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Léa Régent

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5 min

Consultant Data Finance : l’architecte de vos projets data

Les PME n'ont jamais eu autant de données financières à leur disposition : ERP, comptabilité, trésorerie, budgets, fichiers Excel… Pourtant, ces données restent largement sous-exploitées. Dispersées, non fiables, inaccessibles, elles ne servent pas le pilotage stratégique et opérationnel (alors qu'elles le devraient).

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C'est là qu'intervient le consultant data finance. Ce profil rare combine expertise financière et compétences techniques pour orchestrer la transformation de votre service finance ou contrôle de gestion.

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Mais concrètement, que fait un consultant data finance ? Quelles compétences doit-il maîtriser ? Comment bien le choisir ? On vous dit tout dans cet article.

Qu'est-ce qu'un consultant data finance ?

Un consultant data finance est un expert spécialisé dans la transformation des données financières. Il conçoit et pilote des projets qui structurent l'ensemble de votre écosystème data financier : de la collecte des données jusqu'à leur exploitation.

Sa particularité ? Il intervient sur toute la chaîne de valeur data (pas seulement sur la visualisation). Son périmètre d'intervention couvre :

  • Stratégie data financière : définition de la feuille de route, identification des quick wins, priorisation des chantiers
  • Architecture data : conception du data warehouse, data lake, mise en place des flux ETL
  • Gouvernance et qualité des données : règles de gestion, standards, contrôles qualité
  • Business intelligence et reporting : tableaux de bord, rapports automatisés, analyses ad hoc
  • Automatisation des processus financiers : clôtures, consolidations, reportings réglementaires
  • Data science et analytics : modèles prédictifs et analyses avancées (selon profil)

Cette vision globale le différencie d'autres profils :

  • Le data scientist : très spécialisé sur la modélisation mathématique et le machine learning
  • Le data engineer : focus sur l'infrastructure technique, sans expertise métier finance
  • Le contrôleur de gestion : expertise finance et gestion solide mais peu de compétences techniques data

Le consultant data finance combine vision stratégique, expertise métier finance et compétences techniques data. C'est cet alliage rare qui fait sa valeur.

Pourquoi faire appel à un consultant data finance ?

Faire appel à un consultant data finance, c'est accélérer votre transformation digitale et exploiter pleinement le potentiel de vos données financières. Voici les principaux bénéfices :

  • Structurer votre stratégie data financière : définir la feuille de route data, identifier les quick wins, prioriser les chantiers selon leur valeur business, aligner data et objectifs stratégiques. Vous investissez là où ça compte vraiment.
  • Construire une architecture data robuste : centraliser toutes vos données financières (ERP, comptabilité, banques, CRM, Excel), créer un data warehouse fiable et performant, automatiser les flux ETL. Une fondation solide pour exploiter vos données durablement.
  • Garantir la qualité de vos données : nettoyer les doublons et incohérences, standardiser les formats, instaurer des règles de gouvernance, fiabiliser vos reportings. Fini les erreurs de saisie et les versions multiples de la "vérité".
  • Automatiser vos processus financiers : clôtures comptables, consolidations multi-entités, reportings réglementaires, prévisions budgétaires… Gagnez du temps sur les tâches répétitives à faible valeur ajoutée pour vous concentrer sur l'analyse et le conseil.
  • Exploiter vos données pour piloter : tableaux de bord temps réel, analyses prédictives (trésorerie, CA, marges), aide à la décision stratégique basée sur la data. Vos données deviennent un véritable actif stratégique.

Accompagner le changement : former vos équipes aux nouveaux outils, instaurer une culture data-driven, garantir l'adoption des solutions développées. La technologie ne suffit pas : l'accompagnement humain fait la différence.

chez

Quelles sont les missions d'un consultant data finance ?

Le consultant data finance intervient sur toutes les dimensions de votre transformation data. Voici ses principales missions :

  • Audit et stratégie data : il audite votre maturité data actuelle (sources, architecture, processus, qualité, compétences équipes) et définit votre stratégie data financière (objectifs, feuille de route priorisée, quick wins, budget, planning, gouvernance). Cette vision stratégique garantit que vos investissements data servent vos enjeux business.
  • Conception de l'architecture data : il conçoit votre écosystème data financier complet. Data warehouse ou data lake pour centraliser vos données, flux ETL automatisés, connexions aux sources (ERP, comptabilité, banques, CRM, Excel), modélisation optimisée. L'objectif : une base de données financières unique, fiable, à jour et exploitable.
  • Gouvernance et qualité des données : il met en place les règles de gouvernance (responsabilités, standards qualité, procédures de validation, droits d'accès), nettoie les données existantes (doublons, erreurs, incohérences) et instaure des contrôles automatiques. Résultat : vous prenez des décisions sur des données fiables, pas sur des approximations.
  • Développement BI et reporting : il crée vos outils de pilotage (tableaux de bord PNL, trésorerie, marges, KPIs personnalisés, rapports automatisés, analyses ad hoc) avec les outils BI (Power BI, Tableau, Qlik). Contrairement à un développeur BI, il s'assure que l'architecture sous-jacente est solide et que les données alimentant les dashboards sont fiables.
  • Automatisation des processus financiers : il identifie et automatise les tâches répétitives (clôtures, consolidations multi-entités, reportings réglementaires, prévisions budgétaires, calculs de marges). Objectif : libérer du temps pour que vos équipes finance se concentrent sur l'analyse stratégique, pas sur la manipulation de fichiers.
  • Data science et analytics avancés : certains consultants possèdent des compétences en data science pour développer des modèles prédictifs (prévisions de trésorerie, CA, churn), détecter des anomalies (fraude, erreurs) ou optimiser (pricing, stocks, allocation budgétaire). Cette dimension transforme vos données historiques en prédictions actionnables.

Accompagnement et formation : il forme vos équipes finance et IT aux nouveaux outils, accompagne le changement culturel vers une organisation data-driven, assure le transfert de compétences. L'objectif : vous rendre autonome sur votre data financière, pas créer une dépendance au consultant.

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Quelles compétences doit posséder un consultant data finance ?

Pour mener à bien ces missions, un consultant data finance doit maîtriser un large éventail de compétences techniques et métier.

Les compétences techniques du consultant data finance

  • Outils BI : Power BI, Tableau, Qlik (pour la visualisation et le reporting)
  • Langages de programmation : SQL (indispensable pour interroger les bases de données), Python ou R (pour la data science), DAX et M (Power Query) pour Power BI
  • Architecture data : conception de data warehouse, data lake, ETL/ELT, maîtrise d'outils comme Azure Data Factory, Talend, Informatica
  • Bases de données : SQL Server, PostgreSQL, Azure SQL, Oracle, MySQL selon votre stack technique
  • Cloud : Azure, AWS ou GCP (de plus en plus d'architectures data sont hébergées dans le cloud)
  • Data science et machine learning (bonus) : modèles prédictifs, statistiques, algorithmes ML
  • Écosystème Microsoft : Excel (essentiel pour dialoguer avec les financiers), SharePoint, Microsoft Fabric, Power Platform

Les compétences financières du consultant data finance

  • Comptabilité générale et analytique : comprendre un plan comptable, lire un bilan et un compte de résultat, maîtriser les soldes intermédiaires de gestion (SIG), connaître les normes comptables
  • Contrôle de gestion : savoir construire un budget, analyser des écarts, calculer des marges, piloter la performance, comprendre les enjeux de la consolidation
  • Finance d'entreprise : enjeux de trésorerie, BFR (Besoin en Fonds de Roulement), ratios financiers, rentabilité, business plan
  • Fiscalité (notions) : TVA, impôt sur les sociétés, liasse fiscale (pour intégrer ces contraintes dans les reportings)
  • Processus financiers : clôture comptable, reporting financier, consolidation, audit, contrôles internes

