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PowerPivot dans la BI

Avec l’arrivée des outils de la suite PowerBI, nombreux sont les clients qui ont été séduits par l’apparente facilité afin de produire des restitutions « sexy » et interactives directement dans Excel, qui reste l’un des outils MS Office les plus connus et les plus utilisés à ce jour dans le monde de l’entreprise.

PowerPivot repose sur 2 principes :

• le « Self-service BI » : l’utilisateur est en mesure de créer ses propres rapports/dashboards sans compter sur l’équipe IT.
• le partage : les rapports peuvent être facilement partagés, que ce soit en échangeant le fichier Excel, en publiant dans SharePoint…

Est-ce que PowerPivot peut remplacer un DataWarehouse ?

PowerPivot est capable de récupérer des informations de différentes sources (bases SQL, Oracle, Excel, Fichier plats, rapports SSRS, dans le Cloud…). Avec son moteur in-Memory, il permet de gérer des millions de lignes avec une performance inégalée. Il peut être légitime alors de se demander si la présence d’un DataWarehouse (DW) est vraiment nécessaire.

Évidemment, vous vous doutez de la réponse : Non, PowerPivot ne remplace pas la mise en place d’un Datawarehouse.

Les cas d’utilisation ne sont pas les mêmes. Je dirais même que dans la bonne pratique, PowerPivot nécessite un datawarehouse. Les 2 solutions ne sont pas concurrentes mais complémentaires :

Le DW permet de stocker l’information d’entreprise commune pour tous, et représente une seule version de la vérité d’entreprise. Il est contrôlé par l’IT et s’appuie sur une architecture robuste et performante. Il est aussi optimisé pour une analyse BI et un « forage » des données, via la mise en place d’un modèle multidimensionnel regroupant tables de dimensions et tables de faits. Un DW intègre aisément l’historique des données et les changements à variation lente sur les axes d’analyse, chose beaucoup plus difficile à mettre en place dans PowerPivot.

PowerPivot permet surtout d’intégrer des données personnelles, c’est-à-dire des informations récupérées depuis son poste, éventuellement en complément des informations d’entreprise présente dans le DW. Cela permet à l’utilisateur de répondre rapidement à ses besoins de reporting, en évitant l’attente souvent longue de la part de l’IT (ou des professionnels de la BI). L’équipe IT peut alors concentrer ses efforts sur d’autres problématiques.

Qui n’a jamais rencontré un client qui, une fois son besoin de reporting expliqué et la restitution réalisée, se rend compte que son besoin a changé ou est devenu obsolète ? Les fonctionnels sont souvent avides de nouvelles présentations, en intégrant de nouvelles données pour effectuer des comparaisons, voire simplement à manipuler les mêmes informations que le DW mais dans des sens différents.

Mais encore ?

PowerPivot est idéal pour « accrocher » les utilisateurs, et les inclure dans la mise en place de la solution BI de l’entreprise. Ils participent à la création de rapports, souvent très personnels au début, et peuvent par exemple les publier sur un portail de collaboration SharePoint pour partager leur analyse avec leurs collègues du même métier.

Avec le temps, on se rend généralement compte que certains besoins de reporting se recoupent et se ressemblent : l’IT peut alors industrialiser ce besoin en le formalisant sous forme de rapports/analyses institutionnels en partant des « draft » construits par les utilisateurs ; Ces rapports/analyses se basant maintenant sur le DW d’entreprise.

Oui mais…

PowerPivot permet de créer des représentations simples très rapidement. Mais les utilisateurs peinent beaucoup plus ensuite pour étendre les fonctionnalités dans leur rapport, dû au manque de connaissance en modélisation BI et en formation sur l’outil.

A l’inverse, la mise en place d’un DW est assez coûteuse en temps au départ, mais permet de construire un socle robuste pour faciliter la construction de rapport par la suite, puisque toutes les bonnes pratiques BI de modélisation sont présentes et déjà en place.

Est-ce que PowerPivot peut remplacer un cube ?

Certes, PowerPivot est capable d’agréger plus de 100 millions de lignes grâce à son moteur xVelocity, en provenance de sources différentes (SQL Server, Excel, fichier plats…). Petit tableau récapitulatif des principales différences entre les technologies :

La taille de l’équipe détermine aussi la technologie mise en place :PowerPivot se prête bien à la construction de POC (Proof-Of-Concept) ou de maquette pour une mise en œuvre rapide, en se focalisant sur un domaine particulier (exemple : seulement les ventes de telle organisation et de tel secteur). Cela permet de donner un aperçu rapide des analyses BI qu’il est possible de faire.

• Une petite équipe (quelques personnes) peut se permettre d’utiliser PowerPivot et de s’échanger les fichiers Excel.
• Une équipe plus conséquente doit impérativement mettre en place un cube pour avoir modèle plus robuste : PowerPivot reste possible dans un cadre restreint d’utilisateurs !