Во былые времена тоже надеялись, что с внедрением компьютеров работы станет меньше. Как же они ошибались… Когда-то было бы безумием, чтобы начальник приказал сделать анализ продаж по какому-то критерию за прошедший год в большой организации и предоставить отчет уже через час — сейчас это норма.
Есть классическая вещь которая работала с 2000, а может и с 97-ого офиса, это связка:
ODBC источник данных т.ч. txt-файлы + MS query
Для любителей Web еще с 2003 есть возможность выбрать даже из тупых html таблиц.
А если еще вспомнить что есть VBA то про новый костыль можно забыть.
Как раз составлял список технологий которые нужно изучить чтобы не чувствовать себя безнадежно устаревшим динозавром на рынке интернет-маркетинга. Включил туда и Power Query, буду тщательно изучать.
Спасибо за статью!
Не подскажете, можно ли где-то поподробнее почитать (желательно на русском, чтобы не переводить самому для пользователей), как через эту надстройку работать с Google Analytics? На работе как раз аналитики ищут инструменты для эффективной работы с GA.
Все таки тем кто ipython + pandas владеют такие вещи вряд ли сильно помогут. Это скорее для тех кто в excel дальше среднего продвинулся, но програмировать не умеет.
Конечному пользователю надо доводить до вида сводной таблицы и объяснять, как обновлять.
Убедиться в том, чтобы источник данных, к примеру, выгрузка из 1С был всегда в одном месте.
Также хорошо воспринимают, как делать параметризацию через дополнительные таблицы.
К примеру, Вам нужно присвоить данным какой-то дополнительный параметр и агрегировать, свести.
Бухгалтерия, продажи вполне могут освоить это: что-то не бьется в pivot, смотришь таблицу параметров.
PQ — для автоматизации работы в Excel, не для программистов. Всем в организации не нужно разбираться в M.
Как для не-программиста PQ стал промежуточным пунктом перед SQL SSAS, Power BI и прочими инструментами.
Power Query: стероиды для MS Excel и Power BI