Les soft skills essentiels

  • Vision stratégique : capacité à définir une feuille de route data alignée avec les objectifs business, à prioriser les chantiers selon leur valeur
  • Pédagogie : savoir vulgariser des concepts techniques complexes pour des utilisateurs non-techniques (DAF, CDG, DG)
  • Gestion de projet : piloter des projets data complexes, gérer les parties prenantes, respecter délais et budgets
  • Conseil : capacité à challenger les demandes initiales, à recommander des solutions optimales, à apporter de la valeur au-delà de l'exécution technique

Collaboration : travailler efficacement avec des profils variés (finance, IT, direction, opérationnels)

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Avis d’expert - Alexandre Stevens, CEO de Stalx

"En tant que contrôleur de gestion en PME, je n'avais ni data engineer, ni équipe IT dédiée. Quand j'ai voulu structurer mes données financières, j'ai dû tout apprendre : architecture data, ETL, SQL, Power BI… Cette expérience m'a appris une chose essentielle : en PME, il faut des solutions pragmatiques qui fonctionnent avec les ressources disponibles.

Aujourd'hui, je conçois des architectures data adaptées aux contraintes PME : pas de sur-ingénierie, des outils accessibles (Azure, Power BI, SQL), de l'automatisation là où ça compte vraiment. Mon conseil ? Méfiez-vous des consultants qui vous proposent des architectures de grand groupe. En PME, la simplicité et l'opérationnalité priment sur la perfection technique."

chez

Comment bien choisir votre consultant data finance ?

Choisir le bon consultant data finance est crucial pour réussir votre transformation. Voici les critères clés à considérer :

  1. Vérifiez la double compétence Data + Finance : privilégiez un profil qui maîtrise l'architecture data ET comprend profondément les enjeux financiers. Demandez des exemples concrets de projets menés : quelle architecture data mise en place ? Quels outils utilisés ? Quels résultats business obtenus ? Un consultant qui parle couramment votre langage financier dès le premier échange est un excellent signal.
  2. Évaluez la vision stratégique : un bon consultant data ne se contente pas d'exécuter ce qu'on lui demande. Il doit être capable de définir une stratégie data, de prioriser les chantiers selon leur valeur business, et de challenger vos demandes initiales si nécessaire. Testez sa capacité à vous poser les bonnes questions stratégiques, pas seulement techniques.
  3. Demandez des références PME : un consultant habitué aux grands groupes avec des équipes data dédiées et des budgets conséquents ne comprendra pas vos contraintes de PME. Privilégiez quelqu'un qui sait faire avec des ressources limitées, qui apporte du pragmatisme et de l'opérationnalité, pas de la sur-ingénierie.
  4. Vérifiez l'étendue des compétences techniques : demandez quels outils et technologies il maîtrise (BI, ETL, cloud, langages de programmation, architecture data). Un bon consultant data finance doit couvrir toute la chaîne de valeur data, pas uniquement la visualisation finale. S'il ne parle que de dashboards sans évoquer l'architecture sous-jacente, ce n'est pas le bon profil.
  5. Testez la compréhension des processus métier : parlez-lui concrètement de vos processus financiers actuels (clôture comptable, consolidation, reporting, prévisions budgétaires). Il doit comprendre immédiatement, identifier les points de friction, et proposer des opportunités d'automatisation et d'amélioration. S'il pose des questions basiques sur vos processus finance, passez votre chemin.
  6. Évaluez la capacité d'accompagnement : la transformation data implique du changement organisationnel et culturel. Le consultant doit savoir former vos équipes, accompagner l'adoption des nouveaux outils, transférer les compétences pour vous rendre autonome. Demandez comment il gère l'accompagnement au changement et la montée en compétences.

Clarifiez le format d'intervention : mission courte (audit et stratégie data), projet complet (architecture + développement + formation), ou accompagnement long terme ? Freelance (500-900€/jour selon l'expérience et l'expertise) ou agence spécialisée comme Stalx Services ? Le choix dépend de votre budget, de la complexité de votre projet, et de vos besoins en maintenance.

Léa Régent

Publié le

Mis à jour le

21/5/2026

Nos autres guides

Guide
5 min
Tout savoir sur le développeur Power BI : rôle, compétences et recrutement
Léa Régent

Léa Régent

21/5/2026

Les PME d'aujourd'hui croulent sous les données. ERP, logiciels métiers, fichiers Excel, CRM… Les sources de data se multiplient, mais exploiter cette information reste un défi pour beaucoup de dirigeants et managers. Résultat ? Des reportings chronophages, des analyses partielles, et une prise de décision approximative.

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C'est là qu'intervient le développeur Power BI. Ce profil technique spécialisé en business intelligence transforme vos données brutes en tableaux de bord interactifs et automatisés. Son objectif : vous donner accès à l'information clé en temps réel pour piloter votre entreprise efficacement.

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Mais concrètement, que fait un développeur Power BI ? Quelles compétences doit-il maîtriser ? Et surtout, comment bien le choisir pour votre projet ? On vous explique tout dans cet article.

Qu'est-ce qu'un développeur Power BI ?

Un développeur Power BI est un spécialiste de la business intelligence qui conçoit et développe des solutions de datavisualisation à partir de l'outil Microsoft Power BI. Son rôle ? Transformer des données dispersées et complexes en rapports visuels, dynamiques et accessibles pour les décideurs.

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Contrairement au data analyst qui se concentre sur l'analyse des données, ou au data engineer qui construit l'infrastructure technique, le développeur Power BI se positionne à l'intersection entre la technique et le métier. Il comprend les besoins des utilisateurs finaux (dirigeants, DAF, contrôleurs de gestion, managers opérationnels) et traduit ces besoins en solutions BI concrètes.

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En d'autres termes, le développeur Power BI agit comme un pont entre vos données brutes et les décisions stratégiques de votre entreprise. Il ne se contente pas de créer de jolis graphiques : il bâtit une architecture data fiable qui alimente vos tableaux de bord en temps réel.

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Ce profil est particulièrement recherché par les PME qui souhaitent automatiser leurs reportings, gagner en réactivité et prendre des décisions éclairées sans perdre un temps précieux sur Excel.

Pourquoi faire appel à un développeur Power BI pour votre PME ?

Faire appel à un développeur Power BI, c'est investir dans la performance et l'agilité de votre entreprise. Voici les principaux bénéfices que vous pouvez en attendre :

Automatiser vos reportings et gagner un temps précieux

Vos équipes passent des heures chaque semaine à collecter, consolider et mettre en forme des données dans Excel ? Un développeur Power BI automatise ces tâches répétitives. Clôtures comptables, suivi budgétaire, analyses de marges, tableaux de bord commerciaux… Tout est mis à jour automatiquement, sans intervention manuelle. Résultat : vos collaborateurs se concentrent sur l'analyse et le conseil, pas sur la manipulation de fichiers.

Fiabiliser vos données et réduire les erreurs

Entre les doublons, les erreurs de saisie et les versions de fichiers qui se multiplient, la fiabilité des données peut vite devenir un casse-tête. Le développeur Power BI conçoit une architecture centralisée où les données sont nettoyées, transformées et consolidées automatiquement. Fini les incohérences entre différents reportings : vous travaillez sur une source unique et fiable.

Piloter votre entreprise en temps réel

Avec Power BI, vos tableaux de bord sont accessibles 24/7, sur ordinateur, tablette ou smartphone. Les données sont rafraîchies automatiquement (quotidiennement, voire en temps réel selon les sources). Vous avez toujours une vision à jour de vos KPIs pour prendre des décisions rapides et éclairées, sans attendre la fin du mois.

Valoriser votre système d'information

Vos données sont un actif stratégique. Un développeur Power BI vous aide à en tirer pleinement parti en les rendant accessibles et exploitables par tous les décideurs de l'entreprise. C'est un levier de performance et de différenciation concurrentielle.

Accompagner la croissance de votre PME

Les outils développés avec Power BI sont scalables : ils évoluent avec votre entreprise. Nouvelles sources de données, nouveaux indicateurs, nouveaux utilisateurs… Votre solution BI s'adapte à vos besoins changeants sans nécessiter une refonte complète.

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Avis d’expert - Alexandre Stevens, CEO de Stalx

"En tant que contrôleur de gestion, j'ai passé des centaines d’heures à compiler des données dans Excel pour produire des reportings mensuels. Quand j'ai découvert Power BI, j'ai réalisé qu'on pouvait automatiser 80% de ce travail et libérer du temps pour l'analyse à valeur ajoutée. C'est ce qui m'a poussé à me spécialiser dans la data."

Quelles sont les missions d'un développeur Power BI ?

Le développeur Power BI intervient sur toutes les étapes d'un projet de business intelligence. Voici ses principales missions :

Analyser les besoins métier

Tout commence par l'écoute. Le développeur Power BI rencontre les futurs utilisateurs (DAF, contrôleurs de gestion, dirigeants, managers) pour comprendre leurs problématiques, leurs besoins en indicateurs et leurs attentes en matière de visualisation.

Il cadre ensuite le projet BI : périmètre des données, livrables attendus, planning, budget. Cette phase est cruciale pour garantir que la solution développée répondra réellement aux besoins de l'entreprise.

Concevoir l'architecture data

Une fois les besoins identifiés, le développeur conçoit l'architecture technique du projet. Cela inclut :

  • La connexion aux sources de données : ERP, logiciels de comptabilité, CRM, fichiers Excel, bases de données SQL, API… Power BI peut se connecter à des dizaines de sources différentes.
  • L'ETL (Extract, Transform, Load) : extraction des données, nettoyage, transformation et chargement dans un modèle de données structuré. Cette étape est souvent réalisée avec Power Query.
  • La modélisation des données : création d'un data model optimisé (souvent sous forme de schéma en étoile) qui permettra des calculs rapides et des analyses pertinentes.

Développer les rapports et tableaux de bord

C'est le cœur du métier. Le développeur Power BI crée des rapports interactifs avec :

  • Des visuels dynamiques : graphiques, tableaux, cartes, jauges, KPIs adaptés aux besoins métier.
  • Des calculs avancés en DAX : le langage DAX (Data Analysis Expressions) permet de créer des mesures personnalisées (marges, écarts budget vs réel, évolutions N-1, ratios financiers, etc.).
  • Un design UX/UI soigné : l'ergonomie et la lisibilité des rapports sont essentielles pour favoriser l'adoption par les utilisateurs finaux.

Déployer et maintenir la solution

Une fois les rapports développés, le développeur Power BI les publie sur Power BI Service (la plateforme cloud de Microsoft). Il configure :

  • Les droits d'accès : qui peut voir quels rapports, avec quel niveau de détail.
  • Les actualisations automatiques : fréquence de rafraîchissement des données.
  • Les performances : optimisation des requêtes pour garantir des temps de chargement rapides.

Il assure également la formation des utilisateurs pour qu'ils prennent en main l'outil efficacement, et reste disponible pour le support et les évolutions futures.

Faire évoluer la solution

Un projet BI n'est jamais figé. Le développeur accompagne l'entreprise dans l'amélioration continue de ses outils : ajout de nouvelles sources de données, création de nouveaux KPIs, corrections de bugs, optimisation des performances… Il s'assure que la solution reste alignée avec les besoins métier.

Quelles compétences techniques doit posséder un développeur Power BI ?

Pour mener à bien ces missions, un développeur Power BI doit maîtriser un large éventail de compétences techniques :

  • Power BI Desktop et Power BI Service : la maîtrise complète de l'outil est évidemment indispensable.
  • DAX (Data Analysis Expressions) : ce langage de formules est au cœur de Power BI. Un bon développeur doit savoir créer des mesures complexes et optimisées.
  • Power Query et le langage M : pour transformer et nettoyer les données à l'étape ETL.
  • SQL : pour interroger des bases de données relationnelles et optimiser les requêtes.
  • Bases de données : connaissance des SGBD (SQL Server, Azure SQL, etc.) et des principes de modélisation de données.
  • L'écosystème Microsoft : Excel, SharePoint, Microsoft Fabric, Azure… Power BI s'intègre étroitement avec ces outils.
  • Python ou R (bonus) : pour des analyses avancées ou du machine learning intégré dans Power BI.
  • Data modeling : maîtrise des schémas en étoile, des relations entre tables, et de l'optimisation des modèles de données.

Mais au-delà des compétences techniques, un bon développeur Power BI doit également posséder des soft skills indispensables :

  • Communication et pédagogie : il doit savoir vulgariser des concepts techniques pour des utilisateurs non-techniques.
  • Compréhension métier : un développeur qui comprend les enjeux business de votre secteur sera bien plus efficace.
  • Gestion de projet : respect des délais, organisation, capacité à prioriser.
  • Collaboration : il travaille avec de nombreuses parties prenantes (IT, finance, opérationnels, direction).

🍒 Cerise sur le gâteau : un développeur Power BI ayant une expérience en finance, contrôle de gestion ou dans votre secteur d'activité sera un vrai plus. Il comprendra mieux vos besoins métier, parlera le même langage que vos équipes, et anticipera les bonnes questions à poser. Si vous cherchez un outil de pilotage financier pour vos contrôleurs de gestion, privilégiez un profil avec cette double compétence.

Comment bien choisir votre développeur Power BI ?

Choisir le bon développeur Power BI est essentiel pour la réussite de votre projet. Voici les critères clés à considérer :

  1. Vérifiez l'expérience métier : Privilégiez un développeur qui connaît votre secteur d'activité ou votre fonction métier (finance, supply chain, RH, commercial…). Il comprendra mieux vos enjeux et vous fera gagner un temps précieux en phase de cadrage.
  2. Demandez des références et un portfolio : Consultez des cas clients similaires au vôtre : même secteur, même taille d'entreprise, mêmes problématiques. Demandez à voir des exemples de rapports développés (en anonymisant les données sensibles). Cela vous donnera une idée concrète de son niveau d'expertise et de son sens du design.
  3. Évaluez les compétences techniques : N'hésitez pas à poser des questions techniques lors de l'entretien ou à demander un test pratique. Les certifications Microsoft (comme la PL-300 : Microsoft Power BI Data Analyst) sont un bon indicateur, même si elles ne remplacent pas l'expérience terrain.
  4. Testez la communication : Votre développeur devra collaborer avec vos équipes tout au long du projet. Assurez-vous qu'il sait écouter, poser les bonnes questions, et expliquer les choses simplement. Un profil technique brillant mais incapable de communiquer sera contre-productif.
  5. Choisissez le bon format d'intervention : Freelance (flexible, 300-700€/jour, disponibilité limitée), agence spécialisée (expertise complète, gestion de A à Z, budget dès 5 000€) ou recrutement interne (coût élevé, mais disponibilité totale). Le choix dépend de votre budget, de la complexité du projet et de vos besoins en maintenance long terme.

