- Description
- Un camion de livraison
- Source
- George Chernilevsky · page d’origine
- Licence
- PD Domaine public
Conduite de projet, outils, maturité et reporting Power BI
Cette rubrique est un ensemble de guides pédagogiques reliés entre eux. Elle répond à une question simple : comment conduire, outiller et mesurer un projet de données et de BI, du cadrage à…
En bref
Cette rubrique est un ensemble de guides pédagogiques reliés entre eux. Elle répond à une question simple : comment conduire, outiller et mesurer un projet de données et de BI, du cadrage à la mise en production, avec un regard particulier sur le couple SQL Server / Power BI et sur l'arrivée de Microsoft Fabric. Chaque fichier monte en gamme : les bases (🟢), le pratique (🟡), l'expert (🔴). Après lecture du portail, vous savez où aller selon votre profil et votre temps disponible.
Niveau : 🟢→🔴
La promesse#
Trois engagements :
- Du fond, pas du survol. Définitions précises, mécanismes, compromis, contre-exemples, extraits de code réels (SQL, DAX, PowerShell, git, tf.exe).
- Une progression explicite. Dans chaque fichier : 🟢 novice → 🟡 praticien → 🔴 expert. Vous pouvez vous arrêter où vous voulez.
- Des jugements chiffrés et honnêtes. Les comparatifs portent des notes /5 par critère avec une phrase de justification ; ce sont des appréciations d'expert, contextuelles, expliquées dans NOTATION. Les faits volatils (Fabric, Power BI, Azure DevOps, Copilot, licences) sont datés « (état 2026-10) » ou marqués « à vérifier » : aucune statistique n'est inventée.
Le contenu est daté d'octobre 2026. Une fonctionnalité cloud passe de preview à GA, ou change de nom, en quelques mois : revérifiez avant de bâtir une décision d'architecture ou de budget sur une ligne de ce site.
À qui s'adresse cette rubrique#
| Lecteur | Ce qu'il y cherche | Où commencer |
|---|---|---|
| 🟢 Novice (junior, arrivant dans le métier) | Comprendre le vocabulaire et les grandes familles de méthodes | Glossaire, Fondamentaux |
| 🟡 Praticien (développeur BI/datamart, chef de projet) | Choisir, outiller, industrialiser | Outils, Reporting Power-BI |
| 🔴 Expert / référent d'équipe | Mesurer sa maturité, arbitrer, former | Matrices de maturité |
Le lecteur de référence est un développeur BI/datamart expérimenté (SQL Server / Azure SQL, Power BI, gestion de source TFVC/Git, PowerShell) qui souhaite aussi former des juniors et élever la maturité de son équipe.
Plan des cinq dossiers#
00 — Lire en premier#
Mode d'emploi, conventions et chemins de lecture.
- README du dossier — comment utiliser cette rubrique
- NOTATION — lire les notes /5, la règle de notation des matrices, l'échelle 🟢🟡🔴 et les encadrés
- PARCOURS — parcours par profil et par durée (1 jour, 1 semaine, 1 mois)
01 — Conduite de projet#
Les méthodes, des plus prédictives aux plus agiles, leur application à la data, et la livraison continue. Entrée : README du dossier.
| Fichier | Sujet |
|---|---|
| 01 — Fondamentaux | Notions de base : projet, cycle de vie, parties prenantes |
| 02 — Scrum, le cadre | Scrum Guide 2020 : responsabilités, événements, artefacts |
| 03 — Scrum en pratique | Faire fonctionner Scrum au quotidien |
| 04 — Scrum et data | Scrum appliqué à la data, la BI et le datamart |
| 05 — Méthodes prédictives | Cascade, cycle en V, PRINCE2, PMBOK, Merise, CMMI |
| 06 — Méthodes agiles et lean | Kanban, XP, Lean, Shape Up, SAFe, DevOps |
| 07 — Méthodes spécifiques data | CRISP-DM, DataOps, approches dimensionnelles |
| 08 — Comparatif des méthodes | Notes /5 par critère |
| 09 — Choisir et hybrider | Arbre de décision, hybridation |
| 10 — CI/CD | Intégration et livraison continues |
| 11 — CI/CD pour la data | Bases, datamarts, pipelines, rapports |
| 12 — IA et conduite de projet | Apports et limites de l'IA |
| 13 — Pièges et bonnes pratiques | Erreurs classiques et remèdes |
02 — Outils#
Gestion de source, planification, pilotage. Entrée : README du dossier.
