Хватит жёстко прописывать значения: как использовать параметры в потоках данных Power BI

By Mirko Peters · 2026-08-12

Добро пожаловать обратно в подкаст и в наше продолжающееся погружение в современную инженерию данных! В сегодняшней статье блога мы развиваем тему, которая часто ставит в тупик даже опытных разработчиков: отказ от хрупких, жёстко заданных значений и переход к параметризации в конвейерах подготовки данных. Если вам когда-либо приходилось переносить поток данных из среды разработки в продуктивную бе

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

Добро пожаловать обратно в подкаст и в наше продолжающееся погружение в современную инженерию данных! В сегодняшней статье блога мы развиваем тему, которая часто ставит в тупик даже опытных разработчиков: отказ от хрупких, жёстко заданных значений и переход к параметризации в конвейерах подготовки данных. Если вам когда-либо приходилось переносить поток данных из среды разработки в продуктивную без поломки каждого подключения к источнику данных, это руководство для вас. Мы разберём, как сделать ваши потоки данных по-настоящему гибкими, пригодными для повторного использования и готовыми к корпоративным условиям.

Принципы повторного использования потоков данных в Power BI

Модульный дизайн

Повторное использование потока данных обеспечивается модульным дизайном. Когда вы разбиваете поток данных на небольшие части, каждую из них легко изменить. Dataflows Gen2 в Microsoft Fabric помогает сделать это. Потоки данных можно использовать для подготовки данных перед созданием отчётов. Поток данных нужно создать только один раз, а затем использовать во многих местах. Это экономит время и сохраняет единообразие логики везде.

• Наборы данных можно открывать для других рабочих областей. Это значит, что вы можете подключаться к одному основному набору данных из разных рабочих областей и не нужно снова и снова создавать одну и ту же модель данных.
• Dataflows Gen2 позволяет распространять изменения на несколько отчётов. Так поток данных остаётся пригодным для повторного использования, а данные — согласованными.

Параметризация

Параметризация важна для повторного использования потока данных. С помощью параметров можно управлять работой потока данных в разных сценариях. Например, можно настроить параметры для разных источников данных или мест размещения. Это означает, что не нужно создавать новый поток данных для каждого случая.

• Параметризация позволяет использовать одну и ту же логику для тестирования, сборки и запуска потока данных.
• Вы можете управлять подключениями и настройками для каждого окружения.
• Не приходится повторять работу, и поток данных можно использовать повторно во всей группе.

Отказ от жёстко заданной логики

Если не использовать жёстко заданную логику, поток данных становится гибче. Жёстко заданные значения привязывают поток данных к одному источнику или одному сценарию. Вместо этого используйте параметры и небольшие шаги. Dataflows Gen2 помогает в этом. Можно подключаться ко многим источникам данных и использовать настраиваемые параметры. Это позволяет сохранить пригодность потока данных для повторного использования, когда меняются ваши задачи.

Совет: всегда отделяйте логику преобразования данных от логики отчётности. Так обновления выполняются просто, а поток данных остаётся пригодным для повторного использования в новых проектах.

Потоки данных Power BI: почему важна возможность повторного использования

Определение и преимущества

Важно понимать, почему повторное использование имеет значение в проектах с данными. Когда вы используете пригодные для повторного применения потоки данных, вы создаёте прочную основу для аналитики. Потоки данных Power BI позволяют один раз создать логику преобразования и многократно её использовать. Это помогает поддерживать данные в порядке и упрощает их поиск.

У пригодных для повторного использования потоков данных много преимуществ:

• Одну и ту же логику преобразования можно применять во всех отчётах. Это означает, что все отчёты следуют одним и тем же правилам.
• Не нужно обрабатывать столько бизнес-логики. Это делает обновления быстрыми и простыми.
• У вас есть одно основное место хранения данных. Каждый в команде может доверять результатам.
• Вы экономите время, потому что не повторяете шаги для каждого отчёта.
• Вы допускаете меньше ошибок. Если данные всегда одинаковы, ошибок становится меньше.

С Dataflows Gen2 вы получаете ещё больше возможностей. Можно подключаться ко многим источникам и готовить данные в одном месте. Специальные наборы данных можно передавать отчётам и панелям мониторинга. Это помогает команде работать сообща и поддерживает сильную аналитику.

