W dzisiejszych czasach posiadanie narzędzi pozwalających na intuicyjną analizę danych oraz przekształcanie baz danych w przejrzystą i zrozumiałą formę jest bardzo istotne. Coraz więcej biznesów polega na analizie danych w celu uzyskania wzrostów w swoich procesach oraz zidentyfikowania swoich słabych stron. Zdecydowanie odchodzi się od analiz manualnych i warto zdecydować się na dedykowane rozwiązania, które znacznie ułatwiają pracę z setkami rekordów danych. Najbardziej rozpowszechnioną aplikacją służącą do tego typu pracy jest MS Excel. Z uwagi na atrakcyjność nowych rozwiązań warto również rozważyć użycie innego, często lepszego w konkretnych zagadnieniach narzędzia. Jednym z nowoczesnych rozwiązań, któremu warto się przyjrzeć jest Power BI.

Rys historyczny

Power BI oraz MS Excel to narzędzia firmy Microsoft, które – nie bez przyczyny – nie mogą funkcjonować niezależnie od siebie. MS Excel stanowi główną podstawę i źródło dla rozwoju narzędzia Power BI. Ściślej mówiąc, Power BI powstał w 2010 r. z wydzielenia dodatków, z których użytkownik mógł niezależnie korzystać, mowa tu o: Power Query – jego główną funkcją jest przetwarzanie danych, Power Pivot– za jego pomocą można stworzyć model danych oraz raporty.

W następnych edycjach narzędzia dodano Power Map – dodatek do tworzenia wizualizacji na mapie, a także Power View – narzędzie do ogólnej wizualizacji danych oraz Power Inquire – porównywanie różnych plików, które później z czasem rozwoju narzędzia zostały usunięte z Power BI, w wyniku przestarzałych technologii i dużego ryzyka wycieku danych poufnych. Udostępnienie najważniejszych dodatków do MS Excel w 2010 r. przez Microsoft całkowicie za darmo, spowodowane było kilkoma bardzo ważnymi aspektami. Można powiedzieć, że firma z Redmond dzięki takiemu zabiegowi upiekła dwie pieczenie na jednym ogniu.

Po pierwsze, Microsoft całą akcję potraktował jako doskonałą promocję swoich produktów. Podczas, gdy na rynku analityki biznesowej coraz większą popularnością cieszył nurt Business Intellignece, utożsamiany z aplikacją Tableau, Microsoft chciał pokazać, że on również dysponuje konkurencyjną technologią oraz podobnym produktem.

Drugim ważnym czynnikiem wpływającym na udostępnienie dodatków przez Microsoft, była chęć przetestowania rozwiązania w globalnej skali. Dzięki takiej polityce firma otrzymała wiele różnych uwag od użytkowników, ale także przyzwyczaiła Klientów do funkcjonalności rozwiązania oraz pokazała im moc kryjącą się za narzędziami Business Intelligence w praktyce. Lata testów oraz pracy nad dodatkami MS Excel pozwoliły firmie Microsoft opublikować ostatecznie osobny produkt pod nazwą Power BI, w którym udało się zaprogramować większość dodatków, a co najważniejsze rozwinąć je, zintegrować ze sobą, przetestować oraz usprawnić ich działanie. W produkcie tym Microsoft odszedł od przestarzałych technologii, między innymi zmienił technologię wizualizacji danych, wyłączając na dobre w swoich produktach technologię Silverlight.

Jak działa Power BI?

Wprowadzenie Power BI, jako osobnego narzędzia w rodzinie Microsoftu, wymusiło na firmie zmianę polityki sprzedaży. Od 2010 r. firma równolegle utrzymuje i rozwija podobne do siebie narzędzia analityczne (MS Excel oraz Power Bi), które zbudowane są na tej samej składni języka Excel, przenosząc poszczególne funkcjonalności między sobą. Dzięki temu Power BI otrzymuje prostą i intuicyjną aplikację na Desktop, z funkcjonalnym interfejsem użytkownika, natomiast w 2013 r. w MS Excel wbudowane na stałe zostają technologie Power Query, czy Power Pivot, które pozwalają na zaawansowane zarządzanie bazą danych bez szczególnej znajomości języka skryptowego. Podstawowym narzędziem w Power BI jest Power Query, które udostępnione zostało zarówno w MS Excel, jak i Power BI, w którym można dowolnie parametryzować kwerendy oraz wybierać źródło danych do zaciągnięcia.

