Excel 데이터 모델을 데이터베이스로 변환하지 마십시오 - 읽어 본 더미

엑셀 대시 보드에서 사용 된 방법은 대시 보드의 초기 목적을 반드시 지원해야한다는 것을 읽었을 것입니다. 동일한 개념이 백엔드 데이터 모델에도 적용됩니다. 대시 보드 또는 보고서의 목적을 수행하는 데 필요한 데이터 만 가져와야합니다. 가능한 많은 데이터를 손쉽게 얻을 수 있도록 많은 Excel 사용자가 손쉽게 얻을 수있는 모든 데이터를 스프레드 시트에 가져옵니다. 이메일을 통해 보내는 40MB 파일로이 사람들을 발견 할 수 있습니다. 이 스프레드 시트는 몇 가지보고 또는 대시 보드 인터페이스가 포함 된 두 개의 탭과 수천 줄의 데이터가 포함 된 6 개의 숨겨진 탭 (대부분은 사용되지 않음)을 보았습니다. 그들은 기본적으로 스프레드 시트에 데이터베이스를 구축합니다.

최대한 많은 데이터를 활용하는 것이 잘못된 이유는 무엇입니까? 여기에 몇 가지 문제가 있습니다.

Excel에서 데이터를 집계하면 수식 수가 증가합니다.

• 모든 원시 데이터를 가져 오는 경우 Excel에서 해당 데이터를 집계해야합니다. 이것은 필연적으로 고용하고 유지해야하는 공식의 수를 기하 급수적으로 증가시킵니다. 데이터 모델은 원시 데이터를 처리하는 것이 아니라 분석을 제시하는 수단이라는 것을 기억하십시오. 보고 메커니즘에서 가장 잘 작동하는 데이터는 이미 수집되어 대시 보드 구성 요소로 이동 및 공급 될 수있는 유용한보기로 요약됩니다. 가능한 한 많이 집계 된 데이터를 가져 오는 것이 훨씬 낫습니다.

  예를 들어, 지역 및 월별 수익을보고해야하는 경우 판매 트랜잭션을 데이터 모델로 가져올 필요가 없습니다. 대신 지역, 월 및 수익 합계로 구성된 집계 테이블을 사용하십시오.

  데이터 모델이 대시 보드와 함께 배포됩니다.

• 즉, 대시 보드가 데이터 모델에 의해 공급되므로 대시 보드를 배포 할 때 숨겨진 탭에있는 장면을 유지해야합니다. 데이터 모델에 너무 많은 데이터를 포함하면 파일 크기가 다루기 힘들다는 사실 외에도 실제로 대시 보드의 성능이 저하 될 수 있습니다. 왜?

  Excel 파일을 열면 신속하게 데이터를 처리하고 액세스 할 수 있도록 메모리에 전체 파일이로드됩니다. 이 문제의 단점은 스프레드 시트에서 가장 작은 변경 사항을 처리하기 위해 Excel에 많은 양의 RAM이 필요하다는 것입니다. 대형 수식 집약적 인 데이터 집합에서 작업을 수행하려고하면 Excel에서 응답 속도가 느려지고 상태 표시 줄에 Calculating 표시기가 나타납니다.데이터 집합의 크기가 클수록 Excel에서 데이터를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다.

  큰 데이터 집합은 확장성에 어려움을 줄 수 있습니다.

• 소규모 회사에서 일하고 있으며 데이터 모델에서 매월 트랜잭션을 사용한다고 가정 해보십시오. 매월 80, 000 줄의 데이터가 저장됩니다. 시간이 지남에 따라 깔끔하게 유지 관리되는 탭에 저장된 데이터를 분석하는 데 필요한 수식, 피벗 테이블 및 매크로가 모두 포함 된 강력한 프로세스를 구축 할 수 있습니다. 1 년 후 어떻게됩니까? 새 탭을 시작 하시겠습니까? 두 개의 다른 탭에있는 두 개의 데이터 세트를 하나의 엔티티로 어떻게 분석합니까? 당신의 공식은 여전히 ​​좋은가요? 새 매크로를 작성해야합니까?

  이는보고 요구의 핵심 목적에 유용한 집계되고 요약 된 데이터 만 가져와 피할 수있는 모든 문제입니다.