Excel jako narzędzie BI: jak Power Query i Power Pivot zwiększają możliwości analiz

Wprowadzenie do narzędzi BI w Excelu

Microsoft Excel od lat jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do pracy z danymi. Choć wielu użytkowników kojarzy go głównie z arkuszem kalkulacyjnym i prostymi analizami, Excel posiada również rozbudowane funkcje Business Intelligence (BI), które znacząco zwiększają jego możliwości analityczne. Dzięki takim komponentom jak Power Query i Power Pivot, Excel staje się pełnoprawnym narzędziem do przetwarzania, modelowania i analizy danych na zaawansowanym poziomie.

Narzędzia BI w Excelu umożliwiają użytkownikom:

• automatyczne pobieranie i przekształcanie danych z różnych źródeł,
• tworzenie relacyjnych modeli danych,
• analizowanie dużych zbiorów danych z wykorzystaniem języka DAX,
• budowanie czytelnych i dynamicznych raportów.

Power Query służy przede wszystkim do pobierania, łączenia i czyszczenia danych z różnych źródeł, takich jak pliki, bazy danych, usługi sieciowe czy inne arkusze Excela. Z kolei Power Pivot umożliwia tworzenie zaawansowanych modeli danych, definiowanie relacji między tabelami oraz analizowanie danych przy użyciu obliczeń i miar.

Dzięki integracji tych narzędzi w Excelu, analitycy mogą pracować szybciej, efektywniej i bez konieczności korzystania z kosztownych, zewnętrznych systemów BI. To sprawia, że Excel staje się przystępnym, a zarazem potężnym rozwiązaniem dla wszystkich, którzy potrzebują analizować dane w bardziej zaawansowany sposób niż pozwalają na to tradycyjne funkcje arkusza kalkulacyjnego.

Czym jest Power Query i jak działa

Power Query to jedno z kluczowych narzędzi dostępnych w Excelu, które umożliwia pobieranie, przekształcanie i ładowanie danych z różnych źródeł. Jego główną zaletą jest intuicyjny interfejs użytkownika, który pozwala wykonywać zaawansowane operacje bez konieczności programowania. Dzięki temu, zarówno początkujący, jak i zaawansowani użytkownicy Excela mogą łatwo przygotowywać dane do dalszej analizy.

Podstawowym zadaniem Power Query jest etap ETL (Extract, Transform, Load) — czyli wyodrębnienie danych, ich przekształcenie i załadowanie do Excela lub modelu danych. Narzędzie to obsługuje wiele źródeł danych, takich jak pliki CSV, pliki Excel, bazy danych SQL, usługi internetowe czy SharePoint, umożliwiając ich integrację w jednym miejscu.

• Wyodrębnianie danych (Extract) – Power Query pozwala na połączenie z różnymi źródłami danych, zarówno lokalnymi, jak i zdalnymi.
• Przekształcanie danych (Transform) – użytkownik może oczyszczać dane, zmieniać ich strukturę, łączyć tabele, filtrować, sortować i wykonywać inne operacje transformacyjne.
• Ładowanie danych (Load) – gotowe dane mogą zostać załadowane bezpośrednio do arkusza Excela lub do Power Pivot jako część modelu danych.

Jedną z istotnych cech Power Query jest to, że wszystkie operacje są rejestrowane jako kroki, które można w dowolnym momencie edytować lub cofnąć. Każda transformacja jest zapisywana w wewnętrznym języku M, jednak użytkownik nie musi znać tego języka, aby efektywnie korzystać z narzędzia.

Podczas szkoleń Cognity ten temat wraca regularnie – dlatego zdecydowaliśmy się go omówić również tutaj.

Dzięki Power Query proces przygotowania danych staje się bardziej przejrzysty, zautomatyzowany i łatwiejszy do powtórzenia przy kolejnych analizach. To sprawia, że narzędzie to jest nieocenionym wsparciem w codziennej pracy analityków i osób pracujących z dużymi zbiorami danych w Excelu.

