Microsoft Fabric to nowoczesna, kompleksowa platforma danych "all-in-one", łącząca przetwarzanie, analizę i wizualizację danych w jednym środowisku z Power BI jako naturalnym interfejsem końcowym.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Czym jest Power BI?
Power BI to narzędzie firmy Microsoft służące do analizy danych i tworzenia interaktywnych raportów oraz wizualizacji. Umożliwia użytkownikom przekształcanie surowych danych w czytelne, atrakcyjne i zrozumiałe formy, takie jak wykresy, tabele, mapy czy dashboardy (pulpity nawigacyjne).
Power BI składa się z dwóch głównych komponentów: Power BI Desktop i usługi Power BI . Desktop najlepiej nadaje się do modelowania danych i tworzenia raportów, a usługa idealnie nadaje się do udostępniania i współpracy. Oba komponenty umożliwiają łączenie się ze źródłami danych i tworzenie wizualizacji. Dostępna jest również aplikacja mobilna Power BI do przeglądania raportów w podróży.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Komponenty Power BI
W Power BI wyróżniamy kilka głównych komponentów, które razem tworzą cały ekosystem narzędzi do analizy danych i wizualizacji.
Ważniejsze komponenty Power BI:
- Power BI Desktop – darmowa aplikacja na Windows do tworzenia raportów i modeli danych.
- Power BI Service (online) – chmurowa platforma do publikacji, współdzielenia i przeglądania raportów.
- Power BI Mobile – aplikacje mobilne na Android/iOS.
- Power BI Gateway – umożliwia połączenie Power BI z danymi przechowywanymi lokalnie, zapewniając odświeżanie danych w raportach udostępnianych w usłudze Power BI.
- Power BI Report Server – lokalna wersja Power BI dla firm, które nie chcą korzystać z chmury.
- Power BI Embedded - To interfejs API REST, który pozwala osadzać raporty i dashboardy Power BI w niestandardowych aplikacjach
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Power BI Desktop
Power BI Desktop to darmowa aplikacja na Windows, która służy do tworzenia zaawansowanych raportów i analiz danych w środowisku Power BI. Jest to główne narzędzie pracy analityka danych, zanim raport trafi do chmury (Power BI Service) lub do odbiorców.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Power BI Service
Power BI Service to usługa chmurowa, która umożliwia publikowanie, udostępnianie i współpracę nad raportami stworzonymi w Power BI Desktop. Dzięki niej użytkownicy mogą przeglądać raporty w przeglądarce internetowej lub na urządzeniach mobilnych. Power BI Service jest idealnym rozwiązaniem dla zespołów, które potrzebują łatwego dostępu do danych w czasie rzeczywistym.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Kluczowe różnice między Power BI Desktop a Power BI Service
Główna różnica między Power BI Desktop a Power BI Service polega na ich przeznaczeniu. Power BI Desktop służy do tworzenia raportów i modeli danych, podczas gdy Power BI Service jest platformą do ich udostępniania i współpracy. Kolejną różnicą jest sposób pracy z danymi – w Power BI Desktop użytkownik ma pełną kontrolę nad przekształcaniem danych, natomiast Power BI Service oferuje bardziej ograniczone możliwości w tym zakresie.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Power BI Mobile
Power BI Mobile to aplikacja przeznaczona na urządzenia mobilne (iOS, Android i Windows), umożliwiająca dostęp do raportów i dashboardów w dowolnym miejscu i czasie. Dzięki niej użytkownicy mogą śledzić kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) na bieżąco, co jest niezwykle istotne w dynamicznym środowisku biznesowym.
Najważniejsze funkcje Power BI Mobile:
Przeglądanie raportów i dashboardów na smartfonach i tabletach.
Powiadomienia o aktualizacjach i zmianach w danych.
Możliwość filtrowania i eksplorowania danych na ekranie dotykowym.
Integracja z funkcjami urządzeń mobilnych, np. skanowanie kodów QR do szybkiego dostępu do raportów.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Omówienie schematu gwiazdy i znaczenia usługi Power BI
Schemat gwiazdy to sposób organizacji danych w modelu relacyjnym (np. w Power BI, hurtowni danych), który łączy jedną centralną tabelę faktów z wieloma tabelami wymiarów.
Nazwę "gwiazda" bierze się stąd, że układ tabel wygląda jak gwiazda:
– tabela faktów w środku,
– tabele wymiarów promieniście wokół niej.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Fact Tables (tabele faktów)
To tabele zawierające dane liczbowe, które chcesz analizować, np. sprzedaż, przychód, ilość produktów, liczba wizyt itp.
Cechy:
Zazwyczaj są duże (dużo rekordów).
Zawierają klucze obce (foreign keys) do tabel wymiarów.
Zawierają miary (measures) – np. SalesAmount, Quantity, Discount.
Dane są zwykle rejestrowane w czasie (np. każda sprzedaż to jeden rekord).
