L'analyse de données est aujourd'hui une étape primordiale avant toute prise de décision. Une citation anonyme illustre bien ce contexte : « La réflexion sans action est une illusion, l'action sans réflexion globale n'a pas de sens. » Cette réflexion doit s'ancrer dans le réel, s'appuyer sur des indicateurs concrets, faute de quoi elle ne serait que hasard et instinct. À cet effet, Microsoft propose, entre autres, deux outils pour transformer des données brutes en indicateurs pertinents et compréhensibles : Excel et Power BI. Ceci nous amène à la question du jour : lequel des deux choisir selon ma situation ? Voici plusieurs pistes de réflexion !

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Égalité

Fonctionnalités spécifiques

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Étant donné que nous comparons un logiciel généraliste à un logiciel spécialisé, Power BI offre naturellement des fonctionnalités plus pointues en matière de visualisation de données. Cependant, Excel compense ce manque avec d'autres outils qui, à la base, n'ont pas nécessairement été conçus uniquement pour cela.

Ainsi, un utilisateur avancé capable de détourner l'utilisation première de certains outils peut obtenir un résultat similaire à Power BI en utilisant Excel, si nécessaire. L'inverse n'est pas forcément vrai. Voyons cela à travers un tableau comparatif :

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Nous l'aurons compris, les deux logiciels sont difficiles à départager sur les fonctionnalités, car ils n'ont pas été créés dans le même but !

Ainsi, Excel est orienté vers la modélisation de données et les calculs, tandis que Power BI est un logiciel d'analyse et de visualisation.

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Points forts d'Excel

1. Interface utilisateur

Cette catégorie reste relativement subjective.

Pour une grande partie des utilisateurs, Excel est le tableur utilisé depuis des années, voire des décennies.

C'est également, dans bien des cas, l'un des outils qu'ils rencontrent ou ont rencontré lors de leurs études ou de formations professionnelles.

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À l'inverse, la démocratisation de Power BI s'est faite relativement récemment. L'utilisateur moyen a donc davantage l'habitude d'Excel et, par conséquent, plus de facilité à l'utiliser, du moins dans un premier temps.

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Cependant, qu'en est-il de l'interface à expérience égale ? Cette fois, c'est Power BI qui présente l'avantage. D'un côté, Excel est un outil polyvalent qui ne sert pas uniquement à créer des tableaux de bord : c'est un outil généraliste dans lequel il est possible d'en créer. Son interface n'est donc pas conçue pour cet unique objectif et dispose d'une myriade d'outils permettant toutes sortes de manipulations. De l'autre côté, Power BI est spécifiquement conçu pour cette tâche, et uniquement celle-ci. L'interface est donc épurée et ne dispose que des outils liés à la conception de rapports et de visualisation, ce qui rend, en définitive, l'outil plus simple à naviguer et plus agréable visuellement.

2. Prix et licence

En termes de prix, c'est bien Excel qui l'emporte.

Ce logiciel est inclus dans le pack Office dans sa version complète et n'engendre aucun coût supplémentaire. Ce pack Office est disponible, que vous soyez un particulier ou une entreprise. Au moment où j'écris ces lignes, le coût d'un compte personnel avec accès complet à tout le pack Office est de 99 € par an ou 10 € par mois, et cela inclut 1 To d'espace de stockage, en plus des applications. Tous les logiciels sont d'ailleurs compatibles avec macOS en natif.

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En ce qui concerne Power BI, cela dépend de l'usage que l'on en fait. Il y a d'abord la question de la compatibilité : pour l'instant, l'application Power BI Desktop n'est pas disponible nativement sur macOS. Ensuite, ce logiciel n'est pas inclus dans le pack Office, donc si vous disposez déjà du pack Office, Power BI engendrera les mêmes coûts que pour un utilisateur qui ne l'a pas.

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Cela étant, une version gratuite est mise à disposition dans la boutique Microsoft, dans laquelle les fonctionnalités et la capacité à traiter les données sont bridées. Il existe ensuite deux types d'abonnement : Pro et Premium. Ces deux versions donnent accès à la totalité des fonctionnalités, mais Premium propose une capacité de traitement de données supérieure. Pour nous situer, un abonnement Pro pour une personne coûte 13,10 €, soit plus cher que le pack Office.

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3. Simplicité des calculs

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Parmi les deux logiciels, seul Excel permet d'effectuer des calculs cellule par cellule, ce qui aide énormément un utilisateur peu ou pas expérimenté à prendre l'outil en main. Avec l'accès à des outils et des fonctions relativement simples à comprendre et à utiliser rapidement, Excel favorise les tests et les calculs de manière plus claire et nécessite un peu moins de connaissances ou d'automatismes (bien entendu, avec les connaissances et les automatismes, c'est encore mieux !).

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De l'autre côté, Power BI exige déjà davantage de méthodologie et une approche par colonne, qui, même si elle est tout aussi puissante que l'approche cellule par cellule, demande un degré de visualisation supérieur. Sans même aborder la question des modèles de données, cela complexifie l'utilisation du logiciel. La barrière à l'entrée est donc plus haute. C'est également le cas de la personnalisation des graphiques, qui se veut complète, mais qui comporte de nombreux menus et sous-menus demandant de maîtriser un minimum le vocabulaire technique.

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Points forts de Power BI

1. Capacité de traitement

Dans cette catégorie, l'avantage revient à Power BI, mais Excel n'est pas en reste.