Примечание: когда вы готовите данные в одном месте, это помогает превратить сырые данные в полезные выводы.

Типичные ошибки

Если не думать о повторном использовании, могут возникнуть проблемы. Можно копировать и вставлять логику в разные отчёты. Это приводит к ошибкам и потере времени. Также становится сложнее поддерживать согласованность данных.

Среди распространённых проблем:

• Создание новых потоков данных для каждого проекта вместо повторного использования одного.
• Использование значений, которые не могут меняться, когда это необходимо.
• Отсутствие документирования шагов преобразования.
• Отсутствие единого основного места для подготовки данных.

Dataflows Gen2 помогает избегать этих проблем. Это облачный инструмент для получения, изменения и хранения данных. Вы можете работать с данными в одном месте и предоставлять их всей группе. Благодаря этому аналитика становится надёжнее и её проще доверять.

Построение пригодных для повторного использования потоков данных

Проектирование для повторного использования

Чтобы создать многоразовые потоки данных, достаточно выполнить несколько простых шагов. Сначала откройте Power BI Service и перейдите в свою рабочую область. Нажмите «New Item» и выберите «Dataflow». Добавьте таблицу и выберите «Power BI dataflow (Legacy)». Проверьте данные для входа и нажмите «Next». Выберите нужные таблицы и начните изменять данные. Последовательное выполнение каждого шага помогает построить надёжные конвейеры данных.

Power Query Online позволяет самостоятельно выполнить процесс ETL. Вы можете получать, преобразовывать и загружать данные, не дожидаясь ИТ-отдела. Этот инструмент помогает работать самостоятельно и упрощает повторное использование потоков данных. Можно создавать потоки данных, каждый из которых решает одну задачу. Например, можно построить промежуточный (staging) поток данных, который только загружает исходные данные. Другие потоки данных могут использовать этот промежуточный поток для дальнейших преобразований.

Когда вы хотите повторно использовать потоки данных, подумайте о модульности. Разбивайте потоки данных на небольшие части. Каждая часть должна выполнять только одну задачу. Так проще исправить или обновить одну часть, не меняя всё остальное. Для управления этими частями можно использовать Dataflows Gen2. Такой подход помогает работать быстрее и позволяет вашей команде решать задачи самостоятельно.

Совет: загружайте только те данные, которые действительно нужны. Не загружайте всё «на всякий случай». Так потоки данных остаются быстрыми и простыми в обслуживании.

Использование параметров и шаблонов

Параметры и шаблоны помогают использовать потоки данных в нескольких рабочих областях. Для работы с идентификаторами элементов можно настроить параметры Power Query или переменные Fabric. Это упрощает перенос потоков данных в новые рабочие области. Не нужно менять логику каждый раз заново.

В Power BI Desktop можно использовать параметры, чтобы выбрать, куда отправлять поток данных. Сохраните файл как шаблон. Теперь поток данных можно использовать в разных местах всего в несколько кликов. Такой подход позволяет работать самостоятельно и снижает количество ошибок. Вы легко переключаетесь между тестовым и рабочим использованием.

• Параметры Power Query и переменные Fabric помогают настроить каждую рабочую область.
• Шаблоны позволяют использовать одну и ту же конфигурацию для новых потоков данных.
• Вы можете переводить потоки данных от разработки к тестированию и затем к рабочему использованию с меньшими затратами труда.

Использование параметров и шаблонов делает потоки данных гибкими. Вы можете обслуживать многие команды и проекты, не начиная каждый раз с нуля. Это важно для самостоятельной инженерии данных (self-service data engineering).

Единый источник истины

Единый источник истины означает, что вы храните один основной набор данных. Это помогает всем доверять результатам. Можно использовать Dataflows Gen2, чтобы создать одну семантическую модель. Все ваши отчёты и панели используют эту модель. Это снижает количество ошибок и сохраняет согласованность данных.

Когда данные хранятся в одном месте, управление ими становится эффективнее. Вы видите, кто использует данные и как. Это помогает соблюдать правила и правильно управлять данными. Dataflows Gen2 упрощает классификацию данных и их объединение. Можно задать правила для конфиденциальных данных и убедиться, что все им следуют.

Примечание: единый источник истины помогает команде принимать обоснованные решения. Все используют одни и те же цифры и термины.

