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Conseils

Plan de Reprise d’Activité (PRA) : un guide essentiel pour la continuité des entreprises

Un Plan de Reprise d’Activité (PRA) est essentiel dans une entreprise moderne pour assurer la continuité des opérations en cas de cyberattaque ou autre situation de crise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette pratique, et le rôle clé de l’analyse de données.

Face aux nombreux risques de cybersécurité et autres incidents imprévisibles, il n’est pas toujours simple d’assurer la continuité des activités pour une entreprise.

Or, une interruption prolongée des opérations peut avoir des conséquences financières désastreuses, mettre en péril la confiance des clients et nuire à la réputation d’une organisation.

Afin d’éviter une telle catastrophe, il est essentiel de mettre en place un dispositif dénommé PRA : Plan de Reprise d’Activité.

Qu’est-ce qu’un PRA ?

Il s’agit d’un ensemble de procédures et de stratégies, visant à minimiser les perturbations et à rétablir rapidement les opérations après un événement imprévu.

L’objectif principal est d’assurer la continuité des activités les plus critiques, mais aussi de protéger les actifs de l’entreprise et donc de réduire les pertes financières.

Souvent confondu à tort avec le Plan de Continuité des Activités (PCA), le PRA est pourtant un concept bien distinct.

Alors que le PCA vise à garantir la continuité des opérations dans des conditions de fonctionnement dégradées, le PRA se concentre spécifiquement sur la reprise après un événement perturbateur majeur.

Maîtriser le PRA

Les étapes et composants du PRA

Pour être efficace, un PRA doit réunir plusieurs composants clés. La première étape est l’analyse et l’évaluation des risques potentiels auxquels l’entreprise est exposée.

Ceci implique d’identifier les menaces internes et externes, d’évaluer leurs impacts potentiels sur les opérations, et de prioriser les actions à entreprendre.

Après avoir cerné ces risques, la marche à suivre consiste à identifier les processus clés nécessitant d’être rétablis en priorité.

Il peut s’agir par exemple des activités telles que la production, la gestion des stocks ou encore la communication avec les clients. Tout dépend du secteur de l’entreprise et de son fonctionnement.

Pour chacun de ces processus critiques, des stratégies de reprise doivent être élaborées. On peut notamment mettre en place des sites de secourssécuriser les sauvegardes des données ou élaborer des plans de rechange pour les principaux fournisseurs.

Pendant cette période de reprise, une communication efficace avec les parties prenantes internes et externes est cruciale. De fait, un plan de communication détaillé doit être établi pour informer les employés, les clients, les partenaires commerciaux, les autorités et les médias sur la situation et les mesures prises.

Afin de s’assurer que tout le personnel soit bien préparé à réagir, des formations et des opérations de sensibilisation sont indispensables. Des équipes de gestion de crise doivent aussi être désignées et préparées pour prendre les décisions appropriées en cas d’incident.

Enfin, l’efficacité du PRA doit être régulièrement vérifiée. Ceci passe notamment par des exercices de simulation et des tests pratiques visant à évaluer sa fiabilité et à identifier les éventuelles lacunes à corriger.

Quels sont les avantages pour l’entreprise ?

En ayant un plan de reprise clair et exécuté à la lettre, les entreprises minimisent les temps d’arrêt et les pertes liées aux incidents. La reprise rapide des opérations limite les effets négatifs sur les revenus et la productivité.

C’est aussi un moyen de maintenir la confiance des clients, partenaires et investisseurs. L’entreprise reste capable de fournir produits et services de manière cohérente, même après un événement perturbateur.

Pour les entreprises de secteurs soumises à des réglementations et normes de conformité, un PRA aide à s’assurer que ces obligations légales soient respectées. Ceci peut éviter de lourdes sanctions et des litiges potentiels.

Enfin, une réaction rapide et efficace en situation d’urgence renforce la réputation et l’image de marque d’une organisation. Elle démontre qu’elle est digne de confiance et résistante face aux aléas.

Apprendre à élaborer un PRA

Le PRA à l’ère numérique

Avec la numérisation croissante des activités commerciales et l’essor des technologies modernes, les PRA ont évolué pour s’adapter aux défis spécifiques de cette nouvelle ère.

Désormais, la sauvegarde des données régulière et sécurisée des données est essentielle. Des procédures de sauvegarde automatisées doivent être mises en place, ainsi que des politiques de gestion et des mécanismes de récupération pour assurer l’intégrité et la disponibilité de la data en cas de sinistre.

Un PRA doit aussi inclure des mesures de sécurité pour prévenir, détecter et contre les cyberattaques. Les outils tels que les pare-feu, les logiciels de détection des intrusions ou les solutions de cryptage permettent de se protéger contre cette menace majeure.

Les technologies de cloud peuvent aussi aider à renforcer les PRA. Il est notamment possible d’utiliser des services de reprise dans le cloud pour stocker les données et les systèmes critiques. Ceci permet une reprise rapide et accroît la résilience.

L’importance de l’analyse de données

Le PRA est essentiel pour protéger les données sensibles utilisées dans les projets de Data Science. Les pratiques comme le cryptage et les sauvegardes backups font partie intégrante d’une stratégie efficace.

De l’autre côté, les techniques d’analyse de données avancées sont aussi au cœur du PRA. Elles permettent d’identifier les risques potentiels, d’évaluer l’impact des incidents sur les opérations, et d’optimiser les stratégies de reprise.

Le Machine Learning et l’IA peuvent aussi être exploités pour automatiser une partie du processus de reprise, ou pour détecter les anomalies encore plus rapidement.

Conclusion : le PRA, un dispositif de sécurité basé sur l’analyse de données

Face aux enjeux du numérique, une entreprise moderne ne peut plus se permettre de risquer une interruption d’activité.

Afin d’éviter les conséquences catastrophiques d’une fuite de données ou d’une cyberattaque, un PRA est désormais indispensable.

L’analyse de données est une composante essentielle de cette approche stratégique, car elle permet d’identifier les principales menaces et les processus les plus importants.

