Dax est l’un des langages privilégiés chez les utilisateurs de Power BI de Microsoft. Le langage DAX permet d’apporter la solution à des problèmes liés à l’analyse de données, mais également aux problèmes relatifs au calcul de base. Si vous êtes un tout nouvel utilisateur de cette technologie Microsoft, ce contenu vous sera d’une grande utilité. Voici donc quelques fondamentaux du langage DAX et autres langages Power BI.

L’importance du langage DAX

Créer un classeur et y ajouter de données n’est pas chose si difficile. Avec Excel, vous dynamisez vos créations de tableaux croisés. Il en est de même si vous voulez réaliser des graphiques croisés. Il vous sera affiché d’importantes informations sans pour autant recourir à une formule DAX. Mais, il existe une difficulté, notamment pour faire des analyses de données stratégiques sur des ventes. 

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Cette complication est majeure s’il s’agit d’une analyse à réaliser sur plusieurs types de produits dans de catégories différentes. Cette difficulté est remarquable dans les cas de combinaison d’inventaires (c’est-à-dire des données des inventaires) en partant de différentes tables provenant à leur tour de différentes sources. 

Mais, grâce aux formules DAX en l’occurrence, le langage DAX vous offre la possibilité de rendre la tâche moins pénible. Ces formules offrent de fonctions supplémentaires de grandes nécessités. Si vous maîtrisez le langage DAX, l’analyse de vos données, même les big data, vous aurez un résultat satisfaisant. Si vous souhaitez vous faire former au langage DAX, il suffit de cliquer ici.

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Configuration exigée 

En France, précisément à Paris, de nombreux utilisateurs Microsoft préfèrent Excel pour leur création de formules. C’est en effet un avantage puisque cela les aidera à mettre leurs connaissances en Excel au profit. Par ailleurs, si vous n’êtes pas doué avec les formules Excel, vous pouvez quand même vous en sortir avec les formules DAX. 

Vos problèmes décisionnels seront résolus efficacement. Il faut se familiariser avec tout ce qui rapporte au calcul de tout genre. Il s’agit des concepts primordiaux sur les champs de calcul. Dans Power Pivot, ces fondamentaux y sont bien décrits. 

Les fonctions de DAX et autres langages Power BI

Ces fonctions sont des formules définies à l’avance, lesquelles effectuent leurs calculs à base de valeurs spécifiques suivant un ordre propre. Ces valeurs sont appelées des arguments. Ceux-ci sont parfois des fonctions, une expression ou une formule. Ils peuvent être également des nombres, des références de colonne ou même des constantes. 

En effet, les fonctions de DAX sont répertoriées selon la date et l’heure, la logique, l’information, la Time Intelligence. Ces fonctions se catégorisent également selon Parent enfant, la statistique, le texte. Pour ceux qui se sont bien familiarisés avec les fonctions Excel, ils constateront de similarité avec les fonctions DAX. Toutefois, les fonctions DAX se sont révélées uniques à cause de leurs particularités. 

D’abord, une fonction DAX se réfère toujours à une table ou à une colonne complète. Avec DAX, la personnalisation des calculs nécessite des fonctions pour faire usage des valeurs en ligne. Plutôt qu’à une valeur, DAX regroupe de différentes fonctions vers une table. Celle-ci est une sorte d’entrée vers d’autres fonctions. Le langage DAX est constitué aussi d’une variété importante de fonctions dites Time Intelligence. 

S’agissant des autres langages Power BI, le langage M vient en complément à DAX pour une meilleure expérience. En effet, le langage est avant tout un langage de programmation qui fonctionne selon une structure bien définie et selon des étapes. Chacune de ces étapes s’appuie presque toujours sur la précédente pour exécuter d’éventuelles requêtes.

Le langage M à pour rôle de :

• automatiser l’exportation des informations provenant de diverses sources et l’importation de ces dernières dans Excel ou Power BI ;
• transformer les informations importées, pour qu’elles soient appropriées aux besoins d’analyse ;
• charger ces informations dans une ou plusieurs tables, afin qu’elles puissent être exploitées par un modèle de données.

Il est évident que le langage M sert à préparer des données pour l’analyse afin de permettre aux autres langages power BI de fournir des résultats efficaces.