NAVNESTANDARD FOR POWER BI
Navn på kolonner og kalkulasjoner
- Alltid navngi kolonner i formatet TabellNavn[Kolonne Navn]
- Always write a Measure in the format [Measure Name]
This is the foundation of all the DAX formulas you will write. Both columns and measures use the same square bracket syntax. It is technically possible to write measures and columns both including the table name as follows.
- TableName[Column Name]
- TableName[Measure Name]
These 2 examples above do not cause a problem because their names make it easy to know what they are, but if you always place the table name at the front of every measure and every column, then it will be impossible to tell them apart by reading the formula. Take the following example
- TableName[Total Sales]
Is the above a column or a measure? It is impossible to tell unless you are using the best practice naming convention.
Measures and columns are very different in the DAX language. It is essential that you can tell at a glance which is which. In addition if you hard code a measure with the table name and then you later move the measure to another table, any formulas referring to this measure will stop working.
Give Tables a Single Noun Name
- Don’t just accept the table name from your source system. Preferably give the table a single word noun description/name.
Many BI data sources will have long table names like fctSalesTransactionsHistory or dimCustomerMasterFile. This is a common practice in IT and is related to the Kimball dimension modelling methodology. The problem is that with Self Service BI these table names, column names and measure names are more visible to business users than ever before. Given many business users are going to be reading these table names, it is much easier for them to comprehend the “Sales” table rather than the “fctSalesTransactionsHistory” table. If every table starts with either fct or dim, you have just added 3 additional characters you have to type for each formula before Intellisense can help you.
Also Power BI has a natural language query tool that allows you to ask questions of your data. If your table names are ‘words’, then you are helping the engine find what you are looking for.
Using Spaces in Names
- Don’t use spaces in table names.
- Do use spaces in column names.
- Do use spaces in measure names.
If you use spaces in table names you will be forced to add single quotes around the table name each time you refer to it in a formula. This makes the code longer, harder to read and “untidy” (IMO anyway). It is better to use underscore_characters or CamelCase instead of spaces (or better still use a single noun name as mentioned above).
Columns and measures always need to be wrapped in [Square Brackets] anyway and hence adding spaces does not make the code any more complex. Columns and measures are easier to read if they have spaces.
Don’t Overly Abbreviate Business Terms
- Give your tables, columns and measures descriptive business names without overly short abbreviations.
Firstly you should use the language and abbreviations that are commonly used in your organisation. So if “Year to Date” is commonly abbreviated to YTD, then for sure you can use this abbreviation in your measure names, e.g. [Total Sales YTD]. However if you develop a new measure called [Total Sales Last Rolling Quarter] and this is not a common concept across the organisation, then you are just making it hard for yourself if you call your measure [Ttl Sales LRQ]. You will simply have people calling you asking what it means.
Secondly Power BI has a feature called Q&A that allows a user to ask a natural language question about data.
e.g. What were the total sales for bikes last year?
This natural language algorithm looks for matches in words in the question against the data model to help answer the question. If you abbreviate your measure names to for example [TtlSales] instead of [Total Sales], you are making it hard for Q&A to do its work. You can help Q&A using synonyms, but do yourself a favour and don’t over abbreviate your names.
På disse sidene vil vi se nærmere på metoder som kan benyttes i forbindelse med gjennomføringen av et analyseprosjekt. Inkludert ulike teknologier som er aktuelle for å implementere analyseløsningen. For praktisk gjennomføring av mange metoder er workshops en effektiv arbeidsform. Excel og Power BI er kraftige verktøy for analyse og rapportering. Med det rette kurset basert på beste praksis er du langt på vei til å lage dine egne løsninger.
METODE
- GAP Analyse - en populær teknikk for å forbedre forretningsprosesser
- Informasjonsarkitektur - få struktur på dataene dine
- Stjernediagram - datamodell skreddersydd for analyse og rapportering
- Getting Things Done - organiser arbeidet ditt
- Datavisualisering - fortell historier med dine data
- Utrulling - automatisk publisering av Power BI rapporter med PowerShell
TEKNOLOGI
- Excel - desidert det mest brukte applikasjonen som forretningen benyttes som selbetjent analyseverktøy
- Power BI - et moderne selvbetjent analyseverktøy for innsamling, modelering, kalkulering og visualisering av data.
- SQL Server - de store bedrifers favoritt for sentral lagring av forretningskritiske data.
- SSIS - verktøy i SQL Server for innsamling av kildedata og transformering av datastruktur for datavarehuset
- SSAS - verktøy i SQL Server for å implementere sentrale og forretningskritiske analysemodeller
- Azure Data Warehouse - et moderne databaseløsning for lagring og prosessering av et datavarehus.
WORKSHOPS
- Digitalisering Workshop - kartlegg de største utfordringene, identifiser årsakene og skisser løsninger
- GAP Analyse Workshop - kartlegg dagens prosess og identifiser hvilke tiltak som må til for å nå ønsket prosess
- KPI Workshop - identifiser gode måltall som støtter oppunder de strategiske målene for din virksomhet
- Design Workshop - kartlegg behov, prioriter hva som skal løses og skisser grensesnittet for løsningen
- Arkitektur Workshop - med utgangspunkt i grensesnitt designet skisseres arkitekturen for løsningen
KURS
- Analyse i Excel - lær hvordan du effektivt bruker analyseverktøy som PowerQuery, PowerPivot og pivot-tabeller i Excel
- Grunnleggende Power BI - lær hvordan du kommer i gang med Power BI på den riktige måten
- Datamoddellering i Power BI - lær den riktige måte å bygge dine egne datamodeller i Power BI
- Kalkulasjoner i Power BI - lær deg hvordan du lager avanserte kalkulasjoner i DAX - vi deler våre beste tips
- Visualisering i Power BI - lær deg beste praksis innen visualisering av data gjennom dashboards og rapporter
- Konseptet datavarehus - lær deg hvilken plass et datavarehus har i analyseløsningen, arkitektur og grunnleggende teori
- Datamodellering for datavarehus - lær deg å designe datamodeller som følger beste praksis for datavarehus
- ETL programmering med SSIS - lær deg hvordan du effektivt implementerer og driftssetter ETL prosesser
SERTIFISERINGER
- Analyse i Excel - lær hvordan du effektivt bruker analyseverktøy som PowerQuery, PowerPivot og pivot-tabeller i Excel
- Grunnleggende Power BI - lær hvordan du kommer i gang med Power BI på den riktige måten
- Datamoddellering i Power BI - lær den riktige måte å bygge dine egne datamodeller i Power BI
- Kalkulasjoner i Power BI - lær deg hvordan du lager avanserte kalkulasjoner i DAX - vi deler våre beste tips
- Visualisering i Power BI - lær deg beste praksis innen visualisering av data gjennom dashboards og rapporter
- Konseptet datavarehus - lær deg hvilken plass et datavarehus har i analyseløsningen, arkitektur og grunnleggende teori
- Datamodellering for datavarehus - lær deg å designe datamodeller som følger beste praksis for datavarehus
- ETL programmering med SSIS - lær deg hvordan du effektivt implementerer og driftssetter ETL prosesser
- Microsoft Certification 70-778 - Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Power BI