Bruk Power Query og Power Pivot sammen for bedre rapporteringsmodeller

Å bruke Power Pivot og Power Query sammen kan hjelpe deg med å lage rapporteringsmodeller som er enkle å administrere og vedlikeholde. En rapporteringsmodell danner grunnlaget som rapporteringsmekanismen er bygget på. Når du bygger en rapporteringsprosess som importerer, transformerer, former og samler data, bygger du egentlig en rapporteringsmodell.

Å lage en dårlig utformet rapporteringsmodell kan koste deg timer med manuelt arbeid brukt på å vedlikeholde og oppdatere rapporteringsmekanismene. På den annen side lar det å lage en effektiv modell deg enkelt gjenta månedlige rapporteringsprosesser uten å skade rapportene eller fornuften.

Separasjon av data og analyse

Et viktig konsept i en rapporteringsmodell er separering av data og analyse. Den grunnleggende ideen er at du ikke vil at dataene dine skal bli for knyttet til en enkelt måte å presentere dataene på.

For å omslutte tankene dine rundt dette konseptet, se for deg en faktura. Når du mottar en faktura, antar du ikke at de økonomiske dataene på den er den sanne kilden til dataene. Det er bare en presentasjon av data som er lagret andre steder i en database. Disse dataene kan analyseres og presenteres for deg på mange andre måter: i diagrammer, i tabeller eller til og med på nettsteder. Denne uttalelsen kan høres åpenbar ut, men Excel-brukere smelter ofte sammen (eller blander) data, analyse og presentasjon.

For eksempel inneholder noen Excel-arbeidsbøker 12 faner, som hver representerer en måned. På hver fane er data for den måneden oppført sammen med formler, pivottabeller og sammendrag. Nå, hva skjer når du blir bedt om å gi et sammendrag per kvartal? Legger du til flere formler og faner for å konsolidere dataene på hver av månedsfanene? Det grunnleggende problemet i dette scenariet er at fanene representerer dataverdier som er smeltet sammen i presentasjonen av analysen din.

Et bedre alternativ er å lage rapporteringsmodeller hvor data- og analyselagene er atskilt. Datalaget håndterer import og transformering av rådata til oppsamlingsområder. Analyselaget fungerer som plattformen for å samle og presentere analysen av disse rådataene.

Når det gjelder å lage rapporteringsmodeller hvor du har en optimal separasjon av data og analyse, kan du ikke slå den kraftige kombinasjonen av Power Query og Power Pivot.

Hvordan Power Query og Power Pivot utfyller hverandre

Power Query er det perfekte verktøyet for å lage datalaget. Ved å bruke Power Query kan du

• Importer data fra en lang rekke eksterne datakilder, inkludert SQL Server, Microsoft Access, Web Services og til og med Facebook.
• Transform og rengjør data før du importerer dem til rapporteringsmodellen din.
• Slå sammen data fra en rekke datakilder, eller legg til tabeller.
• "Unpivot" rådata fra et matriseformat til en flat tabell.
• Legg til data til Power Querys interne datamodell.

Etter at du har fått Power Query til å levere det nødvendige datalaget, kan Power Pivot brukes til å lage analyselaget. Med Power Pivot kan du

• Legg til relasjoner og angi tabell- og kolonneegenskaper.
• Legg til egendefinerte formler med Data Analysis Expressions (DAX).
• Samle data til hierarkiske visninger.
• Lag pivottabellrapporter som samler og presenterer data fra ulike perspektiver.

Å utnytte Power Query og Power Pivot sammen gir et par fordeler:

• Datalaget kan enkelt oppdateres uten å måtte gjenta trinnene for transformasjon og dataopprydding manuelt (Power Query gjør det for deg). Hvis du trenger data som ikke finnes i datalaget, kan du enkelt redigere Power Query-spørringene dine for å få inn nye data og ikke forstyrre analyselaget.
• Enhver tilleggsanalyse kan enkelt opprettes ved å starte flere pivottabeller fra Power Query-modellen.

Kort sagt, ved å bruke en-to-kombinasjonen av Power Query og Power Pivot, kan du lage robuste rapporteringsmodeller som er fleksible, skalerbare og enkle å vedlikeholde.