Что такое модель данных в power bi
Работа с представлением «Модель» в Power BI Desktop
В представлении «Модель» показаны все таблицы, столбцы и связи в модели. Это может быть особенно удобно, если модель содержит сложные связи между большим количеством таблиц.
Чтобы просмотреть представление существующей модели, щелкните значок Модель в боковой части окна. Наведите курсор на строку связи для отображения используемых столбцов.
На этом изображении таблица Connections имеет столбец Seat ID, который связан с таблицей Unique Seats, в которой также есть столбец seatId. Две таблицы имеют отношение » многие к одному » (*: 1). Стрелка в середине строки показывает направление потока контекста фильтра. Двойная стрелка будет означать, что для кросс-фильтрации выбрано значение Двунаправленная.
Дважды щелкните связь, чтобы открыть ее в диалоговом окне Изменение связи. Дополнительные сведения о связях см. в разделе Создание связей и управление ими в Power BI Desktop.
Обновленное представление модели
Цвета в заголовках карточки таблицы будут автоматически приводиться в соответствие с теми цветами, которые вы выбираете в любой используемой теме отчета. Цвета, слишком близкие к белому, не будут использоваться в заголовках темы представления модели, чтобы вы могли отличать таблицы в двойном режиме.
Если в модели менее 75 таблиц, в представлении модели будут отображаться все таблицы. Если в модели более 75 таблиц, вместо отображения всех таблиц вы увидите следующее изображение:
Мы рекомендуем создать пользовательский макет, если в вашей модели более 75 таблиц (для этого нажмите кнопку Создать пользовательский макет), чтобы снизить расход ресурсов ЦП и памяти для отображения такого количества таблиц.
Дальнейшие действия
Power BI Desktop предоставляет широкие возможности. Дополнительные сведения об источниках данных см. в перечисленных ниже статьях.
Как работать с Power BI и зачем?
Многие не любят аналитику, потому что не понимают, как с ней работать и зачем. Сегодня на примере системы Microsoft Power BI расскажем, как знание простой программы для аналитики может облегчить жизнь любому бизнесу. И не важно, аналитик вы или маркетолог.
Если хотя бы раз в жизни вам нужно было сделать красивый отчет, вы знаете, что это отнимает очень много времени. Нужно найти данные, проанализировать, скомпоновать и красиво визуализировать. Для упрощения процесса и жизни маркетологов/аналитиков/предпринимателей Microsoft придумали Power BI.
Эта бесплатная программа умеет распознавать и подключать более чем к 70 источникам данных. Например, xlsx, csv файлы, txt, данные из баз SQL. Также она может очистить данные или обработать их и привести весь миллион табличек к единой модели данных. Или вы можете задать собственные нестандартные метрики, которые используются конкретно в вашей компании.
Главный и огромный плюс Power BI — она позволяет делать графические красивые и понятные отчеты. Варианты на любой запрос — гистограммы, диаграммы, таблицы, срезы, карточки и т.д. Потом все это можно сохранить в специальном облачном сервисе онлайн-службы Power BI Service и «допиливать» отчёт вместе с коллегами.
Итак, есть 5 составляющих, по которым система работает:
Это же своего рода алгоритм работы программы. То есть сначала нам нужно получить необходимые данные как раз в одноименном окне. У нас откроется окно, где нужно выбрать данные для подключения. Их можно вытащить из штатных баз данных, например MySQL, из табличек Excel или из интернет-ресурсов типа MailChimp, Facebook и других.
Когда мы выбрали нужное, появится два окна: слева будут указаны выбранные ранее параметры, справа — сами данные. Сразу можно нажать «загрузить» и начать делать отчеты. Либо выбрать «правка», которая как раз откроет редактор Power Query.
Редактор отобразится отдельным окном. В нем мы можем упорядочить все, что на нас свалилось. На первый взгляд окно редактора чем-то напоминает Word/Excel и другие программы: сверху — панель с нужными инструментами, слева — все запросы, справа — окно «параметры запросов». В этом окне будут отображаться все операции, которые вы проделывали с данными — удаляли строки, переименовывали что-то.
По логике отдаленно похоже на работу со слоями в фотошопе. В целом, в редакторе мы можем чистить, обрабатывать, приводить данные к единому виду, если они были из разных источников, что-то объединить или разъединить.
Основная рабочая зона с данными будет посередине. После того, как вы сформируете все запросы, нужно нажать «сохранить и применить». Тогда вы вернетесь обратно в рабочее окно, а программа запомнит все сформированные вами запросы. Дальше, если вы будете обновлять данные, все манипуляции обработки исходных данных будут происходить автоматически.
Дальше мы приступаем к режиму «связи». Кстати, если данные уже подготовлены, можно не проделывать все вышеописанное и сразу приступить к связям.
Тут все относительно просто — мы можем устанавливать связи между столбцами разных таблиц, сформировать им направленность (однонаправленные/двунаправленные связи), также можем связать несколько таблиц между собой. Здесь, конечно, нужно изучать инструментарий, чтобы на выходе было понятно, точно и красиво. Хотя то же самое касается инструментов редактора.
Режим «данные» создан, чтобы вы могли дополнить текущие модели данных какими-то расчетами — меры, таблицы, столбцы. И тут важный момент — все расчеты создаются через строку формул на специальном языке DAX. Это язык функций и формул, который разработали Microsoft для своих продуктов. Скорее всего, вы встречались с ним, если когда-нибудь работали в Excel.
Наконец, мы пришли к самому главному — режим «Отчеты». Тут уже все приобретает презентабельный и реально понятный вид. Все варианты отчетов содержатся в графе «визуализации». Еще есть панель «фильтры», благодаря которой вы можете отфильтровать какие-то данные с конкретной страницы или уровня отчета.
Вообще, режим «отчеты» — самый простой уровень из всех, что есть у Power BI. Тут вы просто перетаскиваете нужный вариант графика в поле отчета или накладываете фильтр.
На самом деле есть масса вариантов, кому может пригодиться знание этой программы. Ей пользуются продуктовые аналитики, SEO-специалисты, разработчики и тестировщики. Power BI будет одинакова полезна как в IT-компании, так и в e-commerce. Ведь всегда лучше полагаться на реальные цифры, чтобы понять, куда сделать шаг для дальнейшего развития.
Минимальный вариант использования —просматривать готовые отчеты коллег, чтобы сделать выводы или посмотреть количество текущих запасов. В программе есть информационная панель реального времени.
Маркетолог может посмотреть прибыльность разных каналов продаж, чтобы усилить какие-то из них или совсем отключить. Кстати, Power BI можно подключить к Google Analytics и посмотреть, например, количество посещений сайта.
Также специалист по продажам может ориентироваться на отчеты, чтобы понимать свою эффективность или изучать данные о новых клиентах. Руководителям компаний в принципе необходимо смотреть и разбираться в отчетах, чтобы понять, что вообще происходит. К слову, посмотреть отчеты можно даже из приложения, удобно во время командировок.
Ну а созданием этих отчетов может заниматься кто угодно – коммерческий директор, руководитель отдела продаж и т.д. Конечно, на более глубоком и профессиональном уровне это делают аналитики.
Power BI — настоящий спасатель в мире огромного количества данных, которые нужно красиво и понятно упорядочить. Самое важное, что можно сделать это с любыми типами данных и привести их к единому виду. Объединить отчет из Google Analytics и MySQL.
Программа довольно проста в использовании, поэтому изучить функционал полезно будет не только аналитикам. Все отчеты, созданные в программе, могут находиться в облачном хранилище. То есть их можно смотреть в любое время, в любом месте и делать нужные выводы.
Основы моделирования в Power BI
В последнее время мы достаточно много общаемся с пользователями, которые самостоятельно делают отчеты в Power BI, используя данные из нашего сервиса myBI Connect. Большая часть их вопросов связана с созданием моделей данных и вычислением каких-либо специфических показателей при помощи DAX. Про последний можно найти достаточно большое количество справочников, разборов и статей, а вот материалов по моделированию значительно меньше. Поэтому мы решили написать ряд статей, которые помогут начинающим пользователям Power BI ознакомиться с основными принципами работы с ним. Это первая статья и в ней мы рассмотрим наиболее распространенный подход к созданию моделей данных.
Для начала, что вообще такое модели данных?
