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Créer des mesures de performances
Choisir ses KPI et KRI : piloter la performance et le risque
Le choix rigoureux d’indicateurs pertinents constitue la pierre angulaire d’un tableau de bord financier efficace.
Aujourd’hui, la mission du Directeur administratif et financier (DAF) ne se limite plus à mesurer la performance, mais englobe désormais l’anticipation et la maîtrise des risques susceptibles de dégrader cette performance.
Il devient nécessaire d’intégrer, aux côtés des indicateurs clés de performance (ou KPI : Key Performance Indicators pour les Anglo-saxons), des indicateurs clés de risque (ou KRI : Key Risk Indicators).
Définition des indicateurs
Nous allons voir les KPI, les KRI, leur complémentarité, et les raisons pour lesquelles leur intégration conjointe devient aujourd’hui incontournable pour un pilotage stratégique fiable.
Les KPI (Key Performance Indicators) financiers pertinents
Les KPI financiers peuvent être de différentes natures :
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Indicateurs de rentabilité : par exemple la marge nette, la marge brute, le Retour sur Investissement (ROI - acronyme anglo-saxon pour Return On Investment) ou le retour sur capitaux propres (ROE- Return on Equity). Ces KPI mesurent la capacité de l’entreprise à générer des profits.
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Indicateurs de liquidité : ils évaluent la gestion de trésorerie et le besoin en fonds de roulement, comme le délai moyen de paiement clients (DSO - Day Sales Outstanding) ou le délai moyen de paiement fournisseurs (DPO - Day Payable Outstanding).
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Indicateurs de solvabilité : ils reflètent la structure financière de l’entreprise, tels que le ratio d’endettement ou la capacité de remboursement de la dette.
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Indicateurs de croissance et d’activité : par exemple la croissance du chiffre d’affaires d’une période sur l’autre, la part de marché, la rotation des stocks ou le taux de croissance annuel moyen.
Il est préconisé d’utiliser de 5 à 10 KPI pour conserver la lisibilité d’un tableau de bord (retours d’expérience clients ou sources professionnelles comme les plateformes de Business intelligence telles que DashThis, Domo ou Yellowfin BI).
Une étude...
Structurer le modèle avec des tables et colonnes calculées
Principes du DAX (Data Analysis Expressions)
Le langage DAX (Data Analysis Expressions pour les Anglais, soit Expressions d’analyse de données en français) est un langage de formules créé par Microsoft et utilisé dans Power BI.
Ce langage fonctionne un peu comme les formules dans Excel (mais en anglais) et est spécialement conçu pour l’analyse avancée de données.
On parle souvent de mesures DAX, mais il est aussi possible de réaliser des tables ou des colonnes calculées avec du DAX.
Dans cette section, nous aborderons la création d’une table calculée et d’une colonne calculée, en mettant en avant leurs usages spécifiques pour les fonctions de contrôle de gestion et de pilotage.
Pour garantir la cohérence et la lisibilité des exemples présentés dans cet ouvrage, une convention de nommage a été adoptée.
Dans les sections suivantes, les mesures, colonnes et objets Power BI sont nommés selon une convention claire destinée à favoriser la lisibilité métier :
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mots séparés par un soulignement (underscore) ;
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majuscule à chaque mot.
Exemples : Chiffre_Affaires, Coût_Revient, Date_Facturation…
Ce style, proche du langage comptable, vous permettra d’identifier immédiatement la signification des indicateurs sans ambiguïté.
Création d’une table de dates automatique avec CALENDARAUTO
Dans tout projet Power BI impliquant une analyse temporelle, la création d’une table des dates explicite est essentielle.
Elle permet d’exploiter pleinement les fonctions DAX temporelles et garantit la cohérence et la fiabilité des calculs au fil du temps.
Il est possible de générer une table des dates automatique grâce à une formule DAX. La création automatique d’une table des dates présente deux avantages majeurs : elle assure une couverture complète de la plage de dates réellement utilisée dans les données du modèle et limite les manipulations manuelles, sources d’erreurs ou d’oublis.
