Jak przygotować dane pod wydajne raportowanie w Power BI

Wprowadzenie do optymalizacji wydajności w Power BI

Power BI to potężne narzędzie do analizy danych i tworzenia interaktywnych raportów, które pozwala użytkownikom biznesowym podejmować trafne decyzje w oparciu o przetworzone informacje. Jednak w miarę rozrastania się źródeł danych, modeli oraz liczby użytkowników, kluczowym aspektem staje się wydajność działania raportów. Optymalizacja wydajności nie tylko poprawia komfort pracy użytkownika końcowego, ale także wpływa na szybkość odświeżania danych, czas ładowania wizualizacji oraz efektywność wykorzystania zasobów systemowych.

Proces optymalizacji wydajności w Power BI opiera się na wielu wzajemnie powiązanych elementach. Każdy z nich ma wpływ na ostateczną sprawność działania raportów:

• Jakość i struktura danych źródłowych – odpowiednie przygotowanie danych jeszcze przed ich załadowaniem do Power BI stanowi fundament wydajnego raportowania.
• Model danych – sposób modelowania, liczba tabel, relacje między nimi oraz forma tabel (np. płaskie vs znormalizowane) wpływają na szybkość działania zapytań i obliczeń.
• Objętość danych – im więcej danych przetwarzamy, tym większe obciążenie dla silnika analitycznego. Wydajne raporty wymagają selektywności i filtrowania danych już na etapie importu.
• Struktura zapytań – odpowiednie wykorzystanie funkcji, agregacji i optymalnych ścieżek dostępu do danych przyspiesza wczytywanie i prezentację wyników.
• Typy danych i ich dopasowanie – właściwy dobór typów danych minimalizuje zużycie pamięci i przyspiesza obliczenia.

Optymalizacja wydajności w Power BI to nie jednorazowe działanie, lecz proces, który wymaga świadomego podejścia na każdym etapie – od źródła danych po końcowy raport. Celem jest tworzenie raportów, które są nie tylko estetyczne i funkcjonalne, ale także szybkie i stabilne, niezależnie od wolumenu danych czy liczby użytkowników.

Przygotowanie danych źródłowych – najlepsze praktyki

Prawidłowe przygotowanie danych źródłowych to fundament efektywnego i wydajnego raportowania w Power BI. Jakość, struktura i objętość danych znacząco wpływają nie tylko na czas ładowania raportów, ale również na ich przejrzystość oraz łatwość analizy. Optymalizacja na tym etapie pozwala zminimalizować późniejsze problemy z wydajnością i poprawia całe doświadczenie użytkownika końcowego. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Oto kluczowe praktyki, które warto stosować podczas przygotowywania danych źródłowych:

• Usuwanie zbędnych kolumn i wierszy: Im mniej danych do przetworzenia, tym lepsza wydajność. Warto analizować, które kolumny są faktycznie używane w raportach i pozbywać się nadmiarowych informacji już na etapie ekstrakcji danych.
• Normalizacja danych: Przechowywanie danych w uporządkowanej, spójnej strukturze ułatwia budowanie relacji i usprawnia proces modelowania. Zamiast szerokich, płaskich tabel warto rozważyć rozdzielenie danych na logiczne jednostki.
• Filtrowanie danych przed załadowaniem: Wczytywanie tylko tych danych, które są niezbędne do analizy, pozwala ograniczyć rozmiar modelu i przyśpieszyć jego działanie. Warto stosować filtry już na poziomie zapytań do źródła danych.
• Standaryzacja formatów: Ujednolicenie formatów dat, liczb i jednostek przed importem do Power BI pozwala uniknąć błędów konwersji i upraszcza dalsze przekształcenia.
• Unikanie niepotrzebnych transformacji w Power BI: Przeniesienie częstych i ciężkich operacji (np. grupowania, łączenia czy agregacji) do etapu przygotowania danych – np. do zapytań SQL czy procesów ETL – odciąża Power BI i poprawia jego responsywność.

