Comment utiliser Excel pour faire de l’analyse de données ?

Utilisé par des millions de personnes à travers -le monde, Excel est un outil puissant et flexible pour toutes les activités analytiques. Pour preuve, récemment le dernier Magic Quadrant for Business Intelligence de Gartner place Microsoft au rang de leader.

Magic Quadrant for Business Intelligence de Gartner

Mais l’histoire de l’ascension de Microsoft au sommet des logiciels de Business Intelligence avec son produit Power BI commence avec Excel.

On pourrait penser que BI, Big Data et data science n’auraient fait d’Excel qu’un simple tableur. Mais il n’en est rien.

Les estimations pour le nombre total d’utilisateurs d’Excel dans le monde varient entre 400 et 750 millions. Presque toutes les organisations du monde effectuent encore une partie de leur analyse de données sur Excel. Il est juste de dire que même les entreprises fournissant les outils de BI et d’analyse les plus avancés utilisent encore probablement Excel en interne, bien qu’elles ne veuillent peut-être pas le mentionner.

Une question toujours posée. « Mais exporte-t-il vers Excel? »

  • Elle survient après la mise en place d’un système ERP d’une valeur de 10 millions de dollars.
  • Elle apparaît après la mise en production des derniers produits avancés de visualisation de données et de tableaux de bord.

À leur crédit, la plupart des fabricants de logiciels ont la clairvoyance de s’assurer qu’ils fournissent une exportation transparente vers le tableur omniprésent de Microsoft.

Pourquoi Excel est-il l’outil le plus populaire pour l’analyse des données ?

Je pense que son implication continue dans toutes les organisations, petites et grandes, et dans tous les secteurs, s’explique par deux raisons. Le premier a trait aux caractéristiques du produit et le second aux caractéristiques de notre cerveau.

La force d’Excel

Cela fait 35 ans qu’il y a plus de 750 millions d’utilisateurs, ce qui est le résultat des fonctionnalités et des atouts d’Excel, mais aussi d’un atout en soi. Cette croissance et cette envergure impliquent un investissement continu de Microsoft dans les améliorations, ainsi qu’une familiarité universelle grâce à laquelle les effets de réseau ajoutent de la valeur à mesure que de plus en plus d’utilisateurs se joignent à l’usage de l’outil.

  • Les fonctions de base d’Excel sont intuitives sans nécessiter de formation.
  • Un utilisateur sans aucune expérience informatique ou logicielle antérieure peut apprendre les fonctionnalités les plus sophistiquées.
  • Les coûts sont minimes.
  • Lorsque nous rejoignons une entreprise, il est peu probable qu’Excel ne soit pas déjà présent et utilisé.
  • Il n’y a pas besoin d’une « implémentation Excel ».
  • Vous n’entendez pas dire qu ‘Excel ne figurera que dans le budget de l’année prochaine ».

C’est un outil à 100 euros impliqué dans plusieurs décisions d’un milliard de dollars. Il est utilisé pour prendre des décisions majeures dans les finances, le gouvernement, les sciences, les entreprises et dans notre vie quotidienne.

Notre cerveau peut préférer Excel

Notre cerveau désire des défis. Il faut parfois le sortir de sa zone de confort. Ce désir peut également s’appliquer au travail avec des données. La capacité d’analyse n’est pas estimée sur les réponses mais sur les questions.

Ainsi, les tableaux de bord avec des visualisations avancées peuvent parfois être contre-productifs car ils ne nécessitent pas d’interaction et de compréhension des données.

 « Un homme sage peut apprendre plus d’une question stupide qu’un imbécile ne peut apprendre d’une réponse sage. » – Bruce Lee

Excel, combiné avec Power BI, il offre des fonctionnalités enrichies

Avec de plus en plus de données disponibles, la limitation d’Excel en tant qu’outil de BI est plus visible. Excel a une limite d’environ un million de lignes de données. Même avec des ensembles de données volumineux de moins d’un million de lignes, Excel utilise beaucoup de RAM pour les traiter et le chargement peut prendre beaucoup de temps. L’utilisation de données provenant de plusieurs sources de données devient un processus manuel pour importer les données dans Excel.

Tout ce travail pour créer cet ensemble de données parfait devrait ensuite être répété pour obtenir un nouvel ensemble de données actuelles.

En conséquence, Excel seul ne serait pas l’outil de BI de choix pour de nombreux cas d’utilisation courants.

Avec Excel2010, Microsoft a commencé à traiter ces limitations pour créer un Excel suralimenté.

PowerPivot est devenu une fonctionnalité supplémentaire pour Excel2010. PowerPivot a ajouté une instance locale de Microsoft Analysis Services (MAS) au classeur Excel permettant aux utilisateurs de créer des modèles ROLAP. De plus, PowerPivot utilise le moteur de compression VertiPaq pour conserver les données en mémoire sur l’ordinateur client. Cette compression de 90% est ce qui permet à Excel d’accéder à un nombre illimité de lignes ou d’enregistrements au lieu du 1 million natif. PowerPivot peut directement se connecter à de nombreuses sources de données pour y importer des données.

Power Query est devenu un module complémentaire qui a permis à la fonctionnalité de transformer les données entre les sources de données d’origine et l’alimentation PowerPivot. Ces transformations de données peuvent inclure des tâches telles que :

  • Supprimer des colonnes, des lignes, des blancs
  • Convertir les types de données – texte, nombres, dates
  • Scinder ou fusionner des colonnes
  • Trier et filtrer les colonnes
  • Ajouter des colonnes calculées
  • Agréger ou résumer les données
  • Rechercher et remplacer le texte
  • Données non pivotées à utiliser pour les tableaux croisés dynamiques
  • Toutes ces tâches prennent du temps et peuvent être automatisées via Power Query.

Power View est devenu le troisième add-on surchargé d’Excel avec une technologie de visualisation puissante. Il fournissait des cartes et des diagrammes interactifs plus intelligents que les fonctionnalités natives d’Excel.

Dans Excel 2016, tous les trois sont natifs d’Excel, ce qui en fait un outil de BI puissant qui a aidé Microsoft à devenir le leader selon Gartner.

En 2015, Microsoft Power BI est devenu la BI de Microsoft en tant que plateforme / logiciel de service.

Power BI sous le capot est une combinaison des moteurs Power Pivot et Power Query avec une visualisation encore plus avancée que Power View.

Power BI Desktop est le moyen de créer les modèles et dispose d’une interface utilisateur similaire à celle de Power Pivot sur Excel.

Au lieu de publier avec Excel, Power BI publie sur le cloud. Dans ce modèle, Power BI Desktop est l’outil que l’analyste utiliserait pour poser des questions et trouver des réponses, puis pour publier et communiquer ces informations via le Web.

Power BI est passé des modules Excel à une solution de BI SaaS intégrale qui ne cesse de s’améliorer.

À un moment donné, Microsoft voudra que Power BI soit le premier choix, car Power Pivot dans Excel est pratiquement gratuit.

Pour un comparatif Excel vs PowerBI

Vers une utilisation unique d’Excel en BI ?

À mon avis, pour les clients qui commencent tout juste leur aventure avec la BI, Power Pivot dans Excel est un excellent point d’entrée (même si il manque de sécurisation et de traçabilité des données). C’est gratuit, et la mise en œuvre est rapide et facile.

Les analyses décisionnelles et statistiques ce sont plus que des outils ! Ce sont les personnes, les compétences et les processus nécessaires pour passer des données à la connaissance.

Poser les bonnes questions, développer une hypothèse et déterminer quelles données peuvent aider à confirmer que l’hypothèse n’est fournie par aucun outil d’aide à la décision.

Ainsi, la construction de ces processus et compétences à l’aide d’un outil de BI que vous possédez déjà peut permettre une transition facile vers Power BI à mesure que ses fonctionnalités se développeront à l’avenir.

Et mais même après avoir migré vers Power BI, vous aurez toujours la question « Mais exportez-vous vers Excel? ».