Практики документирования

Хорошая документация помогает долго сохранять потоки данных удобными в использовании. Запишите каждый шаг подготовки данных. Так другие поймут, что было сделано. Давайте каждому шагу понятное название. Добавляйте заметки, объясняющие, почему вы сделали те или иные решения.

• Укажите, кто владеет каждым потоком данных и кто его обновляет.
• Добавьте описание к потоку данных и к каждой таблице.
• Отслеживайте, какие отчёты и панели используют ваш поток данных.
• Используйте понятные названия для каждого созданного шага.

Ниже приведена таблица лучших способов документирования и организации:

Правила именования также важны. Используйте имена вида DF_HubSpot_Contacts_Daily. Добавляйте префикс DF_ для потоков данных. Указывайте среду, например DEV_, TEST_ или PROD_. Выберите один стиль написания имён и применяйте его везде. Так потоки данных легко находить и понимать.

Настройка рабочих областей также влияет на возможность повторного использования. Размещайте потоки данных в разных рабочих областях. Это помогает людям работать самостоятельно и позволяет контролировать безопасность для каждой команды. Не складывайте все потоки данных в одну рабочую область. Используйте разные рабочие области для разных задач. Так вы сможете развивать инженерию данных и обслуживать больше пользователей.

Совет: самообслуживание работает лучше всего, когда каждый может найти, использовать и доверять нужным ему потокам данных.

Примеры и ошибки в потоках данных Power BI

Рефакторинг разовых потоков данных

Иногда вы начинаете с дataflow только для одного отчёта. Это может привести к путанице и дополнительной работе в будущем. Рефакторинг означает, что вы превращаете запутанные конвейеры в простые строительные блоки. Например, Trident Advisory Group имела множество конвейеров для разных отчётов. Они объединили их в один dataflow, который собирает необработанные журналы событий. Теперь бизнес-аналитики могут создавать новые отчёты, не дожидаясь ИТ-отдела. Это изменение ускорило работу и упростило её. Отчёты, которые раньше формировались три часа, теперь готовы за пятнадцать минут. Ваша команда также использует одну и ту же логику для каждого отчёта.

В таблице показаны основные преимущества:

При рефакторинге проверяйте, как изменения повлияют на другие приложения. Обязательно объединяйте данные, у которых нет чёткого владельца. Это помогает сохранять безопасность и упорядоченность ваших данных.

Ошибки, которых следует избегать

При попытке повторно использовать dataflow можно допустить ошибки. Одна из них — копирование логики в каждый отчёт вместо использования одного dataflow. Это может привести к ошибкам и усложнить обновления. Другая ошибка — использование жёстко заданных значений, которые невозможно изменить, что делает решение менее гибким. Если не документировать шаги, команда может запутаться.

Dataflows Gen2 помогает избежать этих проблем. Вы можете использовать визуальный инструмент для построения конвейеров с минимальным количеством кода. Power Query прост в использовании, а при необходимости можно выполнять сложные преобразования. Не забывайте настраивать время обновления для ваших отчётов. При переносе между средами Dataflows Gen2 упрощает развёртывание.

Совет: храните логику преобразования данных в одном месте. Это помогает команде доверять данным и сохраняет порядок во всём.

Power Query в Power BI и Power Query Online для создания потоков данных

Что такое dataflow в Power BI и как он связан с Power Query?

Dataflow в Power BI — это набор таблиц, которые создаются и управляются в службе Power BI и используют Power Query для извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников. Он централизует подготовку данных, поэтому наборы данных в Power BI и последующие отчёты могут повторно использовать одни и те же преобразованные данные, что снижает дублирование и помогает работать с большими объёмами данных.

Как создать dataflow в службе Power BI?

Чтобы создать dataflow, откройте рабочую область в службе Power BI, выберите «Создать», затем «Dataflow», используйте редактор Power Query в веб-версии для подключения к данным из различных источников (локальных, Azure или облачных), определите сущности и преобразования и сохраните результат. Можно также создать несколько dataflow, чтобы разбить ETL для хранилища данных или больших объёмов данных на модули.

Можно ли использовать dataflow в Power BI Desktop и как они связываются с наборами данных?

