Jak zmniejszyć rozmiar modelu Power BI

Wprowadzenie do optymalizacji modelu danych w Power BI

Power BI to potężne narzędzie do analizy danych, które umożliwia tworzenie interaktywnych raportów i wizualizacji opartych na różnych źródłach danych. Jednak w miarę rozbudowywania modelu danych może pojawić się problem związany z jego rozmiarem i wydajnością. Optymalizacja modelu danych staje się wtedy kluczowym elementem, który wpływa zarówno na szybkość działania raportów, jak i komfort użytkownika końcowego.

Optymalizacja modelu danych w Power BI polega na wprowadzeniu takich zmian i usprawnień, które redukują rozmiar pliku PBIX, przy jednoczesnym zachowaniu lub poprawie wydajności modelu analitycznego. W praktyce oznacza to świadome zarządzanie strukturą danych, typami danych, zakresem załadowanych informacji oraz sposobem ich przetwarzania przez silnik VertiPaq.

Dobrze zoptymalizowany model danych nie tylko ładuje się szybciej i działa sprawniej, ale także umożliwia efektywniejsze przeprowadzanie analiz oraz łatwiejsze publikowanie raportów w usłudze Power BI Service. Zmniejszenie rozmiaru modelu może również przyczynić się do obniżenia kosztów związanych z przechowywaniem i odświeżaniem danych.

Optymalizacja nie zawsze wymaga zaawansowanych umiejętności technicznych — często wystarczy zrozumienie kilku podstawowych zasad i konsekwentne ich stosowanie. W tej serii przyjrzymy się najważniejszym aspektom, które wpływają na rozmiar i wydajność modelu danych w Power BI.

Zrozumienie mechanizmu kompresji danych w Power BI

Power BI wykorzystuje silnik analityczny VertiPaq, który odpowiada za przetwarzanie i przechowywanie danych w pamięci. Jedną z jego kluczowych funkcji jest zaawansowana kompresja kolumnowa, która odgrywa istotną rolę w minimalizowaniu rozmiaru modelu danych, a tym samym wpływa na szybkość działania raportów i wydajność całego rozwiązania.

Mechanizm kompresji używany przez VertiPaq działa na poziomie kolumn, a nie wierszy – co oznacza, że dane są przechowywane w strukturze kolumnowej, co pozwala na efektywniejsze wykorzystanie pamięci. Istnieją różne techniki kompresji stosowane automatycznie przez silnik, w zależności od charakterystyki danych. Do najczęściej wykorzystywanych należą dictionary encoding oraz run-length encoding, które pozwalają znacznie zredukować ilość pamięci potrzebnej do przechowania danych, zwłaszcza w przypadku powtarzających się wartości.

Efektywność kompresji zależy od wielu czynników, m.in. od typu danych, liczby unikalnych wartości w kolumnach oraz sposobu ich sortowania. Właściwe przygotowanie i modelowanie danych może znacząco zwiększyć poziom kompresji, co przekłada się na zmniejszenie rozmiaru pliku .pbix oraz poprawę wydajności raportów.

Zrozumienie sposobu działania kompresji pomaga podejmować świadome decyzje dotyczące modelowania – od wyboru typów danych, przez eliminację zbędnych kolumn, aż po optymalne agregowanie informacji w źródłach danych. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Wybór odpowiednich typów danych i ich wpływ na rozmiar modelu

Typ danych przypisany do kolumny w Power BI ma bezpośredni wpływ na rozmiar oraz wydajność całego modelu. Minimalizacja rozmiaru modelu zaczyna się od świadomego wyboru jak najbardziej optymalnych typów danych – zarówno pod względem zajmowanego miejsca, jak i możliwości ich późniejszego przetwarzania.

Power BI wspiera różne typy danych, takie jak liczby całkowite, liczby zmiennoprzecinkowe, tekst, daty czy wartości logiczne. Każdy z nich ma inne wymagania pamięciowe oraz różną skuteczność kompresji w silniku VertiPaq.

