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Comprendre le DAX dans Power BI : mesures, colonnes et tables

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Chapitre 4 Leçon 1
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Maîtrisez le langage DAX dans Power BI : découvrez la distinction clé entre mesures et colonnes calculées, ainsi que leurs usages respectifs pour une modélisation de données performante.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, vous plongez au cœur des mécanismes avancés de Power BI en découvrant DAX (Data Analysis Expressions), le langage de fonction analytique intégré à l’outil de Business Intelligence de Microsoft. La vidéo commence par différencier le DAX du langage M (exploité dans Power Query), soulignant que DAX sert à l’analyse et au calcul directement dans le modèle de données, alors que M intervient lors de l’étape de transformation et de chargement.


L'accent est mis sur trois piliers principaux de DAX : les mesures, les colonnes calculées et les tables. Un éclairage particulier est apporté sur la distinction conceptuelle et pratique entre mesure et colonne calculée. Les colonnes, physiques et visibles, sont calculées lors des rafraîchissements et alourdissent le fichier mais peuvent servir d’axes d’analyse, de segmentation ou de création de relations entre tables. À l’inverse, les mesures n’existent qu’au moment de leur utilisation, permettant d’optimiser la performance du modèle et de rendre l'analyse plus flexible.


Enfin, la vidéo propose une règle simple pour le choix : mesure pour tout calcul numérique destiné à l’analyse évolutive ; colonne pour la catégorisation ou le traitement textuel récurrent. Ce module est idéal pour structurer votre réflexion lors du développement de modèles Power BI robustes et performants.

Objectifs de cette leçon

À l’issue de cette vidéo, vous serez capable de :
- Différencier DAX et langage M dans Power BI.
- Comprendre la nature et les usages des mesures et colonnes calculées.
- Choisir correctement entre colonne et mesure selon le besoin métier.
- Appliquer des bonnes pratiques pour optimiser la performance de vos modèles de données.

Prérequis pour cette leçon

Connaître les bases de Power BI et son interface, savoir manipuler des jeux de données simples et comprendre les principes de base des bases de données relationnelles représentent un atout pour aborder cette leçon.

Métiers concernés

Les compétences présentées sont utiles pour les data analysts, data scientists, contrôleurs de gestion, responsables reporting et consultants en BI.

Alternatives et ressources

Comme alternatives, il existe Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio ou encore l'usage de SQL pour certaines analyses avancées hors Power BI.

Questions & Réponses

La colonne calculée est une donnée physique stockée dans le modèle, calculée ligne par ligne lors des rafraîchissements, tandis qu'une mesure est calculée dynamiquement à l'affichage et ne prend pas de place dans le fichier tant qu'elle n'est pas utilisée.
Il est conseillé d'utiliser une mesure pour des valeurs numériques à analyser ou agrégées pendant l’exploration interactive du rapport, car elle offre davantage de flexibilité et limite l'alourdissement du modèle.
Le langage M s’utilise dans Power Query pour la transformation et la préparation des données avant leur chargement dans le modèle. Le DAX agit ensuite sur les données chargées, permettant des calculs analytiques au sein du modèle.