Clarifiez le budget : Soyez transparent sur votre enveloppe budgétaire dès le départ. Un bon prestataire saura vous proposer une solution adaptée à vos moyens, quitte à découper le projet en plusieurs phases.

Confiez le développement de votre projet Power BI à Stalx Services

Le développeur Power BI est un acteur clé de la transformation data des PME. En automatisant les reportings, en fiabilisant les données et en offrant un accès temps réel aux indicateurs de pilotage, il permet aux dirigeants et managers de prendre de meilleures décisions, plus rapidement.

Choisir le bon développeur est essentiel. Au-delà des compétences techniques (DAX, Power Query, SQL, data modeling), privilégiez un profil qui comprend vos enjeux métier et sait communiquer efficacement avec vos équipes.

⚡ Chez Stalx Services, nous mettons notre double expertise contrôle de gestion et data au service des PME qui veulent passer à la vitesse supérieure. Vous souhaitez automatiser vos reportings financiers, créer des tableaux de bord temps réel, ou exploiter pleinement vos données ? Parlons-en. Découvrez nos services de développement MS Fabric et Power BI ou réservez directement un rendez-vous en ligne.

Guide
5 min
Pourquoi faire appel à un développeur Microsoft Fabric ?
Léa Régent

Léa Régent

11/3/2026

Fabric est la plateforme de Microsoft dédiée à la gestion et l'analyse des données pour les entreprises. Pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie, la collaboration avec un développeur spécialiste de Microsoft Fabric est indispensable. Dans cet article, nous explorerons en détail pourquoi faire appel à un développeur et comment choisir le meilleur candidat pour garantir le succès de vos projets BI et data.

Le métier de développeur MS Fabric

Le rôle principal d'un développeur Microsoft Fabric est de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de gestion et d'analyse de données qui exploitent la plateforme Microsoft Fabric.

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🔎 Microsoft Fabric est une plateforme de gestion et d'analyse de données qui simplifie le processus d’exploitation des données à tous les stades : de la collecte à la visualisation. Elle intègre divers services et outils cloud pour offrir une expérience utilisateur cohérente et connectée, notamment avec d'autres produits Microsoft comme Azure, améliorant ainsi les capacités de traitement et d'analyse des données.

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Les développeurs MS Fabric se spécialisent dans la conception d'architectures de données self-service, pour automatiser et optimiser les processus d'affaires. Ils travaillent souvent avec une suite d'outils avancés comme Azure data factory, Power BI et divers services cloud de Microsoft pour intégrer, gérer et visualiser les données à grande échelle.

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Les développeurs Microsoft Fabric doivent maîtriser un éventail de technologies, notamment les bases de données SQL, le langage Python, les API et les outils d'intégration de données. Leur expertise les rend capables de piloter des projets complexes, depuis la collecte des données jusqu'à leur exploitation.

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Avec l'augmentation constante de la quantité de données générées par les entreprises et la nécessité croissante de solutions de data analyse sophistiquées, le rôle du développeur Microsoft Fabric devient de plus en plus essentiel. Ce métier est en croissance rapide, particulièrement dans les secteurs où la prise de décision basée sur des données précises et en temps réel est cruciale, comme dans la finance, la santé, la logistique et le retail.

Ainsi, les développeurs MS Fabric jouent un rôle clé pour aider les entreprises à tirer pleinement partie de leurs données, conduisant à des innovations significatives, des gains de performance et à un avantage concurrentiel accru.

Quelles sont les principales missions d’un développeur MS Fabric ?

Les principales missions d’un développeur Microsoft Fabric englobent une variété de responsabilités essentielles centrées autour de la gestion, l'analyse et la visualisation des données :

  • Intégration et gestion des données : Le développeur doit être capable d'intégrer des données provenant de diverses sources dans la plateforme Microsoft Fabric. Cela inclut la configuration et la gestion de pipelines de données avec Microsoft Data Factory, assurant ainsi une ingestion fluide et une préparation des données pour les analyses. Il doit être capable de nettoyer, enrichir et modéliser la donnée pour les différents services de l'entreprise, et donner du sens à la data pour aider à la prise de décisions. Pour cela, il peut s'appuyer sur des dataflows ou des Jupyter Notebooks, lui permettant de réaliser des traitements complexes.
  • Création de dashboards et de rapports : Une autre mission cruciale est de concevoir des dashboards interactifs et des rapports détaillés qui facilitent la visualisation des analyses et aident à la prise de décisions stratégiques dans l'entreprise. Cette tâche requiert une maîtrise des outils de BI comme Power BI, intégré étroitement à Microsoft Fabric.
  • Sécurité et optimisation des performances : Le développeur doit garantir une sécurité des données (en mettant en place des contraintes mécaniques lors de la connexion de l'utilisateur, par exemple). Il doit aussi vérifier la conformité des référentiels de données centralisés au sein de l'entreprise, pour s'assurer de la cohérence des données. Il s’assure également que les applications fonctionnent à des niveaux optimaux. Cela implique souvent des ajustements et des mises à jour continues pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise.
  • Formation et accompagnement : Enfin, le développeur joue un rôle clé dans la formation et le soutien des utilisateurs de l'entreprise sur la manière d'utiliser efficacement les outils et les plateformes mis en place. Il collabore avec différentes équipes pour assurer une compréhension transversale des outils développés et accompagne les key users dans la création de rapports de business intelligence.

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Ces missions positionnent les développeurs Microsoft Fabric comme des acteurs centraux dans l'exploitation des données en entreprise. Les principaux bénéfices étant : 

  • Un meilleur accès à la data
  • Des prises de décisions rapides et éclairées
  • La valorisation de l’entreprise, grâce à son SI

Comment bien choisir un développeur MS Fabric ?

Choisir un développeur Microsoft Fabric compétent est essentiel pour réussir un projet de data ou de business intelligence. Voici des critères clés à considérer lors de la sélection d’un développeur :

  • Compétences techniques spécifiques : Assurez-vous que le développeur possède une expertise approfondie des outils et technologies liés à Microsoft Fabric, y compris Power BI, Azure, et les différentes composantes de l'écosystème Microsoft pour la gestion de données. Une compréhension solide des bases de données, de l'intégration de données, et de l'analyse de données est cruciale.
  • Expérience pratique : L'expérience dans le déploiement de solutions Microsoft Fabric dans des contextes similaires à votre industrie peut être un indicateur fort de la capacité du développeur à répondre à vos besoins spécifiques. Recherchez des candidats qui ont des cas d'utilisation ou des projets démontrant leur compétence et leur compréhension des défis pratiques.
  • Capacités de résolution de problèmes : Un bon développeur doit non seulement gérer les tâches techniques mais aussi proposer des solutions créatives aux problèmes complexes. Lors des entretiens, posez des questions qui révèlent la capacité du candidat à naviguer dans des situations complexes et à innover.
  • Compétences en communication et en collaboration : Étant donné que le développeur devra souvent collaborer avec vos équipes, il est important qu'il puisse communiquer efficacement et travailler harmonieusement avec divers groupes de parties prenantes.
  • Formation et certifications : Bien que les certifications ne soient pas toujours un gage de compétence, elles peuvent indiquer un engagement professionnel envers leur métier. Les certifications pertinentes de Microsoft ou d'autres institutions reconnues dans le domaine des technologies de l'information et de la gestion de données peuvent ajouter une assurance supplémentaire quant à leurs qualifications.
  • Références et recommandations : Avant de finaliser votre choix, vérifiez les références et demandez des recommandations de clients ou d'employeurs précédents. Cela peut vous fournir un aperçu précieux de la fiabilité, de l'éthique professionnelle et de l'efficacité du développeur dans des projets antérieurs.