Да, dataflow можно использовать в Power BI Desktop, подключившись к dataflow Power BI как к источнику данных. После подключения ваш отчёт Power BI использует данные dataflow как источник, и вы можете объединить их с другими источниками, чтобы создавать наборы данных в Power BI и публиковать отчёты обратно в службу Power BI.

Каковы типичные сценарии использования dataflow в Power BI и как создавать dataflow?

Типичные сценарии включают централизацию общей логики подготовки данных для нескольких отчётов, создание единого источника достоверных данных для всей организации, подготовку данных для хранилища данных или Azure Data Lake Storage Gen2, обработку больших объёмов данных с плановым обновлением и повторное использование в нескольких наборах данных Power BI и приложениях Power Platform.

Как работает обновление dataflow и как запланировать его обновление?

Обновление dataflow выполняет преобразования Power Query, определённые в dataflow, чтобы обновить сущности последними данными. Параметры расписания обновления настраиваются в службе Power BI, чтобы запускать обновление по расписанию, либо можно использовать Power Automate для обновлений, запускаемых событиями. Учтите, что частота обновления и параллельность могут зависеть от вашей подписки Power BI Premium или емкости.

В чём разница между dataflow и наборами данных в Power BI?

Dataflow отвечают за этап ETL на входе: с помощью Power Query Online они создают таблицы для повторного использования, которые хранятся как данные dataflow. Наборы данных же оптимизированы для аналитики и моделирования в Power BI (таблицы, связи, меры). Обычно наборы данных используют dataflow как источники, поэтому несколько наборов данных и отчётов могут совместно использовать одни и те же подготовленные данные.

Могут ли dataflow хранить данные в Azure и какова поддержка ADLS Gen2?

Да, dataflows Power BI могут сохранять сущности в Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) при использовании «Enhanced compute engine» или при подключении к рабочей области, привязанной к ADLS Gen2. Это открывает сценарии работы с большими данными, прямое использование Azure Data Factory и других инструментов, а также интеграцию с более широкой архитектурой хранилища данных.

Нужна ли Power BI Premium для использования dataflows и какие возможности требуют Premium?

Dataflows доступны в сервисе Power BI пользователям Pro с базовыми возможностями, но такие функции, как больший объем хранилища, более высокая частота обновления, связанные сущности между рабочими областями и изоляция вычислений для больших объемов данных, как правило, требуют Power BI Premium или Premium Per User. Это обеспечивает масштабируемую производительность и корпоративный график обновлений.

Как dataflows работают с локальными данными и коннекторами в сервисе Power BI?

Чтобы подключиться к локальным источникам данных из dataflow, настройте и используйте шлюз локальных данных в сервисе Power BI, выберите подходящий коннектор в Power Query Online и укажите учетные данные. Так dataflows смогут извлекать данные из локальных баз данных и обновлять их в облаке для использования наборами данных и отчетами.

В чем разница между использованием dataflow и Azure Data Factory для ETL?

Dataflows предназначены для self-service ETL, ориентированного на бизнес, с преобразованиями Power Query, интегрированными в Power BI и Power Platform, и идеально подходят для повторного использования в наборах данных и отчетах. Azure Data Factory ориентирован на оркестрацию в масштабе предприятия и сложные конвейеры для хранилища данных, обработки больших данных и продвинутых преобразований между множеством систем. При этом оба инструмента можно использовать вместе для интеграции данных в ADLS Gen2.

Как управлять несколькими dataflows и повторно использовать преобразования в разных рабочих областях?

Dataflows можно организовать внутри рабочих областей в сервисе Power BI, использовать связанные сущности (Linked Entities) для повторного использования таблиц из другого dataflow, создать новый dataflow, который ссылается на существующие, и управлять доступом через разрешения рабочей области. Так несколько решений и отчетов Power BI смогут единообразно использовать общие данные, подготовленные в dataflows.

Заключение

Подводя итог, отказ от жестко заданных значений — один из самых значимых архитектурных шагов на вашем пути в Power BI. Используя модульный дизайн, параметризацию и Dataflows Gen2, вы делаете свои решения устойчивыми, удобными в сопровождении и готовыми к плавному переносу между средами. Если вы хотите глубже разобраться в построении современных конвейеров данных и структурировании сред Fabric, обязательно посмотрите связанный выпуск подкаста: Build Reusable Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric. Спасибо за чтение и удачной работы с отчетами!