Lorsqu’il s’agit d’analyser des données d’entreprise, choisir le bon outil est essentiel. Power BI et Celonis sont deux plateformes puissantes — mais elles remplissent des fonctions très différentes. Power BI excelle dans la création de tableaux de bord et la visualisation des indicateurs de performance (KPI), tandis que Celonis est spécialement conçu pour le process mining : comprendre comment les processus fonctionnent réellement, identifier les inefficacités et favoriser l’amélioration opérationnelle. Cet article explique pourquoi Celonis va plus loin que Power BI en matière d’analyse approfondie des processus.
Power BI vs Celonis : Deux plateformes, deux objectifs
Power BI et Celonis sont toutes deux des plateformes de données solides, mais elles répondent à des besoins fondamentalement différents. Power BI est un outil de Business Intelligence largement utilisé, conçu pour les rapports, le suivi des KPI et la création de tableaux de bord. Celonis, en revanche, est conçu spécifiquement pour le process mining — c’est-à-dire comprendre et optimiser les processus métiers à partir de données d’exécution réelles.
Structure centrée sur les processus vs Modélisation relationnelle
Pour analyser le fonctionnement réel d’un processus — identifier les inefficacités, les retards ou les écarts — Power BI ne dispose pas d’une structure orientée processus. L’utilisateur travaille avec des tables relationnelles et doit reconstituer manuellement la logique du processus. À l’inverse, Celonis repose sur des journaux d’événements (event logs) — avec des ID de cas, des activités et des horodatages — qui reflètent directement l’exécution réelle des processus.
Une plateforme de bout en bout pour le traitement des données
Au-delà de cette différence structurelle, Celonis intègre une pile de données complète pour gérer l’ensemble du pipeline : l’extraction, la transformation et le stockage des données se font directement dans la plateforme. Les ingénieurs ou analystes de données peuvent construire des pipelines avec Celonis Data Integration, nettoyer et transformer les données avec de puissantes capacités de transformation, puis les stocker dans les tables analytiques de Celonis — prêtes à être utilisées pour le process mining. Tout cela se fait dans la plateforme, sans configuration de systèmes externes.
Transformations : plus complexes dans Power BI
Dans Power BI, la situation est bien différente. Les données sont généralement extraites de bases de données ou de services externes, et les transformations ont souvent lieu en dehors de Power BI, via SQL ou d’autres outils. Power BI propose bien Power Query et le langage M pour des transformations internes, mais celles-ci peuvent être difficiles à gérer, notamment pour des ensembles de données volumineux ou complexes. Comparé au SQL ou aux outils de transformation dédiés à l’analyse de processus, le langage M est généralement considéré comme moins flexible et moins intuitif.
Automatisation et actualisation : plus simples avec Celonis
Configurer des actualisations automatiques ou la surveillance des processus dans Power BI implique de gérer des connexions externes, des passerelles et parfois des services supplémentaires comme Power Automate. Cela ajoute de la complexité — en particulier pour une surveillance quasi temps réel. Celonis gère cela en interne, réduisant ainsi la dette technique et les coûts de maintenance.
Outils d’intelligence des processus intégrés
Une fois les données modélisées, Celonis va bien au-delà de la simple visualisation. Il propose des outils intégrés comme le Process Explorer et le Variant Explorer, qui reconstruisent automatiquement les chemins réels empruntés par les cas dans un processus — y compris les boucles, écarts et étapes rejouées. Les visualisations dans Celonis sont à la fois orientées processus et décision, permettant aux utilisateurs d’identifier les inefficacités, de comparer les variantes de processus et de suivre des indicateurs liés à l’exécution réelle.
PQL : un langage conçu pour les processus
Bien que Power BI permette de créer des tableaux de bord personnalisés et des vues de données flexibles, cela nécessite beaucoup d’efforts manuels pour transformer les données brutes en indicateurs de processus significatifs. Dans Celonis, ces mêmes analyses peuvent être créées et maintenues de manière beaucoup plus efficace grâce au PQL (Process Query Language) et aux modèles natifs d’analyse de processus.
Un délai d’accès aux insights plus rapide
Même si Celonis demande un effort initial de configuration et de modélisation, son alignement avec les processus métier réels permet de générer des insights beaucoup plus rapidement. Grâce à des connecteurs de processus, des modèles et des accélérateurs prêts à l’emploi, le délai d’obtention d’insights est fortement réduit par rapport à Power BI, où il faut construire des tableaux de bord personnalisés pour chaque processus.
Des insights à l’action
Celonis ne se contente pas de montrer ce qui se passe — il permet de passer à l’action. Avec des fonctionnalités comme les Action Flows et les Execution Apps, les utilisateurs peuvent définir des règles métier, déclencher des alertes ou même automatiser des tâches dans les systèmes en aval. Cet impact opérationnel direct est bien plus difficile à mettre en œuvre dans Power BI sans scripts personnalisés ou outils externes.
Cas d’usage concrets
Dans la gestion des services informatiques (ITSM), Celonis peut révéler les goulets d’étranglement dans les processus de résolution de tickets issus de ServiceNow — comme les escalades répétées ou les délais entre changements de statut. Ces insights sont disponibles instantanément, sans configuration lourde, contrairement à Power BI où reproduire cette visibilité nécessite une modélisation complexe et sur mesure.
Résumé comparatif : Power BI vs Celonis
| Fonctionnalité / Capacité | Power BI | Celonis |
| Cas d’usage principal | Rapports généraux, tableaux de bord, KPI | Process mining de bout en bout et optimisation |
| Connaissance des processus | Reconstruction manuelle | Structure native orientée processus avec journaux d’événements |
| Pipeline de données | Outils ETL externes souvent nécessaires | Complètement intégré (extraction, transformation, stockage) |
| Langage de transformation | Power Query (M), DAX | PQL (Process Query Language) |
| Visualisation | Tableaux de bord flexibles, non natifs processus | Vues de processus intégrées (Process Explorer, Variant Explorer) |
| Délai d’accès aux insights | Lent pour le process mining | Rapide grâce aux outils prêts à l’emploi |
| Automatisation et actions | Outils externes requis (Power Automate…) | Actions, alertes et automatisations natives |
| Surveillance en temps réel | Configuration complexe | Native et simplifiée |
| Effort pour construire des KPI de processus | Élevé, manuel | Faible grâce aux connecteurs et modèles de processus |
| Exemple d’usage (ITSM) | Modélisation manuelle des flux de tickets ServiceNow | Visibilité instantanée des goulets d’étranglement et des boucles de retravail |
Conclusion : du reporting à l’optimisation
Power BI excelle dans le reporting généraliste. Mais lorsqu’une organisation souhaite aller au-delà de tableaux de bord statiques vers une optimisation continue et approfondie des processus, Celonis offre la structure, les outils et l’automatisation nécessaires pour aller plus loin — des données brutes jusqu’à l’action opérationnelle.