🍒 Cerise sur le gâteau, un développeur ayant une expérience métier ou business proche des utilisateurs finaux est souvent très apprécié. Vous souhaitez créer un outil de pilotage pour vos contrôleurs de gestion industriels ? Un développeur ayant une expérience en contrôle de gestion et/ou dans l’industrie sera un vrai plus, afin de mieux comprendre les besoins des utilisateurs et communiquer avec eux.

Confiez le développement de votre projet MS Fabric ou Power BI à notre agence

Chez Stalx, nos développeurs MS Fabric et Power BI prennent en main le déploiement de projets BI de A à Z. Résultat : une architecture data fiable et une application de datavisualisation performante. Par ici pour en savoir plus sur nos services.

Guide
5 min
Quel outil choisir pour présenter un reporting ? (Excel, PowerPoint, Power BI, etc.)
Alexandre Stevens

Alexandre Stevens

19/3/2026

Excel, Power BI, PowerPoint, Fabric : les outils pour créer et présenter un reporting ne manquent pas. Nous pouvons l’affirmer dès maintenant, il n’existe pas de logiciel parfait. Mais en fonction de votre entreprise et des besoins des utilisateurs de vos reportings, une solution adéquate existe.

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Dans cet article, nous analyserons différents outils, du tableur à la BI, en passant par le diaporama. Et nous verrons pourquoi les éviter ou les privilégier, selon le cas. À la fin de votre lecture, vous aurez toutes les cartes en main pour choisir le bon outil de reporting.

1. Le bon vieux tableur Excel (ou Google Sheets)

Dans l'univers de la finance et du contrôle de gestion, plus besoin de le présenter : le tableur est omniprésent. Reconnus pour leur accessibilité et leur flexibilité, Excel, Google Sheets et consorts permettent de manipuler des données, effectuer des calculs complexes et créer des visualisations de base avec une relative facilité. Cependant, comme nous le verrons ci-dessous, le tableur présente des limites importantes pour la création et l’exploitation d’un reporting.

Avantages du tableur :

  • Facilité d'utilisation : La plupart des utilisateurs sont familiers avec l'interface des tableurs, ce qui réduit le temps de formation nécessaire.
  • Polyvalence : Capables de gérer aussi bien de simples calculs que des analyses financières complexes, les tableurs sont incroyablement polyvalents.
  • Coût : Excel fait partie de la suite Microsoft Copilot (ex Office 365), largement répandue, et Google Sheets est disponible gratuitement avec un compte Google.

Inconvénients du tableur :

  • Gestion des grandes masses de données : Les tableurs peuvent devenir lents ou même instables avec de très grands volumes de données ou des formules très complexes.
  • Sécurité et contrôle des versions : Le partage de fichiers Excel ou Sheets peut entraîner des problèmes de contrôle et de sécurité des données. Les fichiers peuvent s’échanger et se modifier très facilement, impactant la fiabilité de la donnée.
  • Visuels limités et statiques : Les visuels (graphiques, tableaux, cartes) sont basiques et statiques. Difficile d’analyser en un clin d'œil ou de forer la donnée lorsqu’on utilise un reporting sur Excel et Google Sheets.

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Ces limites nous amènent à considérer des alternatives plus robustes pour des besoins spécifiques. Dans le prochain paragraphe, nous explorerons les outils de business intelligence, qui offrent des fonctionnalités avancées pour la visualisation et l'analyse des données.

2. Le logiciel de business intelligence (Power BI, Tableau, Looker, etc.)

Dans un environnement où la donnée circule à foison, les outils de business intelligence (BI) comme Power BI offrent des solutions avancées, qui transcendent les capacités des tableurs traditionnels. Chez Stalx, nous utilisons ces outils pour transformer les données brutes en visualisations interactives et en analyses prédictives qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Avantages des logiciels de BI :

  • Extraire, nettoyer et exploiter la donnée : Les outils de business intelligence comme Power BI permettent d’extraire la donnée directement à la source, de la nettoyer et de l’organiser en toute fiabilité.
  • Visualisations avancées et interactives : Une fois la donnée préparée, les logiciels de BI permettent de créer des dashboards dynamiques où les données sont, non seulement visualisées, mais également interactives. Les utilisateurs peuvent cliquer pour explorer différents niveaux d'information.
  • Contrôle, sécurité et partage maîtrisés : Les logiciels de BI intègrent des outils d’administration permettant de gérer les droits des utilisateurs. L’historique est facilement consultable et la donnée peut être verrouillée, pour éviter les manipulations et limiter les risques.

Inconvénients des logiciels de BI :

  • Infrastructure : Pour les grandes entreprises, l'implémentation de business intelligence nécessite une infrastructure robuste et une intégration IT poussée.
  • Dépendance à la DSI : L'implémentation et la maintenance des logiciels de BI exigent souvent une collaboration étroite avec les départements IT, ce qui peut limiter la rapidité des ajustements nécessaires pour les utilisateurs.
  • Complexité et nécessité de formation : La puissance et la polyvalence de ces outils nécessitent une formation pour les personnes en charge de la création des reportings.

Malgré ces inconvénients, les plateformes de BI offrent d’importants bénéfices qui justifient l'investissement, surtout pour les PME cherchant à exploiter pleinement leurs données. L'adaptabilité et l'évolutivité de Power BI et Microsoft Fabric en font des choix judicieux pour ceux qui veulent aller au-delà des fonctionnalités de base du tableur.

3. Le diaporama (Powerpoint, Slides, Canva, etc.)

Eux non plus, nous n’avons pas besoin de les présenter. Les outils de diaporama comme PowerPoint, Slides ou Canva pullulent dans les entreprises. Ils sont privilégiés pour créer, animer et partager des présentations. Leur principal atout réside dans leur capacité à faciliter la communication visuelle d'idées, rendant les informations plus accessibles et engageantes lors de réunions ou de conférences.

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Cependant, un inconvénient notable de cette méthode est l'aspect statique des slides. Impossible de “forer” la donnée, comme on pourrait le faire avec Power BI. On peut aussi se retrouver avec des slides erronées à cause d’erreurs (fréquentes) de copier/coller.

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Aujourd'hui, cette limite peut être contournée grâce à l'intégration de PowerPoint avec Power BI, qui permet de dynamiser les présentations en reliant les diapositives directement à des reportings en temps réel. Les slides ne présentent alors plus des screenshots, mais bien de vrais rapports dynamiques (et ça change tout). Ainsi, le diaporama devient un outil puissant de présentation et d'animation, surtout lorsqu'il est utilisé par des personnes ayant des compétences en storytelling, en pédagogie et en communication.

4. L’e-mail ou la messagerie

L'automatisation de la communication par e-mail ou messagerie crée un pont entre les données et les utilisateurs, en s'assurant que les informations pertinentes atteignent les bonnes personnes au moment opportun, sans nécessiter une connexion à l’outil de reporting. Grâce à l'évolution des outils d'automatisation, il est désormais possible de personnaliser et d'envoyer des messages de manière intuitive et efficace.