Staranne przygotowanie danych źródłowych to nie tylko kwestia techniczna, ale i strategiczna – wpływa na wydajność, skalowalność oraz możliwości dalszego modelowania. Im lepiej dane zostaną uporządkowane przed załadowaniem do Power BI, tym łatwiej będzie nad nimi pracować w kolejnych etapach procesu raportowego.

Modelowanie danych – kluczowe zasady

Modelowanie danych w Power BI to proces tworzenia struktury danych umożliwiającej efektywne, szybkie i logiczne analizowanie informacji. Prawidłowo zbudowany model danych nie tylko podnosi wydajność raportów, lecz także ułatwia ich utrzymanie i rozwój. Poniżej przedstawiono kluczowe zasady, które należy uwzględnić podczas modelowania danych.

• Model gwiazdy (star schema) – preferowana struktura: Zalecaną praktyką w Power BI jest korzystanie z modelu gwiazdy, w którym dane dzielone są na tabele faktów (np. sprzedaż, transakcje) i powiązane z nimi tabele wymiarów (np. produkty, klienci, daty). Taka struktura upraszcza relacje i poprawia wydajność.
• Unikanie modelu śnieżynki (snowflake): Choć bardziej znormalizowany, model śnieżynki generuje więcej połączeń i może pogorszyć wydajność. W Power BI często lepiej zrezygnować z nadmiernej normalizacji na rzecz przejrzystości i szybkości działania.
• Relacje jednokierunkowe i kolumny kluczy: Relacje między tabelami powinny być jak najbardziej jednoznaczne i kierunkowe. Klucze główne i obce powinny być jednoznacznie zdefiniowane, a kolumny używane w relacjach powinny być zoptymalizowane pod względem typu danych i unikalności wartości.
• Minimalizacja liczby relacji aktywnych: W modelu powinny działać tylko niezbędne relacje aktywne. Relacje nieaktywne można aktywować dynamicznie w formułach DAX przy użyciu funkcji USERELATIONSHIP().
• Spójna granulacja danych: Wszystkie tabele powinny być dostosowane do wspólnego poziomu szczegółowości (granulacji). Niezgodność poziomów (np. łączenie danych miesięcznych z dziennymi) może prowadzić do błędów w obliczeniach i wizualizacjach.

Dla łatwiejszego porównania dwóch najczęściej używanych struktur tabelarycznych, poniżej przedstawiono prostą tabelę porównawczą:

Modelowanie danych w Power BI to sztuka kompromisu między prostotą modelu, jego elastycznością a wydajnością działania. Kluczowe jest projektowanie modelu z myślą o jego docelowym zastosowaniu analitycznym oraz użytkownikach końcowych, co zminimalizuje konieczność późniejszych korekt i optymalizacji. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w praktyce, zapraszamy do udziału w Kursie Microsoft Power BI (Business Intelligence) podstawowy - modele danych, raporty, wizualizacje danych i dashboardy.

Zarządzanie rozmiarem danych i filtrowanie

Jednym z kluczowych aspektów wydajnego raportowania w Power BI jest umiejętne zarządzanie rozmiarem danych oraz stosowanie odpowiednich filtrów już na etapie ładowania danych do modelu. Im mniej niepotrzebnych danych trafia do modelu, tym bardziej wydajna staje się dalsza praca z raportami — zarówno pod względem szybkości działania, jak i zużycia zasobów systemowych.

Rozmiar danych wpływa bezpośrednio na szybkość odświeżania raportów, czas wczytywania, a także zużycie pamięci operacyjnej. Istnieje kilka podstawowych strategii pozwalających kontrolować, jak wiele danych trafia do modelu Power BI:

• Filtrowanie danych przy źródle – stosowanie zapytań ograniczających zakres danych już na etapie ekstrakcji (np. w Power Query lub w zapytaniu SQL).
• Usuwanie zbędnych kolumn i wierszy – redukcja danych do tylko tych, które są rzeczywiście wykorzystywane w analizach.
• Przekształcanie danych do odpowiednich typów – zmniejszenie rozmiaru danych poprzez konwersję kolumn do bardziej efektywnych typów (np. Data/Time na Date, liczby zmiennoprzecinkowe na całkowite).