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dimension Tables (tabele wymiarów)
To tabele opisujące kontekst danych z tabel faktów. Są jak "słowniki" lub "kategorie", wg których analizujesz fakty.
Cechy:
Zazwyczaj są mniejsze.
Zawierają klucze główne (primary keys), do których odnoszą się tabele faktów.
Zawierają atrybuty opisowe – np. nazwa produktu, kategoria, lokalizacja, wiek klienta, itd.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Normalizacja a denormalizacja
Aby zrozumieć niektóre pojęcia schematu gwiazdy opisane w tym artykule,
ważne jest, aby znać dwa terminy: normalizację i denormalizację.
Normalizacja to proces dzielenia danych na mniejsze, bardziej logiczne tabele, aby:
- usunąć duplikaty danych,
- uniknąć błędów w aktualizacji,
- zachować spójność danych (integralność).
Denormalizacja to łączenie danych z wielu tabel w jedną większą, aby:
- przyspieszyć zapytania,
- uprościć analizę danych.
To celowe dodanie duplikatów i danych opisowych, by było szybciej i prościej.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Co to jest model semantyczny?
Model semantyczny to warstwa pośrednia między surowymi danymi a użytkownikiem, która nadaje znaczenie danym i sprawia, że są łatwe w użyciu w raportach.
W Power BI model semantyczny:
Ukrywa techniczne szczegóły (np. złożone tabele, relacje SQL),
Umożliwia użytkownikowi łatwe przeciąganie i analizowanie danych (np. Total Sales per Month),
Zawiera: tabele, relacje, miary, hierarchie, formaty, opisy, role bezpieczeństwa itd.
W Power BI modelem semantycznym jest cały model danych:
czyli to, co widzisz w zakładce Model (Relacje) oraz to, co budujesz w DAX.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Czym jest miara?
Miara to wyrażenie w języku DAX, które dynamicznie oblicza wartość na podstawie kontekstu (np. filtra, daty, kategorii).
Miara nie jest stałą wartością — jej wynik zależy od tego, gdzie i jak jej używasz w raporcie.
W przeciwieństwie do kolumn obliczanych, miary są obliczane „na żywo” podczas wyświetlania raportu.
Przykład:
Total Sales = SUM(Sales[Amount])
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Co to jest klucz zastępczy (surrogate key)?
Klucz zastępczy to sztuczny, techniczny identyfikator w tabeli, który nie pochodzi z danych źródłowych, ale jest stworzony tylko na potrzeby modelu danych.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Schemat płatka śniegu (Snowflake Schema)
To rozszerzona wersja schematu gwiazdy, w której tabele wymiarów są znormalizowane — czyli rozbite na mniejsze tabele, zawierające powiązane informacje.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Wymiary związane z pełnieniem ról (Role-Playing Dimensions)
Wymiar związany z pełnieniem ról to taka jedna tabela wymiarów, która pełni więcej niż jedną funkcję (rolę) w modelu danych — w zależności od kontekstu.
Najczęściej dotyczy to wymiaru daty. Ale nie tylko.
Ta sama tabela wymiarów może służyć do filtrowania faktów według daty zamówienia, daty wysyłki lub daty dostawy.
Powszechną techniką modelowania usługi Power BI jest utworzenie tabeli wymiarów dla każdego wystąpienia odgrywającego rolę.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Wymiar wiadomości-śmieci (Junk Dimension)
Wymiar wiadomości-śmieci to wymiar pomocniczy, do którego wrzuca się wiele małych, pozornie nieistotnych atrybutów z tabeli faktów — po to, by nie zaśmiecać modelu zbyt wieloma oddzielnymi tabelami wymiarów.
Zamiast dla każdej z tych kolumn tworzyć osobny wymiar, łączymy je wszystkie w jeden wspólny wymiar – czyli właśnie junk dimension.
To miejsce na flagi, statusy, kody techniczne, itp.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Wymiar degeneracji (Degenerate Dimension)
Wymiar degeneracji to atrybut (lub zbiór atrybutów), który wygląda jak wymiar, ale nie ma osobnej tabeli wymiarów – bo jego dane już znajdują się bezpośrednio w tabeli faktów.
Najczęściej występuje w przypadku identyfikatorów dokumentów: np. numer zamówienia, numer faktury, numer biletu, numer transakcji.
W modelu semantycznym usługi Power BI można dodać kolumnę numer zamówienia sprzedaży do tabeli faktów, aby umożliwić filtrowanie lub grupowanie według numeru zamówienia sprzedaży.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Tabele faktów bez faktów (Factless Fact Tables)
To tabela faktów, która nie zawiera żadnych miar (liczb) — tylko klucze wymiarów.
Rejestruje wystąpienie zdarzenia, ale nie mierzy go żadną wartością liczbową.
Do czego służą?
Analizy typu: ilu uczniów było na lekcjach, ilu klientów skorzystało z promocji
Budowanie liczników unikalnych kombinacji wymiarów
Analiza luk i braków (np. „kto nie przyszedł”)
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz