Power Pivot באקסל מול מודל הנתונים ב-Power BI: מה ההבדל?

אחת השאלות הנפוצות שאני נשאלת על ידי מומחי אקסל שמתחילים את דרכם ב-Power BI היא:
"מה בעצם ההבדל בין Power Pivot לבין מודל הנתונים של Power BI? זה לא אותו הדבר?".
זו שאלה מצוינת, והתשובה הקצרה היא – כן, ולא.
ברמה הבסיסית, שתי הפלטפורמות חולקות את אותו המנוע (VertiPaq), שהוא מנוע אנליטי שמבצע דחיסה ועיבוד נתונים בזיכרון (In-Memory).
בנוסף, שתיהן משתמשות באותה שפת נוסחאות DAX (Data Analysis Expressions) כדי ליצור מדדים מחושבים ועמודות מחושבות.
לכן, אם אתם כבר יודעים לבנות מודל נתונים וליצור קשרי גומלין ב-Power Pivot, אתם בנקודת פתיחה מצוינת לעבודה ב-Power BI.
אבל, למרות הדמיון המהותי, קיימים הבדלים משמעותיים בסביבת העבודה, בפונקציונליות ובמטרה הסופית.

הדמיון

כפי שציינו, הבסיס כמעט זהה:

• מנוע VertiPaq: שתי הפלטפורמות משתמשות באותו מנוע כדי לטעון מיליוני שורות נתונים במהירות,
  לדחוס אותם ולאפשר חישובים מהירים.
• שפת DAX: הנוסחאות ליצירת מדדים (Measures) זהות ברובן.
  מדד שכתבתם ב-Power Pivot יעבוד בדרך כלל כמעט ללא שינוי ב-Power BI.
• קשרי גומלין: הרעיון המרכזי של יצירת קשרים (Relationships) בין טבלאות (טבלת עובדות מול טבלאות מימד)
  הוא זהה, ומהווה את ליבת המודל בשני הכלים.

ההבדלים (איפה הכלים נפרדים)?

כאן הדברים מתחילים להיות מעניינים.
ההבדלים נובעים בעיקר מכך ש-Power BI הוא כלי ייעודי לבינה עסקית (BI),
בעוד ש-Power Pivot הוא תוסף (Add-in) שמאפשר את הפונקציונליות הזו בנוסף לשלל יכולותיו של אקסל.

1. סביבת העבודה והממשק

באקסל, ה-Power Pivot "חי" בחלון נפרד.
אנחנו מנהלים את המודל בחלון הזה, כותבים את נוסחאות ה-DAX באזור ייעודי, ויכולים לראות את המדדים שלנו ערוכים שם,
מתחת לטבלה אליה הם משויכים, ואז חוזרים לגיליון האקסל כדי לצרוך את הנתונים באמצעות פיבוטים (טבלאות ציר).
ב-Power BI Desktop, מודל הנתונים הוא חלק בלתי נפרד מהכלי ויש לנו שלוש תצוגות מרכזיות שעובדות יחד:

• תצוגת דוח (Report): בניית הויזואליזציה
• תצוגת נתונים (Data): צפייה בטבלאות עצמן
• תצוגת מודל (Model): ניהול קשרי הגומלין.

כאן, חווית כתיבת המדדים שונה לחלוטין. ב-Power BI, אין אזור מדדים ייעודי בתחתית המסך.
במקום זאת, כשאנחנו יוצרים מדד, הוא נכתב בשורת הנוסחאות העליונה,
והמדד עצמו פשוט מופיע כפריט עם סמל של מחשבון בחלונית הנתונים (Data pane), יחד עם שאר העמודות בטבלה.
לא ניתן לראות את כל המדדים במרוכז בתחתית הטבלה כפי שניתן באקסל, מה שדורש מעט הסתגלות למשתמשי Power Pivot.
לטעמי, למרות ההבדל הזה בכתיבת המדדים, התצוגה הגרפית של קשרי הגומלין ב-Power BI נוחה ואינטואיטיבית הרבה יותר מאשר תצוגת הדיאגרמה ב-Power Pivot.

2. יכולות מתקדמות

כאן Power BI מנצח בנוקאאוט. מכיוון שהוא מתעדכן על בסיס חודשי, הוא מקבל יכולות חדשות כל הזמן, שכלל לא מגיעות ל-Power Pivot:

• קשרי גומלין 'רבים לרבים' (Many-to-Many): ב-Power BI ניתן להגדיר קשר 'רבים לרבים' באופן מובנה,
  בעוד באקסל נצטרך לפתור זאת באמצעות טבלת גשר ונוסחאות DAX מורכבות יותר.
• סינון דו-כיווני (Bi-Directional Filtering): ב-Power BI קל מאוד להגדיר כיווני סינון בין טבלאות,
  מה שמאפשר פתרונות גמישים יותר.
• הסתרת טבלאות ועמודות: ב-Power BI ניתן להסתיר בקלות טבלאות (כמו טבלאות מימד או טבלאות גשר) מתצוגת ה'דוח'.
  זהו פיצ'ר קריטי ליצירת מודל נקי וברור למשתמש הסופי, שחסר מאוד ב-Power Pivot (שם המשתמש רואה את כל הטבלאות ברשימת השדות של ה-PivotTable).

3. עדכוני DAX

פונקציות DAX חדשות ושיפורי ביצועים מגיעים קודם כל ל-Power BI,
ובמקרים רבים הם כלל לא מגיעים לגרסת ה-Power Pivot באקסל, או מגיעים באיחור משמעותי.

4. המטרה הסופית

• השימוש ב-Power Pivot נועד בעיקר ליצירת טבלה שטוחה שממנה ניצור טבלאות PivotTable ו-PivotChart,
  או ליצירת טבלאות הקשורות ביניהן בקשרי גומלין, וכתיבת פונקציות DAX.
  התוצר הסופי הוא כמעט תמיד גיליון אקסל אינטראקטיבי ועשיר בנתונים.
• השימוש במודל של Power BI נועד לבנות "מקור אמת אחד" (Single Source of Truth), כלומר –
  מאגר נתונים אחד מרכזי אמין ומאושר, שכל הארגון משתמש בו כמקור הבלעדי לנתונים בנושא מסוים.
  המקור הזה ישמש לבניית דשבורדים ויזואליים ואינטראקטיביים.
  הגישה הזו מונעת בלבול ומבטיחה עקביות מוחלטת בנתונים, מכיוון שכולם רואים את אותם המספרים.
  התוצר הסופי הוא קובץ PBIX שמתפרסם ל-Power BI Service (הענן) ומשותף לארגון.

לסיכום: במה לבחור?

הבחירה תלויה במטרה שלכם:

• השתמשו ב-Power Pivot (אקסל) כאשר:
  הקהל שלכם "חי ונושם" אקסל,
  והמטרה העיקרית היא לשדרג את טבלאות הציר הקיימות שלכם ולאפשר ניתוח נתונים מורכב בתוך סביבה מוכרת.
• השתמשו ב-Power BI כאשר:
  אתם צריכים לבנות דשבורדים ויזואליים, לשתף תובנות אונליין, להתחבר למגוון רחב של מקורות נתונים, וליהנות מיכולות מתקדמות.

הם אולי אחים, אבל הם בהחלט לא תאומים זהים. החדשות הטובות הן
שהיכרות מעמיקה עם אחד מהם, הופכת את המעבר לשני לפשוט ומהיר הרבה יותר.