Porównanie dwóch podejść do filtrowania danych:

SELECT * FROM Sprzedaz WHERE Rok >= 2022

Najlepsze podejście to połączenie obu metod — maksymalne ograniczenie danych na poziomie źródła oraz przemyślane filtrowanie interaktywne w warstwie raportowej.

W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Warto również pamiętać, że dane historyczne lub nieaktualne mogą drastycznie zwiększać rozmiar pliku PBIX, nie wnosząc realnej wartości analitycznej. Dlatego regularna analiza użyteczności danych i ich okresowe porządkowanie powinny być częścią procesu zarządzania modelem danych.

Wykorzystanie indeksów i relacji w modelu

Skuteczne raportowanie w Power BI w dużej mierze zależy od przemyślanej struktury modelu danych. Kluczową rolę w tym procesie odgrywają relacje między tabelami oraz właściwe wykorzystanie kolumn indeksujących. Optymalizacja tych elementów pozwala znacząco skrócić czas odświeżania danych i zwiększyć szybkość działania raportów.

Indeksy – fundament wydajnego filtrowania

Choć Power BI samodzielnie nie umożliwia tworzenia indeksów takich jak w klasycznych systemach bazodanowych, to sposób, w jaki dane są przygotowane i załadowane do modelu, ma bezpośredni wpływ na wydajność. W szczególności:

• Kolumny kluczy – powinny zawierać wartości unikalne, pozbawione pustych pól i o możliwie najmniejszym rozmiarze danych (np. liczby zamiast tekstu).
• Sortowanie danych – źródła danych posortowane według kolumn kluczy umożliwiają Power BI efektywniej tworzyć struktury pamięciowe.

Relacje – poprawna struktura modelu

Relacje w Power BI definiują sposób, w jaki tabele komunikują się ze sobą. Prawidłowe zdefiniowanie tych powiązań ma duży wpływ na szybkość zapytań DAX i działania wizualizacji. Najczęściej stosowanym podejściem jest tzw. model gwiazdy, w którym:

• Tabele faktów zawierają zmienne ilościowe (np. sprzedaż, ilość, koszt).
• Tabele wymiarów zawierają dane opisowe (np. daty, produkty, klienci).

Relacje powinny być jednokierunkowe i możliwie jak najprostsze, z relacją typu jeden do wielu od tabeli wymiarów do tabeli faktów. Taki układ zapewnia najlepszą wydajność i jest preferowany przez silnik Power BI (VertiPaq).

Porównanie: dobre vs. problematyczne relacje

Podsumowując, właściwe zaprojektowanie indeksów i relacji w modelu danych Power BI nie tylko przyspiesza działanie raportów, ale także ułatwia ich rozbudowę i konserwację. Zrozumienie, które tabele pełnią rolę faktów, a które wymiarów, oraz jak łączyć je w sposób efektywny, jest podstawą do efektywnego modelowania w kolejnych etapach pracy nad projektem. Jeśli chcesz rozwinąć te umiejętności i poznać najlepsze praktyki pracy z Power BI, sprawdź Kurs Microsoft Power BI Pro - analiza biznesowa, wizualizacja i modelowanie danych, tworzenie efektywnych dashboardów.

Agregaty danych – kiedy i jak je stosować

W kontekście raportowania w Power BI, agregaty danych odgrywają kluczową rolę w optymalizacji wydajności modeli danych. Odpowiednio zastosowane, pozwalają znacząco zredukować ilość przetwarzanych danych w czasie rzeczywistym, skrócić czas ładowania raportów oraz zmniejszyć obciążenie pamięci. Agregacja polega na grupowaniu szczegółowych danych i obliczaniu wartości zbiorczych, takich jak suma, średnia, minimalna lub maksymalna wartość.

