La façon dont vous concevez votre modèle de données change tout dans Power BI. Mais comment choisir entre un schéma en étoile Power BI et un schéma en flocon Power BI? Votre décision impacte la facilité de vos analyses, la rapidité de vos requêtes et la maintenance. Quel est le meilleur choix pour votre projet de modélisation dans Power BI?

Introduction à la modélisation de données dans Power BI

La modélisation de données dans Power BI est essentielle pour améliorer les rapports et tableaux de bord. Elle permet d'analyser, de visualiser et d'interpréter les données de manière efficace. Pour les débutants, comprendre la modélisation est crucial.

Qu'est ce que la modélisation de données en Data analytics?

La modélisation de données est le processus qui consiste à structurer les données de manière logique afin de faciliter leur analyse. En Data Analytics, elle permet d’organiser les relations entre les différentes sources de données pour les rendre exploitables dans des outils comme Power BI. Un bon modèle de données améliore la performance des rapports, la lisibilité des visualisations, et la qualité des analyses. C’est une étape essentielle pour transformer des données brutes en insights pertinents.

Modéliser, c’est structurer vos données pour les rendre intelligibles

En pratique, modéliser, c’est avant tout définir les tables de faits et les tables de dimensions dans votre ensemble de données, puis établir les relations logiques entre elles. Cette organisation permet de poser les bases d’une analyse structurée, performante et fiable dans Power BI.

Qu’est-ce qu’une table de faits ?

Une table de faits regroupe les données quantitatives et mesurables : ce sont les indicateurs que vous voulez analyser. Elle contient généralement :

1. des mesures (montant, quantité, marge, chiffre d’affaires),

2. des clés (id, code etc) permettant de les lier avec les dimensions associés - ce qu'on appelle clés étrangères dans les tables de dimension.

Exemple : une table de faits des ventes mensuelles avec les colonnes suivantes : Date de la vente, Code produit, Région, Quantité vendue, Montant total. Ce sont ces données qui alimentent les graphiques et KPI de vos rapports.

Qu’est-ce qu’une table de dimensions ?

Une table de dimensions fournit le contexte descriptif nécessaire à l’analyse des faits. Elle décrit les entités métiers : clients, produits, périodes, agences, etc. Les tables de dimensions sont souvent textuelles ou catégorielles.

 Exemple:  

1. Une table Produit avec les colonnes : Code produit, Libellé produit, Catégorie, Prix unitaire.

2. Une table Client avec : Code client, Nom, Secteur d’activité, Région.

Grâce aux dimensions, on peut regrouper, filtrer et comparer les données des faits : par client, par mois, par catégorie de produit, etc.

Pourquoi la modélisation est-elle importante ?

La modélisation Power BI aide à organiser les données de manière optimale. Elle permet d'améliorer les performances des requêtes SQL et de rendre les visualisations plus intuitives. Cela simplifie aussi la maintenance des modèles analytiques.

• Améliore les performances des requêtes SQL, même sur de grands volumes de données.

• Rend les visualisations plus intuitives et compréhensibles pour les utilisateurs finaux.

• Simplifie la maintenance et l'évolution des modèles analytiques.

• Assure une agrégation des données efficace grâce à une organisation logique et structurée.

Comprendre et appliquer les bases de modélisation de données dans Power BI est essentiel. C'est une compétence clé pour les débutants. Se familiariser avec ces concepts est une étape importante vers la maîtrise de Power BI.

Le choix du schéma intervient lors de la création des relations

C’est au moment de créer les relations entre les tables de faits et les tables de dimensions que le choix entre une modélisation en étoile ou en flocon devient crucial. Ce choix structure l’ensemble du modèle analytique. 

• Une modélisation en étoile privilégie des relations directes et simples, facilitant les requêtes rapides et les visualisations claires. 

• À l’inverse, une modélisation en flocon introduit des relations plus complexes en normalisant les dimensions, ce qui permet une meilleure intégrité des données mais peut ralentir les performances. 

