Загрузка данных ODATA

Записаться

Для лекции используйте файл Products.xlsx.

Ссылка для скачивания файла: http://services.odata.org/V3/Northwind/Northwind.svc/.

Подключение Excel-файла с товарами

Продолжаем работу с Power BI. Возьмём отчёт о продажах по продуктам из Excel-файла и подключим данные из выгрузки базы данных.

В Excel-файле есть таблица с полями Product ID (идентификатор продукта), Product Name (название продукта), Supplier ID (идентификатор поставщика), Category (категория) и другими. Количество полей и строк в реальности может быть больше. Для примера достаточно такого набора.

Среди источников выбираем Excel. Power BI автоматически определяет таблицу на первом листе. Ставим галочку и преобразуем информацию.

Выбор нужных столбцов

Для дальнейшего анализа нужны только четыре поля:

• Product ID;
• Product Name;
• Quantity per Unit (количество в упаковке);
• Units in Stock (остаток на складе).

Quantity per Unit показывает, как поставляется товар. Например, 10 ящиков по 20 упаковок внутри. Units in Stock отражает остаток.

Остальные столбцы удаляем через Remove Other Columns (удалить другие столбцы). Данные можно загрузить сразу, но, так как нужен второй источник, их можно подгрузить позже — вместе со всеми данными после связи.

Подключение CSV-выгрузки из базы данных

Есть готовая URL-строка (Uniform Resource Locator, универсальный указатель ресурса), которая соответствует выгруженному CSV-файлу (comma-separated values, значения, разделённые запятыми) из базы данных.

Прямое подключение к базе данных часто невозможно по причинам безопасности. Аналитик просит выгрузить нужные данные в отдельный файл, а затем подключается к нему. Так закрывается возможность прямого доступа к базе. Это распространено при повышенных требованиях к безопасности.

В выгрузке видны доступные таблицы. Для анализа продаж нужна таблица Orders (заказы).

Таблица Orders и объединение источников

В Excel-источнике была товарная номенклатура. Теперь появляется ещё и продажа. Таблица Orders содержит заказы.

Нужно отредактировать таблицу отчёта о продажах: оставить поля, которые представляют интерес. После этого два источника объединяются, и на их основе строится отчёт о продажах.

Краткие итоги

Работа с отчётностью в Power BI начинается с осознанного выбора источников и их последующей нормализации. Ключевая идея — не загружать все доступные поля, а сокращать набор до тех, которые участвуют в анализе. Это снижает шум, упрощает модель и ускоряет вычисления. Excel-источник в таком сценарии выполняет роль справочника товаров, а CSV-выгрузка — роль транзакционного слоя с заказами. Разделение этих ролей важно: справочник отвечает за идентификацию и характеристики продукции, а таблица заказов — за факты продаж.

Ограничение прямого доступа к базе данных через выгрузку — не обход, а контролируемая практика, позволяющая соблюсти требования безопасности. Аналитик получает только согласованный набор данных и работает с ним локально. Это повышает предсказуемость и повторяемость подготовки отчёта.

Выбор четырёх полей из Excel-таблицы показывает принцип минимальной достаточности: в модель попадает только то, что нужно для анализа. Quantity per Unit помогает понять упаковку и поставку, Units in Stock — текущий остаток, Product ID и Product Name — идентифицировать товар. Удаление лишних столбцов уменьшает риск ошибок и облегчает объединение источников.

Таблица Orders добавляет к номенклатуре продажи, поэтому итоговый отчёт строится не на разрозненных файлах, а на связанной модели. Практическая ценность подхода в том, что аналитик управляет качеством данных до визуализации. Такой порядок действий можно переносить на другие выгрузки: сначала понять ограничения доступа, затем выбрать нужные таблицы и поля, очистить структуру, объединить источники и только потом строить отчёт. Это делает результат воспроизводимым и снижает зависимость от ручных правок.