#power_bi — Public Fediverse posts

От исходных данных до аналитической витрины: что происходит между ними

В одном из проектов мне нужно было с нуля собрать аналитику платных медицинских услуг в крупной медицинской организации. На выходе должен был появиться BI-отчёт с динамикой доходов и контролем расхождений. Исходные данные при этом уже существовали, поэтому со стороны задача выглядела довольно прямолинейно: подключить Power BI, написать несколько расчётов и собрать дашборд. На практике до дашборда было ещё далеко. Между записью в рабочей системе и цифрой на экране находится целая цепочка решений. Какую дату считать отчётной? Что делать с изменившимся статусом? Какая запись является основной, если один объект встречается несколько раз? Как связать справочники, которые в разных системах ведутся по-разному? И главное - как потом объяснить конкретную цифру, если она не совпала с привычным отчётом? В итоге в проекте появились BI-витрина, модель данных и отчётность, которая использовалась для анализа динамики и поиска расхождений. Но самым важным результатом для меня стал не сам дашборд. Я на практике увидел, что аналитическая витрина начинается не с SELECT и не с выбора схемы данных. Она начинается в тот момент, когда мы решаем, во что именно должна превратиться исходная запись.

https://habr.com/ru/articles/1080488/

#аналитическая_витрина #ETL #DWH #BI #модель_данных #качество_данных #Power_BI #data_lineage