service pour vous aider à atteindre vos objectifs. Merci de votre confiance et Ensemble, faisons de 2025 une année encore plus fructueuse et innovante ! 🚀 À très bientôt, DATAnetnc

Cher réseau, êtes-vous "éthique" ? Quand on parle de “données”, on a souvent un petit geste de recul en pensant : “Ouh là, quelles informations ont-ils sur moi ? Et surtout, qu’est-ce qu’ils vont en faire ?” L'éthique des données : quand respect rime avec confiance ! 💡 Les données, c'est l'or numérique de notre époque. Mais comme pour tout trésor, il faut savoir l’utiliser avec précaution. Collecter des données, c'est une chose. Mais respecter les personnes derrière ces informations, c'en est une autre ! 🙌 Pourquoi l'éthique des données est-elle si importante ? 🤔 👉 Parce qu'une utilisation non responsable peut : ·        Éroder la confiance de vos clients (et de vos amis). 😟 ·        Mener à des sanctions légales (bonjour RGPD !). ⚖️ ·        Et soyons honnêtes, nuire à votre image ou celle de votre entreprise. 🛑 Trois bonnes pratiques simples pour rester dans le droit chemin : 1️⃣ Demandez toujours le consentement : Les personnes doivent savoir ce que vous collectez et pourquoi. Transparence = Confiance. 📝 2️⃣ Stockez et protégez vos données : Adoptez des mesures de sécurité solides pour éviter les fuites. 🔒 3️⃣ Ne collectez que ce qui est nécessaire : Pourquoi demander la date de naissance si elle ne vous sert pas ? 🎯 📊 Fun fact : Saviez-vous que 79 % des consommateurs font davantage confiance à une entreprise qui prend la confidentialité de leurs données au sérieux ? (Si quelqu’un connaît la réponse des 21 % restants… on est preneurs ! 😅) L'éthique des données, ce n’est pas qu’une obligation légale, c’est aussi un avantage concurrentiel. 🌱 Et vous, quelles sont vos pratiques pour garantir une utilisation responsable des données ? Dite-moi ce que vous en pensez. 🗨️ MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie #ÉthiqueDesDonnées #ProtectionDeLaViePrivée #ConfianceClient #DonnéesResponsables

Cher réseau, Nous voici rendu à notre épisode 5 qui clôture ainsi cette série. J'espère qu'elle vous a plu et vous a permis de mieux comprendre ce que sont les données. Collecter des données, c’est bien. Mais les comprendre, c’est encore mieux ! 🤔💡 Dans le monde actuel, la majorité des structures croulent sous une montagne de données. mais à quoi bon les accumuler si elles ne racontent rien d’utile ? Collecter VS Interpréter, la vraie différence 💡 Collecter, c’est comme remplir un carnet de notes. Vous avez plein d’informations brutes : des chiffres, des dates, des noms. Mais sans une analyse, tout ça reste un simple amas de données qui ne vous aide pas à avancer. 🗂️ 💡 Interpréter, c’est en faire une histoire. C’est comprendre pourquoi les chiffres montent ou descendent, détecter les tendances cachées et transformer l’information brute en décisions stratégiques. 🚀 Un exemple concret : Vous avez collecté les ventes mensuelles de vos produits. En collecte : Vous savez que votre produit A se vend mieux que B. En interprétation : Vous découvrez que A performe dans une région précise grâce à une campagne locale, tandis que B est affecté par une rupture de stock. 👉 Moralité : Collecter, c’est la première étape. Interpréter, c’est la clé pour prendre les bonnes décisions ! Et si vous avez du mal à transformer vos données en insights, pas de panique ! Chez DATAnetnc, on vous aide à donner du sens à vos chiffres pour que vos données deviennent une vraie force. 💪 Et puis : Un grand merci à Maëva CHAPMAN pour son suivi ! C’est toujours un plaisir de partager des contenus avec des personnes engagées. Je reviendrai bientot avec un autre thème. N’hésitez pas à échanger avec moi si vous avez des idées ou des questions ! 🙏 #DataManagement #InterprétationDesDonnées #AstuceData #AnalyseDeDonnées MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie.

Prêt pour continuer sur les problèmes liés aux données ? Épisode 4 : La sous-exploitation des visuels – Pourquoi les bons rapports visuels rendent les données plus accessibles et exploitables. 📊 Les données sont des informations précieuses… mais elles sont encore plus puissantes quand elles sont bien présentées. Beaucoup de structures sous-estiment l'impact des visuels dans la gestion des données. Pourtant, un bon graphique ou un rapport visuel peut transformer des chiffres bruts en informations compréhensibles et exploitables rapidement. 👉 Pourquoi les visuels sont essentiels ? Les chiffres seuls peuvent être difficiles à interpréter. Mais avec des graphiques, des tableaux de bord clairs et des infographies bien pensées, vous pouvez : ✔ Mieux comprendre les tendances et les comportements, ✔ Prendre des décisions plus rapidement, ✔ Présenter vos résultats de manière convaincante et professionnelle. 🛠 Comment optimiser vos rapports visuels ? Il ne s'agit pas simplement de créer des graphiques pour le plaisir. Un visuel efficace doit : 1.   Être simple et lisible, 2.   Mettre en évidence les points clés, 3.   Offrir des insights clairs, sans surcharge d'informations. 🎯 Mon conseil : Investir dans de bons outils de visualisation des données peut radicalement améliorer votre prise de décision. Plus vos données sont accessibles, plus vous pourrez les exploiter pour faire croître votre activité. 💬 Et vous, utilisez-vous des visuels pour analyser vos données ? Si vous avez des questions ou souhaitez échanger sur l'optimisation de vos rapports visuels, n’hésitez pas à contacter DATAnetnc. Nous sommes là pour vous accompagner ! Merci d’avance pour vos retours et à bientôt pour l’épisode suivant ! 🚀

Cher réseau,  La suite de notre mini-série sur les problèmes liés aux données. Épisode 3 : Les mauvaises pratiques de saisie des données – Pourquoi l’automatisation est essentielle pour éviter les erreurs humaines 💡 Savez-vous que 90 % des erreurs dans une base de données sont dues à des saisies manuelles ? Une faute de frappe, une donnée oubliée, un doublon... Ces erreurs peuvent sembler insignifiantes, mais elles coûtent cher aux entreprises : ❌ Campagnes marketing mal ciblées, ❌ Retards dans la facturation, ❌ Décisions basées sur des données inexactes. 👉 Pourquoi ces erreurs surviennent-elles ? ➡️ Données saisies à la hâte, ➡️ Manque de standardisation dans les formats, ➡️ Absence de contrôle ou de validation automatique des informations. 🛠 La solution : l’automatisation des processus. Avec des outils simples et accessibles, il est possible de : ✔ Réduire les erreurs humaines, ✔ Uniformiser et structurer les données dès leur entrée, ✔ Gagner du temps et améliorer la productivité de vos équipes. 🎯 Mon conseil : Faites un premier pas vers une gestion des données sans erreur. Adopter des outils d’automatisation, même simples, peut transformer votre manière de travailler ! 💬 Et vous, quelles sont vos plus grandes frustrations liées à la saisie des données ? Partagez votre expérience dans les commentaires ou découvrez comment nos solutions peuvent vous aider à éviter ces erreurs. 👉 https://lnkd.in/gsWxFmWc 📊 Ensemble, explorons comment améliorer la gestion de vos données ! MEDEF NC - Mouvement des Entreprises de Nouvelle-Calédonie hashtag#DataManagement hashtag#QualitéDesDonnées hashtag#AstuceData hashtag#GestionDesDonnées