Des réponses concrètes pour choisir vos outils, fiabiliser vos indicateurs et faire avancer vos projets Data & IA.
Construisez un modèle en étoile Power BI avec faits, dimensions et dates. Un exemple pour comprendre le grain, éviter les doublons et contrôler les relations.
Choisissez entre DAX, Power Query et SQL selon le calcul à réaliser. Des exemples sur les types, les colonnes et les taux pour éviter les règles dupliquées.
Préparez une migration Data vers le cloud : inventaire, dépendances, coûts, contrôles de résultat et retour arrière. Une checklist pour décider quand basculer.
Comprenez BigQuery avec un exemple SQL, les différences avec une base transactionnelle et les contrôles à prévoir pour vos requêtes, vos accès et votre budget.
Construisez un premier reporting commercial Power BI avec un jeu de contrôle, des mesures DAX simples et une méthode pour valider les filtres et les totaux.
Desktop gratuit, Pro, PPU et capacités : comprenez ce que vous pouvez créer ou partager dans Power BI et préparez un budget pour les auteurs et les lecteurs.
Découvrez les services GCP utiles à un projet Data : BigQuery, Cloud Storage et IAM. Un exemple d’architecture et les points à cadrer avant de vous lancer.
Comparez onshore, offshore et nearshore pour un projet Data : localisation, collaboration, coût complet, accès aux données et critères de choix du prestataire.
Comprenez Palantir Foundry, son Ontology et son lien avec AIP. Des exemples concrets et une grille pour décider si la plateforme répond à votre besoin métier.
Comprenez à quoi sert Power BI, comment passer des fichiers aux indicateurs fiables et quel premier projet choisir pour votre entreprise, étape par étape.
Comparez Power BI et Excel selon vos usages : analyse, saisie, reporting partagé, actualisation et coûts. Une grille concrète pour choisir sans tout remplacer.
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