Моделювання даних як основа роботи в Power BI

Microsoft Power BI вважається однією з провідних платформ аналітики даних і бізнес-аналітики, яка широко використовується організаціями для візуалізації даних і звітності. Нині Power BI має потужну базу користувачів і стабільно займає високі позиції серед найпопулярніших служб аналізу даних. Він має простий у використанні інтерфейс, а також відомий своєю тісною взаємодією з іншими продуктами Microsoft.

Завдяки інтеграції з Microsoft 365 Power BI дозволяє користувачам отримувати доступ і аналізувати дані з широкого кола джерел, включаючи електронні таблиці Excel, списки SharePoint і хмарні джерела даних. Крім того, Power BI також інтегрується з іншими продуктами Microsoft, такими як Azure, Dynamics 365 і Power Apps, що дозволяє користувачам аналізувати та візуалізувати дані з цих джерел.

Переваги використання Power BI:

• Інтеграція з іншими інструментами Office 365: Power BI добре інтегрується з іншими інструментами Office 365, такими як Excel, SharePoint і OneDrive, які можуть покращити аналіз даних.
• Покращена візуалізація даних: Power BI дозволяє користувачам створювати інтерактивні та візуально привабливі звіти та інформаційні панелі, що полегшує розуміння великих обсягів даних.
• Покращений аналіз даних: за допомогою Power BI користувачі можуть виконувати розширений аналіз і моделювання даних, що дозволяє їм глибше аналізувати дані.
• Спільний доступ до даних і співпраця: Power BI дозволяє користувачам обмінюватися звітами та інформаційними панелями з іншими користувачами, що спрощує роботу команд над проєктами.
• Налаштування: Power BI надає широкий спектр параметрів налаштування, що дозволяє організаціям адаптувати аналіз даних і візуалізацію відповідно до своїх конкретних потреб.
• Мобільний доступ: Power BI надає мобільний доступ до звітів і інформаційних панелей, дозволяючи користувачам отримувати доступ до важливих даних з будь-якого місця та на будь-якому пристрої.
• Масштабованість: Power BI — це масштабоване рішення, яке може задовольнити потреби як малих, так і великих підприємств.

Щоб в повному обсязі відчути переваги роботи з Power BI важливо пам’ятати, що однією з ключових вимог є правильно побудована модель даних.

Більшість користувачів Power BI починає свій шлях зі створення візуалізацій для плоских Excel табличок, які вже мають всю потрібну інформацію. Але рано чи пізно цього перестає вистачати, виникає бажання завантажити більше таблиць, які в ідеалі повинні взаємодіяти одна з одною. Ось тут і починається моделювання даних.

Що таке модель даних?

Модель даних — це набір таблиць і зв’язків, які визначають спосіб організації та зберігання даних у Power BI. Модель даних використовується для структурування даних, щоб їх можна було легко отримувати та аналізувати.

Без правильної моделі даних навіть найпотужніші інструменти аналізу даних, такі як Power BI, можуть дати заплутані та ненадійні результати. Модель є основою звіту, тому до її розробки необхідно підходити максимально відповідально, неправильна організація даних може ускладнити обчислення DAX, або навіть призвести до некоректного відображення даних, що буде важко відстежити на етапі візуалізації.

Модель даних впливає на:

• якість даних, що аналізуються: якщо модель даних не має належних правил перевірки даних, це може призвести до неправильних або відсутніх даних;
• швидкість та ефективність аналізу даних;
• гнучкість аналізу: добре розроблена модель даних може підтримувати кілька типів аналізу, наприклад аналіз трендів, прогнозне моделювання та сегментацію клієнтів, тоді як погано розроблена модель даних може обмежити типи аналізу, які можна виконати.
• також модель даних визначає спосіб організації даних, і це може вплинути на точність результатів аналізу.

Моделювання даних — це окремий вид діяльності аналітика і потрібно здійснювати його, як окремий етап аналізу даних.

Основні принципи моделювання даних у Power BI:

• Нормалізація: передбачає поділ даних на кілька таблиць, зменшення надмірності даних і підвищення ефективності аналізу даних.
• Зв’язки: зв’язки між таблицями є ключовим компонентом моделі даних, оскільки вони визначають зв’язок даних і дозволяють поєднувати та аналізувати дані в кількох таблицях.
• Обчислювальні стовпці: дозволяють виконувати складні обчислення даних, які можна використовувати у звітах і на інформаційних панелях для відображення результатів і тенденцій.

Підсумовуючи, модель даних є критичним фактором точності та ефективності аналізу даних. Компанії повинні переконатися, що їх модель даних розроблена з урахуванням вимог та оптимізована для підтримки їхніх потреб в аналізі.