Parcours	Durée	Niveau	Avant de commencer
🟠 Analyse	70 min	Avancé	[[08 · Después de guardar - histórico, móvil y PDF	Après l'enregistrement - historique, mobile et PDF]] · [[13 · Dashboards - una pantalla para cada perfil	Dashboards - un écran pour chaque profil]] · Notions de base de Power BI

Le Dashboard répond à que se passe-t-il maintenant ?. Power BI répond à que se passe-t-il au fil du temps, et pourquoi ?. Dans cette leçon, vous amènerez les contrôles de conditionnement vers un rapport et vous verrez pourquoi les décisions de conception des leçons précédentes (types de champ, sous-formulaires, entités) se remarquent ici.

🎯 À la fin, vous saurez

Préparer un formulaire pour envoyer ses données vers Power BI.
Créer un jeu de données (dataset) et un rapport.
Comprendre quelles tables Mairu génère et comment elles se relient.
Choisir entre Mesure, Table calculée et Table personnalisée.
Afficher le rapport dans le formulaire et dans un Dashboard.

🧠 L'idée : dataset → rapport → où il s'affiche

Résumé du formulaire      →   Jeu de données       →   Rapport          →   Formulaire / Dashboard
(quels champs sont            (quels formulaires et    (les graphiques)     (où l'utilisateur le voit)
 envoyés)                      relations)

Les tables que génère Mairu

Lors de la création d'un dataset, Mairu génère automatiquement :

Table	Contient
Une par formulaire sélectionné	Les champs marqués pour Power BI dans son Résumé
Une par sous-formulaire et par tableau du formulaire	Leurs enregistrements, pour pouvoir les analyser séparément
Une par chaque relation que vous configurez (par exemple, Asset ou Date)	L'information pour relier et filtrer
Plannings	Les planifications (tâches) de ces formulaires
States, CreationDate, CreationUser	Statuts, dates et utilisateurs créateurs

💡 C'est ici que se voit la valeur de la leçon 6. Comme les pesées sont un sous-formulaire avec un seul champ peso, vous aurez dans Power BI une table Pesadas avec une colonne peso : calculer la moyenne, le maximum ou l'évolution est immédiat. Avec Peso 1… Peso 5 dans un tableau, ce serait un casse-tête.

Mesure, Table calculée ou Table personnalisée ?

Je veux…	Utilisez	Comment
Calculer une valeur (total, moyenne, pourcentage, KPI)	Mesure	DAX, en temps réel
Générer une table résumé à partir d'autres	Table calculée	DAX, en mode import : pas en temps réel (rafraîchie périodiquement)
Combiner ou transformer plusieurs tables ou sources	Table personnalisée	SQL, avec un alias pour chaque formulaire ou table du système

🛠️ Pratique guidée

Étape 1 · Choisir ce qui est envoyé

Dans le Résumé du Contrôle de conditionnement, vérifiez les champs marqués pour Power BI (leçon 8) : Ligne, Produit, Équipe, Résultat, Température, Motif de rejet.
Faites de même dans le Résumé du sous-formulaire Pesadas : marquez Peso, Línea et Lote.

Étape 2 · Créer le rapport et son dataset

Ouvrez Outils BI dans le menu latéral.
Appuyez sur Nouveau rapport : nom Qualité de conditionnement.
Activez Créer un nouveau jeu de données : nom Conditionnement - Dataset, et choisissez une plage de dates (par exemple, le mois actuel).
Sélectionnez les formulaires Contrôle de conditionnement et Pesadas.
Dans Relations, ajoutez une relation par Asset (pour filtrer par ligne) et une autre par Date.
Créez le rapport.

Étape 3 · Construire le rapport

En éditant le rapport, vous verrez les tables dans le panneau latéral. Créez :

Une mesure Peso medio sur la table des pesées (adaptez les noms à ceux de votre dataset) :

Peso medio = AVERAGE('Pesadas'[peso])

Un graphique en courbes avec l'évolution du Peso medio par jour et une série par ligne.
Un graphique à barres avec le nombre de contrôles par Motif de rejet.
Une carte avec le nombre de contrôles NO OK de la période.

⚠️ Si, en créant la mesure, vous ne voyez pas la colonne peso, revenez à l'Étape 1 : le champ n'est pas marqué pour Power BI dans le Résumé de Pesadas.

Étape 4 · L'afficher là où il s'utilise

Dans le Contrôle de conditionnement, onglet Général, associez le rapport Qualité de conditionnement et la page que vous voulez afficher. Il apparaîtra dans l'onglet Power BI de l'historique.
Dans le Dashboard Qualité (leçon 13), ajoutez un widget Power BI avec ce rapport.

🔍 Vérifiez que cela fonctionne

Le graphique en courbes affiche une série pour chaque ligne de conditionnement.
Le poids moyen du rapport pour un contrôle concret coïncide avec le champ Poids moyen que vous avez calculé avec la requête de la leçon 10.
calidad.prueba voit le rapport dans son Dashboard et dans l'onglet Power BI du formulaire.

⚠️ Erreurs fréquentes

Envoyer tous les champs « au cas où ». Le dataset devient lourd et lent. N'envoyez que ce que vous allez analyser.
« Un nouveau champ n'apparaît pas dans Power BI. » Il faut le marquer pour Power BI dans le Résumé du formulaire.
« Les rapports se cassent en modifiant le dataset. » Changer ou retirer des champs et des relations affecte les graphiques qui les utilisent. Planifiez les changements.
Attendre des données en temps réel d'une Table calculée. Elle travaille en mode import et se rafraîchit périodiquement ; pour des valeurs en temps réel, utilisez des Mesures.
Faire dans Power BI ce qui devrait être une donnée. Si dans tous les rapports vous calculez la même chose à partir de textes libres, peut-être que le formulaire avait besoin d'un sélecteur ou d'une entité.

🏋️ Défi

La Qualité veut une table avec une ligne par pesée incluant la ligne, le produit et l'équipe du contrôle auquel elle appartient, pour étudier si une équipe conditionne systématiquement en dessous du poids. Construisez-la avec une Table personnalisée : ajoutez le formulaire et le sous-formulaire avec un alias chacun et joignez les tables par l'identifiant de la réponse parente (l'autocomplétion vous montrera les colonnes disponibles en écrivant l'alias suivi d'un point). Créez ensuite le graphique poids moyen par équipe.

📚 Pour en savoir plus

➡️ Leçon suivante : Intégrations - API, Webhooks et imports

Leçon 14 · Power BI : du formulaire au rapport