-

Qu'est-ce qu'un schéma en étoile ?

Le schéma en étoile est un modèle de modélisation de données utilisé pour structurer les informations de manière claire et performante. Introduit par Ralph Kimball dans les années 1990, ce modèle repose sur une table de faits centrale contenant des données quantitatives (ex. : chiffre d’affaires, quantités, coûts), reliée directement à plusieurs tables de dimensions (clients, produits, périodes, etc.) qui décrivent le contexte de ces données.

Dans Power BI, ce schéma est particulièrement adapté aux usages des professionnels de la finance, du contrôle de gestion ou de l’audit, car il permet de piloter efficacement les indicateurs clés de performance (KPI) dans les tableaux de bord.

Caractéristiques principales du schéma en étoile

✅ Simplicité de conception

Le modèle est facile à comprendre pour les utilisateurs métiers.

Exemple : un contrôleur de gestion peut rapidement identifier les liens entre les ventes (table de faits) et les produits, clients ou périodes (dimensions), sans avoir à naviguer dans une architecture complexe.

✅ Performances optimales

La dénormalisation des dimensions réduit le nombre de jointures nécessaires dans les requêtes, ce qui améliore la vitesse de traitement.

Exemple : lorsqu’un analyste interroge les ventes par région ou par produit dans Power BI, les résultats s’affichent plus rapidement grâce à cette structure simple.

✅ Idéal pour les analyses OLAP (multidimensionnelles)

Ce schéma facilite les agrégations et les analyses croisées (par produit, client, mois…).

Exemple : une comptable peut analyser la marge mensuelle par segment client ou par catégorie produit, en quelques clics.

⚠️ Principal souci : la redondance des données

Les données descriptives peuvent être dupliquées dans les tables de dimensions, ce qui augmente légèrement le stockage.

Exemple : Dans la table Produit, les valeurs de la colonne Categorie peuvent être dupliquées parce que plusieurs produits peuvent avoir la même  catégorie (ex. : "Services" ou "Logiciels"). Ceci plutôt que d'avoir une table à part qui contient les valeurs uniques des catégories de produits. Cette redondance rend la lecture plus directe, mais utilise plus d’espace de stockage.

En résumé : pourquoi choisir le schéma en étoile ?

Le schéma en étoile est parfaitement adapté si vous avez besoin de :

1. Modèles faciles à lire pour vos équipes finance ou métiers,

2. Rapports performants pour des indicateurs clés (ventes, coûts, marges, etc.),

3. Analyses simples et rapides, avec peu de maintenance technique.

C’est le modèle de référence pour les reportings financiers, les dashboards commerciaux ou encore les analyses budgétaires dans Power BI. En résumé, le schéma en étoile est parfait pour le reporting rapide et l'optimisation Cloud des bases de données.

-

Qu'est-ce qu'un schéma en flocon de neige ?

Le schéma en flocon de neige est une amélioration du modèle en étoile. Il réduit la redondance et améliore l'intégrité des données. Les dimensions sont divisées en plusieurs tables plus petites et spécifiques.

Caractéristiques principales du schéma en flocon

La decomposition des tables de dimensions rend ce schéma plus technique, mais offre certains avantages pour des environnements complexes.

✅ Normalisation des dimensions

Les dimensions sont séparées en plusieurs tables liées par des clés, ce qui réduit la redondance des données.

Exemple : au lieu d’avoir une seule table Produit avec la catégorie du produit redondante, on sépare en deux tables : une table Produit contenant les produits avec une colonne Categorie_id et une autre table Categorie contenant la liste des categorie uniques de produits avec une colonne Categorie_id pour faire la relation avec la table Produit. Cela évite de répéter "Logiciels", "Matériel", "Services" sur chaque ligne de la table Produit.

✅ Intégrité des données renforcée

Grâce à la normalisation, les erreurs de saisie ou les doublons sont réduits.

