Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.
Principales différences entre DAX et M dans Power BI
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Dax et M dans Power BI
Au fur et à mesure que nous apprenons à connaître le nouveau Power BI de Microsoft, nous réalisons qu’il y a plus qu’il n’y paraît. Non seulement il permet un accès simple et facile à toutes les sources de données de votre organisation, mais il vous permet également de manipuler les données d’une manière qui était impossible auparavant.
La dernière version de Power BI est livrée avec deux langages de programmation : DAX et langage M. Les deux sont utilisés pour transformer les données entrantes en effectuant des calculs sur les données de base ou en établissant des connexions à d’autres sources de données et en les interrogeant. Cet article vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur DAX et M, comment ils fonctionnent ensemble et comment ils peuvent rendre vos données plus précieuses.
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Qu’est-ce que M dans Power BI ?
M est un nouveau langage de programmation pour PowerBI, et il offre la flexibilité de SQL avec la lisibilité d’Excel. Il est conçu pour être simple à apprendre, à lire et à utiliser.
M est un langage de programmation multi-paradigme :
- Déclaratif: Vous permet de spécifier ce qui doit être fait au lieu de comment cela doit être fait. Cela vous permet d’exprimer vos intentions plus efficacement à travers le code (et de communiquer plus efficacement avec d’autres développeurs).
- Fonctionnel: La syntaxe est cohérente dans toutes les fonctions (peu importe où elles sont exécutées), ce qui vous permet de les comprendre plus facilement ultérieurement lorsqu’elles sont refactorisées ou déplacées dans votre modèle. Cela vous permet également de tester votre code plus facilement et simplement.
- Orienté objet: Fournit un système de classes qui vous permet d’encapsuler l’état et le comportement dans des objets, qui peuvent être réutilisés dans votre modèle.
Qu’est-ce que DAX dans Power BI ?
DAX est un langage de formule utilisé pour exprimer des calculs dans Power BI. Il est basé sur des formules Microsoft Excel, mais contrairement à ce dernier, il ne peut être utilisé que dans Power BI et ne peut pas être exporté vers d’autres applications. La syntaxe de DAX vous permet de créer des mesures et des colonnes et champs calculés en fonction de la source de données disponible.
Mesures et colonnes calculées
La syntaxe utilise des crochets (), qui entourent des formules renvoyant des valeurs. Par conséquent, si vous souhaitez utiliser des constructions logiques ou imbriquées telles que des instructions IF, des constructions THEN/ELSE IF/ELSE, des boucles DO ou des constructions de boucles WHILE dans votre formule, vous devez ajouter des parenthèses autour d’elles afin qu’elles puissent être correctement analysées par Power BI lorsqu’il évalue vos expressions. DAX est également utilisé pour créer des mesures et des colonnes calculées dans Power BI.
Un exemple de fonction DAX
Capture d’écran par l’auteur
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Création d’une mesure pour compter le nombre total de compétences professionnelles dans un ensemble de données
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Comparaison DAX et M
DAX est un langage de formule. Le langage M est un langage de requête. DAX est plus puissant que le langage M. Par exemple, DAX peut créer des KPI et des mesures, tandis que M ne peut pas encore le faire (bien que cela puisse arriver dans le futur).
Il existe quelques différences entre ces deux langues. Pourtant, ils ont tous deux des objectifs très similaires : ils vous permettent de interroger vos données depuis le service Power BI à l’aide de syntaxes simples, puis visualisez ces résultats à l’aide de tableaux et de graphiques. La principale distinction entre eux est leur flexibilité lors de la création de champs calculés ou de mesures calculées à utiliser dans les rapports ; DAX permet beaucoup plus de complexité que M à ce moment (bien que cela changera probablement avec le temps). Le langage M a été introduit pour la première fois avec Power Pivot pour Excel en 2010 et a depuis été intégré au service Power BI.
Le langage M est très similaire à DAX, mais il a quelques différences qui le rendent plus restrictif en termes de ce que vous pouvez en faire. Par exemple, alors que les deux langages vous permettent d’effectuer des calculs sur des mesures et de créer des colonnes calculées, les mesures dans DAX peuvent être beaucoup plus complexes que celles effectuées à l’aide de M.
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M et Dax apportent simplicité et élégance
M et DAX apportent simplicité et élégance au monde de Power BI.
Ils ont tous les deux syntaxes similairesce qui vous permet d’apprendre facilement une langue et de l’appliquer à tous les niveaux.
M existe depuis plus longtemps que DAX, mais DAX gagne en popularité en raison de sa facilité d’utilisation et de ses fonctionnalités puissantes. DAX est un langage plus populaire que M et est plus facile à apprendre car il n’exige pas que l’utilisateur connaisse toutes les variables techniques. Cependant, M est toujours utilisé par certaines entreprises en raison de sa capacité à effectuer des calculs complexes, mais DAX peut effectuer la plupart de ces calculs avec une seule ligne de code.
Conclusion
Alors que DAX est le citoyen de première classe pour Power BI, M est juste derrière. M apporte simplicité et élégance au monde de Power BI, visant à faciliter la tâche aux scientifiques des données et aux utilisateurs professionnels pour créer des modèles et obtenir des informations entre leurs propres mains. Dans le même temps, DAX a été utilisé par de nombreuses entreprises de tous les secteurs car il offre plus de flexibilité que M (ou tout autre langage dans lequel vous pourriez vouloir écrire).
Donc, si vous envisagez de créer des modèles dans Power BI aujourd’hui, l’un ou l’autre fonctionnera bien, en fonction de vos besoins. J’espère que cet article vous a aidé à comprendre les différences entre DAX et M et comment ils peuvent être utilisés pour vous aider à créer des modèles de données robustes dans Power BI. Si vous souhaitez en savoir plus sur DAX ou M, veuillez consulter certaines de ces ressources :
Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.
© 2022 Hassan
