Przestań wpisywać wartości na sztywno: jak używać parametrów w przepływach danych Power BI

By Mirko Peters · 2026-08-12

Witamy ponownie w podcaście i w kolejnej dogłębnej rozmowie o nowoczesnej inżynierii danych! W dzisiejszym wpisie na blogu rozwijamy temat, który sprawia kłopot nawet doświadczonym deweloperom: odejście od kruchych, wpisanych na sztywno wartości na rzecz parametryzacji w potokach przygotowania danych. Jeśli kiedykolwiek miałeś trudności z przeniesieniem przepływu danych z dewelopmentu na produkcję

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy ponownie w podcaście i w kolejnej dogłębnej rozmowie o nowoczesnej inżynierii danych! W dzisiejszym wpisie na blogu rozwijamy temat, który sprawia kłopot nawet doświadczonym deweloperom: odejście od kruchych, wpisanych na sztywno wartości na rzecz parametryzacji w potokach przygotowania danych. Jeśli kiedykolwiek miałeś trudności z przeniesieniem przepływu danych z dewelopmentu na produkcję bez psucia każdego połączenia ze źródłem danych, ten przewodnik jest dla Ciebie. Przyjrzymy się, jak uczynić Twoje przepływy danych naprawdę elastycznymi, wielokrotnego użytku i gotowymi na potrzeby przedsiębiorstwa.

Zasady wielokrotnego użytku przepływów danych w Power BI

Projektowanie modułowe

Przepływ danych możesz uczynić wielokrotnego użytku dzięki projektowaniu modułowemu. Gdy podzielisz przepływ danych na małe części, każdą z nich łatwo zmienić. Dataflows Gen2 w usłudze Microsoft Fabric pomaga w tym. Przepływów danych możesz używać do przygotowania danych przed tworzeniem raportów. Wystarczy zbudować przepływ danych raz, a potem wykorzystać go w wielu miejscach. Oszczędza to czas i sprawia, że logika jest wszędzie taka sama.

• Zbiory danych możesz udostępniać innym przestrzeniom roboczym. Oznacza to, że możesz połączyć się z jednym głównym zbiorem danych z różnych przestrzeni roboczych. Nie musisz za każdym razem budować tego samego modelu danych od nowa.
• Dataflows Gen2 pozwala udostępniać zmiany w raportach. Dzięki temu przepływ danych pozostaje wielokrotnego użytku, a dane są spójne.

Parametryzacja

Parametryzacja jest ważna dla wielokrotnego użytku przepływu danych. Parametrami możesz sterować działaniem przepływu w różnych sytuacjach. Na przykład możesz zdefiniować parametry dla różnych źródeł danych lub lokalizacji. Dzięki temu nie potrzebujesz nowego przepływu danych dla każdego przypadku.

• Parametryzacja pozwala używać tej samej logiki do testowania, budowania i uruchamiania przepływu danych.
• Połączeniami i ustawieniami możesz zarządzać osobno dla każdego środowiska.
• Nie musisz powtarzać pracy, a przepływ danych można wykorzystywać w całej organizacji.

Unikanie logiki wpisanej na sztywno

Jeśli nie używasz logiki wpisanej na sztywno, przepływ danych jest bardziej elastyczny. Wartości wpisane na sztywno wiążą przepływ danych z jednym źródłem lub jednym przypadkiem. Zamiast tego używaj parametrów i małych kroków. Dataflows Gen2 pomaga w tym. Możesz łączyć się z wieloma źródłami danych i korzystać z ustawień, które się zmieniają. Dzięki temu przepływ danych pozostaje wielokrotnego użytku, gdy zmieniają się Twoje potrzeby.

Wskazówka: Zawsze oddzielaj logikę transformacji danych od logiki raportowania. Ułatwia to aktualizacje i pozwala wykorzystać przepływ danych w nowych projektach.

Przepływy danych Power BI: dlaczego wielokrotne użycie ma znaczenie

Definicja i korzyści

Warto wiedzieć, dlaczego wielokrotne użycie ma znaczenie w projektach danych. Gdy korzystasz z przepływów danych wielokrotnego użytku, budujesz mocny fundament dla analityki. Przepływy danych Power BI pozwalają zdefiniować logikę transformacji raz i używać jej wielokrotnie. Dzięki temu dane są uporządkowane i łatwe do znalezienia.

