Введение
Современный бизнес нуждается в гибкой и быстрой аналитике. Однако далеко не у всех компаний есть ресурсы, чтобы внедрить полноценное хранилище данных, построить витрины, разработать десятки отчётов и BI-дашбордов. И даже если такая система существует, запросы от пользователей зачастую выходят за пределы заранее разработанных визуализаций: "А можно посмотреть это по неделям, но только по новым клиентам и только для региона X, исключая сегмент Y?".
В этой статье я покажу, как с помощью Power BI и Excel можно построить модель, которая:
Даёт пользователям гибкость при анализе данных
Использует Power BI как логическую модель
Позволяет работать с моделью напрямую из Excel — без SQL и без BI-дашбордов
Такой подход отлично подходит для средних компаний, с небольшим количеством данных и потребностью в регулярной, гибкой и понятной аналитике.
Проблема: где традиционные подходы дают сбой
Во многих компаниях аналитика построена вокруг двух сценариев:
Аналитик пишет SQL и отдаёт Excel-отчёт
Разработан BI-дашборд с фиксированной логикой
Пользователям предоставлен доступ к bi-слою данных с заранее подготовленными витринами
Проблемы, с которыми это сталкивается:
Долгое ожидание ad-hoc — аналитиков просят сделать "ещё один срез" или "ещё один фильтр" — и это превращается в цепочку задач
Дашборды не дают свободы — пользователь не может сам добавлять поля, перестраивать структуру
Не все готовы работать с SQL — особенно если это топ-менеджеры или сотрудники бизнес-подразделений
Непоследовательность данных между дашбордами — каждый дашборд создаётся вручную, аналитики пишут разный SQL-код, и одна и та же метрика может считаться по-разному. Это приводит к разным цифрам в разных отчётах и требует постоянной валидации логики.
При этом большинство пользователей предпочитают работать в Excel. И именно туда они хотят "подключить мозги" — не просто получать таблицу, а управлять срезами и метриками самостоятельно.
Что мы строим
Мы используем Power BI как источник логической модели, а Excel — как интерфейс взаимодействия с данными.
Power BI Desktop используется для загрузки данных, построения модели и создания мер
Power BI Service публикует модель в облако
Excel подключается к модели Power BI через функцию "Анализ в Excel" и строит сводную таблицу на её основе
В результате:
Модель живёт в облаке, может обновляться по расписанию
Excel остаётся привычным инструментом для бизнес-пользователя
Все связи, фильтры, метрики и агрегаты задаются централизованно в модели Power BI
Почему именно Power BI — а не SQL, SSAS или табличные отчёты
Перед тем как остановиться на Power BI, стоит рассмотреть возможные альтернативы:
Подход | Возможности | Требования | Ограничения |
|---|---|---|---|
SSAS (OLAP/Tabular) | Профессиональные модели, высокая производительность, поддержка MDX и DAX | Серверная инфраструктура, лицензии, поддержка | Сложная установка, сложная поддержка, дорого |
Azure Analysis Services | Облачный SSAS, масштабируемость | Azure-инфраструктура, лицензии | Высокая стоимость, требует DevOps-компетенций |
Подключение Excel к SQL | Простой способ, можно строить сводные таблицы | Доступ к БД, знание SQL | Нет связей, нет логики модели, нет метрик |
Ручной Excel | Простой, не требует инфраструктуры | Ручная работа | Отсутствие актуальности, дублирование, ошибки |
Power BI в связке с Excel выигрывает по следующим параметрам:
Быстрое внедрение
Отсутствие необходимости в серверной инфраструктуре
Бесплатно (если не используется Power BI Pro)
Поддержка моделей, связей и DAX-мер
Прямая интеграция с Excel через официальную функцию "Анализ в Excel"
Архитектура решения
Пошаговая настройка
Скрытый текст
Что необходимо для реализации
Аккаунт Microsoft
Подготовленные данные (Таблицы разделены на таблицы-факты и таблицы-справочники), пример датасета:
Факт. Приход товаров 
Факт. Продажи 
Справочник. Товары 
Справочник. Администраторы
Шаг 1. Создание модели в Power BI Desktop
Заходим в PowerBI Desctop, подключаем источники (в моем случае это excel)
Переходим в "Управления связями", устанавливаем связи между таблицами, соединяем справочники с фактами
Переходим в "Управление связями" 
Открываем окно настройки связей 
Создаем новую связь 
Соединяем справочники с фактами 
Итоговый вид модели Настраиваем метрики
Создаем пустую таблицу для хранения мер 
Создаем меры В моем случае это будут
Прибыль
Премия администраторам
Приход/Расход товара
Шаг 2. Публикация модели в Power BI Service
В Power BI Desktop нажимаем "Опубликовать"
Шаг 3. Подключение Excel к модели
Открываем Power BI Service
Находим опубликованную модель (Dataset)
Нажимаем "Анализ в Excel" — скачивается
.odc-файл подключения
Открываем файл — Excel автоматически подключается к модели и предлагает создать сводную таблицу
Что получает бизнес
Привычную среду Excel, без обучения новым инструментам
Мощную аналитическую модель, которую можно крутить как угодно
Одну точку правды: модель контролируется аналитиками
Актуальные данные (если настроено обновление)
Отсутствие дублирования: не нужно рассылать разные версии файлов
Пример работы
Преимущества и ограничения подхода
Преимущества:
Минимальные затраты — решение работает на бесплатных продуктах
Гибкость — Excel-сводная таблица позволяет строить произвольные срезы
Централизация логики — вся бизнес-логика хранится в модели Power BI
Ограничения:
Excel может тормозить при большом объёме данных
Требуется Power BI Service (бесплатный аккаунт — минимальное требование)
Без Power BI Pro нельзя делиться моделью между пользователями
Не работает на больших (более 20 миллионов строк) таблицах
Расширения и развитие
Если подход приживается в компании, его можно развивать:
Перевести источник данных на SQL или облако — для ускорения и автоматизации
Добавить обновление по расписанию — с помощью Power BI Gateway
Настроить роли доступа (Row-Level Security) — если нужно разграничить пользователей
Подготовить шаблоны Excel — с преднастроенными фильтрами и структурами сводных таблиц
Заключение
Модель в Excel через Power BI — это простой, мощный и горизонтально масштабируемый способ дать бизнесу гибкий инструмент анализа. Вместо десятков Excel-файлов и вечного ожидания от аналитиков, пользователи получают инструмент, который работает с моделью напрямую — как куб, но в привычной среде.
Такой подход отлично работает в компаниях, где Excel остаётся основным рабочим инструментом, но растёт потребность в системной, понятной и актуальной аналитике.