Les 5 difficultés principales de Power Query
Mais utiliser Power Query dans Power BI peut être vraiment compliqué pour plusieurs raisons dont voici les 5 plus fréquentes :
Mots: 750 Temps de lecture: 3 minutes
1. Syntaxe et logique (est-ce vraiment votre métier ?)
Power Query utilise un langage de programmation spécifique (M), ce qui peut être difficile à comprendre pour les utilisateurs qui ne sont pas familiers avec la programmation. La syntaxe et la logique de ce langage peuvent prendre du temps à apprendre et à maîtriser.
2. Apprendre une nouvelle compétence, ça a un prix…
L'utilisation de Power Query nécessite une formation et une expertise spécifiques. Pour les utilisateurs qui n'ont jamais travaillé avec Power Query auparavant, cela peut représenter un défi important pour apprendre une nouvelle compétence.
3. Complexité des transformations de données
Les transformations de données dans Power Query peuvent être compliquées et difficiles à comprendre ou mettre en oeuvre, surtout si vous travaillez avec des données complexes ou des sources de données multiples. La combinaison de plusieurs étapes de transformations peut être difficile à suivre et surtout à déboguer.
4. Dépendance des sources de données (sources d’erreurs ?)
Les transformations de données dans Power Query sont souvent étroitement liées aux sources de données. Si une source de données est modifiée ou si une transformation de données n'est pas correctement gérée, cela peut causer des erreurs et des résultats inattendus. Il peut devenir rapidement compliqué d'assurer la pérennité de votre solution en plus de perdre confiance en les résultats obtenus. C'est pourquoi, il est important de ne pas sous-estimer la complexité de Power Query.
Cependant, il demeure un outil très puissant et utile pour la préparation des données dans Power BI. Mais cela demande de développer des compétences avancées en programmation.
5. Limites techniques
Power Query peut être limité par les performances de l'ordinateur, de l'infrastructure informatique ou de la quantité de données utilisée. Les transformations de données complexes peuvent nécessiter beaucoup de ressources et ralentir considérablement le processus.
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