Припиніть жорстко прописувати значення: як використовувати параметри в потоках даних Power BI

By Mirko Peters · 2026-08-12

Ласкаво просимо назад до подкасту та до нашого триваючого поглибленого огляду сучасної інженерії даних! У сьогоднішньому блозі ми розвиваємо тему, з якою часто стикаються навіть досвідчені розробники: відмову від крихких, жорстко прописаних значень і перехід до параметризації у процесах підготовки даних. Якщо вам доводилося переносити потік даних із середовища розробки у продуктивне, і при цьому л

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

Ласкаво просимо назад до подкасту та до нашого триваючого поглибленого огляду сучасної інженерії даних! У сьогоднішньому блозі ми розвиваємо тему, з якою часто стикаються навіть досвідчені розробники: відмову від крихких, жорстко прописаних значень і перехід до параметризації у процесах підготовки даних. Якщо вам доводилося переносити потік даних із середовища розробки у продуктивне, і при цьому ламалося кожне підключення до джерела даних, цей посібник для вас. Ми розглянемо, як зробити ваші потоки даних справді гнучкими, придатними для повторного використання та готовими до корпоративного застосування.

Принципи повторного використання потоків даних у Power BI

Модульний дизайн

Зробити потік даних придатним для повторного використання можна за допомогою модульного дизайну. Коли ви розбиваєте потік даних на невеликі частини, кожну з них легко змінити. Dataflows Gen2 у Microsoft Fabric допомагає це зробити. Потоки даних можна використовувати для підготовки даних перед створенням звітів. Потік даних достатньо створити один раз, а потім використовувати в багатьох місцях. Так ви заощаджуєте час і зберігаєте однакову логіку всюди.

• Ви можете надавати спільний доступ до наборів даних в інших робочих областях. Це означає, що можна підключатися до одного основного набору даних із різних робочих областей. Не потрібно щоразу створювати ту саму модель даних.
• Dataflows Gen2 дозволяє поширювати зміни між звітами. Це зберігає можливість повторного використання потоку даних і однаковість ваших даних.

Параметризація

Параметризація важлива для того, щоб потік даних можна було повторно використовувати. Ви можете використовувати параметри, щоб керувати роботою потоку даних у різних сценаріях. Наприклад, можна налаштувати параметри для різних джерел даних або місць розташування. Це означає, що для кожного сценарію не потрібен окремий потік даних.

• Параметризація дозволяє використовувати одну й ту саму логіку для тестування, побудови та запуску потоку даних.
• Ви можете керувати підключеннями та налаштуваннями для кожного місця окремо.
• Так не доводиться повторювати роботу, а потік даних стає придатним для повторного використання в усій вашій групі.

Уникнення жорстко прописаної логіки

Якщо не використовувати жорстко прописану логіку, потік даних стає гнучкішим. Жорстко прописані значення прив'язують потік даних до одного джерела або одного сценарію. Натомість використовуйте параметри та невеликі кроки. Dataflows Gen2 допомагає це зробити. Ви можете підключатися до багатьох джерел даних і використовувати налаштування, які змінюються. Це допомагає потоку даних залишатися придатним для повторного використання, коли ваші потреби змінюються.

Порада: завжди тримайте логіку перетворення даних окремо від логіки звітності. Так оновлення простіші, а потік даних залишається придатним для повторного використання в нових проєктах.

Потоки даних Power BI: чому важлива можливість повторного використання

Визначення та переваги

Важливо розуміти, чому повторне використання має значення в проєктах з даними. Коли ви використовуєте потоки даних, які можна повторно застосовувати, ви створюєте міцну основу для аналітики. Потоки даних Power BI дозволяють один раз створити логіку перетворення і використовувати її багато разів. Це допомагає тримати дані впорядкованими та легко знахідними.

Потоки даних для повторного використання мають багато переваг:

• Ви можете застосовувати одну й ту саму логіку перетворення для кожного звіту. Це означає, що всі звіти дотримуються однакових правил.
• Не доводиться опрацьовувати стільки бізнес-логіки. Це робить оновлення швидкими та простими.
• У вас є один основний простір для даних. Кожен у вашій команді може довіряти результатам.
• Ви заощаджуєте час, адже не повторюєте кроки для кожного звіту.
• Ви припускаєтеся менше помилок. Коли дані завжди однакові, помилок стає менше.

З Dataflows Gen2 ви отримуєте ще більше можливостей. Можна підключатися до багатьох джерел і готувати дані в одному місці. Особливі набори даних можна надавати для звітів і панелей мініатюр. Це допомагає команді працювати разом і зберігає сильну аналітику.