Przepływy danych wielokrotnego użytku mają wiele zalet:

• Tej samej logiki transformacji możesz używać we wszystkich raportach. Oznacza to, że wszystkie raporty stosują te same zasady.
• Nie musisz obsługiwać tak dużej ilości logiki biznesowej. Dzięki temu aktualizacje są szybkie i proste.
• Masz jedno główne miejsce na dane. Każdy w zespole może ufać wynikom.
• Oszczędzasz czas, bo nie powtarzasz kroków dla każdego raportu.
• Popełniasz mniej błędów. Gdy dane są zawsze takie same, jest mniej pomyłek.

Dataflows Gen2 oferuje jeszcze więcej możliwości. Możesz połączyć się z wieloma źródłami i przygotować dane w jednym miejscu. Wybrane zbiory danych możesz udostępniać raportom i pulpitom. Pomaga to zespołowi współpracować i utrzymuje analitykę na wysokim poziomie.

Uwaga: Gdy przygotowujesz dane w jednym miejscu, łatwiej zamienić surowe dane w użyteczne wnioski.

Typowe pułapki

Jeśli nie myślisz o wielokrotnym użyciu, możesz napotkać problemy. Możesz kopiować i wklejać logikę do różnych raportów. Może to prowadzić do błędów i strat czasu. Trudniej też utrzymać spójność danych.

Do typowych problemów należą:

• Tworzenie nowych przepływów danych dla każdego projektu zamiast ponownego użycia jednego.
• Używanie wartości, które nie mogą się zmieniać, tam gdzie powinny się zmieniać.
• Brak dokumentowania kroków transformacji.
• Nieprzygotowywanie danych w jednym głównym miejscu.

Dataflows Gen2 pomaga uniknąć tych problemów. Daje chmurowe narzędzie do pobierania, zmiany i przechowywania danych. Możesz zarządzać danymi w jednym miejscu i udostępniać je całej organizacji. Dzięki temu praca z analityką jest sprawna i godna zaufania.

Budowanie przepływów danych wielokrotnego użytku

Projektowanie pod kątem ponownego użycia

Możesz tworzyć dataflow wielokrotnego użytku, wykonując proste kroki. Najpierw otwórz usługę Power BI Service i przejdź do swojego obszaru roboczego. Kliknij przycisk Nowy element i wybierz Dataflow. Dodaj tabelę i wybierz Dataflow Power BI (starsza wersja). Sprawdź swoje logowanie i kliknij Dalej. Wybierz tabele, których potrzebujesz, i zacznij przekształcać dane. Wykonywanie kolejnych kroków w tej kolejności pomaga budować solidne potoki danych.

Power Query Online pozwala samodzielnie przeprowadzić proces ETL. Możesz pobierać, przekształcać i ładować dane bez czekania na dział IT. To narzędzie pomaga pracować samodzielnie i ułatwia ponowne wykorzystanie dataflow. Możesz tworzyć dataflow, które wykonują jedno zadanie dobrze. Na przykład możesz zbudować dataflow przejściowy (staging), który tylko pobiera surowe dane. Inne dataflow mogą wykorzystywać ten dataflow przejściowy do wykonania dalszych przekształceń.

Gdy chcesz ponownie wykorzystywać dataflow, zastanów się nad modularnością. Podziel swoje dataflow na małe części. Każda część powinna wykonywać tylko jedno zadanie. Dzięki temu łatwo naprawić lub zaktualizować jedną część bez zmieniania wszystkiego. Do zarządzania tymi częściami możesz użyć Dataflows Gen2. Takie podejście pozwala pracować szybciej i daje zespołowi możliwość samodzielnego rozwiązywania problemów.

Wskazówka: Pobieraj tylko dane, których potrzebujesz. Nie ładuj wszystkiego na wszelki wypadek. Dzięki temu dataflow są szybkie i proste w obsłudze.

Użycie parametrów i szablonów

Parametry i szablony pomagają wykorzystywać dataflow w wielu obszarach roboczych. Możesz skonfigurować parametry Power Query lub zmienne Fabric do obsługi identyfikatorów elementów. Ułatwia to przenoszenie dataflow do nowych obszarów roboczych. Nie musisz za każdym razem zmieniać swojej logiki.

