Łączenie Power BI z innymi źródłami danych – SQL, Excel, SharePoint

Wprowadzenie do integracji danych w Power BI

Power BI to zaawansowane narzędzie do analizy danych i wizualizacji, które umożliwia użytkownikom łączenie informacji z różnych źródeł w celu tworzenia dynamicznych i interaktywnych raportów. Kluczowym elementem jego funkcjonalności jest możliwość integracji danych pochodzących z wielu platform, takich jak bazy danych, arkusze kalkulacyjne czy usługi chmurowe.

Integracja danych w Power BI pozwala na połączenie rozproszonych informacji w jedno spójne środowisko analityczne. Dzięki temu możliwe jest nie tylko monitorowanie wskaźników w czasie rzeczywistym, ale również odkrywanie ukrytych zależności i wyciąganie wniosków wspierających podejmowanie decyzji biznesowych.

Najczęściej wykorzystywanymi źródłami danych w Power BI są:

• SQL Server – popularna relacyjna baza danych, wykorzystywana do przechowywania dużych zbiorów danych strukturalnych.
• Excel – narzędzie powszechnie stosowane przez analityków do przechowywania i przetwarzania danych w formie arkuszy kalkulacyjnych.
• SharePoint Online – platforma współpracy i przechowywania dokumentów, która często zawiera dane w formie list i plików wykorzystywanych w raportowaniu.

Każde z tych źródeł ma swoje specyficzne cechy i zastosowania, a wybór odpowiedniego sposobu integracji często zależy od potrzeb organizacji, dostępności danych oraz oczekiwanego poziomu automatyzacji i aktualizacji raportów.

Dzięki integracji danych Power BI zyskuje możliwość tworzenia bardziej kompleksowych i dokładnych analiz, co przekłada się na zwiększenie efektywności operacyjnej i strategicznej firm.

Podłączanie Power BI do SQL Server – krok po kroku

SQL Server to jedno z najczęściej wykorzystywanych źródeł danych w analizach biznesowych. Integracja Power BI z SQL Server umożliwia bezpośredni dostęp do danych relacyjnych, co pozwala na tworzenie dynamicznych i wydajnych raportów na bieżąco zasilanych aktualnymi informacjami. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Proces podłączenia Power BI do SQL Server jest stosunkowo prosty i przebiega w kilku głównych krokach:

• Uruchomienie Power BI Desktop – pierwszym krokiem jest otwarcie aplikacji Power BI Desktop, która umożliwia dodawanie i transformację danych przed ich wizualizacją.
• Wybór źródła danych – z poziomu zakładki „Pobierz dane” wybieramy opcję „SQL Server”, dzięki czemu możliwe jest nawiązanie połączenia z konkretnym serwerem bazodanowym.
• Wprowadzenie danych logowania – w kolejnym kroku należy podać nazwę instancji SQL Server oraz zdecydować, czy będziemy korzystać z uwierzytelnienia Windows, czy też podamy osobne dane użytkownika SQL.
• Określenie trybu ładowania danych – Power BI oferuje dwa główne tryby pracy z danymi: Import (dane są kopiowane do modelu Power BI) oraz DirectQuery (Power BI odpyta bazę na bieżąco). Wybór trybu zależy od potrzeb i charakterystyki danych.
• Wybór baz i tabel – po połączeniu z serwerem użytkownik może przeglądać dostępne bazy danych i wybierać konkretne tabele lub widoki, które mają zostać zaimportowane.
• Transformacja i modelowanie danych – przed rozpoczęciem tworzenia raportów zaleca się sprawdzenie struktury danych w edytorze Power Query, gdzie można usunąć zbędne kolumny, zmienić typ danych lub połączyć różne źródła tabelaryczne.

Po wykonaniu tych kroków dane z SQL Server są gotowe do wykorzystania w raportach i wizualizacjach. Dzięki tej integracji użytkownicy Power BI mogą korzystać z zaawansowanych możliwości przetwarzania danych relacyjnych oraz łatwo aktualizować raporty w oparciu o najnowsze dane z bazy.

Integracja danych z plików Excel w Power BI

Excel to jedno z najczęściej wykorzystywanych źródeł danych w Power BI, zarówno w małych firmach, jak i dużych organizacjach. Dzięki swojej popularności i łatwości obsługi, pliki Excel stanowią szybki sposób na rozpoczęcie analizy danych bez konieczności wdrażania bardziej zaawansowanych systemów bazodanowych.

Power BI umożliwia połączenie z plikami Excel bezpośrednio z lokalnego dysku, jak i z usług chmurowych, takich jak OneDrive lub SharePoint Online. Wybór sposobu integracji zależy od potrzeb użytkownika – lokalny plik zapewnia szybki dostęp offline, natomiast plik w chmurze pozwala na automatyczne odświeżanie danych.

Podczas importowania danych z Excela, Power BI wykrywa dostępne arkusze i tabele, oferując użytkownikowi wybór interesujących go zakresów. Warto pamiętać, że dane w arkuszach powinny być odpowiednio ustrukturyzowane – najlepiej w formie tabel, co usprawnia ich dalsze przetwarzanie i analizę.

Integracja z Excel to także dobre rozwiązanie podczas pracy z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, które zostały zagregowane lub przefiltrowane w arkuszu kalkulacyjnym. Power BI może z powodzeniem łączyć dane z wielu plików Excel jednocześnie, co ułatwia tworzenie kompleksowych modeli analitycznych.

Użytkownicy mogą również automatyzować proces aktualizacji danych, publikując swoje raporty do Power BI Service i korzystając z harmonogramów odświeżania plików przechowywanych w chmurze. Dzięki temu dane w raportach pozostają zawsze aktualne bez konieczności ręcznego odświeżania.

Podsumowując, Power BI i Excel to naturalne połączenie, które pozwala szybko przekształcić znane arkusze kalkulacyjne w nowoczesne raporty i dashboardy, bez konieczności rezygnowania z dotychczasowych sposobów pracy z danymi. Jeśli chcesz poszerzyć swoje umiejętności i lepiej zrozumieć integrację Power BI z różnymi źródłami danych, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power BI z SQL – usprawnienie pracy z bazami danych, wizualizacja informacji i wykorzystanie funkcji SQL.

Łączenie Power BI z SharePoint Online

Integracja Power BI z SharePoint Online pozwala na dynamiczne wykorzystanie danych przechowywanych w środowisku Microsoft 365 do tworzenia raportów i wizualizacji. To rozwiązanie jest szczególnie przydatne w organizacjach, które współdzielą dane w ramach zespołów za pomocą dokumentów Excel lub list SharePoint.

Power BI umożliwia połączenie się z dwoma głównymi typami źródeł danych z SharePoint Online:

• Listy SharePoint – strukturalne dane przechowywane w tabelarycznej formie w ramach witryny SharePoint.
• Pliki (np. Excel) przechowywane w bibliotekach dokumentów – wykorzystywane, gdy dane są zapisane w plikach Excel, CSV lub innych, dostępnych w chmurze.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między tymi źródłami danych:

Aby połączyć Power BI z SharePoint Online, najczęściej wykorzystuje się źródło danych typu SharePoint folder lub SharePoint list. W przypadku list, Power BI oferuje natywny konektor, który umożliwia szybkie nawiązanie połączenia i pobranie danych. Dla plików, najczęściej wskazuje się pełny adres URL pliku lub folderu.

Przykładowe zapytanie w Power Query do pliku Excel z SharePoint może wyglądać następująco:

let
    Źródło = SharePoint.Files("https://nazwaorganizacji.sharepoint.com/sites/nazwastrony", [ApiVersion = 15]),
    PlikExcel = Table.SelectRows(Źródło, each Text.Contains([Name], "Raport_Sprzedaży.xlsx")),
    ImportowanyPlik = Table.PromoteHeaders(Excel.Workbook(PlikExcel{0}[Content]){0}[Data])
in
    ImportowanyPlik

Dzięki tej elastyczności, SharePoint Online staje się potężnym źródłem danych, które można łatwo zintegrować z innymi źródłami w Power BI. Kluczowe jest jednak zrozumienie, kiedy lepiej użyć listy, a kiedy pliku, co zależy od rodzaju danych, częstotliwości ich aktualizacji oraz ról użytkowników korzystających z raportów. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Typowe problemy i sposoby ich rozwiązywania

Podczas łączenia Power BI z różnymi źródłami danych, takimi jak SQL Server, pliki Excel czy SharePoint Online, użytkownicy mogą natrafić na różnorodne trudności techniczne i logiczne. Poniżej przedstawiamy najczęstsze problemy oraz sprawdzone sposoby ich rozwiązania, które mogą pomóc w płynniejszej integracji danych i zapewnieniu ich spójności. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w tym zakresie, polecamy Kurs Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

1. Niezgodność typów danych

Źródła danych różnią się strukturą i typami danych. Na przykład kolumna typu DateTime w SQL może być interpretowana inaczej niż ta sama kolumna w Excelu lub SharePoint.

• Rozwiązanie: W Power Query warto stosować jawne konwersje typów danych, np. za pomocą funkcji Table.TransformColumnTypes.

2. Problemy z uwierzytelnianiem

Przy pierwszym połączeniu z SharePoint Online lub SQL Server mogą wystąpić błędy autoryzacji, szczególnie w środowiskach korporacyjnych z wieloma politykami bezpieczeństwa.

• Rozwiązanie: Upewnij się, że używasz odpowiedniego trybu logowania (np. „Organizacyjnego konta” dla SharePoint Online) i że masz wymagane uprawnienia dostępu.

3. Zmienne ścieżki dostępu

Pliki Excel czy źródła SharePoint często zmieniają swoje lokalizacje, co prowadzi do błędów „file not found” lub „access denied”.

• Rozwiązanie: Stosuj parametry w Power Query do definiowania dynamicznych ścieżek lub używaj funkcji takich jak SharePoint.Contents zamiast bezpośrednich linków do plików.

4. Duże wolumeny danych

Ładowanie dużych zestawów danych z SQL lub SharePoint może powodować spowolnienia lub przekroczenie limitów pamięci.

• Rozwiązanie: Ogranicz dane na poziomie zapytania (stosując filtry WHERE w SQL lub ograniczenia w Power Query), stosuj funkcję Table.Buffer i korzystaj z modelowania importowanego zamiast DirectQuery tam, gdzie to możliwe.

5. Zduplikowane lub niespójne dane

Integracja danych z różnych źródeł może prowadzić do powielenia rekordów lub braków spójności między tabelami.

• Rozwiązanie: Wprowadź w Power Query kroki oczyszczania danych: usuwanie duplikatów, dopasowywanie formatów, ujednolicanie nazw kolumn, normalizacja wartości tekstowych.

6. Problemy z odświeżaniem danych

Raporty publikowane w Power BI Service mogą nie odświeżać danych z powodu błędów źródła lub braku skonfigurowanego gatewaya.

• Rozwiązanie: Skonfiguruj On-premises Data Gateway dla źródeł lokalnych i upewnij się, że zaplanowane odświeżanie jest aktywne i poprawnie skonfigurowane.

7. Błędy regionalne i formatowania danych

Problemy z interpretacją dat, liczb dziesiętnych i walut wynikają często z różnych ustawień regionalnych między źródłem danych a środowiskiem Power BI.

• Rozwiązanie: Ustaw jednolity format regionalny w Power BI lub dokonaj transformacji danych w Power Query tak, aby dostosować je do oczekiwanego formatu (np. zamiana przecinków na kropki).

Przykładowa transformacja w Power Query

let
    DaneŹródłowe = Excel.Workbook(File.Contents("C:\\Raporty\\dane.xlsx")),
    Tabela1 = DaneŹródłowe{[Item="Arkusz1",Kind="Sheet"]}[Data],
    PrzekształconeTypy = Table.TransformColumnTypes(Tabela1,{{"Data", type date}, {"Wartość", type number}})
in
    PrzekształconeTypy

Rozpoznanie i skuteczne adresowanie tych problemów pozwala na tworzenie stabilnych, wydajnych i niezawodnych modeli danych w Power BI.

Najlepsze praktyki integracji danych w Power BI

Efektywna integracja danych w Power BI wymaga nie tylko znajomości dostępnych źródeł, ale również stosowania sprawdzonych metod pracy, które umożliwiają tworzenie czytelnych, wydajnych i łatwych w utrzymaniu raportów. Poniżej prezentujemy kluczowe praktyki, które pomogą usprawnić proces łączenia danych z różnych źródeł – takich jak SQL Server, pliki Excel czy SharePoint.

1. Unifikacja struktur danych

Przed integracją danych z różnych systemów warto zadbać o ich spójność. Różne źródła mogą prezentować te same informacje w różnych formatach (np. daty, liczby, identyfikatory). Ujednolicenie struktur danych już na etapie ekstrakcji ułatwia późniejsze modelowanie i analizę.

2. Stosowanie warstwy pośredniej (np. Power Query)

Zamiast przekształcać dane bezpośrednio w modelu danych, warto wykorzystać Power Query jako warstwę pośrednią do oczyszczania, filtrowania i transformacji danych. Dzięki temu model danych pozostaje przejrzysty i mniej obciążony.

3. Rozdzielenie źródeł danych od logiki biznesowej

Logika biznesowa powinna być implementowana na etapie modelowania (np. w miarach DAX), a nie w źródłach danych. Pozwala to na większą elastyczność i łatwiejsze zarządzanie zmianami.

4. Optymalizacja zapytań i ilości danych

Nie każde źródło danych wymaga pobrania pełnego zbioru danych. Warto stosować filtrowanie już na poziomie zapytania, ograniczając ilość importowanych danych do tych niezbędnych w analizie:

let
    Source = Sql.Database("serwer", "baza"),
    FilteredTable = Table.SelectRows(Source, each [Data] > Date.AddDays(DateTime.LocalNow(), -90))
in
    FilteredTable

5. Dokumentowanie procesów integracji

W miarę rozwoju projektu integracyjnego ważne jest dokumentowanie źródeł danych, transformacji oraz zastosowanych reguł biznesowych. Dzięki temu zespół może łatwiej zrozumieć i rozwijać istniejące rozwiązania.

6. Minimalizacja połączeń bezpośrednich (DirectQuery) tam, gdzie to możliwe

Choć funkcja DirectQuery umożliwia pracę na danych w czasie rzeczywistym, może powodować opóźnienia i ograniczenia funkcjonalne. W przypadkach, gdy nie jest wymagana natychmiastowa aktualizacja danych, preferowane jest użycie trybu importu.

7. Konsolidacja danych w modelu semantycznym

Warto dążyć do budowy centralnego modelu danych, który łączy informacje z wielu źródeł. Pomaga to uniknąć duplikacji danych oraz wspiera spójną analizę w całej organizacji.

8. Kontrola nad aktualizacją danych

Ręczne odświeżanie danych może prowadzić do niespójności. Należy skonfigurować harmonogramy odświeżania oraz monitorować ich poprawność i wydajność w Power BI Service.

9. Użycie parametrów i funkcji M

Parametry w Power Query umożliwiają dynamiczne sterowanie połączeniami i zapytaniami, co ułatwia zarządzanie środowiskami (np. testowym i produkcyjnym). Przykład:

let
    Source = Sql.Database(Param_Server, Param_Database)
in
    Source

10. Zachowanie standardów nazewnictwa i organizacji modelu danych

Spójna konwencja nazewnictwa tabel, kolumn oraz miar znacznie zwiększa czytelność i ułatwia pracę całego zespołu analitycznego. Warto też stosować grupowanie miar i pól w foldery tematyczne.

Przestrzeganie powyższych praktyk pozwala nie tylko na sprawne łączenie danych z różnych systemów, ale także na budowę elastycznych i przyszłościowych rozwiązań analitycznych w Power BI.

Tworzenie spójnych raportów biznesowych na podstawie połączonych źródeł

Integracja różnych źródeł danych w Power BI stwarza szerokie możliwości analityczne, ale jednocześnie wymaga dbałości o spójność informacji, logikę biznesową i przejrzystość raportów. Dzięki łączeniu danych z SQL Server, plików Excel czy SharePoint Online, można uzyskać szerszy kontekst analityczny i lepiej wspierać procesy decyzyjne w organizacji.

Aby stworzyć wartościowy raport biznesowy na bazie połączonych źródeł, należy zadbać o kilka kluczowych aspektów:

• Model danych: Dane z różnych źródeł powinny być odpowiednio połączone w spójny model, który umożliwia analizę przekrojową bez duplikacji lub błędów logicznych.
• Ujednolicenie danych: Różne źródła mogą zawierać dane w różnych formatach lub strukturach. Konieczne jest ich przekształcenie i oczyszczenie, by zapewnić jednolitość i porównywalność.
• Wizualna spójność: Spójna kolorystyka, układ elementów i hierarchia wizualna w raportach zwiększają ich czytelność i ułatwiają szybkie zrozumienie prezentowanych informacji.
• Zrozumiałość metryk: Kluczowe wskaźniki, jak przychód, liczba klientów czy marża, powinny być jasno zdefiniowane i jednolicie wykorzystywane we wszystkich raportach.
• Bezpieczeństwo danych: Przy łączeniu źródeł zewnętrznych warto kontrolować uprawnienia użytkowników i dostęp do poszczególnych fragmentów danych, by zapewnić zgodność z polityką organizacyjną.

Dobrze zaprojektowany raport oparty na różnych źródłach danych pozwala na holistyczne spojrzenie na działalność firmy i wspiera podejmowanie trafnych decyzji opartych na pełnym kontekście informacyjnym.

Podsumowanie i dalsze kroki

Integracja różnych źródeł danych z Power BI otwiera szerokie możliwości analizy i wizualizacji informacji pochodzących z wielu systemów. Dzięki temu użytkownicy mogą tworzyć bardziej kompleksowe raporty i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe.

Podstawowe źródła danych takie jak SQL Server, Excel czy SharePoint różnią się między sobą zarówno sposobem podłączenia, jak i zakresem zastosowań:

• SQL Server zapewnia dostęp do dużych, relacyjnych zbiorów danych – idealny dla zaawansowanych analiz i automatyzacji raportowania.
• Excel jest powszechnie wykorzystywany do przechowywania danych w mniejszych organizacjach lub do analiz ad-hoc, a jego integracja z Power BI jest szybka i intuicyjna.
• SharePoint Online umożliwia współdzielenie i aktualizację danych w czasie rzeczywistym w środowisku chmurowym, co wspiera pracę zespołową i dostępność raportów w dowolnym miejscu i czasie.

Skuteczne połączenie tych źródeł w ramach jednego modelu danych pozwala uzyskać spójny obraz działalności organizacji. Zrozumienie sposobu integracji i wykorzystania potencjału każdego z tych źródeł to klucz do efektywnej analizy danych w Power BI. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Co to jest SPSS i czy warto go używać? 12 stycznia 2025

Tworzenie przepływów Power Automate za pomocą Copilota – czy to już koniec ręcznego klikania? 01 stycznia 2025