...

Практический пример работы с Power BI

Простой пример по применению. Допустим, у вас есть таблица с заказами с множеством столбцов (дата, товар, количество, цена, имя и фамилия клиента и прочее) и таблица с затратами (дата, статья затрат, сумма, счет и прочее).

Что делаем дальше?

Десктопная версия Power BI структурно состоит из трех частей:

1. Report. Здесь настраиваются отчеты.

2. Data. Здесь можно добавить измерения для таблиц и прописать формулы.

3. Model. Здесь настраиваются связи между таблицами.

Сначала подключаем Power BI к источникам данных. Как писал выше, Power BI может подключиться к совершенно разным источникам, начиная от простых Excel-таблиц, заканчивая облачными базами данных:

Выбираем источник данных Excel и указываем путь к файлу (в примере — таблица Sales).

После чего простая в примере таблица разложится в Power BI по измерениям, а даты еще и по иерархии (день, месяц, квартал, год):

На этом этапе уже можно построить простую таблицу, график или KPI-блок и положить туда данные:

Конечно, построить простой график и Excel может. Но, как писал выше, в Power BI можно объединять данные из разных источников, а затем обрабатывать и выводить объединенные данные. Рассмотрим, как это сделать, предварительно загрузив аналогичную таблицу с затратами по дням (Expenses).

Сначала добавим для первой таблицы колонку с расчетом суммарной выручки. Для этого в разделе Data (левая часть экрана) выбираем загруженную таблицу Sales. Затем на верхней панели жмем New Column и прописываем для новой колонки формулу расчета Revenue = [Price] * [Q-ty].

Далее создаем таблицу Profit. Чтобы собрать данные нужно одно или несколько ключевых измерений. В нашем случае логично использовать столбец с датами, который мы сможем соединить в дальнейшем с остальными таблицами.

Я создам таблицу следующим образом:

1. Жмем на верхней панели Get Data -> Blank Query. Откроется редактор Power Query.

2. В открывшемся запросе в панели формул прописываем формулу объединения загруженных таблиц Table.NestedJoin(Sales, {"Date"}, Expenses, {"Date"}, "Expenses", JoinKind.Inner) и жмём Enter. Появится новая таблица, которая объединяет две загруженные (Sales и Expenses).

   

3. Жмем правой кнопкой на столбец Date и выбираем Remove Other Columns. После этого останется только столбец с датами.

4. Снова жмем правой кнопкой на столбец Date и выбираем Remove Duplicates. После этого все задублированные даты будут удалены.

5. Жмем Close & Apply в верхнем левом углу, после чего редактор Power Query закроется, а в списке таблиц появится только что созданная таблица с датами.
   
   Теперь в разделе Data выбираем новую таблицу и создаем два измерения (New Measure):

6. Expenses с формулой Expenses = sum(Expenses[Cost Value])

7. Sales с формулой Income = sum(Sales[Revenue])

Туда подтянутся значения из загруженных таблиц по продажам и затратам.

И в финале создаем столбец (New Column) с простой формулой Profit = [Income] - [Expenses], которая рассчитает разницу между выручкой и затратами по дням.

Чтобы все три таблицы (Sales, Expenses и Profit) могли синхронизироваться между собой, необходимо настроить между ними связи в разделе Model. 

Связь настраивается простым перемещением столбца Date от одной таблицы к другой. Двойным нажатием на появившейся связи можно ее настроить. Так как в таблице Profit мы удалили дубликаты дат, в то время как в таблицах Expenses и Sales дубликаты вполне возможны, то на стороне этих таблиц тип будет Many, а для таблицы Profit — One.

После всех вышеперечисленных действий мы получаем три взаимосвязанные таблицы, две из которых — источники данных, третья — объединенная. Теперь их можно выложить в виде графика, таблицы и в прочих формах визуализации.

...

Выводы

С помощью BI-сервисов можно собирать и обрабатывать огромные массивы данных и выводить их в любом удобном виде. Например, добавить затраты на маркетинг, воронки продаж, объединить по датам или через номера заказов, а на выходе получить LTV в разрезе каждого клиента, количество заказов от каждого клиента, ABC-анализ, продажи по географии, или более высокоуровневые графики: P&L, Cashflow, IRR и другие.

В рамках этой статьи мы, конечно, не сможем расписать все приемы и формулы. Для этого есть огромное количество ресурсов. Скажу только, что на практике обработка таблиц — вовсе не сложное занятие. А при желании всегда можно найти исполнителя на сайтах фрилансеров, где быстро найдутся ребята, которые сделают любой отчет за разумные деньги.

И главное — у вас будет полностью оцифрованный бизнес! Это сильно улучшит качество принимаемых вами решений и повысит привлекательность бизнеса в глазах потенциальных инвесторов.