Introduction

DAX (Data Analysis Expressions) est un langage de programmation utilisé pour effectuer des calculs dans les modèles de données de Power BI, Power Pivot (Excel) et Analysis Services Tabular. Il a été conçu pour manipuler des données relationnelles de manière intuitive, tout en offrant une puissance de calcul élevée. DAX permet de créer des colonnes calculées, des mesures (mesures dynamiques) et des tables dérivées. Sa syntaxe ressemble à celle des formules Excel, ce qui facilite l'apprentissage pour les utilisateurs non développeurs. Cependant, il va bien au-delà, en intégrant des fonctions contextuelles puissantes comme FILTER, CALCULATE ou RELATED. Grâce à DAX, les utilisateurs peuvent créer des indicateurs clefs de performance (KPI) adaptés à leurs besoins métiers. C'est un langage fondamental pour concevoir des modèles de données riches et dynamiques dans Power BI.

Une particularité essentielle de DAX est sa gestion des contextes : le contexte de ligne et le contexte de filtre. Le contexte de ligne s'applique lorsqu'une formule est évaluée pour chaque ligne d'une table, tandis que le contexte de filtre détermine les valeurs visibles selon les interactions (filtres, segments, relations entre tables). Cette gestion du contexte est ce qui rend DAX si puissant, mais aussi parfois complexe à maîtriser. Les fonctions comme CALCULATE permettent de modifier ou de combiner des contextes pour obtenir des calculs précis dans des rapports. Par exemple, il est possible de calculer les ventes cumulées, la variation d'une année sur l'autre ou encore des moyennes conditionnelles. Maîtriser ces notions est essentiel pour tirer le meilleur parti de Power BI et créer des tableaux de bord professionnels.

DAX propose plus de 250 fonctions regroupées en différentes catégories : logiques, statistiques, temporelles, de filtrage, de texte,... Les fonctions temporelles, comme TOTALYTD ou SAMEPERIODLASTYEAR, sont particulièrement utiles pour l'analyse des séries chronologiques. En combinant ces fonctions avec des relations de modèle bien structurées, les utilisateurs peuvent créer des visualisations sophistiquées et réactives. De plus, DAX est optimisé pour fonctionner avec des modèles en mémoire, ce qui garantit des performances élevées même sur de grands volumes de données. Bien que simple en apparence, DAX est un langage très expressif répondant aux besoins avancés de l'intelligence d'affaire moderne. Pour les analystes comme pour les développeurs, DAX est donc une compétence précieuse et incontournable dans l'écosystème Power BI.