Praca z serwerem SQL

Domyślną bazą danych używaną podczas szkolenia jest udostępniony serwer baz danych Microsoft SQL Server. Nie jest to szkolenie z zakresu tworzenia zapytań SQL. Znajomość języka SQL jest zalecana, ale nie wymagana. Baza danych będzie udostępniona przez prowadzącego.

O szkoleniu

Szkolenie z zakresu Microsoft Power BI desktop skupiające się na aspekcie warstwy danych, rozszerzone o tematykę pracy z Power Query M i językiem DAX oraz bazę danych SQL. Szkolenie, którego adresatami są osoby znające podstawy budowy raportów Power BI, zajmujące się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych, dla których standardowy import danych do modelu nie wystarcza. Rozszerzenie o elementy języków M oraz DAX działające w oparciu o bazę danych pozwala na wydajniejszą i szybszą pracę z danymi.

Cel szkolenia

Zapoznanie z narzędziami rozszerzającymi możliwości w pracy z Microsoft Power BI desktop współpracującym z serwerem baz danych SQL, usługami danych lub danymi plikowymi. Poznanie podstaw pracy z językiem M oraz DAX i użycie ich w tworzeniu raportów i analiz.

Dla kogo przeznaczone jest szkolenie?

Szkolenie o profilu ogólnym, którego adresatami są osoby zajmujące się przetwarzaniem i analizą dużej ilości danych, analitycy, księgowi, a także programiści i testerzy oprogramowania. Tematyka szkolenia obejmuje pracę z serwerem SQL, przetwarzanie w Power Query M oraz budowę modelu danych w DAX.

Co w Twojej pracy usprawni Power BI?

Nauczysz się efektywnie pobierać dane. Zoptymalizujesz sposoby pobierania i przekształcania danych zlokalizowanych na serwerze SQL, źródłach plikowych i usługach. Rozszerzysz umiejętnoci w korzystaniu z najlepszego narzędzia analitycznego. Zwiększysz swoją pewność w pracy, dzięki nabyciu nowych umiejętności. Zdecydowanie podniesiesz swoje szanse na awans. Radykalnie podniesiesz poziom swoich kompetencji zawodowych.

Gdzie użyjesz nabytej wiedzy?

Podniesiesz efektywność pracy związanej z tworzeniem raportów i w narzędziach BI powiązanych z bazą danych SQL. Zauważysz też wzrost komfortu w dostępie do danych. Osiągniesz nową wyższą jakość prezentacji danych i ich aktualizacji.

Czego się nauczysz?

Poznasz sposoby efektywnego wykorzystania rozszerzonych możliwości Power BI. Będziesz w stanie utworzyć ujednolicony system raportujący bazujący na danych z serwera SQL. Standaryzacja metod generowania raportów i tworzenia zestawień dla analiz przestanie być dla Ciebie problemem. Równocześnie przeniesiesz bezpieczeństwo tworzonych analiz na nowy wyższy poziom.

^{Poziom zaawansowania:}
Średni, wymagana znajomość podstaw pracy z danymi.

^{Czas trwania szkolenia:}
3 dni (24h lekcyjne)

^{Wymagania sprzętowe:}
Windows, Mac*, Linux*

(*dostępne jedynie w trybie udostępnionego pulpitu)

Power BI

Nazwa dla szeregu aplikacji i usług klasy Business Intelligence stworzonych przez Microsoft, w znacznej mierze opartych na chmurze obliczeniowej, które pomagają organizacjom gromadzić, zarządzać, przetwarzać i analizować dane z różnych źródeł za pomocą przyjaznego dla użytkownika interfejsu. Power BI stanowi część Microsoft Power Platform.

Język DAX

DAX (Data Analysis Expressions) to język wyrażeń formuł używany w usługach Analysis Services, usłudze Power BI i dodatku Power Pivot w programie Excel. Formuły języka DAX obejmują funkcje, operatory i wartości, które umożliwiające wykonywanie zaawansowanych obliczeń i zapytań dotyczących danych w powiązanych tabelach i kolumnach w tabelarycznych modelach danych.

Język M

Microsoft Power Query zapewnia zaawansowane środowisko importowania danych, które obejmuje wiele funkcji. Współpracuje on ze skoroszytami usługi Analysis Services, programu Excel i usługi Power BI. Podstawową możliwością dodatku Power Query jest filtrowanie i łączenie, czyli łączenie danych z jednej lub wielu bogatych kolekcji obsługiwanych źródeł danych.

Program szkolenia

Przegląd oprogramowania

Cel: zapoznanie się z oprogramowaniem przydatnym w pracy z modelami danych.

Tworzenie modelu danych: Power BI desktop – wymagany
Microsoft SQL Server Management Studio – opcjonalny
DAX Studio – opcjonalnie do pracy z DAX
Visual Studio Code – opcjonalnie do pracy z Power Query M

Praca z Power BI – główne etapy pracy

Cel: Poglądowe omówienie etapów tworzenia i życia raportu stworzonego w Power BI Desktop.