Exemple : La catégorie d'un produit est définie une seule fois dans la table Categorie ce qui évite les incohérences de saisies du type "Matériel" / "matériel" / "Matériels".

✅ Optimisation du stockage

La suppression des redondances permet de limiter la taille des bases de données, ce qui est utile dans les environnements cloud ou très volumineux.

Exemple : dans un modèle qui traite des millions de lignes de ventes, économiser quelques octets par ligne devient significatif.

⚠️ Gros souci : Requêtes plus complexes et plus lentes

Chaque dimension étant répartie sur plusieurs tables, lors de la modélisation, vous devez créer plus de relations entre les tables. Plus il y'a de relations qui entrent en jeu dans une requête, plus la requête est lente. 

Exemple : pour afficher les ventes par catégorie de produit, Power BI doit relier la table des ventes → produit → catégorie. Cette chaîne de relations peut ralentir les performances.

⚠️ Lecture et maintenance plus difficiles pour les utilisateurs métiers

La structure est plus difficile à comprendre pour les utilisateurs métiers, car elle demande de connaître les relations entre toutes les tables. les relations se font grâce à des clés (id, code etc) primaires (celle qui est dans la table contenant les valeurs uniques) et étrangères(celle qui est dans la table utilisant ces valeurs uniques). Cette notion de clé primaire/étrangère doit être bien expliquée et comprise par les utilisateurs métiers pour qu'ils puissent aider en cas de besoin de maintenance du modèle.

Exemple : un analyste non technique pourrait se perdre dans la hiérarchie client → région → pays → zone, s’il doit construire une visualisation sans assistance.

En résumé : pourquoi choisir le schéma en flocon?

Le schéma en flocon est particulièrement adapté pour :

1. Les grands volumes de données avec forte granularité (ex. : multi-sites, multi-filiales).

2. Les projets nécessitant un haut niveau de contrôle qualité sur les données (ex. : conformité, audit, consolidation groupe).

3. Les équipes techniques avancées capables de gérer une modélisation plus complexe.

Cette approche favorise l'intégrité des données et minimise la redondance. Mais, elle rend les opérations de requêtes plus complexes. Cela augmente le nombre de relations/jointures nécessaires et peut affecter les performances.

-

Modélisation dans Power BI : Choisir entre Schémas en étoile et flocon de neige?

Quand vous devez choisir schéma Power BI, il faut penser à plusieurs choses.

Le schéma en étoile est super pour travailler avec des larges volumes de données. Il rend le stockage et la mise à jour des données très efficaces. Il réduit la duplication des données. Cela signifie moins de coûts pour maintenir les données. Le schéma en étoile a une table de faits au centre entourée de dimensions. 

• Cela rend l'accès aux données plus facile. Les requêtes sont plus rapides, jusqu'à 50 % plus vite que les autres modèles.

• Les performances des requêtes sont améliorées. Cela réduit le temps d'exécution des requêtes de 20 à 30 %.

Un schéma en flocon de neige, lui, normalise les dimensions. 

• Cela rend les requêtes plus complexes. Mais cela améliore l'intégrité des données.

• La normalisation réduit la redondance. Cela optimise l'efficacité du stockage.

Pour l'optimisation du modèle Power BI, les schémas en étoile sont plus simples à comprendre. Ils sont parfaits pour les analyses multidimensionnelles. Mais pour les grandes quantités de données et les requêtes complexes, un schéma en flocon est plus flexible.

Les utilisateurs peuvent classer et décomposer les données en joignant au moins deux tables de faits ou de dimension. Cela diminue le besoin de jointures multiples.

En conclusion, le choix entre un schéma en étoile ou un schéma en flocon dépend des besoins de vos données. Un schéma en étoile pour les requêtes simples et les données plus petites. Un schéma en flocon pour plus de flexibilité et d'analyse complexe.

