Power BI 20: Data granularity và tạo Hierachy

Trong bài buổi trước, chúng ta đã đồng ý với nhau rằng để giảm thiểu thời gian trùng lặp khi làm báo cáo, ta nên có một Data Model. Như bạn còn nhớ bài toán trước, sếp của bạn yêu cầu tính Sale quantity của Cat-A trong năm 2018. Tuy nhiên, một ngày đẹp trời sếp của sếp bạn lại muốn có con số Sale quantity của Cat-A của từng tháng trong năm 2018! Tình huống trên đặt ra một vấn đề khi thiết kế một Data Model, bạn nên thu thập mọi yêu cầu có thể có để Model của mình không chỉ Available mà còn Right & Useful.

Data Granularity và cách tạo Hierarchy

Quay trở lại hướng xử lý bài toán trên, chúng ta nên ngăn chặn việc trớ trêu này bằng cách …đi du hành thời gian trở về thời điểm bạn build lên model! Khi tự học Power BI design Model, bạn nên define rõ mức độ chi tiết của dữ liệu bạn cần đáp ứng là như thế nào. Trong trường hợp này, mình gợi ý có thể design bảng Date như sau:

Trong tự học Power BI, chúng ta có thuật ngữ Data granularity – tức là chỉ mức độ chi tiết của dữ liệu. Khi đã tổ chức được Date hierarchy, bạn có thể dễ dàng drill-down như hình dưới:

Khi đã xác định được Data granularity, bạn nên tạo hierarchy để thuận tiện trong việc mô hình hoá dữ liệu. Tùy thuộc vào số lượng phần tử bạn muốn thêm vào hierarchy, bạn có thể hoàn thành trong vòng chưa đầy 10 giây! Thử thực hành nhé! 👉 Bộ dữ liệu mình dùng thực hành là Adventure Work Giả sử bạn muốn tính Total Sales theo Category và Subcategory