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Exemple : 

  • L’envoi automatique d’un e-mail depuis Excel, grâce au langage VBA (méthode traditionnelle, “à l’ancienne”).
  • L’envoi d’un e-mail ou d’un message automatique grâce à un script Python, qui s'alimente directement dans le logiciel comptable ou l’ERP.
  • Un message Slack, WhatsApp ou un e-mail, envoyé automatiquement depuis Power BI grâce à Power Automate ou Make.
    ‍

Aujourd’hui, les possibilités d’automatisation et de personnalisation sont infinies. La bonne information peut être transmise à la bonne personne, au bon moment, sans effort. Ainsi, ce n’est plus vous qui allez chercher la donnée dans des reportings. Mais c’est la donnée qui vient à vous.

5. Et l’IA dans tout ça ?

L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les données sont analysées et présentées. Des outils comme Copilot de Microsoft et divers agents IA comme les GPTs permettent non seulement d'analyser des données complexes et de faire des prévisions, mais aussi d'interagir en temps réel. 

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Par exemple, lors d'une réunion (CODIR, MBR ou autre), il est désormais possible pour les participants d'interroger directement l'IA sur des données spécifiques. Les participants peuvent demander à un Chatbot intégré à l’outil BI de générer un tableau de bord, un calcul, un graphique ou une prévision sur un point précis. Le gain de temps est énorme et la qualité des décisions est améliorée.

L’IA enrichit les reportings, les analyses et les prises de décisions. Et nous en sommes à peine au début de cette révolution. Mais comme pour la BI, les tableurs ou les diaporamas, le point clé reste le même : la qualité de la donnée.

Vous cherchez un expert pour déployer un reporting performant dans votre entreprise ?

Les tableurs peuvent toujours servir pour des calculs rapides, à la volée. Mais l'outil de business intelligence est aujourd'hui incontournable pour construire et analyser un puissant moteur de données. Ensuite, les outils d'IA, d'automatisation et de présentation s'ajoutent progressivement pour améliorer et faciliter la prise de décision.

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Chez Stalx, nous mettons à votre disposition nos expertises en finance et data pour créer des outils de business intelligence sur-mesure.

Pour en savoir plus sur nos services, consultez notre page reporting financier ou prenez contact avec avec un de nos experts.

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Tutoriel
5 min
Comment relier automatiquement Silae à Power BI ?
Alexandre Stevens

Alexandre Stevens

9/12/2025

Power BI et Silae sont deux logiciels incontournables dans les entreprises. Le premier est l’outil leader du marché de la business intelligence. Il offre un potentiel infini de création d’outil de prise de décisions (reporting, tableaux de bord, graphiques, KPIs, etc.). Le second est la référence des outils de gestion RH et de paie.

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En connectant Power BI à Silae, vous profitez du meilleur des deux mondes. Un outil d’analyse puissant, et des data RH exploitables et à jour en temps réel.

C'est d'ailleurs ce constat qui nous a inspiré l'Intégration Power BI x Silae, une solution prête à l'emploi pour automatiser vos tableaux de bord RH.

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✨ Voyons maintenant ensemble comment relier Silae à Power BI pour créer des outils de pilotage RH performants.

Pourquoi relier Silae à Power BI ?

Relier Silae à Power BI présente trois avantages majeurs pour optimiser la gestion des ressources humaines :

  1. La datavisualisation, un game changer : Les données RH complexes de Silae sont transformées en visualisations dynamiques et en tableaux de bord dans Power BI, permettant aux responsables de suivre en temps réel les performances et les besoins des employés.
  2. Une prise de décisions éclairées : Cette intégration offre aux dirigeants et managers un accès immédiat à des données précises et à jour, essentielles pour une prise de décision rapide et fondée (particulièrement dans la planification et la gestion des ressources humaines).
  3. Des processus optimisés : Grâce à ses analyses poussées, Power BI aide à identifier rapidement les inefficacités et les possibilités d'amélioration, conduisant à des opérations plus efficaces et une meilleure allocation des ressources

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📊 Voici quelques outils RH que vous pouvez créer en reliant Power BI à Silae :

  • Analyse de la masse salariale : Créez des rapports détaillés sur les coûts salariaux, les primes et les avantages, pour une gestion budgétaire plus précise.
  • Prévisions de recrutement : Utilisez les données historiques et les tendances actuelles pour prévoir les besoins futurs en recrutement.
  • Indicateurs de performance RH : Calculez des KPIs pour mesurer, analyser et piloter les ressources humaines.
  • Suivi du turn-over : Créez un tableau de bord présentant les taux de turnover et les tendances au fil du temps pour aider à améliorer les stratégies de rétention.
  • Tableaux de bord de suivi des absences et des congés : Visualisez les tendances des absences, identifiez les périodes de forte demande de congés et ajustez les ressources en conséquence.
  • Suivi des coûts de formation : Construisez un rapport qui trace les investissements en formation par rapport aux besoins de compétences actuelles et futures.
  • Analyse des avantages sociaux : Un outil pour examiner l'utilisation des avantages sociaux par les employés et leur coût pour l'entreprise, aidant à optimiser les dépenses.
  • Analyse des écarts salariaux : Déployez un outil pour examiner les écarts de rémunération (hommes-femmes, ancienneté, région, etc.) pour s'assurer de l'équité salariale.
  • Rapports de conformité : Automatisez la création de rapports nécessaires pour les audits internes et externes (exemple : détail du calcul des provisions comptables).

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Ces outils non seulement simplifient les processus RH quotidiens, mais fournissent également des informations stratégiques pour améliorer la gestion des ressources humaines et la performance globale.

Comment relier Silae à Power BI ?

Prérequis

Pour relier Power BI à Silae, vous devez vous connecter par API.

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💡 Une API (Application Programming Interface) est une interface qui permet à des logiciels différents de communiquer entre eux.

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Une image contenant diagramme, texte, croquis, dessinDescription générée automatiquement

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Voici les 3 prérequis pour créer cette connexion :

  • Avoir un accès API configuré (plus d’info ici)
  • Avoir Power BI sur son PC
  • Avoir un éditeur de code sur son PC

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Pour créer vos reportings RH, nous vous recommandons d’utiliser un notebook Python, en plus de Power BI. La raison est simple : stocker la data en dehors de Power BI, pour garder une capacité de calcul et des temps de chargement importants. Cette méthode permet également une plus grande souplesse et puissance dans les appels API.

Une image contenant texte, diagramme, cercle, dessinDescription générée automatiquement

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Vous pouvez utiliser un notebook :

  • En local, avec un éditeur de code comme Visual Studio
  • En SaaS, avec une plateforme data comme Naas.ai ou MS Fabric (technologies que nous utilisons chez Stalx)

Étape 1 : Obtenir le token d’authentification Silae

Pour cela, il vous suffit de suivre les instructions de cette page : Authentification et appel endpoint

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Étape 2 : Obtenir la data grâce au EndPoint

💡 Un endpoint est l'URL spécifique où les requêtes API sont adressées pour accéder à des données particulières.

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La liste des endpoints de Silae est disponible ici (Modèle 1A).

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Une image contenant texte, capture d’écran, logiciel, Logiciel multimédiaDescription générée automatiquement

Récupération d’une donnée RH clé : les effectifs

Étape 3 : Stocker les données

Vous pouvez stocker les données sur un SharePoint (en format .csv) ou dans une base de données comme un Data Warehouse sur Microsoft Fabric par exemple.

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⚠️ Attention, les données RH et paie sont des informations sensibles. Certaines informations stockées doivent être inexploitables (exemple : le numéro de sécurité sociale et le nom de famille).

Étape 4 : Créez vos reportings

Une fois la connexion établie entre Power BI et le lieu de stockage de vos données RH, vous pouvez vous lancer dans la création de vos outils de pilotage.

