Python comme principal outil de BI

Qu’est-ce que la Business Intelligence ?

1. Définition et évolution

La Business Intelligence (BI) englobe un ensemble d’outils, de systèmes et de processus qui permettent aux organisations de collecter, de stocker, d’accéder et d’analyser les données d’entreprise dans le but de faciliter la prise de décision. Cette discipline a connu une évolution significative, parallèlement au développement des systèmes d’information et à l’amélioration des capacités de stockage de données.

Dans les premières phases de son développement, la BI se concentrait principalement sur la simplification de l’accès à l’information et la génération de rapports basiques. Aujourd’hui, elle s’est considérablement élargie pour inclure un éventail plus vaste de fonctionnalités et de technologies avancées.

2. Composantes clés de la Business Intelligence

Le processus de Business Intelligence commence par la collecte de données provenant de diverses sources. Ces sources incluent les systèmes de gestion des relations clients (CRM), les systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP), les fichiers plats (CSV, XLSX, etc.), les bases de données, les médias sociaux, et même les données issues de l’Internet des objets (IoT)....

Pourquoi Python ?

1. Préambule

Python est un langage de programmation de haut niveau, polyvalent et accessible, lancé pour la première fois en 1991. Reconnu pour sa syntaxe claire et lisible, Python permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que sur les subtilités du langage lui-même. Cela en fait un choix populaire tant pour les débutants que pour les professionnels expérimentés.

Son créateur, Guido van Rossum, est un informaticien néerlandais visionnaire qui a dirigé le développement du langage jusqu’en 2018. Il a initialement développé Python alors qu’il travaillait à l’Institut de recherche national néerlandais en mathématiques et informatique, avec l’objectif de créer un langage qui serait à la fois puissant et facile à apprendre. Fait intéressant, la première version de Python a été écrite pendant les vacances de Noël, alors qu’il cherchait à développer un successeur au langage ABC, en corrigeant ce qu’il considérait comme ses défauts tout en conservant ses innovations.

La simplicité de Python n’est pas synonyme de faiblesse. Il est doté d’une riche bibliothèque standard qui fournit des modules et des fonctions pour presque tous les besoins de développement, allant...

Python pour la Business Intelligence

Python s’est imposé comme un outil de choix pour la Business Intelligence, offrant un écosystème riche de bibliothèques et d’outils spécialisés qui couvrent l’ensemble du cycle de vie de l’analyse de données. Dans cette section, nous allons découvrir les principales composantes de cet écosystème, essentielles pour tout professionnel de la BI.

Au cœur de l’analyse de données en Python se trouve pandas, une bibliothèque incontournable. Pandas offre des structures de données puissantes, en particulier les DataFrames, qui permettent de manipuler efficacement des ensembles de données tabulaires. Avec pandas, les analystes peuvent nettoyer les données, gérer les valeurs manquantes, effectuer des agrégations complexes et réaliser des analyses temporelles sophistiquées. Bien utilisé, sa flexibilité et sa performance en font un outil central pour la préparation et l’analyse des données.

Pour les calculs numériques plus avancés, NumPy complète parfaitement pandas. Bien que souvent associé au calcul scientifique, NumPy est précieux en BI pour les opérations matricielles et les calculs vectorisés, accélérant considérablement le traitement des données à grande...

Quels avantages à utiliser Python pour la Business Intelligence ?

L’adoption de Python comme outil principal pour la Business Intelligence offre de nombreux avantages stratégiques et opérationnels aux organisations.

Un des atouts majeurs de Python est sa flexibilité et son adaptabilité. Dans un environnement BI où les sources de données sont souvent hétérogènes et en constante évolution, Python excelle dans sa capacité à s’adapter à différents types et formats de données. Cette flexibilité permet aux analystes de répondre rapidement aux changements dans les exigences des projets ou dans la nature des données à traiter.

L’automatisation des flux de travail BI est un autre domaine où Python brille particulièrement. Des outils comme Apache Airflow, développé en Python, permettent d’orchestrer des pipelines de données complexes. Cette capacité d’automatisation améliore non seulement l’efficacité opérationnelle, mais assure également la reproductibilité des analyses, un aspect crucial pour la fiabilité et la cohérence des insights en BI.

