Audit et reprise d’un environnement Power BI

Vos rapports Power BI sont trop lents

Les pages mettent plusieurs secondes à charger. Les filtres répondent mal. Les modèles grossissent sans logique claire. Certaines mesures DAX ralentissent tout le rapport.

Dans ce cas, l’audit permet d’analyser la structure du modèle, la granularité des tables, les relations, les colonnes inutiles, les calculs coûteux et les possibilités d’optimisation.

Les chiffres ne sont pas toujours cohérents

Deux rapports affichent des résultats différents pour le même indicateur. Les définitions de chiffre d’affaires, marge, stock, délai, productivité ou taux de service ne sont pas identiques selon les services.

L’audit permet de remettre à plat les KPI, les sources de vérité et les règles de calcul.

La maintenance devient risquée

Personne n’ose modifier le rapport principal. Le fichier Power BI a été construit par un ancien collaborateur, un prestataire externe ou un utilisateur avancé qui n’est plus disponible.

Chaque évolution devient risquée parce que les dépendances ne sont pas claires.

Les utilisateurs n’adoptent pas les rapports

Les tableaux de bord existent, mais les équipes continuent à travailler dans Excel. Elles exportent, retraitent, corrigent et reconstruisent leurs propres versions.

Cela signale souvent un problème de lisibilité, de confiance ou d’adéquation entre les rapports et les vrais besoins métier.

1 - Les rapports Power BI

Nous analysons la structure des rapports existants :

• organisation des pages
• lisibilité des tableaux de bord
• pertinence des visuels
• navigation entre les vues
• cohérence des filtres
• clarté des indicateurs
• adéquation avec les besoins des utilisateurs

L’objectif n’est pas seulement d’avoir de beaux rapports. L’objectif est d’avoir des rapports utiles, compréhensibles et utilisés.

2 - Les modèles de données

Nous contrôlons les fondations techniques :

• tables de faits et dimensions
• relations entre les tables
• granularité des données
• colonnes inutiles ou redondantes
• logique de modèle en étoile
• qualité des noms de champs
• séparation entre données brutes, modèle et indicateurs

Un bon rapport Power BI repose d’abord sur un bon modèle de données.

3 - Les mesures DAX

Nous passons en revue les mesures critiques :

• mesures trop complexes
• mesures dupliquées
• incohérences de calcul
• absence de conventions de nommage
• erreurs de contexte de filtre
• calculs difficiles à maintenir
• opportunités de simplification

Le but est de sécuriser les KPI importants : chiffre d’affaires, marge, stock, délai, productivité, taux de service, coûts, budget, réalisé, écarts.

4 - Les sources et les flux de données

Nous analysons comment les données arrivent dans Power BI :

• connexions SQL Server, ERP, CRM, Excel, CSV ou API
• fichiers intermédiaires
• dépendances manuelles
• fréquence de mise à jour
• erreurs de rafraîchissement
• qualité des données sources
• possibilités d’automatisation

Si nécessaire, nous proposons une architecture plus robuste avec SQL Server, SSIS, Power BI Report Server ou une infrastructure BI hébergée en Suisse.