Stosowanie agregatów jest szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy:

• Użytkownik końcowy najczęściej analizuje dane na poziomie podsumowań (np. miesięczne, kwartalne, roczne).
• Dane źródłowe są bardzo szczegółowe i ich pełne przetwarzanie w Power BI znacząco obniża wydajność raportów.
• Występuje konieczność szybkiego filtrowania i eksploracji dużych zestawów danych.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między danymi szczegółowymi a zagregowanymi:

W Power BI agregaty można budować na kilka sposobów – poprzez zapytania w Power Query, przy użyciu agregujących miar w DAX lub poprzez przygotowanie tabel agregujących (tzw. agregaty fizyczne). Przykładowa miara obliczająca miesięczną sprzedaż mogłaby wyglądać następująco:

MiesiecznaSprzedaz = 
SUMMARIZECOLUMNS(
  'Data'[Miesiac],
  "SumaSprzedazy", SUM('Sprzedaz'[Wartosc])
)

Ostateczny wybór metody zależy od wielkości danych, sposobu ich aktualizacji oraz wymagań analitycznych. Warto pamiętać, że dobrze zaprojektowane agregaty mogą znacząco przyspieszyć raporty, jednocześnie zachowując ich funkcjonalność analityczną.

Dobór odpowiednich typów danych

Wybór właściwych typów danych to kluczowy element przygotowania danych do pracy w Power BI. Odpowiednie przypisanie typów wpływa nie tylko na poprawność analiz, lecz także na wydajność działania raportów i modelu danych.

Power BI obsługuje różne typy danych, takie jak liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe, tekst, daty, wartości logiczne czy typy specjalistyczne (np. geograficzne). Każdy z nich ma swoje zastosowania i konsekwencje dla działania modelu.

• Liczby całkowite są zazwyczaj bardziej wydajne niż liczby dziesiętne, dlatego zaleca się ich używanie tam, gdzie nie są potrzebne wartości ułamkowe.
• Tekst może znacząco obciążać model, jeśli jest nieoptymalnie stosowany – szczególnie w przypadku dużych tabel z wieloma kolumnami tekstowymi.
• Daty powinny być jednoznacznie określone i spójne, co ułatwia późniejsze filtrowanie oraz korzystanie z funkcji czasu.
• Typy logiczne (prawda/fałsz) są bardzo efektywne pamięciowo i warto ich używać, gdy możliwe jest uproszczenie logiki modelu.

Precyzyjne określenie typów danych już na etapie przygotowywania źródła pomaga uniknąć niepotrzebnych konwersji i błędów interpretacyjnych w kolejnych etapach pracy w Power BI. Dzięki temu model danych działa szybciej, zużywa mniej zasobów i jest łatwiejszy w utrzymaniu.

Testowanie i monitorowanie wydajności raportów

Testowanie i monitorowanie wydajności to kluczowy etap procesu tworzenia raportów Power BI, który pozwala nie tylko wykryć potencjalne wąskie gardła, ale również zapewnić użytkownikom końcowym szybki i płynny dostęp do danych. Nawet najlepiej przygotowany model danych może działać nieefektywnie, jeśli nie zostanie odpowiednio przetestowany pod kątem wydajności.

W praktyce testowanie wydajności obejmuje analizę czasu ładowania raportów, responsywności wizualizacji oraz zużycia zasobów systemowych. Najczęściej wykorzystuje się do tego wbudowane narzędzia Power BI, takie jak Performance Analyzer, które pozwalają na identyfikację najbardziej zasobożernych elementów raportu.

Z kolei monitorowanie to proces ciągły – może obejmować zarówno obserwację działania raportów po ich udostępnieniu, jak i analizę logów oraz metryk systemowych w Power BI Service. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na zmiany w strukturze danych lub wzrost liczby użytkowników, co pozwala utrzymać wysoką wydajność w dłuższym czasie.

Do dobrych praktyk należy cykliczne testowanie raportów w środowisku zbliżonym do produkcyjnego oraz dokumentowanie wyników testów, co ułatwia dalszą optymalizację i skalowanie rozwiązania. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

AI Act – podstawy (dla osób, które „dopiero słyszały nazwę”) 09 marca 2026

AI w HR, finansach i prawie – dlaczego te obszary są szczególnie wrażliwe? 07 marca 2026