Narzędzie może odpytywać więcej niż jedno źródło danych lokalnych, serwerowych lub usług typu: notowania giełdowe, czy kursy walut. Oczywiście źródeł oraz samych danych nie powinno być zbyt wiele, z uwagi na możliwości obliczeniowe komputera. Dodatkową zaletą Power Query w Power BI jest możliwość zaciągnięcia danych bezpośrednio z zewnętrznych języków skryptowych, takich jak Python, czy R. Użytkownik ma także możliwość stosowania rozbudowanej składni debugowania lub weryfikacji efektywności kwerend. Kolejnym narzędziem bardzo dobrze sprawdzającym się w środowisku Power BI jest Power Pivot, który służy użytkownikom, jako naturalne narzędzie do modelowania, wykorzystując przy tym język programowania DAX.

Za jego pomocą użytkownik ma możliwość budowania różnych modeli, identyfikowania miar, zarządzania relacją między poszczególnymi tabelami w zaczytanej bazie danych. Główną zaletą Power Pivot w Power BI jest możliwość operowania na bardzo dużej ilości danych Użytkownik tak naprawdę zapomina o ograniczeniu 1 048 000 wierszy, które wymuszał na nim wcześniej MS Excel.

Ograniczenie wynikało z faktu, że MS Excel interpretował dane w komórce jako obiekt o określonych właściwościach – treści, obramowanie, formatowanie warunkowe i wiele innych funkcji. Tym samym, tworzenie skomplikowanych i rozbudowanych formuł do analizy było nieefektywne, ze względu na zbyt duży pobór pamięci obliczeniowej niezbędnej do zarządzania wszystkimi atrybutami komórki.

Narzędzie Power BI zrewolucjonizowało podejście do przetwarzania danych i wykonywania na nich operacji analitycznych – wszystkie obliczenia wykonywane są kontekstowo. Aplikacja w przeciwieństwie do MS Excel nie zapamiętuje pojedynczych obiektów ze wszystkimi szczegółami, ale zapamiętuje atrybuty formatów, czy wizualizacji, dopisujących do nich poszczególne wartości szczegółowe. Tym samym atrybuty wykorzystywane w Power BI formatują całe wiersze lub kolumny, nie rozdrabniając się na poziom atomowych wartości danych, tak jak w MS Excel, oszczędzając tym samym pamięć obliczeniową, pozwalając na szybsze obliczenia, ale także zachowując niewielkie rozmiary pliku w wyniku bardzo dużej możliwej kompresji danych (aż do 95%).

Jak wspomniano powyżej, Power BI na rynku narzędzi Business Intellignece wyróżnia się swoją własną składnią językową – DAX, która służy do transformacji danych i tworzenia zapytań w narzędziach stworzonych przez Microsoft. Język ten w świecie analityki zdobył ogromną popularność, dzięki czemu jest wykorzystywany nie tylko w Power BI oraz MS Excel, ale także używany jest do budowania różnego rodzaju zapytań na serwerach MySQL czy do programowania kostek OLAP (Online Annalytical Processing), czyli specjalnych, wielowymiarowych baz danych pozwalających na szybką analizę danych. Język DAX powstał w wyniku kompilacji formuł znanych nam z MS Excela oraz zapytań SQL. Jego główną cechą jest programowanie zapytania w sposób kontekstowy, dzięki czemu wszystkie zaprogramowane obliczenia, obliczają się kontekstowo – czyli najpierw wyciągamy dane, a potem odpowiednio je kalkulujemy, zgodnie z opisaną funkcją. Ważnym aspektem programowania w języku DAX jest brak konieczności odwoływania się w formułach do każdego wiersza danych (atomu bazy danych).

Dzięki zastosowaniu podejścia kontekstowego dane te mogą zostać skalkulowane w ramach jednej grupy, bez rozdrabniania i obliczania każdej danej rozdzielenie. Język DAX posiada również funkcję zapytań (na wzór zapytań sql), która na odpowiednio skonfigurowanych serwerach, potrafi pozyskać dane bezpośrednio ze źródła danych. W ten sposób, po wprowadzeniu zapytania można wykonać dowolne obliczenie, można pozyskać konkretną tabelę lub inny dowolny zestaw danych, przekształcając je np. w miary lub kolumny obliczeniowe.