Большая часть пользователей Power BI начинает свой путь с создания визуализаций для плоских Excel табличек, которые уже обладают всей нужной информацией. Но рано или поздно этого перестает хватать, появляется желание загрузить больше таблиц, которые в идеале должны взаимодействовать друг с другом. Вот тут и начинается моделирование данных.
Данные в Power BI хранятся в виде отдельных таблиц между которыми можно создавать связи. Организованная структура этих таблиц и связей между ними и называется моделью данных. Модель является основой отчета, поэтому к ее разработке необходимо подходить максимально ответственно, неправильная организация данных может сильно усложнить вычисления DAX, или даже привести к некорректному отображению данных, что далее будет сложно отследить на этапе визуализации.
Прежде чем вы приступите к созданию отчета, вы должны четко определиться с целью, которая перед ним стоит, какую задачу он должен решить, и, конечно, с данными, которые вам для этого понадобятся. На основе этого вы сможете создать необходимую модель и только после этого приступить к работе над самим отчетом.
Именно для того чтобы избежать ошибок на начальном уровне создания отчетов мы и предлагаем вам ознакомиться с наиболее распространенным методом создания моделей. Конечно, это не единственный верный подход, которому нужно следовать всегда и везде, но он является логически целостным и довольно легко масштабируемым, что позволяет создавать как простые, так и сложные модели, в которых вам будет легко ориентироваться в дальнейшем.
Схема Звезда
На сегодняшний день большинство экспертов в один голос утверждают, что наиболее оптимальная модель в Power BI это Звезда. Мы в свою очередь исключением не являемся и сами используем данный принцип. Так что же такое «звезда» и чем она так хороша?
Схема Звезда — это способ организации данных, основанный на логическом разделении их на два типа, для хранения которых используются таблицы измерений и таблицы фактов. Таблицы измерений содержат набор описательных атрибутов, характеризующих объект. Это могут такие сведения как категория объекта, его название, какие-то физические характеристики объекта и т.д. Таблицы фактов содержат сведения о событиях, в которые вовлечены те или иные объекты. На практике это выглядит как связи с таблицами измерений в виде внешних ключей и цифровые показатели, характеризующие событие, такие как цена, количество и т.д.
В качестве примера мы будем рассматривать модель, созданную на основе выгрузки данных по рекламе из сервиса Яндекс.Директ:
На скриншоте представлена классическая Звезда, в центре которой находится таблица фактов, вокруг которой размещены таблицы измерений. Если говорить именно о нашем примере, то в таблицах измерений содержатся следующие сведения:
В таблице фактов содержатся ссылки на таблицы измерений и статистика по объявлениям:
Основной принцип, который нельзя нарушать: таблицы измерений не могут иметь связи между собой. Это необходимо соблюдать всегда. К примеру вы решите связать таблицы содержащие сведения о кампаниях и группах объявлений — это кажется вполне логичным, но это может вызвать неоднозначность в связях (что запрещено в Power BI) или просто ограничить вас в использовании данных, находящихся в одной из этих таблиц. Все связи между разными объектами реализуются только через таблицы фактов.
Однако ради справедливости стоит отметить, что это правило не всегда является абсолютным.
Схема Снежинка
Все-таки связи между таблицами измерений возможны, и, хотя это является частным случаем Звезды, подобный способ организации данных носит название Снежинка. Пример подобной структуры показан на следующем скриншоте, на котором появились новые таблицы по таргетингу на регионы, связанному с группами объявлений, и быстрым ссылкам, связанным с объявлениями:
В приведенном примере мы просто не можем сделать иначе, поэтому и применяем подобный подход: у одного объявления может быть несколько быстрых ссылок и одна группа объявлений может быть нацелена на показ в нескольких регионах. В тоже время мы имеем только иерархические связи, а не циклические, что позволяет избежать неоднозначности о которой упоминалось выше.
Как использовать модель?
Надеюсь, что основной принцип, заложенный в схемах Звезда и Снежинка стал понятен, поэтому сейчас мы можем перейти к рассмотрению того как подобная модель используется в Power BI.
На самом деле в данном случае все довольно просто, необходимо лишь следовать одному правилу: таблицы измерений используются для формирования срезов, а все меры вычисляются на основе таблиц фактов.
