Моделирование данных как основа работы в Power BI

Microsoft Power BI считается одной из ведущих платформ аналитики данных и бизнес-аналитики, широко используемой организациями для визуализации данных и отчетности. В настоящее время Power BI имеет мощную пользовательскую базу и стабильно занимает высокие позиции среди самых популярных служб анализа данных. Он обладает простым в использовании интерфейсом, а также известен своим тесным взаимодействием с другими продуктами Microsoft.

Благодаря интеграции с Microsoft 365, Power BI позволяет пользователям получать доступ и анализировать данные по широкому кругу источников, включая электронные таблицы Excel, списки SharePoint и облачные источники данных. Кроме того, Power BI также интегрируется с другими продуктами Microsoft, такими как Azure, Dynamics 365 и Power Apps, что позволяет пользователям анализировать и визуализировать данные из этих источников.

Преимущества использования Power BI:

• Интеграция с другими инструментами Office 365: Power BI хорошо интегрируется с другими инструментами Office 365, такими как Excel, SharePoint и OneDrive, которые могут улучшить анализ данных.
• Улучшенная визуализация данных Power BI позволяет пользователям создавать интерактивные и визуально привлекательные отчеты и информационные панели, что облегчает понимание больших объемов данных.
• Улучшенный анализ: с помощью Power BI пользователи могут выполнять расширенный анализ и моделирование данных, что позволяет им глубже анализировать данные.
• Общий доступ к данным и сотрудничество: Power BI позволяет пользователям обмениваться отчетами и информационными панелями с другими пользователями, что упрощает работу команд над проектами.
• Настройка: Power BI предоставляет широкий спектр параметров настройки, что позволяет организациям адаптировать анализ данных и визуализацию в соответствии со своими конкретными потребностями.
• Мобильный доступ: Power BI предоставляет мобильный доступ к отчетам и информационным панелям, позволяя пользователям получать доступ к важным данным из любого места и на любом устройстве.
• Масштабируемость: Power BI — это масштабируемое решение, которое может удовлетворить потребности как малых, так и крупных предприятий.

Чтобы в полном объеме ощутить преимущества работы с Power BI, важно помнить, что одним из ключевых требований является правильно построенная модель данных.

Большинство пользователей Power BI начинает свой путь с создания визуализаций для простых Excel табличек, уже имеющих всю нужную информацию. Но рано или поздно этого перестает хватать, возникает желание загрузить больше таблиц, которые в идеале должны взаимодействовать друг с другом. Вот здесь и начинается моделирование данных.

Что такое модель данных?

Модель данных — это набор таблиц и связей, определяющих способ организации и хранения данных в Power BI. Модель данных используется для структурирования данных, чтобы их можно было легко получать и анализировать.

Без правильной модели данных даже самые мощные инструменты анализа данных, такие как Power BI могут дать запутанные и ненадежные результаты. Модель является основой отчета, поэтому к ее разработке необходимо подходить максимально ответственно, неправильная организация данных может усложнить вычисление DAX или даже привести к некорректному отображению данных, что будет трудно отследить на этапе визуализации.

Модель данных влияет на:

• качество данных, что анализируются: если модель данных не имеет надлежащих правил проверки данных, это может привести к неправильным или отсутствующим данным;
• скорость и эффективность анализа данных;
• гибкость анализа: хорошо разработанная модель данных может поддерживать несколько типов анализа, например, анализ трендов, прогнозное моделирование и сегментацию клиентов, в то время как плохо разработана модель данных может ограничить типы анализа, которые можно выполнить.
• также модель данных определяет способ организации данных, и это может повлиять на точность результатов анализа.

Моделирование данных — это отдельный вид деятельности аналитика и нужно осуществлять его как отдельный этап анализа данных.

Основные принципы моделирования данных в Power BI:

• Нормализация: предполагает разделение данных на несколько таблиц, уменьшение избыточности данных и повышение эффективности анализа данных.
• Связи: связи между таблицами являются ключевым компонентом модели данных, поскольку они определяют связь данных и позволяют совмещать и анализировать данные в нескольких таблицах.
• Вычислительные столбцы позволяют выполнять сложные вычисления данных, которые можно использовать в отчетах и на информационных панелях для отображения результатов и тенденций.

Модель данных является критическим фактором точности и эффективности анализа данных. Компании должны убедиться, что их модель данных разработана с учетом требований и оптимизирована для поддержки их потребностей в анализе.