| Fichier | Sujet |
|---|---|
| 01 — Panorama des GDS | Systèmes de gestion de source |
| 02 — Git en profondeur | Modèle objet, branches, fusions, hooks |
| 03 — TFVC en profondeur | Espaces de travail, changesets, shelvesets, tf.exe |
| 04 — Git contre TFVC | Comparer, migrer, faire coexister |
| 05 — Stratégies de branches | Trunk-based, GitFlow, releases |
| 06 — GDS et données SQL/BI | Versionner bases, TMDL, encodage, fins de ligne |
| 07 — Outils de planification | Panorama |
| 08 — Azure DevOps Server (ex-TFS) | Work items, pipelines, API |
| 09 — Jira et alternatives | Jira en profondeur |
| 10 — Métriques et reporting de projet | DORA, flux, vélocité |
| 11 — IA et outils | L'IA dans la planification et la gestion de versions |
| 12 — Comparatif des outils | Notes /5 |
03 — Matrices de maturité#
Quatre grilles pour mesurer une pratique : chaque thème a cinq niveaux, une promesse et des jalons vérifiables. Entrée : README du dossier · Auto-évaluation.
| Matrice | Code | Thèmes | Perspective |
|---|---|---|---|
| Conduite de projet informatique | PI | 11 | Pilotage, gouvernance, humain |
| Développement logiciel | DL | 12 | Ingénierie du code et de la livraison |
| Conduite de projet data | PD | 12 | La donnée comme actif et comme projet |
| Développement BI | BI | 12 | Le produit BI : modèle, DAX, RLS, restitution |
Thèmes clés pour démarrer : Qualité des données, Modèle sémantique, Tests, Gestion des risques.
04 — Reporting Power BI#
Deux architectures comparées, avec difficultés, pièges et IA. Entrée : README du dossier.
| Fichier | Sujet |
|---|---|
| 01 — OneLake + mobile SaaS : vue d'ensemble | Fabric/OneLake alimenté par applications mobiles SaaS |
| 02 — Architecture | Lakehouse, Direct Lake, mirroring, pipelines |
| 03 — Difficultés et pièges | Quotas, dérive de schéma, hors-ligne |
| 04 — Contribution de l'IA | Cas d'usage et garde-fous |
| 05 — SQL Server en SaaS : vue d'ensemble | Azure SQL, Managed Instance, SQL database in Fabric |
| 06 — Architecture | Import, DirectQuery, composite |
| 07 — Difficultés et pièges | Performance, passerelle, sécurité |
| 08 — Contribution de l'IA | Cas d'usage et garde-fous |
| 09 — Comparatif OneLake / SQL Server | Notes /5 |
| 10 — Bonnes pratiques transverses | Modèle, DAX, sécurité, exploitation |
| 11 — Checklist de projet | Check-lists opérationnelles |
05 — Transverse#
- IA — synthèse transverse — ce que l'IA change, partout
- Bibliographie et ressources — sources, lectures, outils
Et à la racine : le Glossaire (plus de 90 termes, chacun relié au fichier qui l'approfondit).
Parcours conseillés#
Le détail est dans PARCOURS. Raccourcis :
| Si vous avez… | Faites… |
|---|---|
| 1 heure | NOTATION, puis Comparatif des méthodes |
| 1 journée | Fondamentaux → Scrum et data → Git contre TFVC → Comparatif OneLake / SQL Server |
| 1 semaine | Un dossier par jour, dans l'ordre du plan, avec la matrice du jour suivant en lecture rapide |
| 1 mois | Parcours complet, puis auto-évaluation et plan de progression |
Conventions de lecture#
- Repères de niveau : 🟢 novice, 🟡 praticien, 🔴 expert, placés dans les titres de section.
- Encadrés : ✅ bonne pratique · ⚠️ piège · 💡 astuce d'expert · 🧪 exemple chiffré · 🤖 apport de l'IA.
- Notes /5 : toujours accompagnées d'un contexte et d'une phrase de justification ; ce sont des jugements, pas des mesures. Voir NOTATION.
- Liens : relatifs, entre fichiers ; les termes techniques clés renvoient au Glossaire à leur première occurrence importante.
- Dates : tout fait volatil porte « (état 2026-10) » ou « à vérifier ».
- Pied de page : signature de rédaction, car ces contenus sont rédigés par une IA à la demande d'un humain responsable de leur usage.
- Encodage : texte français accentué, UTF-8 sans BOM, fins de ligne LF.
Fil rouge et limites#
Les exemples s'appuient, de façon anonyme, sur « un datamart SQL Server alimenté par une application de force de vente (SFA) terrain, avec des rapports Power BI multilingues, versionné en TFVC, livré en kits d'installation ». Aucun client réel n'est nommé. Ce n'est qu'un fil conducteur : les principes valent au-delà.
Ces dossiers ont été rédigés par une IA. Ils sont un point de départ solide, pas une autorité : les chiffres d'ordre de grandeur sont signalés comme tels, et toute décision engageante (licences, architecture, conformité) mérite une vérification auprès des sources officielles listées dans la bibliographie.
Voir aussi#
✻ Rédigé par Claude Sonnet 5.5