Silnik VertiPaq, który odpowiada za kompresję danych w Power BI, osiąga najlepsze rezultaty, gdy dane mają małą liczbę unikalnych wartości (niską kardynalność) i są zapisane w formacie pozwalającym na ich efektywną indeksację. Przykładowo, kolumna z wartościami typu Whole Number o niskiej zmienności będzie znacznie bardziej zoptymalizowana niż kolumna Text z unikalnymi opisami produktów.

Dlatego przy projektowaniu modelu warto zadbać o to, by kolumny miały odpowiednio dopasowany typ danych do rzeczywistej zawartości. Przykładowo, jeśli kolumna zawiera tylko liczby całkowite, powinna mieć typ Whole Number, a nie Decimal Number. Dodatkowe praktyczne wskazówki znajdziesz w naszym Kursie Microsoft Power BI (Business Intelligence) podstawowy – modele danych, raporty, wizualizacje danych i dashboardy.

// Przykład zmiany typu danych w Power Query
Table.TransformColumnTypes(Source, {{"Wartość", Int64.Type}})

Optymalny dobór typów danych to jeden z najprostszych, a jednocześnie najbardziej efektywnych sposobów na zmniejszenie rozmiaru modelu bez utraty jego funkcjonalności.

Redukcja zbędnych kolumn i ich wpływ na wydajność

Jednym z kluczowych kroków w procesie optymalizacji modelu danych w Power BI jest usunięcie niepotrzebnych kolumn. Zbyt wiele kolumn w modelu może znacząco zwiększyć jego rozmiar, spowolnić ładowanie danych oraz obniżyć ogólną wydajność raportów.

Podczas importowania danych z różnych źródeł użytkownicy często przenoszą do Power BI całe tabele, nawet jeśli wykorzystują jedynie część zawartych w nich kolumn. Taka praktyka może prowadzić do:

• Zwiększenia rozmiaru pliku .pbix
• Wolniejszego odświeżania danych
• Utrudnień w nawigacji i utrzymaniu modelu

Redukując liczbę kolumn do absolutnego minimum – czyli pozostawiając tylko te, które są wymagane do obliczeń, filtracji lub wizualizacji – można zauważalnie zmniejszyć obciążenie modelu.

Poniższa tabela przedstawia porównanie wpływu liczby kolumn na wydajność modelu:

Warto również zwrócić uwagę na kolumny techniczne (np. identyfikatory GUID, znaczniki czasu, statusy techniczne), które często są zbędne z punktu widzenia analizy biznesowej, a mimo to zajmują dużo miejsca.

Usunięcie niepotrzebnych kolumn można przeprowadzić zarówno podczas importu danych w Power Query, jak i bezpośrednio z poziomu edytora danych. Przykład filtrowania kolumn w Power Query:

let
    Źródło = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Dane\sprzedaż.xlsx"), null, true),
    Tabela1 = Źródło{[Name="Arkusz1"]}[Content],
    UsunięteKolumny = Table.RemoveColumns(Tabela1, {"KolumnaTechniczna", "GUID", "NiepotrzebnaData"})
in
    UsunięteKolumny

Regularne przeglądanie struktury danych i eliminowanie zbędnych kolumn nie tylko poprawia wydajność, ale także zwiększa czytelność i łatwość zarządzania modelem. Na warsztatach Cognity wiele osób dopiero pierwszy raz zauważa, jak bardzo to zagadnienie wpływa na ich efektywność.

Agregacja danych jako sposób na zmniejszenie rozmiaru modelu

Agregacja danych to jedna z najbardziej efektywnych metod redukcji rozmiaru modelu w Power BI. Polega na przekształceniu szczegółowych danych w dane zbiorcze (np. sumy, średnie, liczby rekordów), co pozwala znacząco ograniczyć ilość przechowywanych informacji, a tym samym zmniejszyć rozmiar pliku modelu i przyspieszyć jego działanie.

W praktyce oznacza to, że zamiast przechowywać miliony pojedynczych transakcji, można przedstawić dane w postaci zagregowanej, np. sprzedaż miesięczna według kategorii produktów. Dzięki temu zmniejsza się liczba wierszy w modelu, co bezpośrednio wpływa na jego rozmiar i wydajność.

Podstawowe różnice między danymi szczegółowymi a zagregowanymi:

W Power BI agregacje można stosować na różne sposoby, w tym poprzez:

• Tworzenie osobnych tabel z danymi zagregowanymi i powiązanie ich z modelem danych,
• Użycie funkcji GROUPBY lub SUMMARIZE w języku DAX,
• Agregację danych już na poziomie źródła, np. w zapytaniach SQL lub w Power Query.

Przykład prostej agregacji w DAX:

SalesByMonth = 
SUMMARIZE(
    Sales,
    Sales[ProductCategory],
    Sales[Month],
    "TotalSales", SUM(Sales[Amount])
)

Stosowanie agregacji pomaga nie tylko zmniejszyć rozmiar modelu, ale także poprawia responsywność raportów i ułatwia analizę na poziomie menedżerskim czy strategicznym, gdzie szczegóły pojedynczych transakcji nie są wymagane. Jeśli chcesz nauczyć się, jak efektywnie wykorzystywać agregacje oraz inne techniki modelowania i wizualizacji danych, sprawdź Kurs Microsoft Power BI Pro - analiza biznesowa, wizualizacja i modelowanie danych, tworzenie efektywnych dashboardów.

Usuwanie niepotrzebnych danych i optymalizacja zakresu danych

Jednym z kluczowych kroków w zmniejszaniu rozmiaru modelu Power BI jest eliminacja danych, które nie są potrzebne do analizy, oraz ograniczenie zakresu danych do niezbędnego minimum. Obie te techniki mają na celu zmniejszenie ilości przetwarzanych i przechowywanych informacji, co bezpośrednio wpływa na szybkość działania i rozmiar pliku .pbix.

Usuwanie niepotrzebnych danych

Power BI często importuje więcej danych, niż faktycznie jest wykorzystywane w raportach. Warto przeanalizować, które kolumny i wiersze są rzeczywiście używane do obliczeń, wizualizacji lub filtrów, a które można bezpiecznie usunąć. Usuwanie nieużywanych danych zmniejsza obciążenie pamięci i przyspiesza odświeżanie modelu.

• Kolumny: Usuń kolumny, które nie są używane w miarach, wizualizacjach, filtrach ani relacjach tabel.
• Wiersze: Rozważ filtrowanie danych na etapie ładowania — na przykład tylko dla ostatnich 2–3 lat.

Optymalizacja zakresu danych

Załadowanie pełnych danych historycznych może być zbędne, jeśli raporty koncentrują się na aktualnych trendach lub ostatnich okresach czasu. Ograniczenie zakresu czasowego lub geograficznego może znacznie zmniejszyć ilość informacji w modelu.

Stosując te podejścia, można uzyskać bardziej zwięzły i wydajny model danych, zachowując jego funkcjonalność. Warto pamiętać, że każda linia danych i każda kolumna wpływa na końcowy rozmiar modelu, dlatego warto regularnie analizować i utrzymywać jego strukturę w możliwie najbardziej zoptymalizowanej formie.

let
    Źródło = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Dane\Sprzedaż.xlsx"), null, true),
    Sprzedaż_Tabela = Źródło{[Name="Sprzedaż"]}[Content],
    FiltrowaneDane = Table.SelectRows(Sprzedaż_Tabela, each [Data] >= #date(2021, 1, 1))
in
    FiltrowaneDane

Powyższy przykład pokazuje, jak w Power Query odfiltrować dane starsze niż styczeń 2021, co pozwala zredukować zbędne wiersze jeszcze przed ich załadowaniem do modelu.

