Моделирование данных с помощью Power BI для экспертов

Modelowanie danych z Power BI dla ekspertów analityki. Jak w pełni wykorzystać możliwości Power BI

Soheil Bakhshi, Christian Wade

Microsoft Power BI zdobył uznanie jako idealne narzędzie do analizy, modelowania i przetwarzania złożonych zbiorów danych. Dzięki niemu można bez trudu tworzyć wyrafinowane modele danych, łączyć dane z różnych źródeł, definiować relacje między nimi, a także je kształtować i zarządzać nimi. W ten sposób uzyskuje się świetną podstawę do przygotowywania raportów oraz zestawów danych na potrzeby analityki biznesowej - a to przekłada się na bardzo konkretne korzyści.

Ta książka jest znakomitym wprowadzeniem do Power BI. Dzięki niej nauczysz się modelowania danych, technik definiowania relacji oraz tworzenia modeli danych. Dowiesz się też, jak prowadzić obliczenia za pomocą funkcji modelowania. Poznasz także podstawy pisania kodu w języku DAX i korzystania z nowych funkcji modelowania danych. Stopniowo przejdziesz do bardziej zaawansowanych rozwiązań, dzięki czemu Twoje modele danych sprawdzą się nawet przy bardzo złożonych zadaniach. Poszczególne zagadnienia zilustrowano praktycznymi przykładami, które pozwolą Ci zrozumieć, jak bardzo przydatne w pokonywaniu wyzwań biznesowych są zoptymalizowane modele danych.

W książce między innymi:

• korzystanie z wirtualnych tabel i funkcji analizy czasowej języka DAX
• tabele wymiarów i tabele faktów oraz ich implementacja w edytorze Power Query
• przygotowywanie danych do budowy schematu gwiazdy
• najlepsze metody przygotowywania i modelowania danych
• różne koncepcje modelowania danych i zmniejszania poziomu złożoności modelu

Optymalny model danych - oto prawdziwa inteligencja biznesowa!

O autorze:

Soheil Bakhshi jest założycielem firmy Data Vizioner i wziętym konsultantem w branży analityki biznesowej. Specjalizuje się w zagadnieniach Microsoft BI i Power BI oraz w stosowaniu hurtowni danych. Uzyskał certyfikaty MCSE i MCSA oraz tytuł Microsoft MVP. Często zabiera głos na prestiżowych konferencjach dotyczących Power BI. Jest zwolennikiem prostoty i wydajności.

Spis treści:

Przedmowa

O autorze

O recenzentach

Wstęp

Część I. Modelowanie danych w Power BI

• Rozdział 1. Wprowadzenie do modelowania danych i Power BI

  Warstwy Power BI

  Warstwa przygotowania danych (Power Query)

  Warstwa modelu danych

  Warstwa wizualizacji danych

  Przepływ danych w Power BI

  Co oznacza modelowanie danych w Power BI?

  Model semantyczny

  Budowanie wydajnych modeli danych w Power BI

  Schemat gwiazdy (modelowanie wymiarów) i schemat płatka śniegu

  Licencje Power BI

  Maksymalny rozmiar pojedynczego zestawu danych

  Przyrostowe ładowanie danych

  Grupy obliczeniowe

  Wspólne zestawy danych

  Przepływ danych w Power BI

  Podejście przyrostowego modelowania danych

  Zbieranie informacji od firmy

  Przygotowanie danych w oparciu o logikę biznesową

  Modelowanie danych

  Testowanie logiki

  Przedstawienie logiki biznesowej za pomocą prostej wizualizacji danych

  Sposób myślenia profesjonalnego modelarza danych

  Podsumowanie

• Rozdział 2. Język DAX i modelowanie danych

  Wirtualne tabele

  Tworzenie tabeli obliczeniowej

  Użycie tabel wirtualnych w miarach - część 1.

  Użycie tabel wirtualnych w miarach - część 2.

