Video: Entity Relationship Diagram (ERD) Tutorial - Part 1 2024
Anda mungkin telah membaca bahwa tindakan yang digunakan pada dasbor Excel mutlak harus mendukung tujuan awal dasbor tersebut. Konsep yang sama berlaku untuk model data back-end. Anda hanya harus mengimpor data yang diperlukan untuk memenuhi tujuan dasbor atau laporan Anda.
Dalam upaya untuk memiliki data sebanyak mungkin di ujung jari mereka, banyak pengguna Excel memasukkan spreadsheet mereka ke setiap data yang bisa mereka dapatkan. Anda bisa melihat orang-orang ini dengan file 40 megabyte yang mereka kirim melalui email. Anda telah melihat spreadsheet ini - dua tab yang berisi beberapa antarmuka pelaporan atau dasbor lalu enam tab tersembunyi yang berisi ribuan baris data (sebagian besar tidak digunakan). Mereka pada dasarnya membangun database di spreadsheet mereka.
Apa yang salah dengan memanfaatkan data sebanyak mungkin? Nah, berikut adalah beberapa masalah:
-
Data gabungan dalam Excel meningkatkan jumlah formula. Jika Anda memasukkan semua data mentah, Anda harus menggabungkan data di Excel. Ini pasti menyebabkan Anda secara eksponensial meningkatkan jumlah formula yang harus Anda pekerjakan dan pertahankan.
Ingatlah bahwa model data Anda adalah alat untuk menyajikan analisis, bukan mengolah data mentah. Data yang paling sesuai dalam mekanisme pelaporan adalah apa yang telah dikumpulkan dan diringkas menjadi tampilan yang berguna yang dapat dinavigasi dan diberi makan ke komponen dasbor. Mengimpor data yang telah dikumpulkan sejauh mungkin jauh lebih baik.
Misalnya, jika Anda perlu melaporkan Pendapatan Berdasarkan Wilayah dan Bulan, Anda tidak perlu mengimpor transaksi penjualan ke model data Anda. Sebagai gantinya, gunakan tabel gabungan yang terdiri dari Daerah, Bulan, dan Jumlah Pendapatan.
-
Model data Anda akan didistribusikan dengan dasbor Anda. Dengan kata lain, karena dasbor Anda diberi makan oleh model data Anda, Anda perlu mempertahankan model di belakang layar (mungkin di tab tersembunyi) saat mendistribusikan dasbor. Selain itu, hal itu menyebabkan ukuran file menjadi berat, termasuk terlalu banyak data dalam model data Anda yang benar-benar dapat menurunkan kinerja dasbor Anda. Mengapa?
Saat membuka file Excel, keseluruhan file dimasukkan ke memori untuk memastikan pemrosesan dan akses data cepat. Kelemahan dari perilaku ini adalah bahwa Excel memerlukan banyak RAM untuk memproses perubahan terkecil dalam spreadsheet Anda. Anda mungkin telah memperhatikan bahwa ketika Anda mencoba melakukan tindakan pada dataset besar dengan formula padat, Excel lambat meresponsnya, memberi Anda penghitungan indikator pada status bar.Semakin besar dataset Anda, semakin tidak efisien data dalam Excel.
-
Dataset besar dapat menyebabkan kesulitan dalam skalabilitas. Bayangkan bahwa Anda bekerja di sebuah perusahaan kecil dan Anda menggunakan transaksi bulanan dalam model data Anda. Setiap bulan memegang 80.000 baris data. Seiring berjalannya waktu, Anda membangun proses yang kuat lengkap dengan semua rumus, tabel pivot, dan makro yang Anda butuhkan untuk menganalisis data yang tersimpan di tab yang terjaga rapi.
Sekarang apa yang terjadi setelah satu tahun? Apakah Anda memulai tab baru? Bagaimana Anda menganalisis dua kumpulan data pada dua tab berbeda sebagai satu entitas? Apakah rumusmu masih bagus? Apakah Anda harus menulis macro baru?
Ini adalah semua masalah yang dapat dihindari dengan hanya mengimpor data gabungan dan ringkasan yang berguna untuk tujuan inti dari kebutuhan pelaporan Anda.