Для примера рассмотрим простую меру, которая вычисляет количество показов всех объявлений, принадлежащих кампаниям с типом «Текстово-графические объявления»:
По данной мере видно, что мы накладываем фильтр на таблицу, содержащую сведения по кампаниям direct_campaigns, а количество показов считаем по таблице фактов direct_ads_facts. Благодаря существующей связи между этими таблицами фильтр наложенный на таблицу измерений распространяется и на таблицу фактов, что и позволяет вычислить необходимое нам значение:
В данном случае мы используем однонаправленную связь «один ко многим» от таблицы измерений к таблице фактов. Это означает, что одна запись из таблицы direct_campaigns может быть связана с несколькими записями в таблице direct_ads_facts, а фильтр распространяется только от таблицы измерений к таблице фактов, но не наоборот. Данная ситуация является наиболее типичной и используется в 80% случаев, использовать иную кратность или направление кросс-фильтрации необходимо с большой осторожностью.
Какие преимущества имеют эти схемы?
В данном случае мы имеем две таблицы фактов, которые находятся по бокам, и три таблицы общих измерений, которые размещены по середине. Данные были выгружены их разных рекламных площадок, но учитывая их организацию, мы можем их использовать совместно, т.е. посчитать общий расход на рекламу по дням или сайтам. Более того в эту модель можно легко добавить данные из других рекламных площадок или Google Analytics.
Обратная сторона модели
Сложно сказать, что у данного подхода есть явные недостатки, но ради справедливости следует отметит тот факт, что при его использовании есть вероятность незначительного увеличения объема памяти, занимаемого моделью, и как следствие некоторое снижение производительности, по сравнению с тем, если бы все данные хранились в одной большой таблице. В тоже время не стоит забывать, что на практике мы редко имеем возможность работы с такого рода данными… Поэтому возможность получения прозрачности данных и масштабируемости модели, за счет незначительного снижения производительности сложно назвать недостатком.
Мы прекрасно понимаем, что в рамках одной статьи невозможно описать все тонкости моделирования, но в то же время мы и не ставили перед собой такой задачи, а хотели лишь выделить основные моменты, которые возможно заставят читателей задуматься о роли создания моделей и постараться разобраться в этой интересной теме чуть-чуть более подробно. Со своей стороны, мы не планируем останавливаться на этом и в следующий раз постараемся рассмотреть более практичный и немного более сложный пример, чем те, которые мы рассматривали в этой статье.
Если у Вас остались вопросы или комментарии, пожалуйста, напишите их под этой статьей. И спасибо, что дочитали, надеемся это было полезным)
UPD. Мы продолжили развивать тему моделирования данных и опубликовали следующую статью, в которой рассматриваем пример построения модели на данных Google Analytics.
Как работать с Microsoft Power BI — подробное руководство
Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим публикациям в блоге читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.
Кратко о возможностях Microsoft Power BI
Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:
Как правило, десктопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service. Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop по этой ссылке.
Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.
Откуда можно загружать данные?
Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:
1. Группа «Файл»:
2. Группа «База данных»:
3. Группа «Power Platform»:
4. Группа «Azure»:
5. Группа «Веб службы»:
6. Группа «Другое»:
Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.
Какие визуализации можно построить?
Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:
Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.
К тому же вам доступен огромный набор пользовательских визуализаций, попасть в него можно нажав троеточее в конце списка доступных визуализаций.
Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:
Руководство по Power Bi: начало работы
Microsoft Power BI — это коллекция программных служб, приложений и соединителей, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы превратить разрозненные источники данных в согласованные, визуально иммерсивные и интерактивные аналитические сведения. Сегодня мы делимся с вами начальным руководством по этому бесплатному инструменту. Из руководства вы узнаете следующее:
Введение
Представлены ли ваши данные простой книгой Microsoft Excel или коллекцией облачных и локальных гибридных хранилищ данных, Power BI позволяет легко подключаться к источникам данных, визуализировать (или выявлять) важные аспекты и предоставлять общий доступ к результатам всем, кому это необходимо.
Power BI может работать просто и быстро, формируя краткие аналитические сведения на базе книги Excel или локальной базы данных. Однако Power BI также является надежным продуктом корпоративного уровня, который пригоден не только для масштабного моделирования в режиме реального времени, а также для разработки индивидуальных решений. Таким образом, он может выступать в качестве вашего личного средства визуализации и ведения отчетов, а также служить подсистемой аналитики и принятия решений для групповых проектов, отделений или целых организаций.