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Excel offre une capacité et une diversité de calculs possibles très puissantes, pour un volume de données modéré à intermédiaire, Excel suffit largement, surtout si l'utilisateur y est habitué. ‍

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C'est sur des volumes plus larges que Power BI se démarque. Selon l'ordinateur utilisé pour faire tourner le logiciel, à partir de 200 000 à 300 000 lignes, ou sur des fichiers pesant entre 50 et 100 Mo, les temps de calcul deviennent trop longs. On parle de limite « soft ». Il existe également une limite « hard », à savoir le nombre maximal de lignes d'une feuille Excel : 1 048 576. Toute ligne au-delà n'existe pas.

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En revanche, Power BI a été pensé pour ce type de situation. Ainsi, grâce au moteur VertiPaq, conçu pour compresser les données au maximum sous forme de colonnes, Power BI peut traiter plus rapidement des volumes de données beaucoup plus importants. Il s'agit ici de plusieurs millions de lignes traitées plus rapidement.

Cela étant, le nombre réel dépend également de plusieurs facteurs. Il existe deux types de requêtes : Import et DirectQuery. En mode Import, le stockage des bases de données se fait en local, ce qui permet de traiter un nombre plus important de données, et ce, plus rapidement. L'inconvénient est que la capacité en local n'est pas infinie, selon le type d'abonnement souscrit. Ainsi, en local, la capacité maximale pour un abonnement Pro est de 1 Go de données, alors que pour un abonnement Premium, c'est 400 fois plus.

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En mode DirectQuery, les données ne sont pas stockées en local. Les requêtes demandent donc plus de temps pour fonctionner, car elles nécessitent des allers-retours pour récupérer les données. En abonnement Pro, la limite est de 1 million de lignes, alors qu'en Premium, la limite est ajustable.

En somme, pour des volumes de données relativement petits, Excel et Power BI sont aussi intéressants l'un que l'autre. Au-delà, Power BI prend l'avantage.

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2. Modélisation avancée

Dans cette catégorie, Power BI permet de créer des modèles complexes plus facilement, alors que sur Excel, notamment au travers de Power Pivot, les possibilités sont plus limitées.

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Ces limites peuvent toutefois réellement servir de garde-fou pour les liens entre les tables.

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Sur Excel, pour relier des tables entre elles dans le modèle de données, Power Pivot n'accepte que les liens où l'une des deux colonnes de liaison ne comporte qu'un seul exemplaire de chaque valeur.

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Cela évite de créer des liens directs entre les tables de faits, ce qui aurait pour effet, au mieux, d'obtenir des résultats erronés dans les calculs. Cette interdiction est levée sur Power BI, mais cela exige de l'utilisateur un niveau de maîtrise des modèles de données plus élevé.

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Par ailleurs, l'interface de Power BI est plus moderne et épurée que celle de Power Pivot, ce qui rend la création de relations et de hiérarchies plus intuitive.

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3. Collaboration et sécurité

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Ici, nous donnons le point à Power BI. Comparons les deux outils et voyons comment le travail en équipe fonctionne dans chacun des cas, en commençant par Excel.

Sur Excel, il existe essentiellement deux applications pour partager les classeurs : celle de bureau et celle en ligne, accessible via OneDrive par exemple.

Les deux versions présentent des avantages que l'autre n'a pas, ce qui rend la conciliation relativement difficile.

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Sur Excel en ligne, il est facile de partager le classeur et d'effectuer des modifications simultanément avec d'autres utilisateurs, en spécifiant le type d'accès : « peut modifier », « consultation possible » ou « ne peut pas télécharger ».

Si le coéquipier souhaite effectuer des modifications sur le fichier directement, il constatera qu'il manque des fonctionnalités sur la version en ligne par rapport à la version de bureau.

S'il choisit de télécharger le fichier pour pouvoir travailler dessus, il aura accès à toute la puissance d'Excel, mais au prix d'une désynchronisation : la version du fichier n'est plus la même et il devra remettre le fichier sur l'espace OneDrive depuis lequel il l'a téléchargé.

À ce moment-là, il faudra veiller à ne pas se perdre dans les versions du fichier. En termes de partage, cela reste donc limité pour travailler simultanément, sans créer de conflits entre les versions, mais avec une bonne organisation, c'est tout à fait possible.

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Côté sécurité, nous sommes encore une fois sur des protections au niveau du fichier, sans distinction de rôle ni d'accès aux données différent selon le compte.

Cela est largement suffisant pour un classeur utilisé au sein d'une équipe, par exemple.

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Du côté de Power BI, le paramétrage des accès et des partages est beaucoup plus fin, donc plus adapté pour des rapports partagés à plus grande échelle.

Outre les protections classiques qu'offre Excel, Power BI dispose de protections au niveau de l'accès aux données, notamment la RLS (Row-Level Security : masquer certaines lignes selon l'utilisateur), l'OLS (Object-Level Security : masquer des colonnes ou des tableaux entiers selon l'utilisateur), Azure AD avec l'authentification multifacteur, et encore d'autres mécanismes qui garantissent la sécurité et l'accès aux données.

Quand choisir Excel

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• Je n'ai pas de gros volumes de données à traiter
• J'ai une expérience relativement limitée dans le domaine de l'analyse de données
• Je suis une seule personne (et non une entreprise)
• Je souhaite saisir les données directement dans le logiciel
• Mon besoin ne se limite pas à la création de tableaux de bord

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Quand choisir Power BI

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• J'ai un volume important de données à traiter
• Je veux partager mes rapports à d'autres personnes en gérant leurs accès aux données
• Je veux avoir accès à des représentations graphiques plus avancées
• Je n'ai pas ou peu de données à saisir, juste des données à visualiser