Structureren van gegevens in uw Excel-datamodellen - dummies

Als de bouwsteen voor uw Excel-rapporten moeten de gegevens in uw gegevensmodellen op de juiste manier worden gestructureerd. Niet alle datasets zijn gelijk gemaakt. Hoewel sommige datasets in een standaard Excel-omgeving werken, werken ze mogelijk niet voor gegevensmodellering. Voordat u uw gegevensmodel gaat bouwen, moet u ervoor zorgen dat uw brongegevens op de juiste manier zijn gestructureerd voor dashboarddoeleinden.

Op het gevaar van oversimplificatie zijn datasets die typisch in Excel worden gebruikt, in drie fundamentele vormen verkrijgbaar:

• Het spreadsheetrapport

• Het platte gegevensbestand

• De tabelgegevensset

De clou is dat alleen platte gegevensbestanden en tabelreeksen zorgen voor effectieve gegevensmodellen.

Spreadsheetrapporten zorgen voor ineffectieve gegevensmodellen

Spreadsheetrapporten geven sterk geformatteerde, samengevatte gegevens weer en zijn vaak ontworpen als presentatiehulpmiddelen voor management- of uitvoerende gebruikers. Een typisch spreadsheetrapport maakt slim gebruik van lege ruimte voor opmaak, herhaalt gegevens voor esthetische doeleinden en presenteert alleen hoogwaardige analyses. De volgende afbeelding illustreert een spreadsheetrapport.

Een spreadsheetrapport.

Hoewel een spreadsheetrapport er leuk uit kan zien, is het geen effectief gegevensmodel. Waarom? De belangrijkste reden is dat deze rapporten u geen scheiding van gegevens, analyse en presentatie bieden. Je zit in essentie vast in één analyse.

Hoewel u diagrammen kunt maken op basis van het weergegeven rapport, zou het onpraktisch zijn om analyses uit te voeren buiten wat er al is. Hoe zou u bijvoorbeeld het gemiddelde van alle fietsverkopen met dit specifieke rapport berekenen en presenteren? Hoe zou u een lijst van de tien best presterende markten berekenen?

Met deze opstelling wordt u gedwongen tot zeer handmatige processen die maand na maand moeilijk te onderhouden zijn. Elke analyse buiten de high-level rapporten die al in het rapport staan, is op zijn best basic - zelfs met mooie formules. Verder, wat gebeurt er als je de fietsverkopen per maand moet laten zien? Wanneer uw gegevensmodel analyse vereist met gegevens die niet in het werkbladrapport voorkomen, bent u genoodzaakt om naar een andere gegevensset te zoeken.

Platte databestanden lenen zich prima voor datamodellen

Een ander type bestandsformaat is een plat bestand. Platte bestanden zijn gegevensopslagplaatsen geordend op rij en kolom. Elke rij komt overeen met een reeks gegevenselementen of een record. Elke kolom is een -veld. Een veld komt overeen met een uniek gegevenselement in een record. De volgende afbeelding bevat dezelfde gegevens als het vorige rapport, maar uitgedrukt in een platte gegevensbestandsindeling.

Een plat gegevensbestand.

U ziet dat elk gegevensveld een kolom heeft en dat elke kolom overeenkomt met één gegevenselement. Verder is er geen extra spatiëring en elke rij (of record) komt overeen met een unieke set informatie. Maar het belangrijkste kenmerk dat dit een plat bestand maakt, is dat geen enkel veld een record uniek identificeert. In feite moet u vier afzonderlijke velden opgeven (Regio, Markt, Bedrijfssegment en het verkoopbedrag van een maand) voordat u de record uniek kon identificeren.

Platte bestanden lenen zich prima voor gegevensmodellering in Excel, omdat ze gedetailleerd genoeg kunnen zijn om de gegevens te bevatten die u nodig hebt en toch geschikt zijn voor een breed scala aan analyses met eenvoudige formules - SUM, GEMIDDELDE, VLOOKUP en SUMIF, gewoon om een paar noemen.

Gegevensreeksen in tabelvorm zijn perfect voor draaitabelgestuurde gegevensmodellen

Veel effectieve gegevensmodellen worden voornamelijk aangedreven door draaitabellen. Pivot-tabellen zijn de belangrijkste analysetools van Excel. Voor degenen onder u die draaitabellen hebben gebruikt, weet u dat ze een uitstekende manier bieden om gegevens samen te vatten en vorm te geven voor gebruik door componenten te rapporteren, zoals diagrammen en tabellen.

Tabellegegevenssets zijn ideaal voor draaitabelgestuurde gegevensmodellen. De volgende afbeelding illustreert een tabelverzameling. Merk op dat het primaire verschil tussen een tabelverzameling en een plat gegevensbestand is dat in kolomgegevensreeksen de kolomlabels niet als werkelijke gegevens verdubbelen. De kolom Verkoopperiode bevat bijvoorbeeld de maand-id. Dit subtiele verschil in structuur maakt tabelgegevensreeksen tot optimale gegevensbronnen voor draaitabellen. Deze structuur zorgt ervoor dat de belangrijkste draaitabelfuncties, zoals sorteren en groeperen, werken zoals ze zouden moeten.

Een tabelvormige gegevensset.

De kenmerken van een tabelgegevensset zijn als volgt:

• De eerste rij van de gegevensset bevat veldlabels die de informatie in elke kolom beschrijven.

• De kolomlabels hebben geen dubbele functie als gegevensitems die kunnen worden gebruikt als filters of querycriteria (zoals maanden, datums, jaren, regio's of markten).

• Er zijn geen lege rijen of kolommen - elke kolom heeft een kop en een waarde staat in elke rij.

• Elke kolom vertegenwoordigt een unieke gegevenscategorie.

• Elke rij staat voor afzonderlijke items in elke kolom.