Le langage de programmation M de Power Query permet d’écrire des formules pour automatiser et personnaliser les transformations de données sur Excel et Power BI. Découvrez tout ce que vous devez savoir !
Afin d’extraire et transformer les données, les utilisateurs de Microsoft Excel et Power BI peuvent utiliser l’outil Power Query directement incorporé à ces logiciels.
À l’aide d’un éditeur de requêtes très simple et intuitif, il est possible de collecter des données en provenance d’une large variété de sources et de les formater pour les rendre exploitables pour l’analyse.
Toutefois, pour personnaliser et automatiser les processus de transformation de données, ou pour effectuer des transformations complexes, il est nécessaire d’utiliser le langage de programmation M.
Qu’est-ce que le langage M ?
Développé pour fournir aux utilisateurs de Power Query une interface simple de transformation de données, M est un langage de programmation fonctionnel.
Il se base sur une syntaxe claire et concise, ce qui facilite l’écriture de requêtes personnalisées. Au fil des nouvelles versions, ce langage a évolué pour offrir des fonctionnalités plus avancées et de meilleures performances.
Il s’agit aujourd’hui d’un élément essentiel de Power Query. On l’utilise notamment pour les transformations complexes comme la fusion, la jointure, la division de colonnes ou encore l’agrégation et la réorganisation de données.
Par ailleurs, M permet aussi d’écrire des requêtes personnalisées. Ceci peut servir à extraire des données à partir de sources non prises en charge par Power Query, ou encore à appliquer des transformations avancées pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.
En cas d’erreurs lors d’une transformation de données, le langage M fournit des mécanismes de gestion. Il est possible de définir des règles comme la suppression des lignes contenant des valeurs manquantes, ou leur remplacement par des valeurs par défaut.
Enfin, les utilisateurs peuvent exploiter M pour optimiser les requêtes en éliminant les opérations inutiles et en réduisant la taille des données traitées. Ceci permet d’améliorer les performances.
Les principaux types de formules M
Ce langage M offre une large variété de formules de transformation de données, répondant à différents cas d’utilisation.
Les formules de filtrage sont utilisées pour filtrer les données selon des critères spécifiques. Par exemple, « Filter Rows » se base sur la valeur d’une colonne.
On utilise aussi les formules de fusion pour combiner des données provenant de plusieurs sources. Ainsi, « Merge Queries » permet de fusionner deux requêtes en utilisant une colonne commune.
Pour la transformation, « Split Colum » permet par exemple de diviser une colonne en plusieurs. Il existe de nombreuses formules de cette catégorie permettant tous types de manipulations.
Afin d’effectuer des opérations sur les données, on peut utiliser les formules de calcul. Par exemple, « Add Column » permet d’ajouter une colonne calculée à une requête.
Enfin, il est possible de regrouper les données en fonction de critères spécifiques à l’aide des formules de groupement. Par exemple, « Group By » rassemble les données en fonction de la valeur d’une colonne.
Quels sont les avantages et inconvénients du langage M ?
Les principaux points forts du langage M sont la flexibilité et la personnalisation des transformations de données.
Il est possible de créer des transformations complexes, afin de répondre à des besoins spécifiques. De plus, l’automatisation est un autre avantage majeur.
En effet, les utilisateurs peuvent écrire des requêtes personnalisées qui s’exécutent automatiquement chaque fois qu’une nouvelle source de données est ajoutée. Ceci permet d’économiser un temps considérable, mais aussi de réduire les erreurs.
L’optimisation des requêtes offre par ailleurs un gain de temps puisqu’elle permet d’obtenir des résultats plus rapidement et de traiter des volumes de données plus importants.
En revanche, malgré ses nombreuses forces, le langage M présente des limites. D’abord, la moindre erreur de syntaxe peut empêcher le fonctionnement d’une requête personnalisée. Ceci peut s’avérer déroutant pour les débutants.
Dans certaines situations, M n’est pas adapté. C’est notamment le cas pour les calculs complexes ou les analyses statistiques avancées qui nécessitent d’autres outils.
De manière générale, ce puissant outil accroît les possibilités offertes par Power Query mais requiert une connaissance de base en programmation.
Conclusion : le langage M de Power Query, un outil puissant mais exigeant
Si Power Query est un outil accessible et simple d’utilisation, il peut se révéler trop restreint pour certaines tâches de business intelligence. Le langage M permet de surmonter ses limites, en offrant des possibilités de personnalisation et d’automatisation.
Il garantit aussi une cohérence dans le traitement des données, puisque chaque transformation peut être appliquée à toutes les données.
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