Pourquoi séparer les tables dans Power BI change tout (et évite bien des migraines)
Si vous utilisez Power BI et que votre modèle de données ressemble à un seul gros tableau Excel… vous n’êtes pas seul. C’est souvent comme ça qu’on commence. On importe un fichier, on ajoute deux colonnes, trois mesures, et on essaie de faire parler les chiffres.
Mais très vite, les choses se compliquent. Les filtres se mélangent. Les visualisations ne réagissent pas comme on l’espère. Les performances chutent. Et ce qui devait nous simplifier la vie… nous la complique.
C’est à ce moment-là qu’on entend parler d’un concept qui change tout : les tables de faits et les tables de dimensions.
La table de faits, c’est le cœur du moteur
Imaginez votre entreprise comme un organisme vivant. Chaque action — une vente, une heure travaillée, une commande passée — est un battement de cœur. C’est ce que Power BI appelle un “fait”.
Cette table centrale enregistre tout ce qui se passe, jour après jour. Elle grandit vite, elle bouge souvent, elle contient les événements. Mais en elle-même, elle ne raconte pas toute l’histoire.
C’est là qu’entrent les dimensions.
Les dimensions, ce sont les lunettes qui donnent du sens
Un ID de client, tout seul, ne dit pas grand-chose. Mais si on peut l’associer à un prénom, une région, un secteur d’activité, alors on peut commencer à observer, comparer, comprendre.
Une table de dimensions, c’est comme un dictionnaire que Power BI consulte pour traduire des données brutes en éléments d’analyse.
Et là, une question logique revient souvent : « Mais si j’ai déjà toutes ces infos dans ma table de ventes… pourquoi me compliquer ? »
Eh bien, prenons un exemple.
Supposons que vous ayez le nom du produit dans chaque ligne de vente. Tout va bien, jusqu’au jour où ce nom change. Ou que vous réalisez que certains produits doivent être reclassés sous une nouvelle catégorie.
Si votre modèle repose sur une seule table, vous allez devoir modifier des milliers de lignes. Mais avec une table de dimensions ? Vous changez une seule ligne. Et comme par magie, tout le rapport s’ajuste.
Pas besoin de chercher, corriger, croiser les doigts. C’est propre, rapide, et surtout : fiable.
Un bon modèle, c’est comme une fondation invisible
Beaucoup de PME ignorent encore cette distinction, simplement parce qu’on ne leur en a jamais parlé. On leur a dit que Power BI était facile à utiliser (ce qui est vrai), mais on a oublié de leur dire que pour l’exploiter à fond, il faut penser comme un analyste.
Et penser comme un analyste, c’est accepter que la structure précède les visuels. Qu’une table de faits trop bavarde va finir par se contredire. Et qu’un rapport solide commence par des relations claires entre des tables bien séparées.
Chez Maverick Analytik, on ne construit pas seulement des dashboards. On construit des fondations sur lesquelles nos clients peuvent évoluer sans dépendre de nous à chaque étape.
Parce qu’un bon Power BI, c’est un outil qui répond aux bonnes questions… sans que vous ayez besoin de poser les mêmes deux fois.