Power Query, SQL, Python, Excel, VBA : Quel outil utiliser pour préparer ses données ?

Aujourd’hui, les contrôleurs de gestion et professionnels de la finance travaillent avec des volumes de données toujours plus importants. Pour transformer ces données en tableaux de bord clairs et exploitables dans Power BI, il est essentiel de passer par une étape de préparation des données. Nettoyage, filtrage, croisement, structuration… Autant de traitements nécessaires avant même de penser aux graphiques.


Mais alors, quel outil utiliser ? Entre Excel, VBA, Power Query, SQL ou Python, les options sont nombreuses. Chacune a ses avantages, ses limites et ses usages. Dans cet article, on fait le point.

1. Excel (et VBA) : la solution historique, familière mais limitée

C’est l’outil le plus répandu dans les services finance. Excel permet de retraiter rapidement des fichiers, de faire des tableaux croisés dynamiques, des filtres, des concaténations, des mises en forme, etc. Pour beaucoup, c’est là que tout commence.


Avec un peu de VBA, on peut même automatiser certaines tâches : copier-coller des données, créer des macros de nettoyage ou enregistrer des processus récurrents.


Mais si Excel et VBA dépannent bien au quotidien, cette solution atteint vite ses limites :


  • Peu robuste en cas de volumes importants
  • Risque d’erreur humaine élevé
  • Fichiers peu collaboratifs
  • Processus difficiles à maintenir dans le temps


Excel reste une bonne porte d’entrée, mais il est judicieux de s’en détacher dès que les enjeux de performance, de fiabilité ou d’automatisation deviennent importants.

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2. Power Query : visuel, intégré et idéal pour les transformations simples

Power Query est l’outil de transformation de données intégré à Power BI (et à Excel). Il permet de connecter des sources de données variées (fichiers Excel, CSV, bases de données, APIs…) et d’appliquer des transformations visuelles : suppression de colonnes, fusion de tables, filtres, calculs de colonnes, pivot, etc.


Ses points forts :

  • Interface graphique
  • Intégration native à Power BI
  • Historique des étapes facilement modifiable


Power Query est parfait pour les transformations simples à modérées. Il est généralement suffisant pour préparer un reporting dans Power BI, notamment si les données sources sont propres et bien structurées.


Ses limites ?

  • Moins efficace sur de gros volumes
  • Moins flexible que le code pour des logiques complexes
  • Pas conçu pour des traitements très automatisés ou industrialisés

3. SQL : structuration, performance et travail à la source

SQL (Structured Query Language) est le langage standard des bases de données relationnelles. Il permet d’interroger directement les données à la source, sans passer par un fichier intermédiaire.


Avec SQL, vous pouvez :


  • Filtrer des données selon des conditions précises
  • Agréger, regrouper, ordonner
  • Faire des jointures entre plusieurs tables
  • Créer des vues préparées pour Power BI


C’est l’outil idéal si vous travaillez avec un ERP, un outil comptable connecté à une base de données, ou un datawarehouse.


SQL est performant, structurant, traçable. Mais il n’est pas toujours accessible à tous : il faut avoir les droits sur la base, un minimum de compétence technique, et une bonne compréhension du modèle de données.

4. Python : flexibilité maximale, puissance et automatisation

Python est un langage de programmation très utilisé en data, et de plus en plus adopté par les profils finance. Avec des bibliothèques comme pandas, numpy ou openpyxl, Python permet de charger, transformer, structurer et exporter des données dans tous les formats.


C’est l’outil le plus puissant de cette liste, mais aussi le plus technique. Il offre une liberté totale pour :

  • Créer des scripts de nettoyage réutilisables
  • Traiter de gros volumes
  • Connecter plusieurs sources (API, fichiers, bases SQL)
  • Appliquer des logiques complexes ou statistiques
  • Automatiser des workflows de A à Z


Python est particulièrement utile si vous cherchez à construire des outils de reporting automatisés, réutilisables, maintenables, ou à industrialiser vos process de traitement de données.

5. Quel outil choisir selon votre profil ?

Il n’y a pas de réponse unique. Tout dépend de votre environnement, de vos compétences, et du niveau d’automatisation recherché.


Voici quelques repères simples :


  • Vous travaillez essentiellement sur des fichiers Excel ? Commencez par Power Query. C’est visuel, simple, et bien plus robuste qu’Excel seul.
  • Vous avez accès à une base de données ? Apprenez SQL. Vous pourrez préparer vos jeux de données à la source, avant même d’ouvrir Power BI.
  • Vous avez besoin de traitements avancés ou automatisés ? Python est la voie à suivre. Il demande un peu d’apprentissage, mais il offre une flexibilité inégalée.

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À chaque contexte, son outil de préparation de la donnée

La préparation de la donnée est l’étape clé de tout projet BI. Et comme souvent, le bon outil dépend du bon contexte.


Excel et VBA dépannent, Power Query simplifie, SQL structure, Python automatise.


Pour les contrôleurs de gestion et professionnels de la finance, le meilleur choix est souvent une combinaison évolutive : commencer simple, monter en compétence progressivement, et s’appuyer sur les bons outils au bon moment.


Et si vous devez en retenir un seul conseil : ne restez pas bloqué sur Excel. Il existe des solutions bien plus puissantes (et confortables) qui vous attendent !

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