Power Pivoti ja Power Query koos kasutamine aitab teil luua aruandlusmudeleid, mida on lihtne hallata ja hooldada. Aruandlusmudel loob aluse, millele aruandlusmehhanism on üles ehitatud. Kui loote aruandlusprotsessi, mis impordib, teisendab, kujundab ja koondab andmeid, loote sisuliselt aruandlusmudeli.
Halvasti kavandatud aruandlusmudeli loomine võib teile kulutada tunde käsitsitööle, mis kulub aruandlusmehhanismide hooldamisele ja värskendamisele. Teisest küljest võimaldab tõhusa mudeli loomine hõlpsasti korrata igakuiseid aruandlusprotsesse, kahjustamata aruandeid või mõistust.
Andmete ja analüüsi eraldamine
Üks aruandlusmudeli oluline kontseptsioon on andmete ja analüüsi eraldamine. Põhiidee on see, et te ei soovi, et teie andmed oleksid liiga seotud ühegi nende andmete esitamise viisiga.
Selle kontseptsiooni ümber mõtlemiseks pildistage arve. Kui saate arve, ei eelda te, et sellel olevad finantsandmed on andmete tegelik allikas. See on lihtsalt mujal andmebaasis salvestatud andmete esitlus. Neid andmeid saab analüüsida ja teile esitada mitmel muul viisil: diagrammides, tabelites või isegi veebisaitidel. See väide võib tunduda ilmne, kuid Exceli kasutajad ühendavad (või segavad) sageli andmed, analüüsi ja esitluse.
Näiteks mõned Exceli töövihikud sisaldavad 12 vahekaarti, millest igaüks tähistab kuud. Igal vahekaardil on loetletud selle kuu andmed koos valemite, liigendtabelite ja kokkuvõtetega. Mis juhtub siis, kui teil palutakse esitada kvartalite kaupa kokkuvõte? Kas lisate iga kuu vahekaartide andmete konsolideerimiseks rohkem valemeid ja vahekaarte? Selle stsenaariumi põhiprobleemiks on see, et vahekaardid esindavad andmeväärtusi, mis on teie analüüsi esitlusse sulandatud.
Parem alternatiiv on luua aruandlusmudelid, kus andme- ja analüüsikihid on eraldatud. Andmekiht tegeleb toorandmete importimise ja muutmisega etapipiirkondadesse. Analüüsikiht toimib platvormina nende algandmete analüüsi koondamiseks ja esitamiseks.
Aruandlusmudelite loomisel, kus andmed ja analüüs on optimaalselt eraldatud, ei saa te ületada Power Query ja Power Pivoti võimsat kombinatsiooni.
Kuidas Power Query ja Power Pivot üksteist täiendavad
Power Query on ideaalne tööriist andmekihi loomiseks. Power Query abil saate
- Importige andmeid paljudest välistest andmeallikatest, sealhulgas SQL Server, Microsoft Access, Web Services ja isegi Facebook.
- Teisendage ja puhastage andmed enne nende importimist oma aruandlusmudelisse.
- Ühendage andmeid erinevatest andmeallikatest või lisage tabeleid.
- "Unpivot" toorandmed maatriksvormingust tasasele tabelile.
- Lisage andmed Power Query siseandmemudelisse.
Pärast seda, kui Power Query pakub vajaliku andmekihi, saab analüüsikihi loomiseks kasutada Power Pivoti. Power Pivoti abil saate seda teha
- Lisage seoseid ning määrake tabeli ja veeru atribuudid.
- Lisage kohandatud valemid andmeanalüüsi avaldistega (DAX).
- Koondandmed hierarhilistesse vaadetesse.
- Looge liigendtabeli aruandeid, mis koondavad ja esitavad andmeid erinevatest vaatenurkadest.
Power Query ja Power Pivoti koos kasutamine annab paar eelist.
- Andmekihti saab hõlpsasti värskendada, ilma et oleks vaja teisendus- ja andmete puhastamise samme käsitsi korrata (Power Query teeb seda teie eest). Kui vajate andmeid, mida andmekihis pole, saate oma Power Query päringuid hõlpsalt redigeerida, et tuua uusi andmeid ja mitte häirida analüüsikihti.
- Mis tahes täiendavat analüüsi saab hõlpsasti luua, käivitades Power Query mudelist täiendavad pivot-tabelid.
Lühidalt öeldes, kasutades Power Query ja Power Pivoti üks-kaks kombinatsiooni, saate luua tugevaid aruandlusmudeleid, mis on paindlikud, skaleeritavad ja hõlpsasti hooldatavad.