Możesz użyć parametrów w usłudze Power BI Desktop, aby wybrać miejsce wysyłania dataflow. Zapisz plik jako szablon. Teraz możesz wykorzystać swój dataflow w różnych miejscach zaledwie kilkoma kliknięciami. Takie podejście pozwala pracować samodzielnie i zmniejsza liczbę błędów. Możesz łatwo przełączać się między testowaniem a rzeczywistym użyciem.

• Parametry Power Query i zmienne Fabric pomagają skonfigurować każdy obszar roboczy.
• Szablony pozwalają użyć tej samej konfiguracji dla nowych dataflow.
• Dzięki temu możesz przenosić dataflow od etapu budowy przez testowanie do rzeczywistego użycia, wkładając mniej pracy.

Użycie parametrów i szablonów sprawia, że dataflow są elastyczne. Możesz obsługiwać wiele zespołów i projektów bez zaczynania od nowa. Ma to znaczenie w samoobsługowej inżynierii danych.

Jedyne źródło prawdy

Jedyne źródło prawdy oznacza, że utrzymujesz jeden główny zbiór danych. Dzięki temu wszyscy ufają wynikom. Możesz użyć Dataflows Gen2, aby utworzyć jeden model semantyczny. Wszystkie raporty i pulpity korzystają z tego modelu. Zmniejsza to liczbę błędów i zapewnia spójność danych.

Gdy przechowujesz dane w jednym miejscu, lepiej zarządzasz ładem danych. Widzisz, kto korzysta z danych i w jaki sposób. Pomaga to przestrzegać zasad i właściwie zarządzać danymi. Dataflows Gen2 ułatwia klasyfikację danych i ich łączenie. Możesz ustawić zasady dla danych poufnych i upewnić się, że wszyscy ich przestrzegają.

Uwaga: Jedyne źródło prawdy pomaga zespołowi podejmować dobre decyzje. Wszyscy korzystają z tych samych liczb i definicji.

Praktyki dokumentacji

Dobra dokumentacja sprawia, że dataflow pozostają łatwe w użyciu przez długi czas. Powinieneś zapisać każdy krok przygotowania danych. Dzięki temu inni wiedzą, co zostało zrobione. Nadaj każdemu krokowi jasną nazwę. Dodaj notatki wyjaśniające, dlaczego podjąłeś określone decyzje.

• Określ, kto jest właścicielem każdego dataflow i kto go aktualizuje.
• Dodaj opis do dataflow i każdej tabeli.
• Śledź, które raporty i pulpity korzystają z Twojego dataflow.
• Używaj jasnych nazw dla każdego tworzonego kroku.

Poniżej znajduje się tabela najlepszych sposobów dokumentowania i organizowania:

Zasady nazewnictwa również są ważne. Używaj nazw w rodzaju DF_HubSpot_Contacts_Daily. Dodawaj prefiks DF_ na początku nazw dataflow. Oznaczaj środowisko, np. DEV_, TEST_ lub PROD_. Wybierz jeden styl pisania nazw i stosuj go wszędzie. Dzięki temu dataflow są łatwe do znalezienia i zrozumienia.

Sposób konfiguracji obszaru roboczego ma znaczenie dla ponownego wykorzystania. Umieszczaj dataflow w różnych obszarach roboczych. Pomaga to samodzielnie pracować i kontrolować zabezpieczenia dla każdego zespołu. Nie umieszczaj wszystkich dataflow w jednym obszarze roboczym. Używaj różnych obszarów roboczych do różnych zadań. Pozwala to rozwijać inżynierię danych i obsługiwać większą liczbę użytkowników.

Wskazówka: Samoobsługa działa najlepiej, gdy każdy może znaleźć, wykorzystać i zaufać dataflow, których potrzebuje.

Przykłady i pułapki w dataflow Power BI

Refaktoryzacja jednorazowych dataflow

Czasem zaczynasz od przepływu danych tylko dla jednego raportu. Może to prowadzić do chaosu i dodatkowej pracy w przyszłości. Refaktoryzacja polega na przekształceniu zagmatwanych potoków w proste bloki konstrukcyjne. Na przykład firma Trident Advisory Group miała wiele potoków dla różnych raportów. Połączyła je w jeden przepływ danych, który zbiera surowe dzienniki zdarzeń. Teraz analitycy biznesowi mogą tworzyć nowe raporty bez czekania na dział IT. Ta zmiana przyspieszyła pracę i uprościła ją. Raporty, których przygotowanie zajmowało trzy godziny, są gotowe w ciągu piętnastu minut. Twój zespół stosuje też tę samą logikę dla każdego raportu.

