Business Intelligence i modele raportowe

Model raportowy w Power BI powinien porządkować dane w układzie czytelnym dla silnika obliczeniowego i dla użytkowników raportów. W praktyce warto sprawdzić granulację tabel faktów, poprawność relacji, rolę kalendarza oraz to, czy miary nie zastępują niepotrzebnie logiki modelu. Przykładem jest rozdzielenie danych sprzedażowych na fakty i wymiary, co ułatwia filtrowanie, agregację i analizę okres do okresu.
To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Zaawansowane modele raportowe w Power BI.

Import i Direct Query to dwa różne tryby pracy z danymi, które wpływają na wydajność, aktualność i zakres dostępnych funkcji modelu. Przy wyborze warto sprawdzić wielkość danych, wymagany czas odświeżania, złożoność obliczeń DAX oraz obciążenie źródeł danych. Przykładowo import zwykle lepiej sprawdza się w analizach z rozbudowanymi miarami, a Direct Query bywa używany tam, gdzie kluczowy jest dostęp do bieżących danych.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Zaawansowane modele raportowe w Power BI.

Przygotowanie danych w Power Query polega na oczyszczaniu, przekształcaniu i łączeniu źródeł przed budową modelu raportowego. Należy sprawdzić typy kolumn, zbędne wiersze, spójność nazw, sposób łączenia tabel oraz możliwość filtrowania danych u źródła. Przykładem jest podział kolumn tekstowych, zmiana typów danych i scalenie kilku tabel sprzedażowych w jeden zestaw gotowy do raportowania.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Podstawy Power BI - wizualizacja danych.

Najczęstsze błędy w wizualizacji danych dotyczą złego doboru wykresów, nadmiaru elementów graficznych i nieczytelnego kodowania wartości. Warto sprawdzić, czy typ wizualizacji odpowiada pytaniu biznesowemu, czy kolory wspierają interpretację i czy etykiety nie zaburzają odbioru danych. Przykładem błędu jest użycie wykresu kołowego do porównania wielu kategorii, gdy wykres kolumnowy pokazuje różnice znacznie czytelniej.
Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Podstawy Power BI - wizualizacja danych.

Miary DAX liczą wartości w kontekście filtrowania, a kolumny kalkulowane zapisują wynik dla każdego wiersza danych, więc pełnią różne funkcje w modelu. Trzeba sprawdzić, czy obliczenie ma reagować na wybory użytkownika, czy ma być stałym elementem tabeli, oraz jaki wpływ rozwiązanie będzie miało na wydajność modelu. Przykładem poprawnego użycia miary jest obliczenie sprzedaży narastająco YTD, podczas gdy klasyfikacja rekordu według progu wartości częściej trafia do kolumny kalkulowanej.
Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Zaawansowane modele raportowe w Power BI.

Szkolenia z tej podkategorii są odpowiednie dla osób, które pracują już z danymi i chcą przejść od arkuszy oraz prostych zestawień do modeli raportowych i interaktywnych dashboardów. Warto ocenić, czy potrzebne są głównie podstawy wizualizacji, publikowania raportów i Power Query, czy raczej zaawansowane DAX, relacje wiele-do-wielu i optymalizacja modelu. Przykładem naturalnej ścieżki jest przejście z Excela do Power BI Desktop, a następnie rozwijanie modeli danych dla sprzedaży, finansów lub controllingu.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Podstawy Power BI - wizualizacja danych.