-

Bonnes pratiques et recommandations pour modéliser efficacement dans Power BI

Quel que soit le type de schéma choisi — étoile ou flocon de neige —, certaines bonnes pratiques s’appliquent à tout projet Power BI visant la performance, la fiabilité et la maintenabilité.

1. Adaptez le schéma à vos objectifs métiers

Le choix de la structure doit toujours répondre à vos besoins analytiques :

• Optez pour un schéma en étoile si vous privilégiez la simplicité, la rapidité d’exécution des requêtes et une lecture intuitive des données, notamment pour les rapports opérationnels ou de pilotage mensuel.

• Privilégiez un schéma en flocon si vous avez besoin d’un niveau de détail élevé, d’une gestion rigoureuse des hiérarchies ou si votre environnement implique des contraintes de qualité et d’intégrité des données (audit, consolidation groupe, etc.).

2. Utilisez Power Query ou les Dataflows pour structurer vos données en amont

Les Dataflows et  Power Query sont les outils recommandés pour :

• Nettoyer, transformer et enrichir vos données,

• Gérer des volumes importants sans impacter les performances du modèle,

• Appliquer des règles de normalisation ou gérer les dimensions qui évoluent peu dans le temps (Slowly Changing Dimensions), indispensables pour suivre l’évolution de clients, produits ou régions dans le temps.

 3. Maîtrisez la redondance dans les schémas en étoile

La dénormalisation des dimensions dans un schéma en étoile peut engendrer une légère augmentation du stockage, mais c’est souvent un compromis acceptable pour bénéficier d’un gain de performance notable sur les requêtes et d’une simplicité de modélisation.

4. Favorisez la lisibilité et la maintenabilité

• Utilisez des noms de colonnes explicites, en français métier si possible (ex. : Montant_Total, Date_Facturation).

• Créez des relations univoques (one-to-many) bien définies entre faits et dimensions.

• Documentez la logique de vos modèles pour faciliter leur reprise ou évolution par d’autres utilisateurs.Conclusion

En résumé, pour tirer le meilleur de Power BI :

• Choisissez un schéma cohérent avec vos besoins analytiques (simplicité vs granularité),

• Prétraitez vos données avec Power Query/Dataflows pour assurer performance et fiabilité,

• Appliquez des règles de modélisation claires pour des rapports plus lisibles, maintenables et performants.

• Ces pratiques vous permettront de construire des modèles robustes, évolutifs et réellement utiles pour la prise de décision.

Il vous faut donc bien évaluer vos besoins avant de choisir est crucial. Chaque méthode a ses avantages pour différents scénarios. Cela assure une efficacité maximale de la modélisation des données. En faisant le bon choix, vous améliorez les performances et la rentabilité de votre entrepôt de données.

-

Le meilleur pour la fin : la checklist ultime pour faciliter votre choix

Cette checklist vous accompagne lors de la création de modèles de données dans Power BI. Elle vous aide à structurer, optimiser et fiabiliser vos rapports analytiques, quel que soit le schéma choisi.

1. Choix du schéma de modélisation

Avez-vous besoin de performances rapides sur des rapports simples ?

✅ Oui ⭐ Schéma en étoile : Structure simplifiée, moins de jointures, exécution plus rapide des requêtes.

❌ Non → Voir critère suivant Un autre critère peut mieux orienter le choix.

Les données présentent-elles des hiérarchies complexes ?

 ✅ Oui ❄️ Schéma en flocon : La normalisation facilite la gestion des structures hiérarchiques.

❌ Non → Voir critère suivant Le modèle peut rester simple, le flocon n’est pas forcément utile ici.

Souhaitez-vous une structure facile à maintenir et à comprendre ?

✅ Oui ⭐ Schéma en étoile : Idéal pour les utilisateurs métiers et les équipes sans expertise technique.

❌ Non ❄️ Schéma en flocon : Adapté aux environnements complexes ou très normalisés.

Vos rapports nécessitent une grande flexibilité analytique ?

✅ Oui ❄️ Schéma en flocon : Permet une modélisation plus granulaire et modulaire.

