Modélisation Power BI : construire un schéma en étoile solide
Modélisation en schéma en étoile est un cours de niveau intermédiaire de 5 leçons (environ 1 h 35), avec 15 exercices et 15 questions de quiz. Prérequis : Power Query : importer et transformer, Modélisation de bases de données. Le cours demande une machine virtuelle Windows avec Power BI, prévue dans une phase ultérieure de la plateforme.
- Power BI
- Intermédiaire
- 5 leçons
- 1 h 35
- 15 exercices
- Machine virtuelle Windows (phase 2)
Le cours en bref
Un bon rapport repose sur un bon modèle. Ce cours vous apprend à transformer une table plate en schéma en étoile, à créer des relations fiables, à construire une table de dates et à gérer plusieurs tables de faits. Vous terminez par les règles de lisibilité et les modes de stockage qui rendent un modèle rapide et facile à utiliser.
Ce que tu sauras faire
- Identifier faits, dimensions et granularité dans un jeu de données
- Construire des tables de faits et de dimensions avec Power Query
- Créer des relations avec la bonne cardinalité et la bonne direction de filtrage
- Créer, marquer et utiliser une table de dates, y compris avec une relation inactive
- Modéliser plusieurs tables de faits avec des dimensions conformes
- Appliquer les bonnes pratiques de lisibilité et de performance
Programme des 5 leçons
- Expliquer les limites d'une table plate unique
- Distinguer table de faits et table de dimension
- Définir la granularité d'une table de faits
- 02
Construire les tables de faits et de dimensions avec Power Query
- Créer des dimensions à partir d'une table plate avec des références
- Garantir l'unicité des clés de dimension
- Alléger la table de faits pour ne garder que clés et valeurs
- 03
Relations : cardinalité, direction de filtrage, relations actives
- Créer et modifier des relations dans la vue Modèle
- Choisir la cardinalité et la direction de filtrage adaptées
- Comprendre les relations inactives
- 04
La table de dates
- Créer une table de dates complète en DAX ou en Power Query
- Marquer la table comme table de dates et trier les mois correctement
- Gérer plusieurs dates dans une table de faits
- 05
Bonnes pratiques : multi-faits, lisibilité et modes de stockage
- Ajouter une deuxième table de faits de granularité différente
- Rendre un modèle lisible pour les auteurs de rapports
- Connaître les modes de stockage et les leviers de performance
Plusieurs tables de faitsLisibilité du modèleModes de stockage
Projet final
Modèle en étoile ventes et objectifs
À partir de ventes_plat.csv et objectifs_mensuels.csv, construisez un modèle Power BI complet : FaitVentes, FaitObjectifs, DimMagasin, DimProduit et une table de dates 2026. Le modèle doit permettre de comparer ventes et objectifs par magasin, région et mois, et d'analyser les ventes par date de commande ou de livraison.
Livrables
- Le fichier .pbix du modèle
- Une capture de la vue Modèle montrant l'étoile
- Une page de contrôle avec : ventes par région, ventes vs objectifs par magasin et par mois, ventes par mois de commande et de livraison
- Une note d'une demi-page décrivant la granularité de chaque table de faits et les choix de relations
Critères d'évaluation
- Dimensions à clé unique et tables de faits réduites aux clés et valeurs
- Relations plusieurs-à-un unidirectionnelles, une relation inactive sur la date de livraison
- Table de dates continue, marquée, mois triés
- Chiffres exacts : ventes 415, objectifs 495, taux 83,8 %, février 185 (commande) et 145 (livraison)
- Modèle lisible : clés masquées, mesures regroupées, hiérarchies
Questions fréquentes
Pourquoi utiliser un schéma en étoile dans Power BI ?
Le schéma en étoile simplifie les mesures DAX, évite les ambiguïtés de filtrage et offre les meilleures performances. C'est le modèle recommandé par Microsoft pour Power BI.
Faut-il toujours créer une table de dates ?
Oui, dès que vous analysez dans le temps. Une table de dates continue et marquée comme telle est indispensable aux fonctions de time intelligence.
Quand utiliser une relation bidirectionnelle ?
Rarement. La direction unique est la règle ; le bidirectionnel peut créer des ambiguïtés et ralentir le modèle. On préfère l'activer ponctuellement dans une mesure avec CROSSFILTER.
Quelle différence entre Import et DirectQuery ?
L'import copie les données dans le modèle pour des performances maximales ; DirectQuery interroge la source à chaque interaction pour des données toujours à jour.
Ce cours, raconté pour ton métier
Dis ce que tu veux savoir faire : « Modélisation en schéma en étoile » prend sa place dans ton parcours, avec des exemples de ton secteur. Les notions restent celles du cours.