Najlepsze praktyki DAX bez komplikacji — zestaw prostych zasad

Wprowadzenie do języka DAX

DAX (Data Analysis Expressions) to język formuł używany w Power BI, Excel Power Pivot oraz Analysis Services Tabular Model. Jego głównym zadaniem jest umożliwienie tworzenia obliczeń, które wspierają analizę danych w modelach tabelarycznych. Choć przypomina formuły znane z Excela, DAX posiada własną logikę i funkcjonalności dostosowane do pracy z dużymi zbiorami danych i relacyjnymi modelami.

Język DAX pozwala tworzyć miary, kolumny obliczeniowe oraz tabele, które wspomagają użytkownika w dynamicznym analizowaniu danych. Umożliwia wykonywanie zaawansowanych operacji filtrujących, obliczeń w kontekście czasu, a także pracy z relacjami między tabelami.

Jedną z podstawowych cech DAX-a jest to, że działa on w tzw. „kontekście”, który może być filtrowy lub wierszowy. Zrozumienie zachowania formuł w zależności od kontekstu to klucz do efektywnego korzystania z tego języka. DAX nie jest językiem programowania w tradycyjnym sensie – to język wyrażeń analitycznych, który najlepiej sprawdza się tam, gdzie potrzebne są szybkie i precyzyjne analizy biznesowe.

Dobrze napisany kod DAX nie tylko poprawia wydajność raportów, ale też zwiększa ich czytelność i ułatwia dalszą rozbudowę. Opanowanie podstawowych zasad pracy z DAX-em to pierwszy krok do tworzenia skutecznych i przejrzystych modeli analitycznych.

Dlaczego warto pisać czysty i czytelny kod DAX

Język DAX (Data Analysis Expressions) to potężne narzędzie do tworzenia modeli danych i analiz w Power BI, Excelu oraz innych rozwiązaniach opartych na technologii Microsoft. Chociaż jego składnia może wydawać się zbliżona do znanych formuł Excela, to jednak sposób działania DAX wymaga innego podejścia niż w klasycznych arkuszach kalkulacyjnych. Właśnie dlatego tworzenie przejrzystych i dobrze zorganizowanych wyrażeń DAX nabiera kluczowego znaczenia.

Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Stosowanie czytelnych i uporządkowanych formuł niesie ze sobą wiele korzyści zarówno dla autora, jak i dla zespołu pracującego nad modelem danych:

• Łatwiejsze utrzymanie kodu: Przy dobrze opisanych i przejrzystych formułach, powrót do raportu po dłuższym czasie nie wymaga żmudnego analizowania logiki działania każdego wyrażenia od zera.
• Lepsza współpraca: Praca w zespole nad jednym modelem danych wymaga spójnych praktyk. Czytelny kod DAX ułatwia innym zrozumienie intencji autora i szybkie wdrażanie się w projekt.
• Unikanie błędów: Jasne struktury i świadome podejście do pisania formuł pomagają ograniczyć ryzyko błędów logicznych, które mogłyby prowadzić do niewłaściwych wyników analizy.
• Skalowalność i rozwój: Dobrze napisany kod łatwiej modyfikować i rozwijać, co sprzyja budowaniu bardziej zaawansowanych modeli w przyszłości bez konieczności przebudowy wcześniej istniejącej logiki.

W praktyce czysty kod oznacza nie tylko estetyczne formatowanie, ale przede wszystkim zrozumiały przepływ logiki, świadome nazewnictwo, unikanie zbędnych zagnieżdżeń oraz wykorzystywanie spójnych zasad w całym modelu danych.

Podstawowe zasady tworzenia prostych wyrażeń

Tworzenie przejrzystych i skutecznych wyrażeń w języku DAX zaczyna się od zrozumienia kilku kluczowych zasad. Choć DAX oferuje dużą elastyczność, stosowanie prostych i jasnych konstrukcji pozwala uniknąć błędów, skrócić czas analizy oraz ułatwić współpracę z innymi użytkownikami raportów. Poniżej przedstawiono podstawowe zasady, które pomogą w pisaniu czytelnych wyrażeń DAX.

• Używaj przejrzystych operatorów logicznych i matematycznych – zamiast złożonych zagnieżdżeń, warto korzystać z prostych operatorów takich jak +, -, *, /, AND, OR. Przykład:

SalesMargin = [SalesAmount] - [TotalCost]

• Buduj wyrażenia etapami – zamiast tworzyć długie i trudne w interpretacji formuły, warto rozdzielić obliczenia na mniejsze kroki. Można to osiągnąć np. przez tworzenie zmiennych:

SalesMargin = 
VAR Cost = [TotalCost]
RETURN [SalesAmount] - Cost

• Unikaj wielokrotnego powtarzania tych samych fragmentów kodu – zamiast powielać te same obliczenia, użyj zmiennych VAR, co nie tylko zwiększy przejrzystość, ale i wydajność działania formuły.
• Stosuj funkcje zgodnie z ich przeznaczeniem – funkcje w DAX są często bardzo precyzyjne w zakresie zastosowania. Na przykład CALCULATE służy do modyfikowania kontekstu filtrowania, a SUMX do iteracji po tabeli z obliczeniem sumy.
• Stawiaj na czytelność – wcięcia, odstępy oraz logiczne nazwy zmiennych i kolumn sprawiają, że nawet skomplikowane wyrażenia stają się prostsze do zrozumienia.

Dla porównania — oto przykład złożonego i uproszczonego podejścia do tego samego obliczenia:

IF(SUM(Sales[Amount]) - SUM(Costs[Value]) > 0, SUM(Sales[Amount]) - SUM(Costs[Value]), 0)

VAR Profit = [SalesAmount] - [TotalCost]
RETURN IF(Profit > 0, Profit, 0)

Jak widać, zastosowanie zmiennych i odpowiednie formatowanie znacznie zwiększa przejrzystość formuły. Dzięki temu nie tylko łatwiej ją zrozumieć, ale też szybciej zidentyfikować i naprawić ewentualne błędy. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i poznać więcej praktycznych technik, sprawdź Kurs DAX - praca w języku DAX i użyteczne funkcje, wizualizacja danych w Power BI.

Nazewnictwo i struktura formuł

Przejrzysty kod DAX zaczyna się od dobrze przemyślanego nazewnictwa i logicznej struktury formuł. Dzięki konsekwentnemu podejściu łatwiej zarządzać modelem danych, a współpraca z innymi użytkownikami staje się znacznie prostsza. W tej sekcji omawiamy podstawowe zasady, które warto stosować przy tworzeniu nazw i budowaniu struktury formuł DAX. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Dlaczego nazewnictwo ma znaczenie?

Jasne i opisowe nazwy kolumn, miar czy zmiennych pomagają zrozumieć, co dana formuła robi, bez konieczności zagłębiania się w jej szczegóły. Poprawne nazewnictwo:

• ułatwia nawigację po modelu danych,
• ogranicza ryzyko błędów wynikających z nieporozumień,
• sprzyja ponownemu wykorzystaniu kodu.

Podstawowe zasady nazewnictwa

Struktura formuły DAX

Dobrze zbudowana formuła jest nie tylko poprawna składniowo, ale również czytelna i łatwa do utrzymania. Warto przestrzegać kilku reguł strukturalnych:

• Stosuj wcięcia i łamanie linii — pomaga to odczytać logikę działania formuły.
• Używaj zmiennych (VAR), gdy formuła zawiera powtarzające się kalkulacje lub jest bardziej złożona.
• Grupuj powiązane elementy — na przykład obliczenia w jednym bloku, filtrację w innym.

Przykład czytelnej formuły z użyciem zmiennych i struktury blokowej:

Profit Margin =
VAR TotalRevenue = SUM(Sales[Revenue])
VAR TotalCost = SUM(Sales[Cost])
RETURN
    DIVIDE(TotalRevenue - TotalCost, TotalRevenue)

Takie podejście nie tylko poprawia czytelność, ale również ułatwia debugowanie i modyfikację formuł w przyszłości.

Unikanie zagnieżdżonych i trudnych do odczytu wyrażeń

Jednym z najczęstszych błędów popełnianych podczas pisania formuł DAX jest nadmierne zagnieżdżanie funkcji oraz tworzenie wyrażeń, które są trudne do zrozumienia — zarówno dla autora, jak i dla innych użytkowników modelu. Choć język DAX pozwala na budowanie złożonych konstrukcji, warto dążyć do maksymalnej przejrzystości i logicznego podziału działań.

Główne problemy wynikające z nadmiernego zagnieżdżania:

• Trudności w debugowaniu: Złożone formuły są trudniejsze do sprawdzenia i poprawienia w przypadku błędów.
• Ograniczona czytelność: Nawet poprawnie działające wyrażenie może być problematyczne, jeśli trudno zrozumieć jego intencję.
• Niższa możliwość ponownego użycia: Mocno zagnieżdżone wyrażenie trudniej przekształcić w miernik pomocniczy lub wykorzystać w innych kontekstach.

Porównanie:

Przykład:

Oto jak może wyglądać zbyt złożona formuła DAX:

Total Sales := CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), FILTER(ALL(Sales[Date]), Sales[Date] <= MAX(Sales[Date]) && Sales[Region] = "West"))

A tak samo działające wyrażenie w wersji uproszczonej, z użyciem zmiennych:

Total Sales :=
VAR MaxDate = MAX(Sales[Date])
VAR FilteredTable = FILTER(ALL(Sales[Date]), Sales[Date] <= MaxDate && Sales[Region] = "West")
RETURN
    CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), FilteredTable)

Wersja druga jest nie tylko łatwiejsza do odczytania, ale także znacznie prostsza w analizie i modyfikacji.

Stosowanie zmiennych (VAR) i mierników pośrednich poprawia strukturę kodu oraz ułatwia jego utrzymanie. W kolejnych sekcjach omówimy, jak efektywnie wykorzystywać te techniki. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się zaawansowanych technik modelowania danych, sprawdź Kurs DAX zaawansowany: tworzenie skutecznych modeli danych.

Praktyczne przykłady prostych formuł DAX

Stosowanie prostych, przejrzystych formuł DAX to klucz do efektywnego tworzenia modeli analitycznych w Power BI. Poniżej przedstawiamy kilka praktycznych przykładów i typowych zastosowań, które pomagają zrozumieć, jak korzystać z DAX w sposób przejrzysty i funkcjonalny.

1. Podstawowe obliczenia miar

Jednym z najczęstszych zastosowań DAX jest tworzenie miar takich jak suma sprzedaży, średnia wartości czy liczba unikalnych klientów. Oto przykładowa formuła:

Sales Total = SUM('Orders'[SalesAmount])

To proste wyrażenie oblicza łączną wartość sprzedaży z tabeli Orders. Przejrzystość pochodzi z użycia jednej funkcji i jasnej, opisowej nazwy miary.

2. Użycie filtrów w miarach

DAX umożliwia filtrowanie danych „w locie” za pomocą funkcji takich jak CALCULATE. Przykład poniżej pokazuje, jak obliczyć sprzedaż tylko dla produktów z kategorii „Elektronika”:

Sales Electronics = 
CALCULATE(
    SUM('Orders'[SalesAmount]),
    'Products'[Category] = "Elektronika"
)

Choć formuła wykorzystuje funkcję warunkową, pozostaje czytelna i łatwa do zrozumienia.

3. Liczenie unikalnych wartości

W analizach często kluczowa jest liczba różnych elementów, np. klientów. Do tego celu służy funkcja DISTINCTCOUNT:

Unique Customers = DISTINCTCOUNT('Orders'[CustomerID])

Forma jest prosta, a działanie — jednoznaczne.

4. Proste obliczenia czasowe

DAX wspiera analizę czasu, np. porównania sprzedaży rok do roku:

Sales LY = 
CALCULATE(
    SUM('Orders'[SalesAmount]),
    SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])
)

Przykład ten wykorzystuje funkcję czasu, pozostając zwięzłym i zrozumiałym.

5. Porównanie prostoty składni

Jak widać, proste podejście nie tylko działa równie dobrze w wielu przypadkach, ale też zwiększa czytelność kodu.

Te przykłady pokazują, że większość codziennych analiz w Power BI można zrealizować za pomocą prostych, jednofunkcyjnych formuł DAX. Złożoność nie zawsze oznacza większą funkcjonalność — często wręcz przeciwnie.

Najczęstsze błędy i jak ich unikać

Praca z językiem DAX może prowadzić do niezamierzonych problemów, szczególnie gdy kod rozwija się dynamicznie lub jest tworzony bez jasnych zasad. W tej sekcji omówimy najczęstsze pułapki, na które natrafiają zarówno początkujący, jak i bardziej doświadczeni użytkownicy Power BI, oraz podpowiemy, jak ich unikać.

• Bezrefleksyjne kopiowanie formuł: Często powielane formuły, które nie są dostosowane do konkretnego modelu danych, mogą prowadzić do błędnych wyników. Zamiast kopiować, warto zrozumieć logikę działania danego wyrażenia.
• Przeładowanie miar logiką: Nadmierne umieszczanie warunków i funkcji w jednej mierze może sprawić, że formuła staje się trudna do analizowania i utrzymania. Lepszym rozwiązaniem jest rozdzielanie logiki na mniejsze, pomocnicze miary.
• Niewłaściwe użycie kontekstu: Brak zrozumienia kontekstu wiersza i filtra to częsty błąd prowadzący do nieprawidłowych obliczeń. Użycie funkcji takich jak CALCULATE lub FILTER bez świadomości ich wpływu na kontekst może prowadzić do błędnych wyników.
• Brak komentarzy i nieczytelne formatowanie: Pomijanie komentarzy oraz pisanie formuł w jednej linii utrudnia zrozumienie kodu — zwłaszcza po czasie lub przez inną osobę. Warto stosować przejrzyste formatowanie i krótkie opisy, które ułatwią późniejszą pracę z kodem.
• Niepotrzebne użycie funkcji iteracyjnych: Funkcje takie jak SUMX czy FILTER bywają stosowane tam, gdzie można użyć prostszych funkcji agregujących. To może nie tylko komplikować kod, ale też niepotrzebnie obciążać model danych.

Świadomość tych błędów pozwala nie tylko tworzyć bardziej przejrzyste formuły, ale również poprawia wydajność raportów i ułatwia ich utrzymanie w dłuższej perspektywie.

Podsumowanie i dobre praktyki na co dzień

Praca z językiem DAX może być zarówno potężnym narzędziem analitycznym, jak i źródłem frustracji, jeśli formuły staną się zbyt złożone lub nieczytelne. Dlatego warto od samego początku kierować się prostotą i przejrzystością w pisaniu kodu. Dzięki temu nie tylko łatwiej będzie utrzymać i rozwijać model danych, ale również szybciej zidentyfikować ewentualne błędy i nieścisłości.

Oto kilka dobrych praktyk, które warto wdrażać w codziennej pracy z DAX:

• Stawiaj na czytelność: stosuj formatowanie, wcięcia i komentarze, by formuły były zrozumiałe dla Ciebie i innych użytkowników.
• Unikaj nadmiernego komplikowania wyrażeń: proste rozwiązania są zazwyczaj bardziej efektywne i łatwiejsze do utrzymania.
• Dbaj o konsekwencję: jednolity styl nazewnictwa i struktury formuł ułatwia orientację w kodzie.
• Testuj na bieżąco: każda nowa formuła powinna być sprawdzona pod kątem poprawności działania i wpływu na wydajność modelu.
• Ucz się na przykładach: analizuj dobrze napisane formuły, by wypracować własny styl i zrozumieć najlepsze podejścia.

Trzymanie się tych zasad pomoże w tworzeniu bardziej przejrzystych, łatwych do utrzymania i efektywnych formuł DAX, nawet w złożonych modelach danych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Harmonogram, budżet i zakres – jak utrzymać równowagę w projekcie 12 stycznia 2026

Zarządzanie projektem w praktyce – role, odpowiedzialności i decyzje 10 stycznia 2026