❌ Non ⭐ Schéma en étoile : Suffisant pour des analyses descriptives ou des KPI opérationnels classiques.

2. Utilisation de Power Query/Dataflows

• ✅ Nettoyage et transformation des données avant import.

• ✅ Gestion des dimensions à variation lente (SCD).

• ✅ Filtrage et typage correct des colonnes avant chargement dans le modèle.

3. Performance et optimisation

• ✅ Limitation du nombre de colonnes inutiles dans les tables de faits.

• ✅ Relations bien définies (clé primaire/étrangère, one-to-many).

• ✅ Suppression des relations circulaires et des jointures complexes non nécessaires.

4. Lisibilité et maintenance

• ✅ Nom des tables et des colonnes clair, compréhensible par les utilisateurs métiers.

• ✅ Documentation des logiques de calculs et mesures DAX principales.

• ✅ Utilisation de dossiers ou regroupements dans le modèle Power BI pour faciliter la navigation.

5. Stockage et évolutivité

• ✅ Surveillance de la taille du modèle (taille en Mo).

• ✅ Compression des données lorsque possible (formats numériques, dates).

• ✅ Planification de l’actualisation des données selon leur fréquence de mise à jour.

-

Foire aux questions (FAQ)

🔹 Quelle est la différence entre un schéma en étoile et un schéma en flocon dans Power BI ?

Le schéma en étoile relie une table de faits centrale à des tables de dimensions dénormalisées, ce qui simplifie les requêtes et améliore les performances. Le schéma en flocon, lui, normalise les dimensions en plusieurs sous-tables, offrant une meilleure intégrité des données mais au prix de requêtes plus complexes.

🔹 Quel schéma choisir pour optimiser les performances dans Power BI ?

Pour optimiser les performances des rapports Power BI, le schéma en étoile est généralement recommandé. Il réduit le nombre de jointures, ce qui accélère les temps de traitement, surtout sur de grands volumes de données.

🔹 Le schéma en flocon est-il adapté aux analyses financières complexes ?

Oui, le schéma en flocon est bien adapté aux environnements analytiques complexes, notamment en finance, où les hiérarchies, les dimensions partagées et la rigueur des données sont essentielles. Il convient parfaitement aux projets de consolidation ou d’audit.

🔹 Peut-on combiner schéma en étoile et schéma en flocon dans un même modèle Power BI ?

Oui, il est possible d’utiliser une approche hybride. Par exemple, certaines dimensions peuvent être normalisées (flocon) tandis que d’autres restent dénormalisées (étoile), selon les besoins de performance et de maintenance du modèle.

🔹 Quelles sont les meilleures pratiques pour modéliser dans Power BI ?

Utiliser Power Query pour transformer les données en amont, limiter le nombre de colonnes inutiles, créer des relations bien définies, choisir le bon schéma selon les besoins, et documenter les mesures DAX pour faciliter la maintenance.

Liens sources

• Qu'est-ce qu'un schéma en étoile ? - https://www.databricks.com/fr/glossary/star-schema

• Schéma en étoile contre. Schéma en flocon de neige : 4 différences clés - https://www.astera.com/fr/type/blog/star-schema-vs-snowflake-schema/

• Découvrez le schéma en étoile et son importance pour Power BI - Power BI - https://learn.microsoft.com/fr-fr/power-bi/guidance/star-schema

• Design d'un Data Warehouse - La modélisation en étoile - https://www.cartelis.com/blog/data-warehouse-modelisation-etoile/

• Différence entre le schéma en étoile et en flocon - WayToLearnX - https://waytolearnx.com/2018/08/difference-entre-le-schema-en-etoile-et-en-flocon.html

• Meilleures pratiques pour créer un modèle dimensionnel à l’aide de flux de données - Power Query - https://learn.microsoft.com/fr-fr/power-query/dataflows/best-practices-for-dimensional-model-using-dataflows