Qu'est-ce que DAX ?
DAX (Data Analysis Expressions) est un langage de formules puissant conçu pour l'analyse et la modélisation de données, principalement utilisé dans Microsoft Power BI, Excel (avec Power Pivot) et SQL Server Analysis Services. Il permet de générer des calculs complexes et des requêtes sur des données tabulaires, offrant ainsi aux utilisateurs la possibilité de transformer des informations brutes en analyses avancées et facilement compréhensibles.
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Histoire de DAX :
DAX a été créé par Microsoft en 2009 avec PowerPivot pour Excel. C'est une extension pour analyser de grandes quantités de données. Il comble l'écart entre les fonctions Excel classiques et les besoins d'analyse plus poussés.
Au fil du temps, DAX est devenu clé dans la BI Microsoft. Son but : offrir un langage puissant pour gérer beaucoup de données, tout en restant simple pour les utilisateurs d'Excel.
Depuis 2015, avec la montée de Power BI, DAX a pris plus d'ampleur. Il est devenu le langage favori pour créer des mesures et des colonnes dans cet outil de visualisation très prisé.
Comment est utilisé DAX aujourd'hui ?
DAX est utilisé dans de nombreux contextes professionnels pour l'analyse de données et la business intelligence. Voici quelques exemples concrets de son utilisation :
- Analyse financière : DAX permet de créer des mesures complexes comme le calcul du chiffre d'affaires glissant sur 12 mois, des ratios financiers personnalisés ou des prévisions basées sur des tendances historiques.
- Analyse des ventes : Les professionnels du marketing utilisent DAX pour segmenter les clients, calculer des taux de conversion ou analyser les performances des produits à travers différentes dimensions (temps, région, catégorie, etc.).
- Ressources humaines : DAX peut être utilisé pour analyser les tendances en matière de recrutement, calculer des taux de rotation du personnel ou évaluer l'efficacité des programmes de formation.
- Logistique et chaîne d'approvisionnement : Les analystes peuvent créer des mesures pour suivre les niveaux de stock, calculer les délais de livraison moyens ou identifier les goulots d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement.
- Analyse temporelle : DAX excelle dans les calculs basés sur le temps, permettant des comparaisons année par année, des calculs de croissance et des analyses de tendances sur différentes périodes.
Pour aller plus loin...
...dans la maîtrise de DAX et l'analyse de données, voici quelques pistes à explorer :
- Approfondissez vos connaissances en modélisation de données : La puissance de DAX repose en grande partie sur un modèle de données bien conçu. Explorez les concepts de modélisation dimensionnelle et de schémas en étoile.
- Explorez d'autres langages d'analyse de données : Comparez DAX avec SQL pour les requêtes de base de données, ou avec le langage M utilisé dans Power Query pour la préparation des données.
- Découvrez les concepts avancés de DAX : Plongez dans des sujets comme l'évaluation de contexte, les fonctions d'intelligence temporelle ou l'optimisation des performances des requêtes DAX.
- Intégrez DAX dans un écosystème BI plus large : Explorez comment DAX s'intègre avec d'autres technologies Microsoft comme Azure Analysis Services ou le service Power BI pour des solutions BI d'entreprise.
- Suivez l'évolution de DAX : Restez à l'affût des nouvelles fonctionnalités et améliorations apportées à DAX à travers les mises à jour régulières de Power BI et des autres produits Microsoft.
En maîtrisant DAX, vous disposerez d'un outil puissant pour transformer des données brutes en informations exploitables, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision plus éclairée dans de nombreux domaines professionnels.
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