Čtyři pilíře všech vysoce kvalitních řešení LuckyTemplates – kroky ke zvládnutí LuckyTemplates a DAX

Obsah

• Vytvářejte vysoce kvalitní řešení LuckyTemplates
• Datové modelování
• M (Power Query/PQL)
• DAX (výrazy analýzy dat)
• Vizualizace dat v sestavách a řídicích panelech
• Abych to všechno shrnul

Vytvářejte vysoce kvalitní řešení LuckyTemplates

LuckyTemplates je skvělá sada nástrojů, která umožňuje podnikovým uživatelům nebo komukoli, kdo na to přijde, vytvářet pokročilé analýzy téměř jakéhokoli typu nebo struktury dat. Ale co je skutečně potřeba k vytvoření vysoce kvalitních, jak já rád nazývám, škálovatelných řešení s LuckyTemplates? Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Bohužel je v tom trochu víc než jen nějaká akce typu plug and play. Pro mě je jednou z největších věcí na LuckyTemplates skutečnost, že můžete začít relativně rychle, aniž byste museli absolvovat měsíce vzdělávání a školení.

Není však možné obejít skutečnost, že pokud chcete ve vaší organizaci dělat věci, které mění hru, budete muset investovat nějaký čas do toho, abyste se v těchto čtyřech oblastech skutečně kvalifikovali;

• Datové modelování
• M (Power Query/PQL)
• DAX (výrazy analýzy dat)
• Vizualizace dat v sestavách a řídicích panelech

Pokusím se dále rozvést, abych zdůraznil, co bude zapotřebí k tomu, aby se rozběhly všechny tyto čtyři „pilíře“. Jen na všechna tato jednotlivá témata jsou napsány násobky knih. Jsou to tedy hluboká a někdy dost technická témata. Realita je taková, že chceme s daty dělat úžasné věci a dělat to v LuckyTemplates znamená pochopit tyto čtyři pilíře a efektivně je uvést do praxe.

Datové modelování

Datové modelování v rámci LuckyTemplates je o pochopení toho, jak vytvořit schéma tabulek s připojeními, která ukazují vztahy mezi těmito tabulkami. To, jak strukturujete své „datové modely“, určuje, jak budete nakonec schopni rozdělit a rozdělit data ve svých přehledech a řídicích panelech.

Mnoho dat začíná ve velkých plochých souborech s více sloupci, jako jsou data, produkty, kategorie produktů, zákazníci, tržby, marže, zisky atd. Myšlenka datových modelů spočívá v tom, že kdykoli je to možné, oddělíte nebo segmentujete podrobnosti kolem souboru dat. . Například data, zákazníci, produkty a prodeje by měly být samostatné tabulky a měly by být propojeny se vztahy.

Uděláte to, protože je to mnohem efektivnější a schopnost budovat bohatost vašich dat je mnohem snazší. Z hlediska výkonu v LuckyTemplates je to také obrovský rozdíl.

Řekněme například, že máte 500 klientů, ale prodejní tabulku s 1 milionem řádků. Pokud chcete své zákazníky seskupit podle jejich „věrnostního“ profilu, je mnohem jednodušší vytvořit sloupec v tabulce o 500 řádcích oproti 1 milionu.

Jak jsem již zmínil, toto je podrobné téma, které pochází z datových skladů v plném rozsahu, ale pro uživatele LuckyTemplates, kteří chtějí efektivně obstát ve skvělých řešeních, se stačí zaměřit na segmentaci každé úrovně granularity vašich dat do samostatných tabulek, kdykoli je to možné. . Když se podíváte na sestavování přehledů, bude to mnohem jednodušší a budete překvapeni, o kolik škálovatelnější je přidat věci později.

M (Power Query/PQL)

Je těžké vědět, jak nazvat další sekci, protože v současné době neexistuje ani oficiální název pro kódovací jazyk, který se nachází za . Ve starých LuckyTemplates (excelové doplňky) se to nazývalo 'M', také jen Power Query, a nedávno jsem to viděl s názvem PQL, což se mi docela líbí, protože má docela blízko k SQL. , a časem se mohou začít používat stejně často, zvláště když se LuckyTemplates rychle rozšiřují.

V každém případě je „M“ automatizační stroj, který stahuje data z původního zdroje dat a poté vám umožňuje automaticky je čistit a manipulovat s nimi do libovolného formátu. Klíčem je zde automatizace. Být schopen automaticky stáhnout násobky datových sad nebo tabulek do vašeho datového modelu a poté jej nastavit do formátu, který se vám líbí, je vážně úžasné a ušetří vám tolik času, až je to šílené.

To je to, co mám na mysli, když znovu a znovu mluvím o škálovatelnosti. Pokud dříve zabralo 4–8 hodin týdně jen dostat vaše data do správného formátu, a nyní to můžete udělat asi za 5 sekund, zbývá vám mnohem více času na další analýzu nebo na vytváření lepších přehledů.