  Wyświetlanie wyników wirtualnych tabel

  Relacje w wirtualnych tabelach

  Analiza czasowa i modelowanie danych

  Wykrywanie odpowiednich dat w wymiarze daty

  Obliczenia okres po okresie

  Generowanie wymiaru daty za pomocą DAX

  Tworzenie wymiaru czasu za pomocą DAX

  Podsumowanie

Część II. Przygotowanie danych w edytorze zapytań

• Rozdział 3. Przygotowanie danych w edytorze Power Query

  Wprowadzenie do języka Power Query M w Power BI

  W Power Query wIeLkOśĆ lItEr Ma ZnAcZeNiE

  Zapytania

  Wyrażenia

  Wartości

  Typy

  Wprowadzenie do edytora Power Query

  Panel Zapytania

  Panel Ustawienia zapytania

  Panel widoku danych

  Pasek stanu

  Edytor zaawansowany

  Wprowadzenie do funkcji Power Query przydatnych modelarzom danych

  Jakość kolumn

  Rozkład kolumn

  Profil kolumny

  Parametry zapytania

  Niestandardowe funkcje

  Funkcje rekurencyjne

  Podsumowanie

• Rozdział 4. Pobieranie danych z różnych źródeł

  Pobieranie danych z popularnych rodzajów źródeł danych

  Folder

  Pliki CSV/TXT/TSV

  Excel

  Zestawy danych Power BI

  Przepływy danych Power BI

  SQL Server

  Usługi SQL Server Analysis Services i Azure Analysis Services

  Wielowymiarowy/tabelaryczny SSAS

  AAS

  Źródło danych OData

  Certyfikaty źródeł danych

  Brązowa

  Srebrna

  Złota/Platynowa

  Tryby połączeń

  Importowanie danych

  DirectQuery

  Połączenie na żywo

  Tryby przechowywania danych

  Przechowywanie zestawów danych

  Podsumowanie

• Rozdział 5. Najczęściej stosowane kroki przygotowywania danych

  Zmiana typu danych

  Podział kolumn w oparciu o separator

  Scalanie kolumn

  Dodanie niestandardowej kolumny

  Dodanie kolumny z przykładów

  Powielanie kolumny

  Filtrowanie wierszy

  Grupowanie według

  Dołączanie zapytań

  Scalanie zapytań

  Duplikowanie zapytania i odwoływanie się do niego

  Zamiana wartości

  Wydobywanie liczb z tekstu

  Praca z datą, datą/godziną oraz datą/godziną/strefą czasową

  Podsumowanie

• Rozdział 6. Przygotowanie schematu gwiazdy w edytorze power Query

  Określanie wymiarów i faktów

  Liczba tabel w źródle danych

  Połączenia między tabelami

  Znalezienie najmniejszego poziomu rozdrobnienia daty i godziny

  Definiowanie wymiarów i faktów

  Tworzenie tabel wymiarów

  Geografia

  Zamówienie

  Produkt

  Waluta

  Klient

  Sprzedaż w ujęciu demograficznym

  Data

  Godzina

  Tworzenie wymiarów daty i godziny - Power Query kontra DAX

  Tworzenie tabel faktów

  Podsumowanie

• Rozdział 7. Sprawdzone metody przygotowania danych

  Ważne kwestie przygotowania danych

  Stopniowe ładowanie danych ze źródła danych OData

  Uwzględnianie wielkości liter przez Power Query chroni przed problemami podczas modelowania danych

  Składanie zapytań wpływa na odświeżanie danych

  Porządkowanie zapytań w edytorze zapytań

  Konwersja typu danych

  Zmiana typu danych może wpłynąć na modelowanie

  Dodaj krok zmiany typu, gdy to tylko możliwe

  Staraj się mieć tylko jeden krok zmiany typu danych

  Optymalizacja rozmiaru zapytania

  Usuwanie zbędnych kolumn i wierszy

  Grupowanie według

  Wyłączanie ładowania danych

  Konwencja nazewnictwa

  Podsumowanie

Część III. Modelowanie danych

• Rozdział 8. Komponenty modelowania danych

  Modelowanie danych w Power BI Desktop

  Tabele

  Właściwości tabeli

  Tabele polecane

  Tabele obliczeniowe

  Pola

  Typy danych

  Formatowanie niestandardowe

  Kolumny

  Hierarchie

  Miary

  Relacje

  Klucze podstawowe i obce

  Klucze złożone

  Kardynalność relacji

  Filtr propagacji

  Relacje dwukierunkowe

  Podsumowanie

• Rozdział 9. Sprawdzone metody związane ze schematem gwiazdy i z modelowaniem danych

  Praca z relacjami wiele do wielu

  Relacje wiele do wielu z użyciem tabeli pomostowej

  Ukrywanie tabeli pomostowej

  Ostrożność w pracy z relacjami dwukierunkowymi

  Praca z nieaktywnymi relacjami

  Dostęp przez wiele ścieżek filtra

  Wiele bezpośrednich relacji między dwiema tabelami

  Użycie tabel konfiguracyjnych

  Segmentacja

  Formatowanie warunkowe z użyciem miar

  Unikanie kolumn obliczeniowych

  Porządek w modelu danych

  Ukrywanie nieistotnych obiektów

  Tworzenie tabel z miarami

  Stosowanie folderów

  Zmniejszanie rozmiaru modelu przez wyłączenie automatycznej daty i godziny

  Podsumowanie

Część IV. Zaawansowane modelowanie danych

• Rozdział 10. Zaawansowane techniki modelowania danych

  Stosowanie agregacji

  Implementacja agregacji dla źródeł danych nieobsługujących trybu DirectQuery

  Implementacja agregacji na poziomie daty

  Implementacja agregacji na poziomie roku i miesiąca

  Używanie funkcji Zarządzanie agregacjami

  Sprawdzanie agregacji

  Odświeżanie przyrostowe

  Konfiguracja odświeżania przyrostowego w Power BI Desktop

  Testowanie odświeżania przyrostowego

  Hierarchie nadrzędny-podrzędny

  Określanie głębokości hierarchii

  Tworzenie poziomów hierarchii

  Implementacja wymiarów odgrywających role

  Stosowanie grup obliczeniowych

  Wymagania

  Terminologia

  Implementacja grup obliczeniowych na potrzeby analityki czasowej

  Testowanie grup obliczeniowych

  Naprawa błędu z formatem

  Funkcje DAX dla grup obliczeniowych

  Podsumowanie

• Rozdział 11. Zabezpieczenia na poziomie wiersza

  Co oznaczają zabezpieczenia na poziomie wiersza w modelowaniu danych?

  Czym RLS nie jest

  Terminologia związana z RLS

  Przypisywanie użytkowników do roli w usłudze Power BI

  Przypisywanie użytkowników do ról na serwerze raportów Power BI

  Proces implementacji zabezpieczeń na poziomie wiersza

  Najpopularniejsze podejścia implementacji RLS

  Implementacja statycznych zabezpieczeń na poziomie wiersza

  Implementacja dynamicznych zabezpieczeń na poziomie wiersza

  Podsumowanie

• Rozdział 12. Dodatkowe możliwości i dostępne funkcje modelowania danych

  Praca z wolno zmieniającymi się wymiarami

  SCD typu 0 (SCD 0)

  SCD typu 1 (SCD 1)

  SCD typu 2 (SCD 2)

  Wprowadzenie do zabezpieczeń na poziomie obiektu

  Wdrażanie OLS

  Testowanie ról

  Przypisywanie członków do ról w usłudze Power BI

  Testowanie ról w usłudze Power BI

  Wprowadzenie do przepływów danych

  Zastosowania przepływów danych

  Terminologia związana z przepływami danych

  Tworzenie przepływów danych

  Wprowadzenie do modeli złożonych

  Nowe pojęcia

  Podsumowanie