La fonction CALENDARAUTO() renvoie une table à une seule colonne composée de valeurs de...
Créer des mesures de performance avec DAX
Mesures implicites ou mesures explicites
Dans Power BI, il existe deux types de mesures permettant d’agréger ou de calculer des indicateurs à partir des données du modèle :
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Les mesures implicites : ce sont des calculs automatiques créés par Power BI, lorsque l’utilisateur glisse un champ numérique dans un visuel. Power BI applique alors par défaut une fonction d’agrégation (comme SUM, AVERAGE, MIN, MAX, etc.). Ces mesures sont contextuelles, limitées au visuel dans lequel elles sont utilisées, et ne sont ni nommées ni visibles dans la Vue de modèle.
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Les mesures explicites : ce sont des mesures définies manuellement en DAX en utilisant l’outil Nouvelle mesure. Ces mesures sont nommées, stockées dans une table (ou dans une table logique dédiée), et peuvent être réutilisées dans tout le rapport, filtrées, combinées et documentées.
Mesures explicites vs Mesures implicites
Dans un environnement professionnel structuré, et en particulier dans les directions financières, les mesures explicites doivent être la norme.
Lisibilité et traçabilité accrues
Une mesure explicite est visible dans les tables dans la vue Affichage du rapport et peut être regroupée logiquement (dans une table dédiée par exemple). Elle est nominative, documentable et traçable, ce qui permet à un DAF ou à un contrôleur de gestion de comprendre la logique métier appliqué.
À l’inverse, une mesure implicite est invisible hors du visuel. Elle rend le modèle moins transparent et plus difficile à maintenir.
Réutilisabilité et cohérence
Les mesures explicites sont réutilisables dans l’ensemble du rapport, ce qui garantit une cohérence des chiffres. En cas de changement dans une règle de gestion (par exemple, un nouveau périmètre analytique ou une nouvelle formule de marge), une seule modification suffit.
Les mesures...
Réaliser des agrégations simples avec les fonctions de base DAX
Dans toute analyse de données, les agrégations jouent un rôle fondamental pour synthétiser l’information brute en indicateurs exploitables. Le langage DAX propose un ensemble de fonctions d’agrégation permettant de calculer rapidement des sommes, des moyennes, des maximums ou encore des décomptes (nombre et nombre distinct) sur les données du modèle.
Cette section présente les principales fonctions d’agrégation de base en illustrant leur usage dans un contexte financier.
SUM - Additionner des valeurs
Description et implémentation DAX
La fonction SUM est l’une des fonctions d’agrégation les plus courantes et essentielles du langage DAX.
L’expression retourne la somme des valeurs numériques contenues dans la colonne spécifiée. Si certaines lignes sont filtrées par un segment, un visuel ou une interaction de l’utilisateur, la somme est automatiquement recalculée sur les données visibles.
Sa syntaxe est :
SUM(colonne) L’intérêt d’utiliser SUM au lieu de se reposer sur les agrégations implicites de Power BI est double :
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Cela permet de nommer et documenter une mesure, ce qui est essentiel dans un contexte professionnel où les indicateurs doivent être tracés, validés et commentés.
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Cela autorise l’extension du calcul dans des mesures plus complexes (par exemple, pour calculer une marge ou une variation annuelle).
Bon à savoir : la fonction SUM ne peut être utilisée que sur des colonnes numériques.
En finance, SUM est utilisée pour agréger des colonnes telles que les montants facturés, les encaissements, les coûts, ou encore les stocks. Elle constitue un socle essentiel pour toute mesure métier.
Application en finance - Chiffre d’affaires total (CA)
Le chiffre d’affaires (CA) désigne le montant hors taxes des ventes, de biens ou de services, réalisées par une entreprise au cours d’une période donnée (par mois ou par exercice comptable).