La scalabilité de Python en fait un choix judicieux pour les projets BI de toutes tailles. Pour les analyses impliquant des volumes de données modérés...

Installation de votre environnement

L’installation de l’environnement Python peut sembler plus complexe que l’installation d’un outil de BI traditionnel tel que Power BI. Alors que Power BI offre une installation guidée et une interface utilisateur intuitive, la mise en place de Python nécessite plusieurs étapes, incluant l’installation de l’interpréteur Python, la configuration des gestionnaires de paquets comme pip ou conda, et l’installation des bibliothèques nécessaires pour le développement de solutions BI. Dans les prochaines sections, nous allons voir en détail comment préparer votre machine pour que vous soyez prêt à développer !

1. Installation de Python

a. Quelle version de Python choisir ?

Dans le domaine de la Business Intelligence, où la fiabilité des analyses et la stabilité des systèmes sont primordiales, le choix de la version de Python n’est pas négligeable.

D’expérience, il est souvent plus judicieux d’opter pour une version bien établie et supportée à long terme, plutôt que la toute dernière, en particulier pour des projets en production ou lorsque la compatibilité des bibliothèques est un enjeu majeur.

Par exemple, une mise à jour prématurée pourrait rendre incompatibles certaines bibliothèques essentielles comme pandas ou NumPy, perturbant ainsi vos pipelines d’analyse et potentiellement compromettant l’intégrité de vos rapports BI.

Cependant, il ne faut pas négliger l’intérêt des nouvelles versions. Elles apportent souvent des améliorations de performance et de nouvelles fonctionnalités qui peuvent bénéficier à vos projets.

Voici les principaux éléments à considérer pour choisir votre version de Python :

Compatibilité des bibliothèques : vérifiez la compatibilité des bibliothèques essentielles à votre workflow BI (pandas, NumPy, matplotlib, etc.) avec la version de Python envisagée.
Support à long terme (LTS) : les versions LTS sont maintenues plus longtemps avec des mises à jour de sécurité et des corrections de bugs, idéales pour les projets BI en production....

Quelques bonnes pratiques avant de débuter

Les bonnes pratiques issues du monde de l’ingénierie logicielle tendent à s’imposer de plus en plus dans le monde de la data et c’est tant mieux. Passons en revue ces bonnes pratiques pour garder un code propre, efficient et maintenable.

1. Versionnage

Le point de départ de tout développement depuis quelques années est le versionnage du code. Cette pratique, devenue incontournable, permet de suivre l’évolution du code source, de gérer les modifications apportées par différents développeurs et de maintenir un historique complet des changements. Le versionnage facilite la collaboration au sein des équipes, améliore la traçabilité des bugs et des fonctionnalités, et permet de revenir à des versions antérieures en cas de besoin. Utiliser des systèmes de contrôle de version comme Git est désormais une norme dans le développement logiciel moderne, garantissant un développement plus structuré et sécurisé.

a. Création de votre repository

Le versionnage avec GitHub (ou toute autre alternative comme GitLab, GitKraken, etc.) est primordial dans le développement de tout projet Python. Pour commencer, vous devez créer un nouveau repository, qui servira de base pour stocker et gérer votre code source.

Pour commencer, connectez-vous à votre compte GitHub.

Cliquez sur le bouton + en haut à droite de la page d’accueil. Cela révèle l’option New repository.

Sélectionnez cette option pour initier le processus de création de votre nouveau repository.

Configurez ensuite les détails de votre repository. Le choix du nom de votre repository est important : il devra être descriptif et facilement identifiable. Par exemple, pour un projet de Business Intelligence en Python, vous pourriez choisir un nom comme new_repo_for_bi_project.

GitHub vous offre ensuite le choix entre rendre votre repository public ou privé. Un repository public sera visible par tous et permettra à d’autres développeurs de contribuer à votre projet. Un repository privé, en revanche, n’est accessible qu’à vous et aux collaborateurs que vous invitez explicitement. Votre choix...