Power Pivot – modelowanie danych i tworzenie relacji

Power Pivot to zaawansowane narzędzie dostępne w Excelu, które umożliwia tworzenie rozbudowanych modeli danych oraz analizę dużych zestawów informacji w sposób znacznie bardziej wydajny niż tradycyjne tabele przestawne. Główne funkcje Power Pivot koncentrują się na modelowaniu danych oraz zarządzaniu relacjami między tabelami, co czyni go kluczowym elementem w ekosystemie Business Intelligence opartym na Excelu.

Jedną z głównych zalet Power Pivot jest możliwość pracy z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, które mogą być ze sobą powiązane w jednym modelu analitycznym. Dzięki temu użytkownik nie musi scalać wszystkich informacji w jednej tabeli, co ułatwia organizację danych i zwiększa przejrzystość analiz.

Power Pivot pozwala również na tworzenie miar i kolumn obliczeniowych przy użyciu języka DAX (Data Analysis Expressions). To narzędzie wykracza poza możliwości standardowych formuł Excela i umożliwia budowanie zaawansowanych wskaźników i obliczeń.

Porównanie: tradycyjny Excel vs Power Pivot

Model danych w Power Pivot działa na zasadzie podobnej do relacyjnych baz danych. Można łączyć różne tabele poprzez relacje klucz główny–klucz obcy, co umożliwia analizę danych w kontekście wielu wymiarów, np. czasu, kategorii produktów czy regionów geograficznych.

Przykładowo, jeżeli posiadamy tabelę z zamówieniami oraz tabelę z klientami, możemy je połączyć relacją opartą na identyfikatorze klienta. Dzięki temu możliwa staje się szybka analiza, np. łącznej wartości zamówień według typu klienta:

Sales by Customer Type := SUMX(VALUES(Customers[Type]), CALCULATE(SUM(Orders[Amount])))

Podsumowując, Power Pivot jest potężnym narzędziem umożliwiającym budowę złożonych modeli analitycznych w Excelu. Dzięki niemu użytkownicy mogą pracować na danych w sposób modularny, wydajny i skalowalny, co znacznie podnosi poziom analizy biznesowej bez konieczności korzystania z zewnętrznych systemów BI. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy w tym zakresie mogą skorzystać z Kursu Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

Integracja danych z różnych źródeł przy użyciu Power Query

Jedną z największych zalet Power Query w Excelu jest jego zdolność do łączenia danych pochodzących z wielu różnych źródeł. Dzięki temu użytkownik może konsolidować dane z rozproszonych systemów i plików, tworząc ujednoliconą bazę do dalszej analizy.

Power Query umożliwia pobieranie danych nie tylko z tradycyjnych plików Excela, ale także z:

• baz danych (np. SQL Server, Oracle, MySQL),
• plików tekstowych (CSV, TXT),
• plików XML i JSON,
• stron internetowych i interfejsów API,
• usług chmurowych, takich jak SharePoint czy OneDrive,
• platform BI (np. Microsoft Azure, SAP),
• oraz wielu innych źródeł przy użyciu konektorów.

Proces integracji danych z różnych źródeł w Power Query opiera się na trzech głównych krokach:

1. Połączenie ze źródłem danych – użytkownik wybiera źródło z gotowej listy konektorów i wprowadza niezbędne dane dostępowe.
2. Transformacja danych – za pomocą graficznego interfejsu można dostosować dane do potrzeb analizy, np. filtrować, łączyć kolumny, usuwać błędy, czy zmieniać typy danych.
3. Łączenie danych – można łączyć wiele źródeł poprzez operacje merge (łączenie danych na podstawie wspólnych kolumn) lub append (dodawanie danych wierszami).

Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Oto przykładowe porównanie dostępnych źródeł danych w Power Query:

Power Query automatyzuje wiele aspektów integracji danych – raz skonfigurowane połączenia i transformacje można łatwo odświeżyć, co znacząco przyspiesza cykliczne raportowanie. Co więcej, Power Query przechowuje cały proces łączenia i przekształcania danych jako czytelny i modyfikowalny zestaw kroków, co ułatwia jego utrzymanie i rozwój.

Tworzenie modelu analitycznego w Power Pivot

Power Pivot to zaawansowane rozszerzenie Excela, które umożliwia tworzenie rozbudowanych modeli danych i efektywne analizowanie dużych zbiorów informacji. Jego główną funkcją jest modelowanie danych – użytkownik może łączyć różne tabele, tworzyć relacje między nimi oraz definiować własne miary i obliczenia przy użyciu języka DAX (Data Analysis Expressions).

Podstawowe elementy modelu analitycznego w Power Pivot:

• Tabele danych: importowane z różnych źródeł i przechowywane w pamięci wewnętrznej Power Pivot.
• Relacje między tabelami: umożliwiają analizę danych w kontekście wielu wymiarów, podobnie jak w relacyjnych bazach danych.
• Miary i kolumny obliczeniowe: pozwalają definiować własne wskaźniki KPI oraz agregacje przy użyciu DAX.
• Hierarchie i perspektywy: umożliwiają uproszczenie modelu i dostosowanie go do potrzeb różnych użytkowników raportów.

Model analityczny w Power Pivot pozwala na wydajne przetwarzanie danych, także w przypadku milionów rekordów, co w tradycyjnym Excelu byłoby bardzo trudne lub niemożliwe. Dodatkowo, integracja z tabelami przestawnymi umożliwia szybkie tworzenie dynamicznych raportów. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę z zakresu zaawansowanej analizy danych i optymalizacji procesów, warto zapoznać się z Kursem Microsoft Power Query – analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Porównanie Power Pivot z tradycyjną analizą Excel:

Przykładowa miara w DAX może wyglądać następująco:

CałkowitaSprzedaż := SUM(FaktSprzedaż[Kwota])

Takie miary można następnie wykorzystać jako wartości w tabelach przestawnych lub wykresach, z możliwością filtrowania według różnych wymiarów, takich jak czas, region czy produkt.

Praktyczne przykłady zastosowania Power Query i Power Pivot

Excel, wzbogacony o Power Query i Power Pivot, pozwala na znacznie więcej niż tylko podstawowe operacje na danych. Dzięki tym narzędziom użytkownicy mogą tworzyć zautomatyzowane procesy przetwarzania danych oraz budować rozbudowane modele analityczne. Poniżej przedstawiono praktyczne sytuacje, w których oba rozwiązania znajdują zastosowanie:

• Konsolidacja danych z wielu plików Excel: Power Query umożliwia szybkie połączenie danych z wielu arkuszy lub plików znajdujących się w folderze — bez konieczności ręcznego kopiowania.
• Automatyczne przekształcanie danych: Za pomocą Power Query można usuwać duplikaty, dzielić kolumny, zmieniać formaty dat, filtrować i sortować dane w sposób dynamiczny.
• Tworzenie relacji między tabelami: Power Pivot pozwala na powiązanie różnych zbiorów danych (np. sprzedaż, klienci, produkty) i analizowanie ich w jednym modelu.
• Obliczenia biznesowe: Dzięki językowi DAX w Power Pivot można tworzyć zaawansowane miary, np. marżę brutto, średnią wartość zamówienia czy procentowy udział klienta w sprzedaży.
• Tworzenie dynamicznych pulpitów analitycznych: Połączenie Power Pivot z tabelami przestawnymi i wykresami umożliwia budowę interaktywnych raportów z możliwością filtrowania i eksploracji danych.

Oto porównanie głównych zastosowań obu narzędzi:

Przykładowy kod DAX ilustrujący obliczenie marży brutto w Power Pivot:

MarżaBrutto = SUM('Sprzedaż'[Przychód]) - SUM('Sprzedaż'[Koszt])

Takie zastosowania pokazują, jak Power Query i Power Pivot mogą zastąpić czasochłonne operacje ręczne i zapewnić wiarygodne, zautomatyzowane analizy biznesowe.

Korzyści z wykorzystania Excela jako narzędzia BI

Excel, wyposażony w Power Query i Power Pivot, staje się potężnym narzędziem Business Intelligence (BI), umożliwiającym użytkownikom analizowanie dużych zbiorów danych w sposób bardziej zaawansowany i dynamiczny niż przy użyciu tradycyjnych funkcji arkusza kalkulacyjnego.

• Znajome środowisko pracy: Excel jest dobrze znany większości użytkowników, co znacząco skraca krzywą uczenia się w porównaniu do dedykowanych platform BI.
• Automatyzacja przetwarzania danych: Power Query umożliwia łatwe pobieranie, przekształcanie i łączenie danych z wielu źródeł bez konieczności programowania.
• Zaawansowane modelowanie danych: Power Pivot pozwala na budowanie relacji między tabelami, tworzenie miar i obliczeń, co przenosi analizę danych na znacznie wyższy poziom.
• Skalowalność i wydajność: Dzięki wykorzystaniu silnika xVelocity, Power Pivot umożliwia pracę z setkami tysięcy, a nawet milionami rekordów bez znaczącego spadku wydajności.
• Integracja z innymi narzędziami: Excel jako część pakietu Microsoft 365 dobrze współpracuje z innymi rozwiązaniami, takimi jak Power BI, SharePoint czy Teams, umożliwiając efektywną współpracę i udostępnianie analiz.
• Elastyczność analityczna: Możliwość tworzenia interaktywnych raportów i dashboardów daje użytkownikom kontrolę nad sposobem prezentacji i eksploracji danych.

Wszystkie te zalety sprawiają, że Excel z funkcjami BI jest idealnym rozwiązaniem zarówno dla analityków, jak i menedżerów, którzy potrzebują narzędzia do szybkiego, intuicyjnego i efektywnego podejmowania decyzji opartych na danych.

Podsumowanie i rekomendacje dla użytkowników

Excel od wielu lat pozostaje jednym z najpopularniejszych narzędzi do pracy z danymi, a dzięki dodatkom takim jak Power Query i Power Pivot zyskał nowe możliwości w zakresie analizy biznesowej (Business Intelligence). Te rozszerzenia pozwalają użytkownikom przekształcać tradycyjny arkusz kalkulacyjny w potężne środowisko do przetwarzania, modelowania i analizy danych.

Power Query służy przede wszystkim do pozyskiwania i przekształcania danych z różnych źródeł. Umożliwia automatyzację procesów importu, czyszczenia i przygotowywania danych bez potrzeby pisania kodu. Z kolei Power Pivot pozwala na tworzenie relacyjnych modeli danych, definiowanie zaawansowanych miar i analizę dużych zbiorów informacji z wykorzystaniem języka DAX.

Razem stanowią potężne narzędzie dla analityków, którzy chcą szybko i sprawnie przekształcać dane w wartościowe informacje, bez potrzeby korzystania z drogich i skomplikowanych systemów klasy BI.

Rekomendacje dla użytkowników:

• Rozważ wykorzystanie Power Query, jeśli często pracujesz z danymi z wielu źródeł i chcesz zautomatyzować proces ich przygotowania.
• Sięgnij po Power Pivot, jeśli potrzebujesz tworzyć bardziej zaawansowane analizy, pracować na dużych zbiorach danych lub budować modele relacyjne.
• Inwestuj w rozwój swoich umiejętności z obu narzędzi – ich znajomość znacząco zwiększy efektywność pracy z danymi w Excelu.

Dzięki wykorzystaniu tych narzędzi Excel staje się nie tylko arkuszem kalkulacyjnym, ale również elastyczną platformą BI, która wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Excel w praktyce biznesowej – trendy raportowania w 2025 roku 28 grudnia 2025

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025