Formule DAX
Total_CA = SUM(Ventes[Chiffre_Affaires]) Cette formule permet le calcul de la somme des montants de la colonne Chiffre_Affaires de la table Ventes.
Création de la mesure...
Transformer et contrôler votre contenu avec des fonctions utilitaires DAX
Dans un contexte financier, les calculs doivent être ajustés pour refléter fidèlement la réalité métier : neutraliser des signes négatifs, sécuriser des divisions sensibles ou structurer des ratios précis.
Les fonctions utilitaires DAX répondent à ces exigences en apportant des mécanismes de transformation et de contrôle directement intégrés aux mesures.
ABS - Obtenir la valeur absolue
Description et implémentation DAX
La fonction ABS retourne la valeur absolue d’un nombre, c’est-à-dire sa version positive, quelle que soit sa nature initiale (positive ou négative).
Elle est utile lorsque pour neutraliser le signe d’un montant dans un calcul : par exemple, pour comparer des écarts ou pour agréger des valeurs qui peuvent être négatives sans biaiser les totaux.
Sa syntaxe est :
ABS(nombre) L’argument nombre peut être : une expression numérique directe, une mesure ou une autre fonction retournant une valeur.
Elle est souvent utilisée en combinaison avec d’autres fonctions telles que SUM, DIVIDE, ou CALCULATE.
ABS ne modifie pas les données source, elle agit uniquement au moment du calcul de la mesure.
Application en finance - Coût absolu total
Dans certains contextes (notamment pour la gestion des charges ou l’analyse de flux négatifs en comptabilité), il est pertinent de considérer le coût en valeur absolue.
Formule DAX
Coût_Absolu = ABS(SUM(Ventes[Coût])) Cette...
Réaliser des analyses avancées avec des fonctions DAX
Après avoir mis en place les agrégations de base, vous pouvez enrichir vos analyses avec des fonctions DAX avancées.
Cela vous permettra d’appliquer des filtres conditionnels, de réaliser des comparaisons interannuelles ou encore de créer des segmentations ciblées
Nous débutons avec la fonction CALCULATE, véritable pivot du langage DAX, qui permet de redéfinir le contexte d’évaluation d’une mesure.
CALCULATE - Modifier le contexte de calcul
Description et implémentation DAX
La fonction CALCULATE est l’une des plus puissantes et essentielles du langage DAX.
Elle permet de modifier le contexte de filtre dans lequel une expression est évaluée. En d’autres termes, elle redéfinit les conditions dans lesquelles un calcul est exécuté.
La fonction CALCULATE est indispensable pour produire des mesures dynamiques, conditionnelles ou temporelles.
Sa syntaxe est :
CALCULATE(expression, filtre1 [, filtre2, ...]) -
Expression : représente l’expression DAX à évaluer (souvent une mesure ou une fonction comme SUM, AVERAGE, etc.),
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Filtre : un filtre obligatoire, mais il est possible de mettre plusieurs filtres qui vont modifier le contexte de la mesure.
Application en finance - Chiffre d’affaires d’une année spécifique par secteur
L’un des usages clés de la fonction CALCULATE consiste à calculer une mesure sur une période fixe, tout en conservant les filtres dynamiques appliqués par l’utilisateur.
Dans cet exemple, nous allons réaliser deux mesures : une pour le chiffre d’affaires total réalisé en 2023, l’autre pour l’année 2024. Nous utiliserons ensuite un segment pour sélectionner un secteur spécifique.
Formules DAX
Comme nous l’avons vu dans la section précédente (Bonnes pratiques pour la création des formules DAX- Approche modulaire), l’approche modulaire est toujours préférable. Ainsi, si vous avez réalisé la mesure CA_Total, il est conseillé de l’utiliser dans cette nouvelle mesure :
Approche modulaire :
CA_2023_Secteur = CALCULATE(
[CA_Total],
YEAR(Ventes[Date])...