Des grands groupes aux PME, la data est aujourd’hui une préoccupation majeure pour les entreprises. Pour gagner en efficacité et gérer des problématiques de plus en plus complexes, de nombreuses organisations envisagent d’adopter un outil de business intelligence avancé, à l’instar de Power BI. Mais faut-il pour autant faire une croix sur les solutions traditionnelles comme Excel ? Stan Guillet, consultant Data chez A5SYS, fait le tour de la question.
Excel : la solution historique d’analyse de données
Faut-il encore présenter Excel ? Le tableur de Microsoft est probablement la solution la plus connue pour la manipulation de données. Et c’est là un de ses principaux atouts : la quasi-totalité des utilisateurs métiers manient Excel dans le cadre de leur travail. En outre, ils possèdent a minima des connaissances de base sur ce logiciel, comme l’écriture de formules.
Mais cela ne doit pas faire oublier les qualités intrinsèques de l’application.
"Excel est extrêmement flexible, il offre beaucoup de possibilités : formules prédéfinies, création de modèles pour traiter les données de façon personnalisée, génération de visuels simples... Il permet également de faire de la transformation de données avec Power Query, bien que cette fonctionnalité soit assez peu utilisée par les utilisateurs non experts."
Toutefois, c’est quand il est confronté à une grande volumétrie de données qu’Excel commence à montrer ses limites.
"Excel fonctionne très bien avec des jeux de données qui n’excèdent pas 400 ou 500 Mo. Au-delà, l’outil rencontre des difficultés pour faire tourner les fonctions ou pour générer des visuels."
Autre point faible du logiciel de Microsoft : la difficulté à intégrer l’automatisation. Bien qu’il soit possible de créer des modèles, la tâche peut s’avérer laborieuse : l’utilisateur doit aller chercher la data par lui-même, la transformer, puis la transférer dans une feuille de calcul.
Enfin, au niveau des visualisations, Excel est restreint à des représentations assez basiques, comme des graphiques en barres ou en secteurs. L’interactivité entre ces différents visuels est d’ailleurs plutôt limitée.
Par conséquent, l’utilisation d’un véritable outil de business intelligence (comme Power BI) constitue aujourd’hui un véritable atout pour répondre aux besoins des entreprises.
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Power BI : un outil de business intelligence avancé
Power BI poursuit un double objectif : découvrir des informations dans les données et suivre des indicateurs clés de performance (KPI).
"Pour créer des rapports Power BI, il est essentiel de travailler étroitement avec les métiers, qui ont une bonne connaissance de la donnée et des besoins d’analyse très précis. Cela permet de définir : Les indicateurs principaux à suivre au quotidien. Les dimensions sur lesquelles ils doivent être suivis : sur un axe temporel, par produit ou par catégorie de produit, etc. L’objectif est de créer un outil entièrement automatisé. Concrètement, il suffit d'ouvrir un tableau de bord sur Power BI pour pouvoir visualiser des données actualisées à intervalles réguliers."
Ainsi, Power BI permet de compenser les faiblesses du tableur de Microsoft, tout en ajoutant de nouveaux cas d’usage. C’est d’abord un outil performant pour créer des visualisations complexes, avec des représentations beaucoup plus variées que celles proposées dans Excel.
Pour des besoins très spécifiques, il est même possible de créer des visualisations personnalisées à l’aide de scripts. Sans oublier les nombreuses possibilités d’interaction entre les graphiques.
"Power BI permet de faire des calculs plus poussés grâce au langage DAX. Il se connecte à de nombreuses sources de données dont le rafraîchissement peut être automatisé De plus, la plupart des rapports Power BI sont disponibles en ligne, ce qui les rend facilement accessibles depuis n’importe où. En comparaison, il est plus compliqué de travailler de manière collaborative sur Excel."
Autre point important : la solution BI de Microsoft propose de plus en plus de fonctionnalités liées à l’intelligence artificielle. Copilot, notamment, offre des fonctions de clustering, d’analyse de séries temporelles ou d’interconnectivité avec PowerPoint.
Enfin, en matière de sécurité, Power BI possède plusieurs mécanismes permettant de sécuriser l’accès à la data ou de protéger les données personnelles, qui n’existent pas dans Excel.
Malgré tout, Power BI n’est pas exempt de défauts, à commencer par sa courbe d’apprentissage plus longue et plus difficile que celle d’Excel.
"La prise en main de l’outil pour la simple consultation d’un rapport peut prendre du temps, surtout chez les personnes qui ont l’habitude d’utiliser Excel. Sa mise en place doit être accompagnée d’une vraie démarche de formation et de conduite du changement. De plus, il peut difficilement détrôner Excel sur le plan de la flexibilité : une fois qu’un rapport Power BI est défini, il est plus long de le faire évoluer."
Enfin, le coût de Power BI peut constituer un frein. En plus des licences utilisateurs onéreuses, il est nécessaire de souscrire un abonnement à la plateforme Microsoft Fabric pour l’utiliser. Excel, quant à lui, est inclus dans la suite Office 365, que la majorité des entreprises possèdent déjà.
Power BI et Excel : les deux faces d’une même pièce
Faut-il mettre à la corbeille vos classeurs Excel au profit de Power BI ? Rien n’est moins sûr ! En réalité, les deux outils doivent être considérés comme des services complémentaires, qui ne répondent pas aux mêmes usages.
Comment utiliser Power BI avec Excel ?
"Le principal intérêt d’une solution comme Power BI est l’automatisation. Elle permet de faire un suivi quotidien ou hebdomadaire des indicateurs clés de performance, avec des données mises à jour en permanence. Elle propose aussi des représentations graphiques très poussées, avec un certain niveau d’interaction entre les données. En d’autres termes, elle aide à comprendre les insights les plus importants en un coup d’œil, grâce à des rapports très visuels."
Cependant, si l’utilisateur a besoin de pousser l’analyse un peu plus loin, la flexibilité offerte par Excel s’avère très intéressante.
Il peut facilement appliquer des filtres et extraire un sous-ensemble de données qui l’intéresse depuis Power BI.
Il peut ensuite utiliser un tableur pour explorer la data plus en profondeur et faire des analyses qui ne seraient pas forcément possibles avec l’outil de business intelligence.
Vers un écosystème BI global
Au-delà de Power BI et Excel, les entreprises doivent tendre vers un écosystème BI global afin d’exploiter tout le potentiel de leurs données. Il est d’ailleurs intéressant d’intégrer d’autres solutions, à l’instar du framework Apache Spark.
"Power BI est capable de gérer des volumes assez conséquents (jusqu’à 10 Go avec une licence Premium), mais cela peut être insuffisant pour certains jeux de données, comme des bases clients ou des logs d'activité. D’où la nécessité de recourir à une solution taillée pour le Big Data. Spark est un cadre applicatif de traitements de volumes de données énormes permettant des analyses complexes à une grande échelle. Il propose une architecture réseau basée sur des clusters (groupe de serveurs sur un même réseau) permettant de travailler sur la totalité des données en même temps.”
Pour ce faire, Spark répartit la charge de traitement entre différents nœuds : ainsi, plusieurs données sont gérées en parallèle et le processus est beaucoup plus performant. Par conséquent, il permet d’effectuer des analyses sur d’énormes volumétries de données, par exemple pour entraîner des modèles de machine learning.
Enfin, il faut noter que Power BI a certaines lacunes en matière de transformation de la donnée.
Un notebook est un fichier permettant d’organiser du code informatique et de créer des exécutions par cellule. Cela permet notamment de coder étape par étape et d’effectuer des tests au fur et à mesure.
Vous l’aurez compris, chaque outil possède ses propres forces et faiblesses. Loin de s’exclure les uns les autres, ils peuvent tout à fait coexister :
- Excel reste très utile pour effectuer des analyses rapides ou pour créer des fichiers à la volée.
- Power BI est imbattable pour créer des tableaux de bord interactifs, automatiser des rapports et centraliser des données provenant de sources multiples.
- Spark permet de traiter des volumes massifs de données brutes ou non structurées, ce qu’Excel et même Power BI ne peuvent pas gérer seuls.
En conclusion, notre consultant résume ainsi la complémentarité entre ces solutions :
"L'analyse de données commence par la consultation d'un rapport Power BI, d'où l'importance de bien définir ce rapport et les indicateurs à suivre. Cependant, si l'utilisateur constate une anomalie ou une évolution inexpliquée d'un indicateur, le rapport ne lui donnera pas forcément de réponse. Il peut alors exporter la data qui l'intéresse au format Excel et faire ses propres analyses dans le tableur. Pour des analyses plus complexes, il peut aussi faire appel à l'équipe data (si l'entreprise en possède une) qui se chargera d'explorer les données plus en profondeur, notamment avec des requêtes SQL."
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