Tabela przedstawia główne korzyści:

Podczas refaktoryzacji sprawdź, jak zmiany wpływają na inne aplikacje. Upewnij się, że dane bez jasno określonego właściciela są połączone. Pomaga to chronić dane i utrzymać porządek.

Błędy, których warto unikać

Możesz popełnić błędy, próbując ponownie wykorzystywać przepływy danych. Jednym z nich jest kopiowanie logiki do każdego raportu zamiast korzystania z jednego przepływu danych. Może to prowadzić do błędów i utrudniać aktualizacje. Innym błędem jest używanie wartości, które nie mogą się zmieniać, co ogranicza elastyczność. Brak dokumentowania kroków może też wprowadzać zamieszanie w zespole.

Przepływy danych Gen2 pomagają uniknąć tych problemów. Możesz użyć wizualnego narzędzia do budowania potoków przy niewielkiej ilości kodu. Power Query jest łatwe w użyciu, a w razie potrzeby możesz wykonywać zaawansowane przekształcenia. Pamiętaj, aby zawsze ustawić harmonogram odświeżania raportów. Gdy przenosisz elementy między środowiskami, przepływy danych Gen2 ułatwiają wdrażanie.

Wskazówka: przechowuj logikę przekształcania danych w jednym miejscu. Dzięki temu zespół może ufać danym, a wszystko pozostaje uporządkowane.

power query w power bi i power query online do tworzenia przepływów danych

Czym jest przepływ danych w Power BI i jak wiąże się z Power Query?

Przepływ danych w Power BI to zbiór tabel tworzonych i zarządzanych w usłudze Power BI, który wykorzystuje Power Query do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych z różnych źródeł. Centralizuje przygotowanie danych, dzięki czemu zestawy danych w Power BI i raporty korzystające z nich mogą ponownie wykorzystywać te same przekształcone dane. Ogranicza to duplikowanie i wspiera pracę z dużymi rozwiązaniami danych.

Jak utworzyć przepływ danych w usłudze Power BI?

Aby utworzyć przepływ danych, otwórz obszar roboczy w usłudze Power BI, wybierz „Utwórz”, a następnie „Przepływ danych”. Użyj internetowego edytora Power Query, aby połączyć się z danymi z różnych źródeł (lokalnych, z platformy Azure lub z chmury), zdefiniować jednostki i przekształcenia, a następnie zapisz przepływ. Możesz też utworzyć wiele przepływów danych, aby modularyzować procesy ETL dla hurtowni danych lub dużych wolumenów danych.

Czy mogę używać przepływów danych w Power BI Desktop i jak łączą się one z zestawami danych?

Tak, możesz używać przepływów danych w Power BI Desktop, łącząc się z przepływami danych Power BI jako ze źródłem danych. Po nawiązaniu połączenia raport Power BI wykorzystuje dane z przepływu jako źródło. Możesz je łączyć z innymi źródłami danych, aby tworzyć zestawy danych w Power BI i publikować raporty z powrotem w usłudze Power BI.

Jakie są typowe scenariusze użycia przepływów danych Power BI i tworzenia przepływów danych?

Typowe zastosowania obejmują centralizację wspólnej logiki przygotowania danych dla wielu raportów, utworzenie jednego źródła prawdy dla przedsiębiorstwa, przygotowanie danych dla hurtowni danych lub usługi Azure Data Lake Storage Gen2, obsługę dużych wolumenów danych z zaplanowanym odświeżaniem oraz ponowne wykorzystanie danych w wielu zestawach danych Power BI i aplikacjach Power Platform.

Jak działa odświeżanie przepływu danych i jak zaplanować jego odświeżanie?

