Firmy dynamicznie się rozwijają, rozszerzają swoją działalność, mają coraz więcej klientów – a to wszystko przyczynia się do zwiększenia ilości danych, na których na co dzień pracują. Opanowanie tej sytuacji wymaga przejścia na wyższy poziom analizy danych.

Zapewne pierwszym programem, z którym się stykamy, gdy chcemy zacząć analizować dane, jest Excel. Bardzo dobre rozwiązanie na początek. Umożliwia szybką nawigację i jest elastyczny, jeśli chodzi o potrzeby użytkownika. Jednak ilość danych może utrudniać nawigację w Excelu. Wtedy zaczynamy się zastanawiać, jak można ten proces usprawnić, zarazem zautomatyzować i wyeliminować ryzyko błędu. Odpowiedzią jest Power BI.

 

Na początku pracy z Power BI możemy operować na małym zestawie danych. Wystarczy wgrać przykładowy zestaw danych przechowywany na przykład jako plik programu Excel i już można zacząć eksplorować możliwości programu. Na bardziej zaawansowanym poziomie łączymy się z bazami danych, a Power BI służy nam do wizualizacji wyników.

 

Moją ulubioną cechą Power BI jest jego użyteczność na każdym etapie. Jeśli w firmie nie posiadamy zaawansowanych narzędzi do przechowywania danych, możemy je przekształcać w Power Query – dodatku, który znajdziemy zarówno w Excelu, jak i w Power BI. Umożliwia on połączenie się z danymi, ich oczyszczenie, transformację i załadowanie do Power BI. W bardziej zaawansowanym środowisku skorzystamy z narzędzi ETL, a Power BI użyjemy do stworzenia potrzebnych miar i wizualizacji danych.

 

Żyjemy w czasach, gdy ogromną popularnością cieszą się krótkie formy wideo; bardzo wiele źródeł walczy o naszą uwagę. Jeśli chodzi o analizę danych, to wizualizacja pozwala nam na pokazanie najważniejszych wniosków płynących z danych w formie szybko interpretowalnych wizualizacji. Dzięki temu czas poświęcony na analizę danych jest znacznie krótszy.

 

W przypadku wizualizowania danych w Power BI możemy skorzystać z szeregu opcji. Każda wizualizacja może być dowolnie sformatowana, zgodnie z naszymi potrzebami. Możemy zastosować formatowanie warunkowe i za pomocą kolorystyki zwrócić uwagę odbiorcy na konkretne wartości. Warto zadbać o interaktywność raportu. Wprowadzić dodatkowe widoki dzięki użyciu zakładek i przycisków. Dać odbiorcy możliwość zobaczenia ogólnych wartości, ale też przyjrzenia się szczegółom – właśnie z wykorzystaniem dodatkowych widoków.

 

Power BI składa się z aplikacji desktopowej Power BI Desktop, w której odbywa się proces tworzenia raportu, i z Power BI Service – strony internetowej, gdzie są publikowane gotowe raporty i dzielone z innymi użytkownikami.

 

Jedną z wielkich zalet Power BI, w tym przypadku sterowanej z poziomu Power BI Service, jest możliwość pełnej kontroli nad tym, kto wyświetla raport. Jego twórca może nadać dostęp wybranym użytkownikom. Jeśli osoba, która go nie posiada, otrzyma link do raportu w Power BI, będzie mogła wysłać prośbę o udzielenie dostępu, ale nie zobaczy danych do momentu, aż zostanie on jej udzielony.

 

W kwestiach zabezpieczeń możemy pójść o krok dalej. Załóżmy, że chcemy stworzyć raport dla wszystkich krajów lub województw, w których działa firma. Przy czym zależy nam, by osoby nieposiadające dostępu widziały tylko region, do którego są przypisane. Dzięki zabezpieczeniom na poziomie wiersza (ang. row-level security, RLS) można bez problemu stworzyć role dla poszczególnych krajów, a następnie w Power BI Service przypisać konkretne osoby do określonej roli za pomocą adresu e-mail. Dzięki temu możemy w pełni sterować dostępem. Podobnie wygląda sytuacja w przypadku raportów produktywności: pracownik może widzieć tylko swoje dane, a kierownik będzie widział dane wszystkich osób w zespole.

 

Power BI to bardzo ciekawe narzędzie, wspomagające codzienną pracę i analizę danych. Warto poznać możliwości, jakie oferuje ten program, i sprawdzić, które z nich okażą się najbardziej przydatne.

 

Jeśli chcesz się dowiedzieć więcej, zapraszam na webinar Wyzwania analizy danych w 2026 roku. Jak Power BI może Ci w tym pomóc? – 30 marca 2026 o godzinie 16.15.

 

 

Sięgnij też po moją książkę: Power BI w praktyce. Przejdź na wyższy poziom analizy danych.