Przygotowanie danych dla Power BI Desktop w Power Query.
Optymalizacja i parametryzacja danych, także z użyciem języka SQL.
Praca z modelem danych DAX: relacje, tabele, kolumny obliczeniowe, tabele obliczeniowe i miary.
Budowa raportu w aplikacji Power BI Desktop.
Publikacja i udostępnienie reportu w usłudze Power BI.
Zarządzanie kontrolą dostępu do modelu danych.
Ponowne użycie opublikowanego modelu danych.
Aktualizacja raportu online

Język Power Query M

Cel: Omówienie możliwości jakie daje podłączenie danych z użyciem Power Query i odpowiedź na zasadnicze pytanie co to jest język M.

Czym jest język Power Query M, gdzie jest stosowany i jakie ma możliwości.
Zastosowania M (Power BI, Power Pivot, Dataverse)
Podstawy oraz koncepcja języka M
Ograniczenie języka M i ryzyko związane z Case Sensitive.
Aktualizacja danych.

Źródła danych dla modelu Power BI Desktop

Cel: Przegląd najpopularniejszych źródeł danych, z których możesz pobrać dane do Power BI.

Pliki CSV, Excel, JSON, XML, PDF.
Internetowe źródła danych: Tabele opublikowane na stronach WWW.
Usługi danych strumieniowych – Odata.
Masowy import plików z folderu.
Biblioteki SharePoint 365 jako repozytorium plików – poglądowo.
Relacyjne bazy danych SQL (domyślnie Microsoft SQL Server).

Power Query w łączeniu i przekształcaniu danych

Cel: Praktyczne podejście do zaimportowanych danych, ich przekształcenie i optymalizacja.

Filtrowanie i sortowanie danych wejściowych,
Kontrola jakości danych: wyszukiwanie anomalii, błędów i niespójności.
Kolumny obliczeniowe i warunkowe.
Tworzenie niestandardowych kolumn obliczeniowych.
Bezpośrednia edycja kodu M: pasek formuły i edytor zaawansowany.
Duplikowanie zapytania a odwołanie do zapytania.
Przenoszenie zapytań między aplikacjami.
Wielokrotne odwołania do obiektów.
Praca z bibliotekami funkcji: tekst, liczby, czas.
Typy danych i ich konwersja, ustawienia regionalne użytkownika.
Scalanie i podział kolumn i wierszy.

Praca z tabelami w języku Power Query M

Cel: Tworzenie nowych obiektów tabelarycznych.

Dołączanie i scalanie tabel. Śledzenie zależności zapytań.
Funkcje tabelaryczne i zarządzanie krokami przekształcania.
Usuwanie wartości zduplikowanych – tabele i zestawy kolumn.
Przekształcenia typu PIVOT i ich odwrotność: UNPIVOT.
Agregacja i zliczanie danych.

Operacje zaawansowane M Query

Cel: Rozbudowa podstawowej funkcjonalności o własne funkcje.

Zaawansowane funkcjonalności języka M.
Budowa obiektów: lista, zestaw danych, tabela z użyciem kodu.
Tworzenie własnych funkcji w języku M

Zapytania dynamiczne – parametry w języku M

Cel: zastosowanie zmiennych (parametrów) do optymalizacji z skracania zapisu zapytań.

Tworzenie, zarządzanie parametrami
Parametryzacja zapytań
Obsługa parametrów z poziomu raportu Power BI

Power Query i serwer SQL

Cel: Wprowadzenie do pracy z serwerem baz danych. Pozwala na znaczącą oszczędność czasu związaną z generowaniem, przetwarzaniem i importem danych plikowych.

Tryby pracy z serwerem SQL: Import danych a zapytania typu Direct Query. Możliwości i ograniczenia.
Import obiektów SQL możliwych do wykorzystania w budowie model
Tabele – podstawowe źródło danych dla modelu
Widoki – zapisane zapytanie do bazy danych,
Procedury zwracające dane (przegląd)
Funkcje tabelaryczne
Zapytania w kodzie SQL

Kwerendy wybierające – DQL (Data Query Language)

Cel: Praca z zapytaniami tworzonym bezpośrednio w języku SQL. Szybkie tworzenie zapytań w trybie low-code – prawie bez pisania kodu SQL.

Query designer w zastosowaniach i tworzenie zapytania do bazy danych
Podstawowe typy danych w SQL i ich zastosowanie. Standard SQL w modelu danych Power BI
Pobieranie danych – SELECT: składnia polecenia i kolejność wykonywania instrukcji SQL.
Operatory i kryteria w zapytaniach

Optymalizacja zapytań SQL w Power Query

Cel: Maksymalne wykorzystanie języka SQL: jak pobrać tylko te dane, których potrzebujemy.

Funkcje języka SQL w zapytaniach
Operacje na połączonych tabelach: złączenia SQL (SQL JOIN)
Łączenie wyników zapytania UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT/MINUS
Agregacja danych po stronie serwera SQL
Funkcje okien w SQL: wyniki uporządkowane OVER, partycjonowanie PARTITION BY i sortowanie wyniku zapytania ORDER BY. Odwołania do wierszy: poprzedni, następny, pierwszy i ostatni w grupie.
Podzapytania w SQL: Wynik zapytania jako warunek WHERE w kwerendzie. Kwerenda oparta o inną kwerendę.
Wyrażenia tabelaryczne CTE

Parametryzacja zaawansowana Power Query i SQL

Cel: Połączenie fragmentatorów z raportu z kodem SQL.