Najlepsze praktyki i narzędzia wspierające optymalizację

Efektywna optymalizacja modelu danych w Power BI wymaga zarówno znajomości najlepszych praktyk, jak i umiejętnego korzystania z dostępnych narzędzi. Poniżej przedstawiono kluczowe zalecenia oraz narzędzia, które wspomagają proces zmniejszania rozmiaru modelu i poprawy jego wydajności.

• Regularna analiza struktury modelu: Przed wprowadzeniem optymalizacji warto dokonać przeglądu istniejących tabel, kolumn i relacji, aby zidentyfikować zbędne elementy oraz możliwe punkty optymalizacji.
• Stosowanie kolumn o odpowiednich typach danych: Używanie właściwych typów danych może znacząco wpłynąć na poziom kompresji i wielkość pamięci zajmowanej przez model.
• Unikanie kolumn o wysokiej kardynalności: Kolumny zawierające dużą liczbę unikalnych wartości utrudniają kompresję danych i mogą negatywnie wpływać na wydajność.
• Stosowanie agregacji: Agregowanie danych w źródle lub w modelu może znacząco zmniejszyć jego rozmiar przy jednoczesnym zachowaniu kluczowych informacji.
• Filtrowanie danych na poziomie ładowania: Ograniczenie zakresu danych już na etapie importu pozwala uniknąć niepotrzebnego obciążenia modelu.

W kontekście narzędzi, które wspierają optymalizację modeli Power BI, warto zwrócić uwagę na:

• DAX Studio: Narzędzie umożliwiające analizę zapytań DAX oraz ocenę zużycia zasobów przez poszczególne elementy modelu.
• VertiPaq Analyzer: Rozszerzenie wykorzystywane wraz z DAX Studio do szczegółowej analizy wykorzystania pamięci przez kolumny i tabele w modelu.
• Performance Analyzer: Wbudowane narzędzie w Power BI Desktop, pozwalające monitorować czas ładowania wizualizacji i identyfikować potencjalne wąskie gardła.
• Power BI Service Metrics: Funkcje dostępne w chmurze, które pozwalają śledzić wydajność zestawów danych, raportów i odświeżeń.

Stosowanie powyższych praktyk oraz narzędzi stanowi solidną podstawę do budowania wydajnych i łatwych do zarządzania modeli danych w Power BI. Dzięki nim możliwe jest uzyskanie optymalnej równowagi między rozmiarem modelu a jego funkcjonalnością.

Wprowadzenie do optymalizacji modelu danych w Power BI

Optymalizacja modelu danych w Power BI to kluczowy element pracy z danymi, który bezpośrednio wpływa na jego wydajność, szybkość działania oraz rozmiar pliku .pbix. Efektywnie zoptymalizowany model umożliwia szybszą analizę, krótszy czas odświeżania danych i lepsze zarządzanie zasobami systemowymi.

W praktyce optymalizacja polega na świadomym projektowaniu modelu, które obejmuje m.in. ograniczenie liczby przechowywanych danych, eliminację zbędnych kolumn, właściwy dobór typów danych oraz wykorzystanie mechanizmów kompresji i agregacji. Wszystkie te działania mają na celu utrzymanie równowagi pomiędzy funkcjonalnością raportu a jego wydajnością.

Warto zrozumieć, że nawet niewielkie zmiany w strukturze modelu mogą znacząco wpłynąć na jego rozmiar i efektywność działania. Dlatego już na etapie planowania modelu warto myśleć o optymalizacji i świadomie zarządzać jego strukturą oraz zakresem danych.

W kolejnych krokach procesu optymalizacji ważne jest przyjęcie holistycznego podejścia, które uwzględnia zarówno aspekty techniczne, jak i biznesowe. Dzięki temu możemy stworzyć model, który nie tylko dobrze działa, ale też odpowiada rzeczywistym potrzebom użytkowników końcowych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Agregacje w Power BI — kiedy mają sens? 02 kwietnia 2026

Jak kontrolować koszty Power BI i Fabric w firmie 31 marca 2026