Dax

DAX est un langage de formule utilisé pour manipuler des données dans des outils de Business Intelligence comme Power BI, Power Pivot ou Analysis Services. Il permet de créer des mesures, des colonnes calculées et des filtres complexes.

Ce langage joue un rôle essentiel pour les analystes, les équipes Data, mais aussi pour les décideurs qui exploitent des rapports automatisés. Il aide à produire des indicateurs précis et fiables à partir de volumes de données importants.

Qu’est-ce que DAX ?

DAX signifie Data Analysis Expressions. C’est un langage créé par Microsoft. Il est utilisé pour effectuer des calculs sur des données dans des modèles tabulaires.

DAX ressemble à Excel dans sa syntaxe, mais fonctionne sur des bases de données relationnelles. Il permet de manipuler des données organisées sous forme de tables reliées entre elles.

Dans Power BI ou Excel (via Power Pivot), il sert à créer des KPI, des indicateurs de performance, ou des filtres complexes sur des tableaux de bord.

À quoi sert DAX ?

DAX permet de transformer des données brutes en informations utiles pour prendre des décisions. Il est couramment utilisé dans le reporting et l’analyse métier.

Voici quelques usages typiques :

• Créer des mesures comme le chiffre d’affaires cumulé ou la variation d’un indicateur
• Appliquer des filtres dynamiques selon l’utilisateur ou la date
• Faire des comparaisons dans le temps, comme le chiffre d’affaires par rapport à l’année précédente
• Créer des colonnes calculées à partir de données textuelles, numériques ou logiques

Les professionnels utilisent DAX pour générer des rapports automatisés, lisibles et fiables, souvent connectés à des bases de données en temps réel.

Comment fonctionne DAX ?

DAX applique des formules sur des données présentes dans des tables. Ces formules peuvent ressembler à celles d’Excel, avec des fonctions comme SUM ou IF.

Mais contrairement à Excel, DAX fonctionne dans un environnement de données relationnelles. Il tient compte des relations entre tables et du contexte de filtre.

Deux notions sont clés pour comprendre DAX :

• Contexte de ligne : concerne la ligne actuelle dans une table (comme dans une boucle).
• Contexte de filtre : dépend des sélections effectuées dans un tableau de bord ou par l’utilisateur.

Selon le contexte actif, une formule DAX peut renvoyer un résultat différent. Cela permet une grande flexibilité, mais implique une rigueur forte dans l’écriture des mesures.

Différences avec des notions proches

DAX est souvent comparé à SQL ou au langage d'Excel. Il est utile de distinguer ces outils car leur logique est différente.

• DAX vs SQL : SQL sert à interroger et manipuler des bases relationnelles. DAX agit sur un modèle déjà chargé dans Power BI et ne modifie jamais directement les données sources.
• DAX vs Excel : Excel opère sur des cellules indépendantes. DAX agit sur des colonnes entières au sein de tables liées entre elles.

Ces différences influencent l’approche de résolution de problème. DAX est plus structuré, mais aussi plus strict dans les notions de contexte et de relations.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une entreprise de e-commerce souhaite visualiser son chiffre d’affaires mensuel avec comparaison à l’année précédente. Un analyste utilise DAX pour :

• Créer une mesure CA Total avec la fonction SUM sur la colonne des ventes
• Créer une mesure CA N-1 avec la fonction CALCULATE et SAMEPERIODLASTYEAR
• Afficher ces données dans un graphique Power BI avec filtres par pays, produit et canal

Un service RH peut aussi utiliser DAX pour calculer la moyenne d’ancienneté par département, ou la répartition des effectifs par statut contractuel. Ces données permettront de suivre les indicateurs sociaux au fil du temps.

Enfin, un CEO peut accéder à des tableaux de bord dynamiques présentant les résultats trimestriels avec indicateurs clés, tous alimentés grâce à des formules DAX simples ou complexes, maintenues par l’équipe Data.