Modyfikacja zapytania z użyciem parametru M
Parametr w zdalnym zapytaniu SQL
Sterowanie wartościami parametru z poziomu Power BI
Fragmentator w wizualizacji Power BI Desktop i parametr w zapytaniach Power Query

Język DAX w modelu danych Power BI

Cel: Omówienie koncepcji języka DAX i jego zastosowań.

Czym jest język DAX. Podstawy oraz koncepcja języka DAX.
Zastosowania DAX (Power BI, Power Pivot, Analisys Services).
Przegląd środowiska i narzędzi przydatnych w pracy z DAX

Wprowadzenie do języka DAX

Cel: pierwsze podejście do pracy z językiem.

Model danych – czym jest jak działa
Dobre praktyki organizacji danych.
Typy danych, konwersja typów, obsługa ewentualnych błędów.
Typ danych a format danych. Zarządzanie formatem danych i jego dostosowanie do potrzeb użytkownika.
Tworzenie relacji między tabelami
Relacje modelu danych: aktywne oraz nieaktywne
Tabele parametrów
Kierunki filtrowania
Ukrywanie kolumn w widoku użytkownika
Operatory w języku DAX

Kolumny obliczeniowe i wbudowane funkcje w DAX

Cel: praca z kolumnami obliczeniowymi – porównanie z arkuszem kalkulacyjnym i funkcjami tabelarycznymi.

Czym są kolumny obliczeniowe
Tworzenie i modyfikacja kolumn obliczeniowych
Operatory i ich priorytety w języku DAX
Podstawowe funkcje języka DAX: ROUND, IF, SWITCH
Funkcje czasu: YEAR, MONTH, DAY, WEEKDAY, WEEKNUM, EOMONTH
Funkcje logiczne: NOT, OR, AND i operatory || oraz &&
Funkcje tekstowe: LEFT, RIGHT, MID, LOWER, UPPER
Funkcje liczbowe: ROUND, ROUNDUP, ROUNDDOWN
Funkcje konwertujące: FORMAT

Miary w języku DAX

Cel: Tworzenie wstępnie przeliczonych elementów modelu danych.

Czym są miary obliczeniowe
Tworzenie i modyfikacja miar obliczeniowych
Miara a kolumna obliczeniowe
Funkcje – SUM, AVERAGE vs SUMX, AVERAGEX
Kontekst wykonania zapytania
Funkcja CALCULATE

Kontekst w języku DAX

Cel: Określenie w jaki sposób ma być przeliczana tabela.

Kontekst na poziomie wiersza
Kontekst zapytania
Kontekst na poziomie użytego filtra

Tabele w języku DAX

Cel: Praca z tabelami generowanymi z użyciem języka DAX i ich filtrowanie.

Tabele obliczeniowe,
Zakładanie i usuwania filtra dla tabeli,
Dobieranie filtrów,
Kontekst i jego zmiana w zapytaniu,
Dodanie/usunięcie kontekstu filtra – funkcje FILTER/ALL
Selektywne usunięcie kontekstu – funkcja ALLEXCEPT

Hierarchia w analizie

Cel: Porządkowane danych w grupy nadrzędne i podrzędne.

Hierarchie generowane automatyczne
Definiowanie hierarchii manualnie
Modyfikacja istniejącej hierarchii

Funkcje języka DAX

Cel: Przegląd ciekawszych i bardziej użytecznych

Funkcje tablicowe i filtrujące: EVALUATE, ALLNOBLANKROW, VALUES, DISTINCT, ISFILTERED, ISCROSSFILTERED, CALCULATETABLE, ADDCOLUMNS, RELATEDTABLE, EARLIER, EARLIEST, HASONEVALUE
Funkcje agregujące, zliczające i statystyczne: DISTINCTCOUNT, COUNT, COUNTA, COUNTROWS, COUNTBLANK, SUM, COUNT, MIN, MAX, AVERAGE
Funkcje wyliczająca na poziomie wiersza: SUMX, COUNTX, AVERAGEX, MINX, MAXX, RANKX – zastosowanie miary DAX.
Funkcja wykorzystująca istniejącą relację RELATED oraz tworząca relację użytkownika USERELATIONSHIP
Funkcja wyszukująca: LOOKUPVALUE

Time Intelligence w praktyce

Cel: Porównanie przebiegu wartości w czasie.

Tabele kalendarza w DAX
Sortowanie tabel kalendarza
Funkcje Time Intelligence w DAX (operacje na czasie): PREVIOUSYEAR, PREVIOUSMONTH, PREVIOUSDAY, FIRSTDATE, LASTDATE, DATESBETWEEN, DATEADD, DATEDIFF, TOTALYTD, TOTALMTD, TOTALQTD

Power BI desktop DAX + M