Afin d’apprendre à maîtriser cette discipline, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Nos différents programmes permettent d’acquérir toutes les compétences requises pour devenir Data ScientistData Analyst ou Data Engineer.

Vous découvrirez le langage Python, très utilisé pour l’analyse de données, mais aussi les bases de données et les techniques de Machine Learning.

Nos cursus vous ouvrent les portes d’un domaine professionnel tourné vers l’avenir, et se complètent intégralement à distance. En fin de parcours, vous pourrez recevoir une certification délivrée par Mines ParisTech PSL Executive Éducation ou par nos partenaires cloud AWS et Microsoft AzureDécouvrez vite DataScientest !

Commencer une formation

Vous savez tout sur le PRA. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier sur le métier d’administrateur de sécurité informatique et notre guide sur l’analyse de données.

Formations

Formation cloud : pourquoi et comment devenir expert AWS ou Azure ?

Faut-il suivre une formation cloud pour propulser votre carrière vers de nouveaux horizons ? L’informatique en nuage s’impose en entreprise, et sa maîtrise devient essentielle pour les professionnels. Découvrez pourquoi et comment acquérir cette expertise !

Afin de profiter de ses nombreux avantages, de plus en plus d’entreprises migrent vers le cloud computing.

Cette technologie apporte des bénéfices considérables en termes de coût, d’évolutivité, d’accessibilité, de sécurité, d’innovation et permet même de réduire son empreinte carbone.

Toutefois, pour en tirer pleinement profit, des compétences techniques sont indispensables. Pour cette raison, suivre une formation cloud permet d’acquérir une expertise très recherchée.

Pourquoi suivre une formation cloud ?

Au cours de la dernière décennie, le cloud a transformé le fonctionnement des entreprises. Même les métiers non techniques migrent vers cette technologie.

De nombreuses entreprises ont remplacé leur infrastructure informatique locale traditionnelle par le cloud computing, et le marché mondial est passé de 24 à 156 milliards de dollars entre 2010 et 2020.

À l’heure actuelle, selon O’Reilley, plus de 90% des organisations utilisent le cloud computing. Et cette tendance va se poursuivre à l’avenir.

Par conséquent, les experts peuvent très facilement trouver un emploi aussi bien dans les petites entreprises qu’au sein des plus larges organisations.

Et les salaires proposés sont attractifs. D’après le BLS des États-Unis, la rémunération annuelle moyenne pour un architecte réseau travaillant sur le cloud atteint par exemple 120 000 dollars.

En France, d’après Talent.com, le salaire annuel moyen pour un administrateur cloud avoisine 40 000 euros.

De manière générale, face à l’adoption massive du cloud en entreprise, une formation est désormais essentielle pour tous les professionnels de l’informatique. Ceci inclut les experts en cybersécurité, en développement de logiciels, en l’ingénierie de données ou même en machine learning.

Commencer une formation cloud

Les différents types de formations cloud

Il existe une large variété de formations cloud. Certaines s’adressent aux utilisateurs finaux, à savoir les professionnels qui utilisent les applications et services cloud.

Ceci inclut les logiciels de traitement de texte, les plateformes de stockage de données ou même les services de vidéoconférence comme Zoom et Microsoft Teams.

L’usage de ces solutions ne requiert pas d’expertise technique majeure, mais nécessite tout de même une compréhension fondamentale du cloud afin de les exploiter de manière optimale.

Face à la grande diversité des services, une large variété de professionnels peuvent être amenés à utiliser le cloud. Par exemple, les Data Engineers habitués à des logiciels on-premise doivent apprendre à manier les solutions en nuage.

Il existe aujourd’hui des services cloud pour la bureautique, la gestion de relation client, les RH, la comptabilité, la collaboration, le marketing ou encore le e-commerce. Et les catalogues des fournisseurs sont en constante expansion.

De même, les solutions verticales sont des applications spécifiques à un secteur d’activité visant à répondre à leurs besoins. En guise d’exemple, on peut citer un logiciel de gestion de dossier médical électronique en SaaS pour le secteur de la santé.

D’autres formations sont conçues pour les professionnels de l’informatique. Il s’agit notamment des administrateurs réseau, des ingénieurs système ou des architectes cloud.

Ce type de cursus leur permet d’acquérir des compétences pour la migration vers le cloud, la gestion des services, la conception d’architectures ou encore la cybersécurité.

En outre, les formations pour développeurs sont dédiées aux personnes souhaitant concevoir et construire des applications et des services cloud.

Elles permettent notamment d’acquérir des compétences en automatisation de processus et en intégration des services cloud.

Quelles compétences acquérir par une formation cloud ?

Une bonne formation cloud doit tout d’abord permettre de comprendre les bases du cloud computing, de découvrir les différentes catégories de services et les principales plateformes existantes.

Le programme doit couvrir les concepts tels que la gestion des identités et la gouvernance, la configuration du réseau virtuel, la gestion du stockage, le déploiement des ressources informatiques ou encore le monitoring.

Elle doit aussi conférer la capacité de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes de sécurité, de performance ou de disponibilité affectant les services cloud.

Enfin, les professionnels du cloud doivent être en mesure de travailler en équipe et de communiquer efficacement. Un cursus de qualité doit donc aborder ces notions.

Débuter une formation cloud

Les certifications cloud

Tous les principaux fournisseurs de cloud proposent des certifications permettant de valider la maîtrise de leurs plateformes, ou de services destinés à des métiers spécifiques.

Par exemple, AWS Solutions Architect démontre la capacité à déployer, gérer et utiliser les différents services Amazon Web Services.

Chez Microsoft, la certification AZ-900 Azure Fundamentals requiert une connaissance des principaux services et du fonctionnement de la plateforme. De même, AZ-104 Azure Administrator indique une expertise en implémentation, gestion et surveillance d’un environnement Azure.

Les utilisateurs de Google Cloud peuvent opter pour la certification Google Associate Cloud Engineer, tandis qu’IBM propose le titre Certified Technical Advocate pour sa plateforme.