Exemple de dashboard RH créé pour un client

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Avis d’expert - Alexandre Stevens, CEO de Stalx

"Dans SILAE il est possible de récupérer la DSN, les écritures de paie, les axes analytiques, et bien d'autres données. Ces données sont une mine d'or pour les équipes RH. Alors, nous avons développé en interne un systeme unique permettant d'automatiser leurs extractions et de vous fournir une base de données prête à être utilisée dans Power BI."

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Concernant la création des visuels dans Power BI, nous avons détecté une autre problématique : face aux possibilités infinies, les utilisateurs ne savent pas toujours quels visuels créer. Nous avons donc développer l'Intégration Power BI x Silae, une solution clé en main permettant à nos clients de disposer d’outils de gestion élégants et fiables en quelques clics.

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‍Vous avez un besoin de création de reporting Power BI alimenté sur Silae ? Découvrez notre intégration.

Tutoriel
5 min
Comment relier automatiquement Pennylane à Power BI ?
Alexandre Stevens

Alexandre Stevens

9/12/2025

Pennylane et Power BI sont les stars montantes de la gestion d’entreprise. Le premier est un logiciel comptable français qui a pris beaucoup de place dans l’univers de l’expertise-comptable ces dernières années. Le second, édité par le géant Microsoft, est le leader mondial de la business intelligence.

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Si vous utilisez ces deux outils, vous avez d’un côté une source de données comptables exploitable, et d’un autre, la possibilité de créer des reportings dynamiques et à jour en temps réel.

Ces deux forces, on les a d'ailleurs combiner chez Stalx Services avec une solution prête à l'emploi, l'Intégration Power BI x Pennylane.

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Aujourd'hui si vous visitez cet article, c'est que vous faites sûrement partie des nombreuses personnes souhaitant créer des rapports Power BI qui s’alimentent aux données de Pennylane. Nous allons donc voir comment faire dans cet article.

Pourquoi relier Pennylane à Power BI ?

Pennylane est un logiciel comptable en pleine expansion, qui offre :

  • Aux dirigeants de TPE/PME une gestion à 360° de leurs finances et de leur comptabilité
  • Aux cabinets d’expertise-comptable, un outil de production performant

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Power BI, quant à lui, est le leader des outils de business intelligence. Il facilite la création de rapports personnalisés et actualisés en temps réel, à partir de diverses sources de données. Ces rapports deviennent des instruments essentiels pour les dirigeants, les aidant à prendre des décisions éclairées.

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En combinant Pennylane avec Power BI, vous bénéficiez des avantages des deux plateformes :

  • Un accès à des données financières fiables, exhaustives et actualisées grâce à Pennylane
  • Des KPIs, tableaux et graphiques conçus pour optimiser l'analyse et la prise de décision, via Power BI

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Exemple d’un rapport Power BI connecté à Pennylane

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Relier Pennylane à Power BI peut présenter plusieurs défis : 

  • La compréhension des API de Pennylane et des fonctionnalités de connexion de Power BI
  • Des problèmes de compatibilité des données entre Pennylane et Power BI
  • Garantir la sécurité et la confidentialité des données lors de leur transfert et de leur manipulation

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Voyons ensemble comment réussir cette intégration sans accroc.

Comment relier Pennylane à Power BI ?

Étape #1 : Récupérez vos identifiants

  • Ouvrez votre compte Pennylane
  • Rendez-vous dans les paramètres
  • Cliquez sur l'onglet Connectivité - Partage de données
  • Appuyez sur le bouton "Activer" pour générer les identifiants permettant de vous connecter

Source : Pennylane

Étape #2 : Ajoutez Pennylane comme source de données sur Power BI

  • Ouvrez Power BI
  • Cliquez sur Obtenir les données, puis sur "Plus..."

Source : Pennylane

  • Cliquez sur Base de données, puis sur Amazon Redshift
  • Cliquez sur Se connecter

Source : Pennylane

Étape #3 : Renseignez vos identifiants Pennylane

  • Serveur = hostname
  • Base de données = database

Source : Pennylane

  • Nom d'utilisateur = user
  • Mot de passe = password

Source : Pennylane

Étape #4 : Sélectionnez les données à importer

  • Naviguez dans l'arborescence et ouvrez le dossier Pennylane
  • Sélectionnez : pennylane.compagnies (informations de base sur les entreprises), pennylane.trial_balance (balance générale), pennylane.general_ledger (grand livre), pennylane.analytical_ledger (grand livre analytique), pennylane.customer_invoices (factures clients) et pennylane.supplier_invoices (factures fournisseurs)

Source : Pennylane

Étape #5 : Vérifications

  • Patientez quelques instants le temps que Power BI charge vos données

Source : Pennylane

  • L’écran suivant devrait apparaître, avec la structure des données importées

Source : Pennylane

Étape #6 : Créez vos rapports dans Power BI

Une fois vos tables intégrées, vous pouvez créer vos rapports en partant d’une feuille blanche.

Il vous faudra des connaissances approfondies de Power BI pour générer des reportings, KPIs et tableaux de bord impactants.

Vous pouvez regarder la vidéo ci-dessous, afin de vous entraîner, ou lire le paragraphe suivant afin de passer au niveau supérieur 👀.

https://www.youtube.com/watch?v=E4Vv6myUxeU

Passez à la vitesse supérieure avec Pennylane et Power BI

Une fois la connexion faite entre Power BI et Pennylane, un éventail de possibilités infinies s’offre à vous : 

  • Enrichir votre modèle de données
  • Créer des reportings, KPIs, tableaux de bord et graphiques
  • Créer des accès et des vues personnalisées en fonction des utilisateurs
  • Partager le rapport

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Exemple de modèle de données Pennylane enrichi dans Power BI

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Alexandre Stevens - CEO Stalx Services

“Chez Stalx, rendre accessible le pilotage d'entreprise est notre priorité. C’est pourquoi nous avons développé en interne une solution permettant à nos clients de centraliser et d'harmoniser l’ensemble de leurs informations dans un modèle unique.”

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Si vous ne disposez pas des compétences nécessaires en interne pour connecter Power BI à Pennylane et développer votre tableau de bord financier, nous vous conseillons l'Intégration clé en main Power BI x Pennylane.

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Chez Stalx, nous avons développé des dizaines de reportings Power BI sur-mesure pour nos clients, nous avons éprouvé nos solutions et nous connaissons aujourd'hui vos besoins.

Nous avons eu l'occasion de déceler une problématique importante et récurrente : les utilisateurs de Power BI et Pennylane souhaitent aussi enrichir le modèle de données avec d’autres sources (un forecast au format .xlsx par exemple). Cela demande une expertise en data et/ou un budget important. C'est ce constat qui nous a inspiré l'intégration Power BI x Pennylane.

La promesse :

  • Une installation et une prise en main sans prise de tête
  • Des données automatiquement centralisées dans Power BI
  • Des données nettoyées et à jour
  • La possibilité de faire des analyses croisées approfondies
  • Un partage sécurisé des données aux équipes métiers

Si cette promesse vous convainc autant qu'elle nous a inspiré, venez découvrir notre intégration.

Tutoriel
5 min
Comment automatiser des SIG avec Power BI ?
Alexandre Stevens

Alexandre Stevens

19/3/2026

Imaginez un tableau des SIG directement lié à votre comptabilité. Plus besoin d’attendre la clôture et l’envoi du FEC par votre comptable pour suivre vos soldes intermédiaires de gestion : tout se passe dans Power BI.

Ce n’est pas un rêve, mais bien une réalité.

Cependant, créer un tableau des SIG dans Power BI demande une certaine expertise. Dans cet article, nous vous expliquons comment faire, étape par étape.

Étape #1 - Relier Power BI au FEC

Vous avez deux possibilités : soit vous stockez vos fichiers FEC dans un dossier, soit vous reliez directement Power BI à votre logiciel comptable par API.

Scénario #1 - Le FEC est stocké dans un dossier

L’objectif ici est de connecter Power BI au dossier dans le lequel est stocké votre FEC (au format .txt ou .csv en général) :

  1. Importer les données : Cliquez sur l'onglet "Accueil", sélectionnez "Obtenir des données" puis choisissez "Dossier".
  2. Sélectionner le fichier FEC : Naviguez jusqu'au dossier où le fichier FEC est stocké, sélectionnez le fichier FEC et cliquez sur "Ouvrir".
  3. Prévisualiser les données : Une fois le fichier ouvert, Power BI affichera une prévisualisation des données. Vérifiez que les colonnes et les données sont correctement formatées et alignées.
  4. Charger les données : Cliquez sur "Charger" pour importer les données dans Power BI. Si des transformations sont nécessaires (comme changer le type de données d'une colonne), utilisez l'éditeur de requête en cliquant sur "Transformer les données" avant de charger.

Scénario #2 - Connexion à votre logiciel comptable par API

Grâce aux API, vous pouvez connecter directement Power BI à votre logiciel comptable. Voici les grandes étapes à suivre : 

  1. Vérifier la disponibilité de l'API : Assurez-vous que votre logiciel comptable offre une API permettant l'accès aux données du FEC. Consultez la documentation technique pour comprendre les endpoints disponibles et les paramètres requis.
  2. Obtenir les clés API : Récupérez votre clé API dans le logiciel comptable (cela peut impliquer de configurer des permissions spécifiques dans le logiciel comptable).
  3. Configurer la connexion dans Power BI : Ouvrez Power BI et sélectionnez « Obtenir des données », puis « Autres » et choisissez « Connecteur Web ». Entrez l'URL de l'API du logiciel comptable et utilisez les clés API pour l'authentification si nécessaire.
Votre fichier FEC est désormais disponible dans Power BI

Étape #2 - Nettoyer le FEC dans Power Query

Place maintenant au nettoyage des données. Rendez-vous dans Power Query pour nettoyer les données :

  • Supprimez les colonnes qui ne sont pas nécessaires pour l'analyse des SIG.
  • Renommez les colonnes pour une meilleure compréhension.
  • Corrigez les erreurs de formatage dans les données, telles que les formats de dates ou les séparateurs décimaux.
  • Filtrez les écritures non pertinentes ou erronées.
  • Assurez-vous que les données sont cohérentes (par exemple, que tous les montants soient exprimés dans la même unité monétaire ou que les dates soient dans un format uniforme).

Étape #3 - Agréger les données du FEC grâce au langage DAX

Une fois que vous avez nettoyé votre FEC, il va falloir l’enrichir. L'objectif est de structurer le modèle de données pour que Power BI puisse présenter des soldes intermédiaires de gestion à partir du FEC : 

  • Créez des mesures afin de combiner les données grâce au langage DAX (par exemple, pour calculer l'EBE).
  • Vous pouvez avoir besoin de grouper certaines dépenses ou revenus sous des catégories spécifiques, conformes à la méthodologie des SIG.
Le DAX va vous permettre d’agréger les lignes comptables dans différentes catégories (CA, VA, EBE, REX, etc.)


Au final, vous obtenez un tableau de ce type :

Étape #4 - Mettre en forme le tableau dans Power BI

Voici les étapes à suivre pour transformer votre tableau en un outil de pilotage élégant : 

1. Choix du layout :

  • Optez pour un layout épuré, qui met en valeur les informations clés sans surcharger visuellement l'utilisateur.

2. Choix des couleurs :

  • Simplifiez la distinction des SIG par rapport à ses composantes, en utilisant des couleurs différentes (cf. l’image en bas de ce paragraphe).

 3. Interactivité et fonctionnalités de filtrage :

  • Ajoutez des slicers (filtres) pour permettre aux utilisateurs de filtrer les données par période (mois, trimestre, année). Cela permet une analyse personnalisée selon les besoins spécifiques de l'utilisateur.
  • Configurez des infobulles qui fournissent plus de détails ou des données contextuelles lorsque l'utilisateur survole certains éléments du tableau de bord.

4. Consolidation et comparaisons :

  • Ajoutez des colonnes et/ou des visualisations qui permettent de comparer les performances actuelles aux périodes précédentes ou aux budgets.

5. Validation du design :

  • Avant de finaliser le tableau de bord, revoyez le design avec des utilisateurs finaux pour recueillir leurs feedbacks. Cela peut inclure des sessions de test où les utilisateurs interagissent avec le tableau de bord pour identifier les éventuels problèmes d'usabilité ou de compréhension.

🎨 Astuces de design pour l'amélioration de l'expérience utilisateur :

  • Choisissez une palette de couleurs cohérente qui correspond à la charte graphique de votre entreprise mais qui distingue clairement différents éléments ou catégories de données.
  • Utilisez des polices claires et de taille appropriée pour assurer que les textes sont faciles à lire. Évitez l'encombrement visuel en limitant le nombre d'éléments interactifs sur un seul écran.

Étape #5 - Publier et partager le rapport

Votre tableau des SIG est prêt ? Place à la publication : 

  • Dans Power BI Desktop, cliquez sur l'onglet « Accueil ».
  • Sélectionnez « Publier » et choisissez l’espace de travail où vous souhaitez publier le rapport. Si vous n'avez pas déjà configuré un workspace, vous devrez peut-être en créer un.
  • Suivez les instructions à l'écran pour terminer la publication. Une fois le processus terminé, le rapport sera disponible sur Power BI Service.
  • Dans Power BI Service, naviguez jusqu'au rapport publié.
  • Utilisez les options de gestion des accès pour contrôler qui peut voir ou interagir avec le rapport. Vous pouvez assigner des rôles différents, comme des droits de visualisation ou d'édition, à différents utilisateurs ou groupes.
  • Assurez-vous de respecter les politiques de confidentialité et de sécurité de l'entreprise en ne donnant accès qu'aux personnes autorisées.
  • Pour partager le rapport directement avec d'autres utilisateurs, utilisez l'option de partage intégrée dans Power BI Service. Vous pouvez envoyer une invitation par email qui permettra aux utilisateurs de voir le rapport.

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"Power BI est un outil formidable pour construire son propre reporting financier du quotidien, il permet une personnalisation avancée et le croisement de plusieurs sources de données.”

Avis d’expert — Alexandre  Stevens

Alors, vous êtes convaincu ? Découvrez Stalx Services :

Stalx, c’est l’histoire d’un contrôleur de gestion qui s’est spécialisé dans la data et la BI. Cette double compétence nous permet de créer des outils de business intelligence sur-mesure pour chaque PME.

Pour en savoir plus sur nos services, consultez notre page reporting financier ou Prenez rendez-vous avec un de nos experts.

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Et si vous souhaitez apprendre à créer des reportings financiers sur Power BI, découvrez notre formation Objectif FEC. Plus de 20 vidéos tutorielles pour créer des reportings financiers dans Power BI (PNL, SIG, Budget vs Réel, KPIs). Objectif FEC peut être complété pour notre pack de formation Power BI, pour maîtriser l’outil de A à Z.

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