Vzhledem k tomu, že objemy dat se každým dnem množí, bude klíčové skutečně pochopit, jak vyčistit všechny vaše datové sady. Pokud se dobře naučíte 'M', pak uvidíte, že se váš výstup zvýší přibližně o faktor x5. Mohu to s jistotou prohlásit jen z vlastní zkušenosti. Mám jizvy, když vzpomínám na doby, kdy jsem drtil formátování dat v Excelu nebo psal kód VBA, aby se to správně nastavilo.

Tuto část nyní můžete téměř úplně přeskočit, pokud můžete nastavit extrahování, transformaci a načítání dat tak, aby automaticky probíhaly v editoru dotazů LuckyTemplates a pomocí '.

DAX (výrazy analýzy dat)

Nyní je DAX vážně úžasný, ale v některých částech také vážně komplikovaný. Pravděpodobně začnete s DAXem a budete si myslet, že to není tak špatné, a pak se dostanete k něčemu trochu pokročilejšímu a pak se zaseknete na hodiny. Přál bych si, aby bylo snazší dělat skvělé věci, ale naneštěstí je toho s DAXem trochu víc. Věřte mi, že to rozhodně stojí za to, pokud jste ochotni věnovat čas tomu, abyste se naučili nějakou teorii a také praxi.. hodně!

Jedna věc, která také stojí za zmínku, je, že DAX je jazyk, který se pohybuje nahoru a dolů v databázi Microsoftu. Takže s vaší investicí do učení jazyka se vlastně učíte, jak používat tři významné analytické technologie včetně SQL Server Analysis Services, PowerPivot a nyní LuckyTemplates.

Je jasné, že DAX bude základním datovým jazykem v rámci datových nástrojů Microsoftu, takže investice zde vám nepochybně dobře poslouží.

Už tam jsou nějaké kvalitní knihy, které procházejí jazykem velmi podrobně. Od začátečníků po pokročilé. Mými doporučenými pedagogy jsou Rob Collie, Matt Allington a Italové (Marco Russo a Alberto Ferrari). Ten psal to, co by se dalo nazvat ‚bible‘ na DAX. Všechny jejich knihy lze nalézt na Amazonu a mají dobrou kombinaci konceptů pro začátečníky i pokročilé. Mějte je jako svého společníka, když se učíte a používáte LuckyTemplates. Jsou neocenitelné.

Jedním z největších rozdílů mezi vzorci DAX a excel je to, že je velmi obtížné, ne-li nemožné, vědět, jaký výsledek vzorce vrací, pokud nedokážete vyhodnotit prostředí, ve kterém funguje. Musíte dobře rozumět tato tři prostředí; vyhodnocovací (nebo počáteční) kontext, kontext filtru a kontext řádku.

Ty přinášejí do vašich vzorců trochu více složitosti, ale také mnohem více výkonu a škálovatelnosti do vašich modelů, což velmi rychle objevíte.

Vizualizace dat v sestavách a řídicích panelech

Zajdu daleko a řeknu, že na ničem, co děláte v zákulisí v LuckyTemplates, opravdu nezáleží, pokud vaše vizuály nejsou přesvědčivé a snadno se konzumují. Je to chybějící kousek skládačky, který vidím v mnoha zveřejněných zprávách a panelech na mnoha vitrínách.

Když to říkám, hodně to souvisí s osobními preferencemi nebo preferencemi spotřebitelů. V této pozici se ocitám poměrně často. To, co rád vidím, nemusí být pro někoho intuitivní nebo dostatečně shrnuté.

Skvělá věc je, že provedení změn nezabere vůbec mnoho času. K čemu stačí 100 kliknutí v Excelu, aby se vše naformátovalo a pak to přešlo do Powerpointu, je nyní jen pár kliknutí. LuckyTemplates odvádí veškerou tvrdou práci na vizuálech.

Jednou významnou nevýhodou LuckyTemplates jsou v současnosti barvy. Nelze nastavit barevná schémata. Tým Microsoft to musí udělat co nejdříve, protože barvy podle mého názoru vytvářejí nebo ruší zprávy a prezentace. Není to tak, že byste nemohli získat požadované barvy, jen to nesmírně zpomaluje vytváření sestavy, protože je nutné ručně měnit každou barvu v sestavách.

Vizualizace dat je klíčová, podle mého názoru téměř stejně důležitá jako architektura za nimi. V budoucnu se na to budeme hodně soustředit.

**** Související odkazy*****

Abych to všechno shrnul

Pokud sečtete všechen čas, který je třeba ušetřit, a výhody, které mají být sdíleny napříč organizací, LuckyTemplates jako analytická platforma je naprosto bez rozmyslu. Čtyři pilíře jsou klíčem ke každému datovému modelu, který vytvoříte. Postupné zlepšování v těchto oblastech umožní komukoli vytvářet výjimečně kvalitní řešení, ze kterých by nepochybně těžil každý podnik.

Více podrobností, data a časy a registraci můžete vyplnit zde – 

Vše nejlepší!