Найкращі практики моделювання та очищення даних у Power BI

Microsoft Power BI — це популярний інструмент бізнес-аналітики, який дає змогу користувачам аналізувати, візуалізувати дані та обмінюватися ними. Щоб отримати максимальну віддачу від Power BI, важливо дотримуватися найкращих практик роботи з даними. У цій статті ми поговоримо про найкращі практики моделювання та очищення даних у Power BI, а також наведемо приклад використання для відділу продажів у роздрібній компанії.

Найкращі практики моделювання даних

Моделювання даних — це процес проєктування структури даних, що використовуються у звіті Power BI. Ось кілька найкращих практик моделювання даних у Power BI:

Створення схеми типу «зірка» або схеми типу «сніжинка»: схема типу «зірка» або «сніжинка» — це модель даних, яка розділяє факти й виміри в окремі таблиці, що полегшує запити щодо даних і створення змістовних візуалізацій. Це також покращує продуктивність звіту.

Видалення непотрібних стовпців або таблиць: під час створення звіту Power BI дуже важливо видалити всі непотрібні стовпці або таблиці з моделі даних. Це зменшує розмір звіту й покращує його продуктивність.

Створення обчислюваних стовпців та вимірювань: обчислювані стовпці та вимірювання використовуються для виконання обчислень із даними в Power BI. Краще створювати їх у моделі даних, а не в самому звіті. Це поліпшує продуктивність звіту.

Використання ієрархії та деталізації: ієрархія та деталізація допомгать користувачам легко орієнтуватися в даних. Найкраще створювати обидві в моделі даних, а не в самому звіті.

Використання правил іменування: правила іменування допомагають зберегти модель даних організованою й зрозумілою. Краще використовувати узгоджені імена для таблиць, стовпців і відношень.

Документування моделі даних: документування моделі даних допомагає гарантувати, що інші зможуть зрозуміти структуру даних і взаємозв’язки між таблицями. Це особливо важливо при роботі в командному середовищі.

Найкращі практики очищення даних

Очищення даних — це процес виявлення та усунення помилок і невідповідностей у даних. Ось деякі з найкращих практик очищення даних у Power BI:

Виявлення та усунення проблем із якістю даних: проблеми з якістю даних можуть виникати з різних причин, як-от помилки під час введення даних або проблеми з їх інтеграцією. Важливо виявити ці проблеми й усунути їх до створення звіту.

Видалення дублікатів та введення відсутніх даних: дублікати даних і відсутні дані можуть спотворити результати звіту. Краще видалити дублікати та ввести відсутні дані до створення звіту.

Об’єднання даних із різних джерел: Power BI може об’єднувати дані з різних джерел, як-от файли Excel або бази даних. Але дуже важливо, щоб дані були об’єднані правильно й не було дублікатів або пропущених даних.

Перетворення даних у послідовний формат: дані можуть бути в різних форматах, як-от текст, числа або дати. Найкраще трансформувати дані в узгоджений формат, щоб забезпечити їх ефективне використання у звіті.

Використання профілювання даних: профілювання даних — це процес аналізу даних для виявлення закономірностей і невідповідностей. Це допомагає виявити проблеми з якістю даних і підвищити точність звіту.

Установлення графіка оновлення даних: дані у звітах Power BI можуть із часом застарівати. Важливо встановити графік оновлення даних, щоб забезпечити їхню актуальність.

Приклад використання: відділ продажів у роздрібній компанії

Розглянемо для прикладу відділ продажів у компанії, що займається роздрібною торгівлею. Джерела даних, якими користується відділ продажів, містять дані про клієнтів, дані про товари та дані про продажі. Ось як ми можемо застосувати найкращі практики роботи з даними до даних про продажі:

Моделювання даних

• Створіть схему типу «зірка» з даними про продажі в якості таблиці фактів і даними про клієнтів і продукти в якості таблиць розмірів.
• Видаліть непотрібні стовпці, як-от інформація про клієнта або продукт, які не використовуються у звіті.
• Створіть у моделі даних обчислювані стовпці, як-от загальний обсяг продажів, прибуток і відсоток знижки.
• Використовуйте ієрархії та деталізацію, щоб користувачі могли швидко орієнтуватися в даних.
• Використовуйте узгоджені імена для таблиць, стовпців і відношень.
• Документуйте модель даних, щоб інші могли зрозуміти їх структуру.

Очищення даних

• Виявіть та усуньте проблеми з якістю даних, наприклад, неправильні або відсутні дані про клієнтів.
• Видаліть дублікати та введіть відсутні дані, наприклад, інформацію про товар.
• Об’єднайте дані з різних джерел, як-от дані про клієнтів, продукти та продажі.
• Перетворіть дані в послідовний формат, наприклад, дати — в єдиний, послідовний формат дати.
• Використовуйте профілювання даних для виявлення шаблонів і невідповідностей у даних.
• Установіть графік оновлення даних, щоб забезпечити їх актуальність на певну дату.

Дотримання цих найкращих практик гарантує ефективне моделювання та очищення даних, завдяки чому звіт буде точним і легким для розуміння. Важливо зазначити, що найкращі практики, описані вище, не є єдиними у своєму роді, і рекомендації можуть змінюватися залежно від конкретних вимог до звіту.

Додаткові посилання

Для тих, хто хоче сильніше заглибитися в моделювання й очищення даних у Power BI, існують відповідні ресурси. Ось два з них для початку:

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

Дотримання найкращих практик моделювання та очищення даних у Power BI має вирішальне значення для створення точних, ефективних і результативних звітів. Створюючи схему типу «зірка», видаляючи непотрібні стовпці й таблиці та використовуючи обчислювані стовпці й вимірювання, користувачі можуть моделювати свої дані так, щоб у них було легко орієнтуватися й щоб було легко аналізувати їх. Виявляючи та усуваючи проблеми з якістю даних, видаляючи дублікати та вводячи відсутні дані, користувачі можуть бути впевнені, що їхні дані точні та актуальні. Дотримуючись цих найкращих практик, користувачі можуть створювати переконливі звіти, що надають змістовну інформацію про дані.