Если вы только начинаете знакомиться с Power BI, этот модуль поможет вам начать работу. Если же вы уже опытный пользователь Power BI, то этот модуль поможет установить взаимосвязи между основными понятиями и устранить имеющиеся пробелы в знаниях.
Компоненты Power BI
Power BI состоит из классического приложения для Microsoft Windows — Power BI Desktop, веб-службы SaaS (программное обеспечение как услуга), называемой службой Power BI, и мобильных приложений Power BI, доступных на смартфонах и планшетах Windows, а также на устройствах Apple iOS и Google Android.
Эти три элемента (Desktop, служба и мобильные приложения) позволяют людям создавать, использовать аналитические бизнес-сведения и обмениваться ими наиболее эффективно с точки зрения личных или служебных задач.
Взаимосвязь Power BI с вашей ролью
Подход к использованию Power BI может зависеть от вашей роли в проекте или в рабочей группе. Другие люди, занимающие другие должности, могут использовать Power BI иначе, и в этом нет ничего страшного.
Например, вы можете просматривать отчеты и информационные панели в службе Power BI, и, возможно, этим ваше использование Power BI ограничится. А ваш коллега, занимающийся обработкой числовых данных и составлением бизнес-отчетов, может активно использовать Power BI Desktop (и публиковать отчеты в службу Power BI, которые вы затем просматриваете). Другой коллега из отдела продаж может отдавать предпочтение приложению Power BI для телефона, отслеживая ход выполнения своего плана продаж и изучая новые данные о потенциальных клиентах.
Вы также можете использовать каждый из элементов Power BI в разное время в зависимости от поставленных целей и вашей роли в проекте или прилагаемых усилий.
Например, вы можете просматривать сведения о запасах и ходе производства с помощью информационной панели реального времени в службе, а также создавать в Power BI Desktop статистические отчеты для своей команды о взаимодействии с клиентами. Подход к использованию Power BI может зависеть от того, какой компонент или какая функция Power BI являются оптимальными в сложившейся ситуации. При этом вам всегда доступны все компоненты Power BI, что и делает этот продукт таким гибким и привлекательным.
Позднее мы подробнее рассмотрим каждый из этих компонентов: Desktop, службу и мобильные приложения. В последующих блоках и модулях мы также создадим отчеты в Power BI Desktop, осуществим общий доступ к ним в службе и проанализируем их на своем мобильном устройстве.
Последовательность работы в Power BI
Общая последовательность работы в Power BI начинается с Power BI Desktop, где создается отчет. Затем этот отчет публикуется в службе Power BI, после чего с этими данными могут работать пользователи мобильных приложений Power BI Mobile.
Хотя это и не всегда происходит описанным образом. Но мы будем использовать именно такой порядок, чтобы помочь вам освоить различные компоненты Power BI и понять, как они дополняют друг друга.
Теперь, когда вы получили общее представление в модуле о продукте Power BI и трех его основных элементах, давайте посмотрим, как именно строится работа с Power BI.
Использование Power BI
Теперь, когда вы знаете основы Microsoft Power BI, давайте перейдем к практическим знаниям и пошаговому руководству.
По мере того как вы будете знакомиться с функциями Power BI, учитывайте, что все эти действия и весь анализ в Power BI обычно выполняются в общей последовательности. Общая последовательность действий в Power BI представляет собой следующее:
Как упоминалось ранее, вы можете ограничиться использованием службы Power BI для просмотра визуальных элементов и отчетов, которые были созданы другими пользователями. Это абсолютно нормально. Кто-то другой из вашей команды может проводить все свое время в Power BI Desktop, что тоже хорошо. Мы представим полный спектр возможностей Power BI, чтобы помочь вам разобраться. Затем вы сможете решить, как использовать этот инструмент наиболее эффективно.
Итак, давайте начнем осваивать все это на практике. Компаниям в первую очередь необходимо узнать об основных стандартных блоках Power BI, что послужит основой для изучения процесса преобразования данных в отчеты и визуальные элементы в Power BI.
Следующие части изучайте на нашем сайте Microsoft learn: