Jak Power Query wspiera proces analizy w Power BI?

Power Query i Power BI to dwa kluczowe narzędzia z ekosystemu Microsoft, które są szeroko stosowane do analizy danych. Power Query to narzędzie ETL (Extract, Transform, Load) służące do pobierania, oczyszczania i przekształcania danych, natomiast Power BI umożliwia wizualizację i analizę przekształconych danych w formie dynamicznych raportów.

Współpraca tych narzędzi pozwala na efektywną pracę z danymi, zaczynając od ich pozyskania i oczyszczenia w Power Query, a kończąc na ich prezentacji w Power BI. Power Query jest narzędziem pierwszego etapu analizy, gdzie surowe dane są przekształcane w czytelny, spójny zestaw, który można łatwo analizować i wizualizować w Power BI. Bez Power Query proces analizy w Power BI byłby znacznie bardziej skomplikowany i czasochłonny, szczególnie w przypadku pracy z danymi niespójnymi lub zawierającymi błędy.

Power Query wyróżnia się prostotą obsługi i intuicyjnym interfejsem, który pozwala nawet mniej zaawansowanym użytkownikom wykonywać złożone operacje na danych. W połączeniu z Power BI umożliwia to szybkie przekształcanie surowych danych w wartościowe wnioski biznesowe.

Studium przypadku: Analiza sprzedaży detalicznej 

Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym firma detaliczna chce stworzyć raport przedstawiający wyniki sprzedaży w różnych regionach oraz obliczyć marże brutto dla poszczególnych produktów. 

• Pobranie danych: Dane o sprzedaży są przechowywane w pliku Excel. Zawierają informacje o zamówieniach, takie jak daty, produkty, ilości oraz wartości sprzedaży. Dane o kosztach jednostkowych są zapisane w bazie SQL Server, w której znajdują się szczegóły dotyczące kosztów produkcji i logistyki. 
• Transformacja danych: W Power Query dane z obu źródeł są łączone w jedną tabelę, która zawiera zarówno przychody, jak i koszty dla każdego produktu. Dodatkowo tworzone są nowe kolumny, takie jak „Marża brutto”, która jest obliczana jako różnica między przychodami a kosztami. Dzięki temu można szybko zidentyfikować najbardziej dochodowe produkty. 

Dane są również oczyszczane z duplikatów, błędnych wpisów i braków danych. Na przykład, puste pola w kolumnie „Koszt jednostkowy” są uzupełniane średnią wartością kosztów dla danej kategorii produktów. 

• Ładowanie danych: Dane są ładowane do Power BI w trybie Import, co pozwala na szybką pracę z raportami i interaktywność. Tworzone są relacje między tabelami, które umożliwiają analizę danych na różnych poziomach szczegółowości, np. według regionu, produktu czy kanału sprzedaży. 
• Wizualizacja: W Power BI tworzony jest dashboard zawierający interaktywne wykresy i wskaźniki KPI. Na przykład: 

• Wykres liniowy pokazuje trendy sprzedaży w czasie, co pozwala zidentyfikować sezonowość wyników. 

• Mapa geograficzna przedstawia wyniki sprzedaży w podziale na regiony, co ułatwia lokalizowanie obszarów o wysokim potencjale rynkowym. 

• Tabela zawierająca listę produktów z najwyższą i najniższą marżą brutto umożliwia szybkie zidentyfikowanie produktów o największym wpływie na wyniki finansowe. 

Aby w pełni wykorzystać możliwości Power Query i Power BI, warto przestrzegać kilku zasad: 

• Optymalizacja zapytań: Minimalizuj liczbę kroków transformacji i usuwaj niepotrzebne dane już na etapie Power Query. Unikaj pobierania danych, które nie będą używane w analizie. 

• Automatyzacja odświeżania danych: Konfiguruj harmonogram odświeżania w Power BI Service, aby raporty zawsze były aktualne. W przypadku dużych zestawów danych stosuj incremental refresh, co pozwala na odświeżanie tylko nowych danych. 

• Organizacja pracy: Grupuj zapytania i używaj opisowych nazw, aby ułatwić zarządzanie projektem. Dokumentuj etapy transformacji, aby inni użytkownicy mogli łatwo zrozumieć, jak dane zostały przygotowane. 

• Spójność danych: Upewnij się, że dane są oczyszczone i spójne przed ich załadowaniem do Power BI, aby uniknąć błędów w analizie. Korzystaj z funkcji weryfikacji danych w Power Query, aby wykrywać i naprawiać problemy przed ich wizualizacją.