Примітка: коли ви готуєте дані в одному місці, це допомагає перетворювати сирі дані на корисні ідеї.

Типові пастки

Якщо не думати про повторне використання, можуть виникнути проблеми. Ви можете копіювати й вставляти логіку в різні звіти. Це може призвести до помилок і марних витрат часу. Також може бути важко підтримувати однаковість даних.

Серед поширених проблем:

• Створення нових потоків даних для кожного проєкту замість повторного використання одного.
• Використання значень, які не можна змінювати, коли це потрібно.
• Ненотування кроків перетворення.
• Відсутність підготовки даних в одному основному місці.

Dataflows Gen2 допомагає уникати цих проблем. Це хмарний інструмент для отримання, зміни та зберігання даних. Ви можете працювати з даними в одному місці та надавати до них доступ усій своїй групі. Це робить вашу аналітику зручною та надійною.

Створення потоків даних для повторного використання

Проєктування з оглядом на повторне використання

Багаторазові дataflow можна створити за кількома простими кроками. Спершу відкрийте Power BI Service і перейдіть до свого робочого простору. Натисніть New Item і виберіть Dataflow. Додайте таблицю та виберіть Power BI dataflow (Legacy). Перевірте свій логін і натисніть Next. Виберіть потрібні таблиці й почніть змінювати дані. Виконання кроків по порядку допомагає створювати надійні конвеєри даних.

Power Query Online дозволяє виконувати ETL-процес самостійно. Ви можете отримувати, змінювати та завантажувати дані, не чекаючи на ІТ-відділ. Цей інструмент допомагає працювати самостійно та робить повторне використання dataflow простим. Можна створювати dataflow, кожен із яких добре виконує одне завдання. Наприклад, можна побудувати проміжний (staging) dataflow, який лише завантажує сирі дані. Інші dataflow можуть використовувати цей проміжний dataflow для подальших змін.

Коли хочете повторно використовувати dataflow, подумайте про модульність. Розбийте dataflow на невеликі частини. Кожна частина має виконувати лише одне завдання. Так легко виправити або оновити одну частину, не змінюючи все інше. Для керування цими частинами можна використовувати Dataflows Gen2. Такий підхід допомагає працювати швидше та дає змогу вашій команді самостійно вирішувати завдання.

Порада: завантажуйте лише ті дані, які вам потрібні. Не завантажуйте все «на всяк випадок». Так ваші dataflow залишаються швидкими та простими в обслуговуванні.

Використання параметрів і шаблонів

Параметри та шаблони допомагають використовувати dataflow у багатьох робочих просторах. Ви можете налаштувати параметри Power Query або Fabric Variables для роботи з ідентифікаторами елементів. Так легко перенести dataflow до нових робочих просторів. Логіку не доводиться змінювати щоразу.

Ви можете використовувати параметри в Power BI Desktop, щоб вибрати, куди надсилати dataflow. Збережіть файл як шаблон. Тепер dataflow можна використовувати в різних місцях буквально за кілька кліків. Такий підхід допомагає працювати самостійно та рідше припускатися помилок. Ви легко перемикаєтеся між тестовим і промисловим використанням.

• Power Query Parameters і Fabric Variables допомагають налаштувати кожен робочий простір.
• Шаблони дають змогу використовувати одне й те саме налаштування для нових dataflow.
• Ви можете переводити dataflow від етапу розробки до тестування та промислового використання з меншими зусиллями.

Використання параметрів і шаблонів робить ваші dataflow гнучкими. Ви можете обслуговувати багато команд і проєктів, не починаючи щоразу з нуля. Це важливо для self-service data engineering.

Єдине джерело істини

Єдине джерело істини означає, що ви зберігаєте один основний набір даних. Це допомагає всім довіряти результатам. Ви можете використовувати Dataflows Gen2, щоб створити одну семантичну модель. Усі ваші звіти та інформаційні панелі використовують цю модель. Це зменшує кількість помилок і зберігає ваші дані узгодженими.

Коли дані зберігаються в одному місці, управління ними стає кращим. Ви бачите, хто використовує дані та як саме. Це допомагає дотримуватися правил і правильно керувати даними. Dataflows Gen2 спрощує класифікацію даних і їх об'єднання. Ви можете встановити правила для чутливих даних і стежити, щоб їх дотримувалися всі.

Примітка: єдине джерело істини допомагає вашій команді приймати правильні рішення. Усі використовують одні й ті самі цифри та терміни.

Практики документування

Якісна документація зберігає ваші dataflow зручними у використанні протягом тривалого часу. Записуйте кожен крок підготовки даних. Так іншим буде зрозуміло, що саме ви зробили. Давайте кожному кроку чітку назву. Додавайте примітки, щоб пояснити, чому ви ухвалили ті чи інші рішення.

• Вказуйте, хто є власником кожного dataflow і хто його оновлює.
• Додавайте опис до dataflow і до кожної таблиці.
• Відстежуйте, які звіти та інформаційні панелі використовують ваш dataflow.
• Використовуйте зрозумілі назви для кожного створеного кроку.

Ось таблиця найкращих способів документування та організації:

Правила іменування також важливі. Використовуйте назви на кшталт DF_HubSpot_Contacts_Daily. Додавайте префікс DF_ на початку для dataflow. Вказуйте середовище, наприклад DEV_, TEST_ або PROD_. Оберіть стиль написання назв і дотримуйтеся його скрізь. Так ваші dataflow легко знайти та зрозуміти.

Те, як ви налаштовуєте робочий простір, важливо для повторного використання. Розміщуйте dataflow у різних робочих просторах. Це допомагає людям працювати самостійно та дає змогу контролювати безпеку для кожної команди. Не зберігайте всі dataflow в одному робочому просторі. Використовуйте різні робочі простори для різних завдань. Це допомагає масштабувати data engineering та обслуговувати більше користувачів.

Порада: self-service найкраще працює тоді, коли кожен може знайти, використати та довіряти потрібним йому dataflow.

Приклади та типові помилки в Power BI Dataflows

Рефакторинг разових dataflow

Іноді ви починаєте з дataflow лише для одного звіту. Це може призвести до плутанини та додаткової роботи згодом. Рефакторинг означає, що ви перетворюєте заплутані конвеєри на прості будівельні блоки. Наприклад, Trident Advisory Group мала багато конвеєрів для різних звітів. Вони об'єднали їх в один dataflow, який збирає необроблені журнали подій. Тепер бізнес-аналітики можуть створювати нові звіти, не чекаючи на ІТ. Ця зміна зробила роботу швидшою та простішою. Звіти, для яких раніше потрібно було три години, тепер готові за п'ятнадцять хвилин. Ваша команда також використовує однакову логіку для кожного звіту.

У таблиці наведено основні переваги:

Під час рефакторингу перевіряйте, як зміни впливають на інші застосунки. Обов'язково об'єднуйте дані, які не мають чіткого власника. Так ви краще захищаєте дані та зберігаєте їх упорядкованими.

Типові помилки

Повторно використовуючи dataflow, можна припуститися помилок. Одна з них полягає в копіюванні логіки в кожен звіт замість використання одного dataflow. Це може спричиняти помилки та ускладнювати оновлення. Інша помилка — використання незмінних значень, що робить рішення менш гнучким. Якщо не документувати кроки, команда може заплутатися.

Dataflows Gen2 допомагає уникнути цих проблем. Ви можете використовувати візуальний інструмент для побудови конвеєрів із мінімальним кодом. Power Query простий у використанні, а за потреби можна виконувати складніші зміни. Не забувайте налаштовувати час оновлення для своїх звітів. Коли ви переносите елементи між середовищами, Dataflows Gen2 спрощує розгортання.

Порада: зберігайте логіку трансформації даних в одному місці. Так команда довірятиме даним, а все залишатиметься впорядкованим.

power query у power bi та power query online для створення dataflow

Що таке dataflow у Power BI і як він пов'язаний з power query?

Dataflow у Power BI — це колекція таблиць, які створюються та керуються в службі Power BI. Для вилучення, перетворення й завантаження даних із різних джерел він використовує Power Query. Такий підхід централізує підготовку даних, тож набори даних у Power BI та залежні звіти можуть повторно використовувати ті самі перетворені дані. Це зменшує дублювання й підтримує роботу з великими обсягами даних.

Як створити dataflow у службі Power BI?

Щоб створити dataflow, відкрийте робочу область у службі Power BI, виберіть «Створити», а потім «Dataflow». У онлайн-редакторі Power Query підключіться до даних із різних джерел (локальних, Azure або хмарних), визначте сутності та трансформації й збережіть результат. Ви також можете створити кілька dataflow, щоб модульно побудувати ETL для сховища даних або великих обсягів даних.

Чи можна використовувати dataflow у Power BI Desktop і як вони пов'язуються з наборами даних?

Так, dataflow можна використовувати в Power BI Desktop, підключивши їх як джерело даних. Після підключення ваш звіт Power BI використовує дані dataflow як джерело, і ви можете поєднувати їх з іншими джерелами, щоб створювати набори даних у Power BI та публікувати звіти назад у службі Power BI.

Які типові сценарії використання dataflow у Power BI і як створювати dataflow для них?

Типові сценарії включають централізацію спільної логіки підготовки даних для кількох звітів, створення єдиного джерела правди для всієї компанії, підготовку даних для сховища даних або Azure Data Lake Storage Gen2, обробку великих обсягів даних із плановим оновленням і повторне використання в кількох наборах даних Power BI та застосунках Power Platform.

Як працює оновлення dataflow і як запланувати його оновлення?

Оновлення dataflow виконує трансформації Power Query, визначені в dataflow, щоб оновити сутності найновішими даними. Параметри розкладу оновлення можна налаштувати в службі Power BI, щоб запускати його за розкладом, або використовувати Power Automate для оновлень за подіями. Зверніть увагу, що частота оновлення та паралельна обробка можуть залежати від вашої передплати Power BI Premium або ємності.

Чим відрізняються dataflow і набори даних у Power BI?

Dataflow орієнтовані на попередній етап ETL: за допомогою Power Query Online вони створюють таблиці для повторного використання, які зберігаються як дані dataflow. Набори даних, натомість, оптимізовані для аналітики та моделювання в Power BI (таблиці, зв'язки, показники). Зазвичай набори даних використовують dataflow як джерела, тож кілька наборів даних і звітів можуть спільно користуватися тими самими підготовленими даними.

Чи можуть dataflow зберігати дані в Azure і яка є підтримка ADLS Gen2?

Так, dataflows у Power BI можуть зберігати сутності в Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) за умови використання «Enhanced compute engine» або підключення до робочої області, прив’язаної до ADLS Gen2. Це відкриває шлях до сценаріїв із великими даними, прямого споживання з боку Azure Data Factory або інших інструментів і інтеграції з ширшою архітектурою сховища даних.

Чи потрібен Power BI Premium для використання dataflows і які функції потребують Premium?

Dataflows доступні в службі Power BI для користувачів Pro з базовими можливостями, але такі функції, як більший обсяг сховища, вища частота оновлення, пов’язані сутності між робочими областями та ізоляція обчислень для великих обсягів даних, зазвичай потребують Power BI Premium або Premium Per User. Це забезпечує масштабовану продуктивність і корпоративні графіки оновлення.

Як dataflows працюють із локальними даними та конекторами у службі Power BI?

Щоб підключитися до локальних джерел даних із dataflow, налаштуйте та використовуйте локальний шлюз даних у службі Power BI, виберіть відповідний конектор у Power Query Online і вкажіть облікові дані. Так dataflows можуть отримувати дані з локальних баз даних і оновлювати їх у хмарі для використання наборами даних і звітами.

Чим відрізняється використання dataflow від використання Azure Data Factory для ETL?

Dataflows призначені для бізнес-орієнтованого самообслуговуваного ETL з перетвореннями Power Query, інтегрованого в Power BI та Power Platform, і найкраще підходять для повторного використання в наборах даних і звітах. Azure Data Factory орієнтований на оркестрацію корпоративного рівня та складні конвеєри для сховища даних, обробки великих даних і розширених перетворень у багатьох системах. Водночас обидва інструменти можна використовувати разом для інтеграції даних в ADLS Gen2.

Як керувати кількома dataflows і повторно використовувати перетворення між робочими областями?

Ви можете впорядковувати dataflows у робочих областях служби Power BI, використовувати пов’язані сутності (Linked Entities) для повторного використання таблиць з іншого dataflow, створювати новий dataflow, який посилається на наявні, та керувати доступом через дозволи робочої області. Так кілька рішень і звітів Power BI можуть послідовно використовувати спільні дані, підготовлені в dataflows.

Висновок

Підсумовуючи, відмова від жорстко закодованих значень — один із найвпливовіших архітектурних кроків у вашому шляху з Power BI. Завдяки модульному дизайну, параметризації та Dataflows Gen2 ваші рішення стають стійкими, легкими в супроводі та готовими до плавного перенесення між середовищами. Якщо ви хочете глибше зануритися в побудову сучасних конвеєрів даних і структуру середовищ Fabric, обов’язково перегляньте пов’язаний епізод подкасту: Build Reusable Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric. Дякую, що читаєте, і гарних вам звітів!