Odświeżanie przepływu danych uruchamia przekształcenia Power Query zdefiniowane w przepływie, aby zaktualizować jednostki najnowszymi danymi. Ustawienia harmonogramu odświeżania konfigurujesz w usłudze Power BI, aby odświeżanie odbywało się zgodnie z planem, lub używasz usługi Power Automate do odświeżeń wywoływanych zdarzeniami. Pamiętaj, że częstotliwość odświeżania i równoległość mogą zależeć od subskrypcji Power BI Premium lub pojemności.

Jakie są różnice między przepływami danych a zestawami danych w Power BI?

Przepływy danych koncentrują się na procesach ETL na wcześniejszym etapie, wykorzystując Power Query Online do tworzenia wielokrotnego użytku tabel przechowywanych jako dane przepływu. Zestawy danych są natomiast zoptymalizowane pod kątem analityki i modelowania w Power BI (tabele, relacje, miary). Zestawy danych zwykle korzystają z przepływów danych jako źródeł, dzięki czemu wiele zestawów danych i raportów może współdzielić te same przygotowane dane.

Czy przepływy danych mogą przechowywać dane w usłudze Azure i jak wygląda obsługa ADLS Gen2?

Tak, dataflow w Power BI mogą przechowywać encje w usłudze Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2), gdy używasz opcji „Enhanced compute engine” lub łączysz się z obszarem roboczym opartym na ADLS Gen2. Umożliwia to scenariusze związane z dużymi danymi, bezpośrednie wykorzystanie przez usługę Azure Data Factory lub inne narzędzia oraz integrację z szerszą architekturą hurtowni danych.

Czy do korzystania z dataflow potrzebuję licencji Power BI Premium i jakie funkcje wymagają wersji premium?

Dataflow są dostępne w usłudze Power BI dla użytkowników z licencją Pro, z podstawowymi możliwościami. Funkcje takie jak większy magazyn, częstsze odświeżanie, połączone encje między obszarami roboczymi oraz izolacja obliczeń przy dużych wolumenach danych wymagają jednak licencji Power BI Premium lub Premium Per User, które zapewniają skalowalną wydajność i harmonogramy odświeżania na poziomie przedsiębiorstwa.

Jak dataflow obsługują dane lokalne i łączniki w usłudze Power BI?

Aby połączyć dataflow z lokalnymi źródłami danych, skonfiguruj i użyj lokalnej bramy danych w usłudze Power BI, wybierz odpowiedni łącznik w Power Query Online i podaj poświadczenia. Dzięki temu dataflow mogą pobierać dane z lokalnych baz danych i odświeżać je w chmurze, aby mogły z nich korzystać zestawy danych i raporty.

Jaka jest różnica między użyciem dataflow a usługi Azure Data Factory do procesów ETL?

Dataflow są przeznaczone do samoobsługowego procesu ETL na potrzeby biznesu, z transformacjami Power Query zintegrowanymi z usługami Power BI i Power Platform, idealnymi do wielokrotnego użycia w zestawach danych i raportach. Azure Data Factory służy do orkiestracji na skalę przedsiębiorstwa oraz złożonych potoków dla hurtowni danych, przetwarzania dużych danych i zaawansowanych transformacji w wielu systemach. Obie usługi można jednak używać razem, gdy dane są integrowane w ADLS Gen2.

Jak zarządzać wieloma dataflow i wielokrotnie wykorzystywać transformacje w różnych obszarach roboczych?

Dataflow można organizować w obszarach roboczych w usłudze Power BI, używać połączonych encji do ponownego wykorzystania tabel z innego dataflow, tworzyć nowe dataflow odwołujące się do istniejących oraz zarządzać dostępem za pomocą uprawnień obszaru roboczego. Dzięki temu wiele rozwiązań i raportów Power BI może spójnie korzystać ze wspólnych danych przygotowanych w dataflow.

Podsumowanie

Podsumowując, odejście od wartości zakodowanych na stałe to jedna z najbardziej istotnych zmian architektonicznych, jakie możesz wprowadzić w swojej pracy z Power BI. Dzięki modularnej konstrukcji, parametryzacji i Dataflows Gen2 Twoje rozwiązania będą odporne na błędy, łatwe w utrzymaniu i gotowe do sprawnego przenoszenia między środowiskami. Jeśli chcesz zgłębić temat nowoczesnych potoków danych i struktury środowisk Fabric, koniecznie obejrzyj powiązany odcinek podcastu: Build Reusable Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric. Dziękuję za lekturę i owocnego raportowania!