Лучшие практики моделирования и очистки данных в Power BI

Microsoft Power BI — это популярный инструмент бизнес-аналитики, с помощью которого пользователи могут анализировать, визуализировать данные и обмениваться ими. Чтобы получить максимальную отдачу от Power BI, необходимо следовать лучшим практикам работы с данными. В этой статье мы обсудим лучшие практики моделирования и очистки данных в Power BI, а также приведем пример использования для отдела продаж в розничной компании.

Лучшие практики моделирования данных

Моделирование данных — это процесс разработки структуры данных, используемых в отчете Power BI. Вот несколько лучших практик моделирования данных в Power BI:

Создание схемы типа «звезда» или типа «снежинка»: схема «звезда» или схема «снежинка» — это модель данных, которая разделяет факты и измерения на отдельные таблицы, что облегчает запрос данных и создание значимых визуализаций. Это также повышает производительность отчета.

Удаление ненужных столбцов или таблиц: при создании отчета Power BI очень важно удалить из модели данных все ненужные столбцы или таблицы. Это уменьшает размер отчета и повышает его производительность.

Создание вычисляемых столбцов и измерений: вычисляемые столбцы и измерения используются для выполнения вычислений для данных в Power BI. Лучше всего создавать их в модели данных, а не в самом отчете. Это повышает производительность отчета.

Использование иерархии и детализации: иерархия и детализация позволяют пользователям легко перемещаться по данным. Лучше всего создавать их в модели данных, а не в самом отчете.

Использование соглашения об именовании: соглашения об именовании помогают сохранить модель данных организованной и простой для понимания. Лучше всего использовать последовательные соглашения об именовании для таблиц, столбцов и отношений.

Документирование модели данных: документирование модели данных помогает гарантировать, что другие смогут понять структуру данных и взаимосвязи между таблицами. Это особенно важно при работе в команде.

Лучшие практики очистки данных

Очистка данных — это процесс выявления и исправления ошибок и несоответствий в данных. Вот некоторые из лучших практик очистки данных в Power BI:

Выявление и устранение проблем с качеством данных: проблемы с качеством данных могут возникать по различным причинам, таким как ошибки ввода или интеграции данных. Очень важно выявить эти проблемы и устранить их до создания отчета.

Удаление дубликатов и введение недостающих данных: дубликаты данных и их отсутствие могут исказить результаты отчета. Лучше удалить дубликаты и ввести недостающие данные до создания отчета.

Объединение данных из нескольких источников: Power BI может объединять данные из нескольких источников, например файлы Excel или базы данных. Тем не менее, важно, чтобы данные были объединены правильно, и чтобы не было дубликатов или отсутствующих данных.

Преобразование данных в единый формат: данные могут иметь различные форматы, такие как текст, числа или даты. Лучше преобразовать данные в единый формат, чтобы обеспечить их эффективное использование в отчете.

Использование профилирования данных: профилирование данных — это процесс анализа данных для выявления закономерностей и несоответствий. Это помогает выявить проблемы в качестве данных и повысить точность отчета.

Установление графиков обновления данных: данные в отчетах Power BI могут со временем устаревать. Важно установить графики обновления данных, чтобы обеспечить их актуальность на определенную дату.

Пример использования: отдел продаж в розничной компании

Рассмотрим в качестве примера отдел продаж в розничной компании. Источники данных, используемые отделом продаж, включают данные о клиентах, данные о продукции и данные о продажах. Вот как мы можем применить лучшие практики с данными к данным о продажах:

Моделирование данных

• Создайте схему типа «звезда» с данными о продажах в качестве таблицы фактов и данными о клиентах и продуктах в качестве таблиц измерений.
• Удалите ненужные столбцы, такие как информация о клиенте или продукте, которые не используются в отчете.
• Создайте в модели данных вычисляемые столбцы, такие как общий объем продаж, прибыль и процент скидки.
• Используйте иерархии и детализацию, чтобы пользователи могли быстро ориентироваться в данных.
• Используйте последовательные соглашения об именовании таблиц, столбцов и отношений.
• Документируйте модель данных, чтобы другие могли понять структуру данных.

Очистка данных

• Выявите и устраните проблемы с качеством данных, такие как неправильные или отсутствующие данные клиентов.
• Удалите дубликаты и внесите недостающие данные, например, отсутствующую информацию о продукте.
• Объедините данные из нескольких источников, таких как данные клиентов, данные продукции и данные о продажах.
• Преобразуйте данные в единый формат, например, даты — в единый, последовательный формат даты.
• Используйте профилирование данных для выявления шаблонов и несоответствий в данных.
• Установите график обновления данных для обеспечения их актуальности.

Соблюдение этих лучших практик обеспечивает эффективное моделирование и очистку данных, в результате чего получается точный и понятный отчет. Важно отметить, что лучшие практики, описанные выше, не единственные, и рекомендации могут отличаться в зависимости от конкретных требований к отчету.

Дополнительные ссылки

Для тех, кто хочет существенно углубиться в моделирование и очистку данных в Power BI, есть доступные ресурсы. Вот два из них, с которых можно начать:

• "Data Modeling with Power BI" by Adam Aspin и
• "Data Cleaning Features in Power BI" by Rushabh Shah.

Соблюдение лучших практик моделирования и очистки данных в Power BI имеет решающее значение для создания точных, эффективных и результативных отчетов. Создавая схему типа «звезда», удаляя ненужные столбцы и таблицы, используя вычисляемые столбцы и измерения, пользователи могут моделировать свои данные таким образом, чтобы в них было легко ориентироваться и можно было легко их анализировать. Выявляя и устраняя проблемы качества данных, удаляя дубликаты и заполняя недостающие данные, пользователи могут обеспечить точность и актуальность своих данных на определенную дату. Соблюдая эти лучшие практики, пользователи могут создавать убедительные отчеты, позволяющие получить важную информацию о данных.