Hormis les fournisseurs, plusieurs organisations délivrent des certifications hautement reconnues. On peut citer pour exemple le Certificate of Cloud Security Knowledge (CCSK) de la Cloud Security Alliance, focalisé sur la sécurité du cloud.

Parmi les certifications destinées à des spécialistes de l’informatique, Microsoft Azure DP-203 s’adresse par exemple aux Data Engineers. Elle confirme l’aptitude à l’ingénierie des données sur le cloud, à l’aide de services tels que Spark, Azure Synapse SQL ou Azure Data Factory.

Pour obtenir ces certifications, il est toutefois nécessaire de réussir un examen. Suivre une formation cloud peut donc aider à se préparer, afin d’atteindre le succès dès la première tentative.

Comment suivre une formation cloud ?

Il existe de nombreux cours, tutoriels, vidéos et autres simulateurs sur le web permettant d’apprendre les bases du cloud computing afin de pouvoir travailler avec cette technologie.

Par exemple, les MOOC (Massive Open Online Courses) sont des ressources populaires offertes gratuitement par les universités et d’autres organisations pour permettre à tout un chacun de s’initier à son rythme.

Les fournisseurs de services cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform proposent également une documentation complète en ligne et des guides de formations pour apprendre à manier leurs plateformes respectives.

Toutefois, le meilleur moyen de la maîtriser est de suivre une formation complète. En choisissant DataScientest, vous pourrez compléter un cursus à distance afin d’acquérir une certification professionnelle AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.

Nos formations s’effectuent intégralement en ligne, et permettent d’assimiler toutes les compétences requises pour réussir l’examen de certification souhaité. Le passage de l’épreuve est compris dans le programme.

S’inscrire à une formation cloud

Conclusion : une formation cloud pour l’informatique de demain

Au fil des années à venir, le cloud computing va continuer à se démocratiser en entreprise. Cette technologie sera bientôt la principale approche de l’informatique.

Par conséquent, suivre une formation cloud permet d’acquérir une qualification tournée vers l’avenir. Les professionnels de AWS, Microsoft Azure et Google Cloud seront de plus en plus recherchés.

En choisissant DataScientest, vous mettez toutes les chances de votre côté pour obtenir une certification Microsoft Azure ou AWS.

Ce précieux titre vous permettra de démontrer votre maîtrise du cloud, et de vous distinguer des autres candidats auprès des employeurs.

Notre organisme détient les statuts officiels de Microsoft Learning Partner et AWS Training Partner, et nos formations sont éligibles au CPF pour le financement. Découvrez DataScientest !

Vous savez tout sur les formations cloud. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur le Cloud Computing et notre dossier sur les certifications cloud.

Actualités

Logo Power BI : découvrez son histoire et sa signification

Le logo de Power BI a évolué au fil du temps pour illustrer les transformations et la croissance de cette plateforme devenue référence dans le domaine de l’analyse de données. Découvrez son histoire, et sa véritable symbolique…

Bien plus qu’une simple image, un logo est souvent perçu comme le visage d’une marque. Il s’agit d’un symbole visuel qui évoque des émotions, des souvenirs chez les spectateurs et raconte l’histoire d’une entreprise ou d’un produit.

C’est exactement le cas du logo de la plateforme de business intelligence Power BI de Microsoft. Au fil des années, il a connu de multiples évolutions pour refléter les changements et l’ajout de nouvelles fonctionnalités. C’est la raison pour laquelle il est très intéressant de l’analyser…

Le logo originel de 2013 à 2016

Lors du lancement initial de Power BI, le logo était composé de cinq éléments jaunes placés contre un fond blanc. Il représentait, de manière abstraite, un tableau analytique avec quatre colonnes de taille croissante dans un cadre symbolisant un écran de PC.

À la fois dynamique et claire, cette image traduisait parfaitement le but et la philosophie de Power BI. L’absence de texte mettait l’accent sur le sérieux de la plateforme et son indépendance des programmes existants, tandis que les angles arrondis donnaient aux utilisateurs un sentiment de sécurité.

Une première refonte de 2016 à 2020

En 2016, Microsoft a modifié le logo de Power BI pour la première fois. Le cadre représentant un écran est devenu droit, alors qu’il était tourné sur le côté auparavant. L’épaisseur des bordures a aussi été réduite, sans doute pour retranscrire la disparition des bordures sur les écrans de PC et de smartphone survenue à cette époque.

Les extrémités des quatre colonnes ont été arrondies, afin de conférer un design global plus adouci au logo. Les colonnes ont également été disposées en désordre, pour montrer que Power BI est utile pour l’analyse de données complexes et déstructurées…

La couleur a aussi été légèrement éclaircie, passant du jaune sombre à l’or pâle. Là encore, le but est de rassurer l’utilisateur et de lui inspirer des sentiments positifs.

Le grand changement de 2020 à aujourd’hui

En 2020, Microsoft a totalement changé le style de ses logos pour moderniser son image de marque. Ainsi, le badge de Power BI a été modifié pour devenir plus minimaliste.

Calme et volumineux, ce nouveau logo ne contient plus de cadre représentant un écran. Seul le graphique en barres de la première version est conservé, et ne contient plus que trois colonnes croissantes. Leurs couleurs vont du jaune pâle au sable sombre.

Cette transformation ajoute davantage de clarté, car l’attention des utilisateurs est immédiatement rivée sur le diagramme. Ce nouveau logo est plus facilement identifiable, et inspire directement la simplicité.

Que symbolise le logo Power BI ?

Chaque élément de ce logo est soigneusement choisi pour véhiculer un message et évoquer des sentiments spécifiques chez les utilisateurs.

La couleur jaune est associée à l’énergie et au dynamisme, reflétant l’expertise et la confiance. La forme géométrique évoque quant à elle la structure et la complexité des données, tout en illustrant la capacité de Power BI à les organiser et à leur donner du sens.

Avec l’apparence du logo Power BI, sa symbolique a également évolué. Les premières versions arboraient des couleurs sobres et une typographie élégante pour refléter le professionnalisme et la fiabilité associés à Microsoft.

À mesure que la plateforme s’étoffait de fonctionnalités et gagnait en popularité, ses concepteurs ont cherché à exprimer l’idée de puissance, d’accessibilité et de modernité à travers le logo.

Lorsque la BI en libre-service est devenue une tendance majeure, le logo a évolué pour refléter cette orientation. Il est devenu plus convivial, afin d’encourager les utilisateurs à explorer et à analyser leurs données d’une manière autonome.

Les différentes itérations ont aussi été influencées par les tendances de design graphique de leur époque. L’objectif était de rendre le logo à la fois intemporel et dans l’air du temps.

Comment apprendre à maîtriser Power BI ?

Vous connaissez désormais tous les secrets du logo de Power BI. Pour aller plus loin, vous pouvez apprendre à maîtriser cette plateforme de business intelligence avec DataScientest !

Notre formation se décompose en deux parties. La première s’adresse aux débutants et permet de découvrir l’analyse de données et la conception de dashboard à l’aide d’outils comme DAX et Power Query.

La seconde partie, destinée aux utilisateurs plus avancés, aborde les subtilités de chaque service et les notions complexes comme les DataFlows et l’actualisation incrémentielle.

En fonction de votre niveau et de vos objectifs, il est possible d’effectuer l’une de ces deux parties ou la totalité du cursus pour acquérir la maîtrise complète de Power BI !

L’ensemble de la formation se complète à distance en seulement 38 heures réparties sur cinq jours. En fin de parcours, vous pourrez passer l’examen officiel Microsoft PL-300 pour obtenir la certification Power BI Data Analyst Associate.

Ce cursus peut être effectué à temps plein ou en temps partiel sur 30 jours, et notre organisme est éligible au CPF pour le financement. Découvrez vite DataScientest pour devenir expert Power BI !

Découvrir la formation Power BI

Vous savez tout sur le logo Power BI. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Power BI et notre dossier sur le langage DAX

Formations

Power BI API : Tutoriel complet sur cette fonctionnalité

Les APIs permettent de connecter Power BI à des sources de données externes. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ces interfaces, et comment maîtriser la plateforme de Microsoft.

Il existe plusieurs façons d’assembler les données pour les rapports Power BI. Outre les fichiers Excel et les bases de données sur site ou sur le cloud, les APIs sont de plus en plus utilisées.
De nombreuses organisations fournissent des données par le biais d’APIs, dont les agences gouvernementales, les entreprises de médias, les fournisseurs de services logiciels ou même les ONG.
Ces outils peuvent aussi être utilisés en interne par les entreprises souhaitant intégrer des données entre de multiples systèmes. C’est l’un des cas d’usage les plus courants de Power BI et autres plateformes de reporting.
Même si la source de données principale d’un rapport est généralement interne, comme une Data Warehouse, il est possible d’enrichir les données existantes grâce à une API.
Il peut s’agir par exemple de données économiques et démographiques de la Banque Mondiale, des données des réseaux sociaux, des taux d’échange actuels ou même d’informations sur Wikipedia. Il existe de nombreuses APIs permettant d’obtenir de telles données.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est la plateforme de Business Intelligence de Microsoft. Cet outil self-service permet à tous les employés d’une entreprise d’analyser et de visualiser les données.
Il s’agit d’une suite logicielle regroupant plusieurs composants pour la collecte, l’analyse et la visualisation de données, le reporting et la création de tableaux de bord.
Les avantages de Power BI sont une interface intuitive, une accessibilité sur PC, mobile et cloud, et une connectivité avec de nombreux logiciels et sources de données.

Qu’est-ce qu’une API ?

Le terme API est l’acronyme de « Application Programming Interface ». Il existe une large diversité d’APIs dans le domaine de l’informatique.
Différentes technologies permettent de délivrer les APIs, comme REST et SOAP. Chacun a ses propres mécanismes et capacités, et peut retourner les données dans différents formats comme JSON ou XML.
Heureusement, chaque API s’accompagne d’une documentation détaillant son fonctionnement. Elle indique notamment les définitions, les valeurs de requêtes autorisées, les limitations, des exemples d’usage et les formats de données.
Les APIs gratuites et publiques ne requièrent aucune authentification, mais les APIs privées et commerciales peuvent exiger une clé ou un mot de passe.
Les APIs de données web comme celle de Wikipedia permettent d’effectuer une requête en entrant une simple adresse URL dans un navigateur web.

Qu’est-ce qu’une API REST ?

Une API REST est un style d’architecture logicielle conçue pour guider le développement et le design de l’architecture du World Wide Web. Elle définit un ensemble de contraintes pour la façon dont l’architecture système doit se comporter.
Les APIs REST offrent une façon flexible et légère d’intégrer les applications. Elles permettent d’effectuer des recherches en envoyant des requêtes à un service, et renvoient des résultats en provenance de celui-ci.
Les éléments composant l’API Rest sont les headers indiquant le mode d’authentification et les types de contenu, la méthode d’appel telle que POST et GET, le endpoint sous forme d’URL et les données textuelles au format JSON.
Pour accéder à la REST API de Power BI, il est nécessaire de demander au préalable un token avec lequel vous pourrez appeler l’API et exécuter les fonctions.

À quoi sert la REST API de Power BI ?

La REST API de Power PI délivre des endpoints de service pour l’intégration, l’administration, la gouvernance ou les ressources utilisateurs. Elle permet d’organiser le contenu Power BI, d’exécuter des opérations administratives ou encore d’intégrer du contenu en provenance de Power BI.

Maîtriser la REST API de Power BI

Son avantage est de permettre de construire des applications personnalisées délivrant les données sur un tableau de bord Power BI à l’aide d’un accès programmatique aux composants du tableau de bord : datasets, tableaux, lignes…
Elle permet de créer, d’obtenir ou de modifier des ensembles de données, des tableaux, des couloirs, des groupes, ou encore des tableaux de bord. Voici comment procéder pour établir une connexion entre Power BI et une source de données via la REST API.
La première étape est d’enregistrer une application à partir du Portail Développeur de Power BI. Vous devez ensuite conférer à l’utilisateur l’autorisation d’accéder à l’application, et générer un token d’accès à l’aide de la méthode POST.
Par la suite, vous pouvez utiliser la REST API de Power BI pour assembler les données dont vous avez besoin. Il peut s’agir par exemple d’une liste de rapports ou d’ensembles de données en provenance de votre espace de travail personnel.

Qu’est-ce que la DAX REST API de Power BI ?

Depuis le mois d’août 2021, la nouvelle API REST de Power BI permet d’effectuer des requêtes de datasets en utilisant le langage DAX. Cette API REST DAX évite les dépendances aux librairies client Analysis Services, et ne requiert pas de connexion aux endpoints XMLA.
Il est possible dans presque n’importe quel environnement de développement moderne et sur n’importe quelle plateforme dont les applications no-code Power Apps, les langages basés JavaScript ou le langage Python. Toute technologie permettant l’authentification avec Azure Active Directory et la construction d’une requête web est compatible.

Qu’est-ce que la Client API de Power BI ?

L’API Client de Power BI est une librairie client side permettant de contrôler programmatiquement le contenu intégré Power BI en utilisant JavaScript ou TypeScript.
Cette API permet la communication entre les éléments de Power BI tels que les rapports et les tableaux de bord, et le code d’application. Ainsi, vous pouvez concevoir une expérience utilisateur selon votre propre design.

Comment connecter Power BI à une API ?

La connexion entre Power BI est une API nécessite d’utiliser un connecteur de source de données web. On entre ensuite le endpoint de l’API et ses paramètres en guise d’URL.
Après avoir fourni les détails d’authentification requis par l’API, il ne reste qu’à formater les résultats de la requête dans un format de tableau pouvant être intégré au modèle Power BI.
Par défaut, Power BI essayera automatiquement de convertir les résultats JSON vers un format de tableau. Le format XML requiert un peu plus d’efforts, et les étapes spécifiques peuvent varier.

Comment apprendre à manier Power BI ?

Une connexion API apporte de nombreux avantages pour le reporting sur Power BI. Elle peut notamment permettre d’enrichir les données grâce à des sources externes, ou fournir une façon plus flexible de connecter ses données au cloud. Il existe de nombreuses APIs disponibles gratuitement sur le web.
Toutefois, pour maîtriser Power BI et toutes ses fonctionnalités, vous pouvez choisir DataScientest. Nous proposons une formation Power BI permettant à un débutant d’acquérir la maîtrise complète de l’outil en seulement cinq jours.
Notre cursus s’effectue intégralement à distance, via internet. En tant que Microsoft Learning Partner, DataScientest vous permet d’obtenir la certification PL-300 Power BI Data Analyst Associate à la fin du parcours.
Pour le financement, notre organisme est reconnu par l’Etat est éligible au Compte Personnel de Formation. N’attendez plus, et découvrez DataScientest !

Découvrir la formation Power BI

Vous savez tout sur Power BI et les APIs. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Power BI et notre dossier sur la Business Intelligence.

BeautifulSoup
Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

web-scraping-beautiful-soup

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

API-beautiful-soup

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

pandas-bibliothèque-python
Définitions

Pandas : une bibliothèque Python pour manipuler facilement des données

La bibliothèque Pandas est certainement la plus utile pour les data scientist sous le langage Python. Elle permet d’explorer, transformer, visualiser et comprendre vos données afin d’en retirer le maximum d’informations. Voyons ensemble dans quelles cas l’utiliser et ses fonctions les plus courantes.

Si vous évoluez dans la data science, vous avez sûrement entendu parler de la bibliothèque Pandas. Son nom n’a rien à voir avec ce petit animal d’Asie qui ressemble à un ours. Le nom «Pandas» est une contraction des mots «Panel Data» et «Python Data Analysis». Pandas est donc une bibliothèque open-source proposant différentes fonctions qui permettent la manipulation et l’analyse de données en Python de manière simple et intuitive. C’est donc une bibliothèque polyvalente qui vous permettra de réaliser facilement des analyses de données complexes. La bibliothèque Pandas permet également de créer facilement des graphes, très utiles dans la Data Analyse.

Première force de Pandas, elle se base sur la bibliothèque Numpy

Grand avantage de Pandas, elle se base sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une pléiade de structures de données et d’opérations qui permettent de traiter des données numériques et des données chronologiques. La bibliothèque Pandas est également importante car ses données sont souvent utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée utilisant le langage Python. Les données issues de Pandas sont aussi très utiles dans l’analyse statistique en SciPy, les algorithmes de Machine Learning en Scikit-learn. La bibliothèque Pandas est également très utilisée dans le traitement et l’analyse des données tabulaires (vous pourrez stocker vos données sous le format .csv, .tsv et .xlsx) en entrant des requêtes de type SQL.

Les Séries, les Dataframes et le Panel : les principales structures de données de Python Panda

Si vous utilisez Pandas, vous travaillerez principalement avec deux structures de données, les Séries et les Dataframes.

Les Séries : Une Série est un tableau unidimensionnel étiqueté qui peut contenir des données de n’importe quel type (entier, chaîne, flottant, objets python, etc.). En d’autres mots, les séries sont équivalentes aux colonnes dans un tableau Excel. Les étiquettes des axes sont collectivement appelées index.

Pandas en général est utilisé pour les données de séries chronologiques financières ou des données économiques. Ce langage dispose de nombreux assistants intégrés pour gérer les données financières. Grâce à Numpy, vous pourrez facilement gérer de grands tableaux multidimensionnels pour le calcul scientifique.

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La Dataframe : c’est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de façon tabulaire en lignes et en colonnes. On peut la comparer en quelque sorte à un classeur Excel. La Dataframe Pandas est particulièrement puissante car elle permet de :
  • charger des données provenant de différentes sources.
  • réaliser facilement des statistiques et calculer la moyenne, la médiane, le maximum et le minimum de chaque colonne et les corrélations entre chacune d’entre elles.
  • nettoyer facilement les données en supprimant les valeurs manquantes ou en filtrant les lignes ou les colonnes selon certains critères.
  • visualiser les données avec l’aide de Matplotlib. Tracez des barres, des lignes, des histogrammes, des bulles, etc.
  • elle permet de stocker les données nettoyées et transformées dans un CSV, TSV ou XLSX.

La Dataframe vous permet également de créer vos propres fonctions Python pour effectuer certaines tâches de calcul et les appliquer aux données de vos Dataframes.

En utilisant les Séries et les Dataframes on peut donc facilement manipuler des données et les représenter.

Enfin, le Panel est un conteneur important pour les données en 3 dimensions. Les noms des 3 axes sont destinés à décrire les opérations impliquant des données de panel et, en particulier, l’analyse économétrique de ces données. L’analyse économétrique est une analyse quantitative, permettant de vérifier l’existence de certaines relations entre des phénomènes économiques et de mesurer concrètement ces relations sur la base d’observations de faits réels. On peut par exemple observer les notes des élèves d’une classe et les comparer sur les devoirs rendus durant les trois trimestres d’une année scolaire.

Pandas, un langage essentiel en Data Science et en Machine Learning

Pandas est un outil particulièrement populaire en science des données il est particulièrement reconnu pour le traitement et l’analyse des données. En effet, Pandas est très utile dans le nettoyage, la transformation, la manipulation et l’analyse de données. En d’autres mots, Pandas aide les Data Scientists à mettre de l’ordre dans leurs données ce qui représente selon certains près de 80% de leur travail.

En ce qui concerne le Machine Learning, Pandas est tout aussi reconnu comme un outil de choix. Ces fonctions permettent notamment d’explorer, de transformer mais aussi de créer une visualisation de la donnée.

En effet, Pandas est souvent accompagné de la bibliothèque Scikit-learn, c’est le package de machine learning de Python. L’utilisation de Scikit-learn intervient dans un deuxième temps après le passage de Pandas dans la première phase d’exploration de la donnée dans un projet de Data Science.

Se former à Pandas avec DataScientest

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Formations

Qu’attendre d’une formation data engineer ?

Le data engineer est l’une des professions les plus demandées ces dernières années. Connaissant une grande croissance, il s’agit de l’une des professions les plus rémunératrices au même titre que le métier de data scientist (data science, Machine Learning…). L’augmentation massive des données générées et des technologies qui ont émergé autour d’elle en sont les principales causes. Alors, que ce soit via une formation data engineer à distance ou dans une école d’informatique, qu’acquiert-on en apprenant à devenir un expert du data engineering ?

Des notions de base

Parmi les notions de base que les futurs data engineers devraient acquérir se trouve Linux. Ce système d’exploitation est le plus utilisé dans les déploiements Cloud et Big Data. Un data engineer doit au moins être à l’aise avec ces technologies. Ainsi, il peut éditer facilement des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système.

Il doit aussi maîtriser un langage de programmation comme Python. Ce point inclut la possibilité d’interagir avec les API et d’autres sources de données de manière simple et directe.

Par définition, le Big Data se déroule généralement dans des systèmes distribués. Ces derniers font partie des connaissances fondamentales qu’un bon ingénieur de données doit acquérir. Ces systèmes présentent de nombreuses particularités concernant la réplication des données, la cohérence, la tolérance aux pannes, le partitionnement et la concurrence. À ce stade, la formation comprend des technologies telles que HDFS, Hadoop ou Spark.

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Des compétences de base

Technologies et services Cloud

La demande pour ces technologies ne cesse de croître. Ainsi, se lancer dans des projets de migration vers le Cloud est devenu un impératif pour les entreprises. Un bon data engineer doit connaître et avoir de l’expérience dans l’utilisation des services Cloud, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets Big Data. Il doit au moins être à l’aise avec une plate-forme comme Microsoft Azure ou AWS. De plus, il doit connaître les bonnes pratiques en matière de sécurité et de virtualisation des données. Il ne faut pas oublier que ces technologies sont là pour durer. Par conséquent, suivre une formation qui les inclut dans le programme est toujours une bonne idée.

Bases de données

Les data engineers doivent connaître le fonctionnement et l’utilisation des bases de données, les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL. Le langage de base pour interagir avec ces bases de données est SQL. En ce sens, un futur data engineer doit se familiariser avec les requêtes d’écriture et de lecture ainsi que la manipulation de données. En outre, il doit comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d’utilisation pour chacun d’eux.

Pipelines de données

L’un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données. Pour ce faire, il utilise des technologies ETL (Extraction-Transform-Load) et des cadres d’orchestration. Le data engineer est formé pour connaître ou se sentir à l’aise avec certaines des plus connues telles que Apache NiFi ou Airflow.

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Des compétences avancées

Il existe d’autres compétences et connaissances acquises lors d’une formation data engineer en plus des compétences de base. Elles ajoutent une grande valeur aux compétences professionnelles.

  • Systèmes de mise en file d’attente de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ : les data engineers doivent comprendre les avantages du déploiement de ces technologies et leur architecture.
  • Langage de programmation orienté objet comme Python : ces langages sont très utiles dans le secteur du Big Data. La plupart des frameworks et outils open source sont développés avec des langages JVM. Ils seront particulièrement utiles pour développer des intégrations de technologies, résoudre les erreurs et comprendre les journaux.
  • Traitement de flux avec des outils de traitement de streaming comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming : une formation data engineer doit inclure l’apprentissage de ces outils. Les entreprises doivent aujourd’hui mettre en place des projets avec des exigences en temps, avec de faibles latences de traitement. En ce sens, la formation à ces technologies est très intéressante avec de nombreux cas d’utilisation à exploiter.
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Définitions

Qu’est-ce que le data management ?

