Γιατί να παρακολουθήσεις το “Power BI: Πρακτικές Data Cleaning & Μοντελοποίησης Δεδομένων”;

Το Power BI είναι εύκολο να το ξεκινήσεις, αλλά δύσκολο να το κάνεις σωστά.
Αυτό το μάθημα είναι φτιαγμένο για να σου δείξει όχι απλώς πώς να το χρησιμοποιείς, αλλά πώς να δουλεύεις σαν επαγγελματίας.

Σε κάθε επιχείρηση, το μεγάλο πρόβλημα δεν είναι τα charts. Είναι ότι:

• τα δεδομένα δεν «ταιριάζουν»,

• τα μοντέλα είναι αδύναμα ή λάθος,

• και οι αναλύσεις οδηγούν σε παραπλανητικά συμπεράσματα.

Αυτό το μάθημα σου δείχνει πώς να το αποφύγεις αυτό — και να ξεχωρίσεις.

Τι σημαίνει «καθαρισμός δεδομένων»;

Δεν είναι απλώς να σβήσεις τα κενά ή να διορθώσεις μερικά λάθη. Είναι να μετατρέψεις ένα “χαοτικό” αρχείο Excel ή μια SQL βάση με 1000 στήλες, σε ένα dataset που βγάζει νόημα.

Με λίγα λόγια:

• Να εντοπίζεις και να διαγράφεις σφάλματα στα δεδομένα (λάθος τιμές, διπλότυπα)

• Να οργανώνεις τις στήλες και τις γραμμές με σειρά, φιλτράρισμα, αλλαγή τύπου κ.ά.

• Να συγχωνεύεις πηγές (π.χ. έσοδα + έξοδα), ή να «ξεδιπλώνεις» δεδομένα με unpivot

• Να δημιουργείς νέες στήλες όταν χρειάζεται, με υπολογισμούς ή κανόνες

Όλα αυτά τα κάνουμε στο Power Query, το περιβάλλον του Power BI όπου «μαγειρεύουμε» τα δεδομένα πριν τα δούμε οπτικά.

Και τι είναι η «μοντελοποίηση δεδομένων»;

Είναι το πώς φτιάχνεις ένα νοητικό χάρτη των δεδομένων σου, ώστε να «συνεννοούνται» μεταξύ τους.

Φαντάσου ότι έχεις έναν πίνακα με παραγγελίες, έναν με πελάτες και έναν με προϊόντα. Πρέπει να πεις στο Power BI “αυτός ο πελάτης έκανε αυτή την παραγγελία και πήρε αυτό το προϊόν”.

Αυτό γίνεται με:

• Relationships (σχέσεις ανάμεσα στους πίνακες)

• Cardinality (π.χ. ένας πελάτης – πολλές παραγγελίες)

• Schemas όπως το Star Schema, που βοηθά να οργανώσουμε Fact και Dimension tables

• Hierarchies (π.χ. έτος → μήνας → ημέρα)

• Calendar Table, για να μπορείς να φιλτράρεις σωστά με βάση την ημερομηνία

Και γιατί να τα μάθω όλα αυτά;

Γιατί:

• Αν κάνεις λάθος σχέση, τα νούμερα στο dashboard θα είναι λάθος.

• Αν δεν καθαρίσεις σωστά, θα φαίνονται κενά ή διπλά δεδομένα.

• Αν δεν καταλάβεις τη λογική πίσω από το data model, θα βγάζεις συμπεράσματα από λάθος δεδομένα.

Αυτό δεν είναι “δύσκολο”, είναι απλώς κάτι που κανείς δεν μας έμαθε όπως πρέπει.
Γι’ αυτό εδώ το μαθαίνεις με παραδείγματα, demos, και με την απαραίτητη υπομονή.

Και κάτι τελευταίο…

Το να φτιάχνεις visuals είναι ωραίο. Αλλά δεν αρκεί.
Το επάγγελμα του Data Analyst βασίζεται στην αξιοπιστία. Και αυτή ξεκινά από το καθαρό dataset και το σωστό μοντέλο.

Μετά από αυτό το μάθημα θα ξέρεις να λες:
👉 “Όχι, αυτό το join είναι λάθος”
👉 “Χρειάζεται calendar table εδώ”
👉 “Η cardinality δεν είναι σωστή”
👉 “Το μοντέλο δεν στέκεται”

Και τότε — είσαι πραγματικά έτοιμος/η για project.