[МУЗЫКА] [МУЗЫКА] Добрый день, уважаемые зрители! Меня зовут Гадасина Людмила Викторовна. Мы начинаем курс практики работы с данными, средствами Power Query и Power Pivot. Этот курс является третьей частью специализации «Практики анализа данных: от простого к сложному». Сегодня мы поговорим о технологиях, которые превращают обыкновенный Excel в систему Business Intelligence. Начнем с определения. Business Intelligence — это совокупность инструментов для анализа данных, создания отчетов и запросов. Эти инструменты предназначены для бизнес-пользователей, для того чтобы помочь им ориентировать в большом количестве информации и принимать управленческие решения. Под системами Business Intelligence понимаются программные продукты, которые содержат такие инструменты для создания аналитических отчетов, а также анализа данных для изучения различных срезов данных, для агрегации их. Термин Business Intelligence впервые ввел американский ученый Ханс Питер Лун в 1958 году, опубликовав статью «A Business Intelligence System». Однако его определение было настолько новаторским, чтобы было забыто на несколько десятков лет, пока в 1989 году аналитиками агентства Gardner не была дана более широкая трактовка этого термина. В настоящий момент термин Business Intelligence стал общепризнанным. На слайде мы видим упрощенную схему этапов Business Intelligence. Любой анализ должен давать конкретные ответы на вопросы, основываясь на имеющейся у компании информации. При этом сама информация основывается на данных. Источниками данных у компании могут быть следующие, их целый ряд. Например, это различные внутренние базы данных корпоративные информационные системы, такие как ERP-системы или CRM-системы. Это справочники, например номенклатурные справочники компании, это различные документы, например финансовые документы. А также могут быть внешние источники, например актуальные курсы валют или процентные ставки. Эти данные собираются с помощью технологий ETL. ETL — это аббревиатура. E — Extract, T — Transform, L — Load. То есть технология состоит из трех шагов, что означает извлечение данных, их преобразование и ввод. Данные вводятся в единую логическую структуру, которая называется моделью данных. Это могут быть разные модели, например базы данных, или хранилища данных, или ассоциативные модели. После этого из модели извлекаются те данные, которые дают ответ на конкретные вопросы, сформулированные бизнес- пользователем. И на основе этих данных строятся отчеты или дэшборды (аналитические панели), на основании которых бизнес-пользователи принимают те или иные управленческие решения. Компания Microsoft предлагает надстройки, технологии которых превращают обыкновенный Excel в систему Business Intelligence. Это технология Power Query, которая, по сути, осуществляет технологию ETL (Extract, Transform, Load). Power Query позволяет собирать данные из разных источников, преобразовывать их и вводить в модель. Надстойка Power Pivot предназначена для создания модели данных. Она позволяет подключать виртуальные таблицы, и она удобна в тех случаях, когда в компании, например, существует несколько отделов, которые каждый сам по себе собирает и агрегирует отчеты, например, отдельно отчет о доходах и отчет о расходах. Тогда эти данные можно собрать в единую модель с помощью надстройки Power Pivot. Все вычисления надстройки Power Pivot осуществляются с помощью специализированных формул, которые называются DAX-формулами. Это тоже аббревиатура, она расшифровывается как Data Analysis Expressions. После этого необходимые данные извлекаются, и строится в Excel уже привычные пользователям сводные таблицы и сводные диаграммы, либо данные загружаются в надстройку Power View, которая позволяет строить дэшборды. Или же после этого данные можно загрузить в специальный программный продукт, созданный компанией Microsoft — это Power BI, специальная BI система, которая тоже позволяет строить наглядные отчеты. Данный курс посвящен изучению надстроек Power Query и Power Pivot. Это бесплатные надстройки Excel, которые можно подключить к Excel, начиная с 2010-й версии. И в Excel 2016-й надстройка Power Query уже входит в список основных функций этого программного продукта. Поговорим более подробно о надстройке Power Query. Вся суть этой надстройки заключено в ее названии. Слово query переводится как «запрос». То есть Power Query позволяет строить запросы, то есть создавать шаблоны, с помощью которых можно работать с данными. Аналогами таких запросов являются макросы в Word и в Excel или SQL-запросы. То есть Power Query создает инструкцию, которая показывает, как работать с данными. Power Query обладает некоторыми преимуществами над обычными вычислениями в Excel. Давайте их рассмотрим. Первое: даже если данные собираются из других файлов Excel, мы можем работать не в том файле, где находятся источники, а в новом файле. При этом все оперативные изменения исходных файлов после обновления будут отражаться в нашем итоговом файле. Второе преимущество — то, что мы сами получившиеся отчеты и данные можем не загружать в итоговый отчет Excel, мы можем их сохранить как подключение к книге Excel, а в самой книге Excel разместить только необходимые нам, например, сводные таблицы или сводные диаграммы. И третье преимущество состоит в том, что именно Power Query создает запрос, то есть инструкцию, как работать с данными. И если мы к этому запросу подключим не те данные, для которых создавали запросы, но данные такой же структуры, мы получим опять хороший и ожидаемый нами результат. Таким образом надстройки Power Query и Power Pivot превращают систему Excel в систему Business Intelligence.