Le concept de data management ou gestion des données comprend une liste complète de sujets associés et connexes qui couvrent l’ensemble du processus de gestion et d’exploitation des données. Dans cette liste, nous pouvons trouver des termes tels que l’architecture de données, la modélisation de données, l’intégration de données, la qualité des données, le Big Data  la confidentialité et la sécurité des données. Il s’agit d’une partie du Business intelligence permettant, au même titre que les autres éléments clé de la data science, de mettre en place des outils optimisant la prise de décisions.

Qu’est-ce que le data management ?

On entend souvent parler de la gouvernance des données ou data governance. Mais, il ne s’agit que d’un élément clé du data management. Et la gestion des données est un ensemble complet de pratiques, de concepts, de procédures et de processus. C’est également un large éventail de systèmes complémentaires qui permettent à une organisation de prendre le contrôle de ses ressources d’informations, de la collecte à la sécurisation des données.

Le data management en tant que pratique générale concerne le cycle de vie complet de données de référence depuis leur point de création d’origine jusqu’à leur mise hors service finale.

Concepts autour du data management

Beaucoup de questions sont posées autour du sujet « data management » :

  • Est-il facile d’accéder, de nettoyer, d’intégrer et de stocker les données personnelles des gens ?
  • Quel type de données les acteurs au sein de l’entreprise utilisent-ils ?
  • L’entreprise dispose-t-elle d’un système efficace pour une analyse de données au fur et à mesure qu’elles circulent en interne ?

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Ces questions invitent à comprendre certains concepts permettant de connaître en profondeur ce qu’est réellement la gestion des données :

1.      Accès aux données

Ce terme fait référence à la capacité d’accéder et de récupérer des informations où qu’elles soient. Certaines technologies peuvent rendre cette étape aussi simple et efficace que possible afin que les entreprises puissent utiliser les données et ne pas seulement les trouver.

2.      Qualité des données

Il faut s’assurer que les données soient exactes et utilisables aux fins prévues. Cela commence à partir du moment où elles sont trouvées et se poursuit via divers points d’intégration avec d’autres données.

3.      Intégration de données

Ce terme définit les étapes pour combiner différents types de données. Les outils d’intégration de données permettent de concevoir et d’automatiser les étapes.

4.      Contrôle des données

Il s’agit d’un ensemble continu de règles et de décisions permettant de gérer les données d’une entreprise afin de garantir que la stratégie sur ces données est alignée celle de l’entreprise.

5.      Master data management (MDM)

Unification et gestion de toutes les données communes et essentielles à tous les domaines d’une organisation. Ces données de base sont généralement gérées à partir d’un seul emplacement ou concentrateur.

6.      Transmission de données

Implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles se déplacent en appliquant une logique aux données : identification des modèles dans les données et filtration pour des utilisations multiples à mesure qu’elles circulent dans l’organisation.

Avantages apportés par le data management

Pour une entreprise, le data management est la première étape dans la gestion d’un volume de données à la fois structurées et non structurées. Mais, ce n’est que grâce aux meilleures pratiques qu’elle peut exploiter la puissance de ces données. C’est également l’unique solution pour obtenir les informations dont elle a besoin pour rendre les données utiles.

En fait, le data management permet aux organisations d’utiliser l’analyse des données à des fins de marketing et de relation client :

  • Personnaliser l’expérience client
  • Ajouter de la valeur aux interactions avec les clients
  • Identifier en temps réel les causes des échecs marketing
  • Récolter les revenus associés au marketing axé sur les données
  • Améliorer l’engagement client
  • Augmenter la fidélité des clients

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Bonnes pratiques dans le data management

Dans toute opération de data management, il faut savoir gérer les données et acquérir les connaissances nécessaires pour prendre de bonnes décisions. Pour ce faire, il faut commencer par se poser une question d’ordre commerciale et acquérir les données nécessaires pour y répondre.

Les entreprises collectent de grandes quantités d’informations à partir de diverses sources. Elles utilisent ensuite les meilleures pratiques tout au long du processus de stockage et de gestion, de nettoyage et d’extraction des données. Enfin, elles procèdent à l’analyse et la visualisation des données pour éclairer leurs décisions commerciales.

Il est important de noter que les meilleures pratiques de gestion des données se traduisent par des améliorations analytiques en même temps. En gérant et en préparant correctement les données pour l’analyse, les entreprises optimisent leur Big Data.

Certaines des meilleures pratiques de data management que les entreprises cherchent désespérément à mettre en œuvre sont :

  • La simplification de l’accès aux données traditionnelles et émergentes.
  • Le nettoyage des données pour insuffler de la qualité dans les processus métier existants
  • Le façonnage des données à l’aide de techniques de manipulation flexibles
Dossier

Power BI : Définition et 6 raisons d’utilisation

Jusqu’à présent, les données sont la meilleure source de connaissances pour les entreprises. En effet, elles en génèrent plus que jamais, d’où l’apparition du terme Big Data. Cependant, accumuler de telles quantités d’informations numériques à très peu d’utilité à moins que ces organisations en comprennent le sens. C’est là qu’interviennent les logiciels de Business Intelligence en self-service tels que Power BI.

Qu’est-ce que Power BI ?

Power BI est le nom commun attribué à une variété d’applications et de services basés sur le Cloud. Ces derniers sont conçus pour aider les entreprises à collecter, gérer et analyser diverses sources de données via une interface facile à utiliser. Il permet de rassembler les données et de les traiter. Mais surtout, il est utile pour transformer les données en informations intelligibles souvent à l’aide de graphiques et de tableaux visuellement précis et faciles à traiter. Cela permet aux utilisateurs de créer des rapports interactifs et de les partager à toutes les parties prenantes d’une entreprise.

Cette application Microsoft se connecte à une variété de sources de données. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données sur un data warehouse. Il peut également se connecter à des applications à la fois dans le Cloud et sur les serveurs de l’entreprise.

Cette appellation est un terme général et peut faire référence à une application de bureau Windows appelée Power BI Desktop. Il peut s’agir d’un outil ETL (Extract, Transform and Load) dénommé Power Query ou d’un service en ligne SaaS (Software as a Service) appelé Power BI Service. Il peut aussi s’agir d’applications mobiles Power BI pour les Smartphones et tablettes Windows ainsi que pour les appareils iOS et Android.

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Power BI est basé sur Microsoft Excel. En tant que tel, la courbe d’apprentissage d’Excel vers Power BI n’est pas si raide. Quiconque peut utiliser Excel peut utiliser Power BI. Mais, ce dernier est beaucoup plus puissant que la feuille de calcul.

Que fait cette application d’analyse de données ?

Dans tout environnement d’entreprise, il est essentiel d’unifier toutes les informations disponibles autour d’une même plateforme que ce soit dans le Cloud ou en local. Pour ce faire, Power BI est l’outil idéal. Il permet d’appliquer les connaissances de la Business Intelligence (BI) en exploitant des données en temps réel provenant de différentes sources et en créant des rapports. Sur un simple tableau de bord se trouvent les résultats de tous les éléments à analyser et partager entre plusieurs professionnels d’une même entreprise.

En effet, cette application d’analyse de données est utilisée pour la création de rapports basés sur les données de l’entreprise. En utilisant Power BI, l’utilisateur peut se connecter à un large éventail d’ensembles de données et classer les informations fournies par le biais de la data visualisation afin qu’elles puissent être mieux comprises et assimilées. Le tableau de bord généré à partir de ces données peut être partagé avec d’autres utilisateurs.

Power BI aide les entreprises à voir non seulement ce qui s’est déroulé dans le passé et ce qui se passe dans le présent, mais également ce qui pourrait se produire dans le futur. Cet outil d’analyse de données est doté de fonctionnalités d’apprentissage automatique. Il permet ainsi à son utilisateur de détecter un modèle de données et d’utiliser ce modèle pour effectuer des prédictions éclairées et exécuter des scénarios de simulation. Ces estimations permettent à l’entreprise pour laquelle il travaille de générer des prévisions. Elle aura ainsi la capacité de se préparer à répondre à la demande future et à adopter des mesures clés.

6 raisons d’utiliser Power BI 

Pour les entreprises qui souhaitent plus de puissance de reporting et de force analytique que ce qu’offre Excel, Power BI est à un tout autre niveau du Business Intelligence. Avec cet outil, les entreprises peuvent collecter, analyser et visualiser l’ensemble de leurs données, ce qui leur donne un meilleur aperçu de leur productivité et de leur compétitivité. Ainsi, elles peuvent prendre des décisions plus éclairées basées sur des données réelles.

Pour mieux comprendre la puissance de Power Bi, voici quelques-uns de ses principaux avantages :

  • Les entreprises peuvent gérer de grandes quantités de données via cette application qu’en utilisant d’autres plateformes d’analyse de données.
  • Les informations peuvent être visualisées à l’aide de modèles afin que les entreprises puissent mieux comprendre leurs données.
  • Il est basé sur le service Cloud de sorte que les utilisateurs bénéficient de capacités d’intelligence de pointe et d’algorithmes puissants régulièrement mis à jour.
  • Plusieurs personnalisations permettent aux utilisateurs de créer des tableaux de bord afin d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.
  • Il propose une interface intuitive qui le rend beaucoup plus facile à utiliser que les feuilles de calcul complexes.
  • Il garantit la sécurité des données en offrant des contrôles d’accessibilité internes et externes.

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Pour résumer, Power BI est la solution professionnelle pour visualiser et transformer les données. Mais, il sert surtout à partager des informations avec tous les services de l’entreprise, de manière efficace et rapide. Grâce à ses tableaux de bord intuitifs et à son contrôle d’accessibilité, tout le monde dispose d’informations en temps réel. Toutes les parties prenantes pourront les consulter à tout moment et en tout lieu.

L’analyse des données pour soutenir la prise de décision

Power BI est l’un des plus pratiques et performants outils Microsoft pour l’analyse de données. Il s’est imposé comme le leader du secteur. Il reflète d’ailleurs les connaissances et l’expérience de Microsoft dans ce domaine à travers des solutions telles qu’Excel ou SQL Server et ses compléments (SSAS, SSIS et SSRS).

Power BI facilite la transformation des données en informations grâce à des modèles analytiques. Cela va de l’information à la connaissance en passant par des rapports analytiques avec des graphiques, des tableaux, etc. L’objectif de Microsoft est d’offrir un outil de prise de décisions intelligentes en réduisant les risques. Il apporte une réponse efficace aux besoins d’un des professionnels qui interviennent dans ce domaine : le data analyst.

À part cela, Power Bi est également un outil multiplateforme pour la surveillance de l’entreprise en temps réel par les parties prenantes partout et à tout moment.

L’autre atout de Power BI dans l’analyse des données est son intégration totale avec la suite Office 365. Il donne accès à SharePoint, à un calendrier, à Microsoft Flow pour les flux de travail et à une longue liste de fonctionnalités et de possibilités sans quitter l’environnement Office 365.

Par ailleurs, Microsoft s’est fortement engagé envers les techniques d’apprentissage automatique. Power BI offre de multiples fonctionnalités dans ce domaine :

  • L’analyse automatique des informations
  • Le calcul des corrélations
  • L’identification de valeurs aberrantes
  • Le regroupement
  • L’intégration de Python pour l’importation de données et la création de graphiques
  • Etc.
Conseils

Comment créer des tableaux de bord efficaces ?

Etre data scientist, c’est aussi savoir mettre en valeur la donnée, la faire parler. La mode est aux tableaux de bord, ou aux dashboards, pour être dans l’air du temps !

Mais quels sont les astuces, les bons outils, les erreurs à ne pas commettre ? Je vous livre quelques secrets après être moi-même tombée dans tous les pièges 🙂

 

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