данные — это не просто числа, это пульс вашей организации. Они хранят ответы на самые насущные вопросы:
"Почему продажи упали в этом регионе?", "Какие продукты приносят наибольшую прибыль?", "Как изменилось поведение клиентов за последний год?". Чтобы извлечь эти ответы, нам нужен не просто доступ к данным, а способность их анализировать, трансформировать и интерпретировать.

Долгое время мир бизнес-аналитики был разделен. С одной стороны, у нас был Excel — знакомый и доступный, но ограниченный в масштабе и сложности данных. С другой — мощные, но часто сложные для освоения языки, такие как SQL для реляционных баз данных и MDX для многомерных кубов. Между ними зиял пробел: нужен был язык, который был бы достаточно интуитивным для бизнес-пользователей, но при этом достаточно мощным для работы с большими объемами данных и выполнения сложных аналитических расчетов.

Именно в ответ на эту потребность появился DAX (Data Analysis Expressions). Это не просто набор функций; это полноценный язык программирования, созданный специально для аналитики данных. Он является сердцем таких инструментов, как Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services Tabular и Power Pivot для Excel. DAX — это ваш ключ к созданию динамичных отчетов, интерактивных панелей мониторинга и глубоких бизнес-инсайтов, позволяющий превратить сырые данные AdventureWorks в настоящие стратегические активы.

DAX был разработан Microsoft как язык для создания вычислений в табличных моделях данных. Его цель — предоставить аналитикам и бизнес-пользователям возможность выполнять сложные аналитические операции, не требуя глубоких знаний в области баз данных или программирования. Он берет лучшее от мира Excel (знакомый синтаксис формул) и сочетает это с мощью серверных аналитических движков.

Где живет DAX?DAX — это не самостоятельное приложение, а язык, встроенный в платформы Microsoft Business Intelligence:
●       Microsoft Power BI: Это, пожалуй, самое популярное применение DAX. В Power BI Desktop вы используете DAX для создания вычисляемых столбцов, мер и вычисляемых таблиц, которые формируют основу для ваших визуализаций и отчетов.
●       SQL Server Analysis Services (SSAS) Tabular: SSAS Tabular — это корпоративная платформа для создания масштабируемых аналитических моделей. DAX является основным языком для написания вычислений в этих моделях, которые затем могут быть использованы в различных клиентских приложениях.
●       Power Pivot для Excel: Исторически, Power Pivot был первым местом, где появился DAX. Он позволяет пользователям Excel создавать мощные модели данных прямо в знакомой среде, используя DAX для расширения аналитических возможностей.

В каждом из этих инструментов DAX играет роль моста между сырыми данными и осмысленными бизнес-показателями. Он позволяет вам определить, как данные должны быть агрегированы, отфильтрованы и трансформированы для получения нужного результата.

Для многих пользователей Excel является отправной точкой в мире данных. И на первый взгляд, формулы DAX могут показаться очень похожими на формулы Excel. И это не случайно! Дизайнеры DAX намеренно сделали синтаксис похожим, чтобы облегчить переход для миллионов пользователей Excel. Однако, это сходство обманчиво, и под поверхностью скрываются фундаментальные различия.

Сходства (для комфортного старта):
●       Синтаксис функций: Многие функции имеют схожие названия и параметры (например, SUM, AVERAGE, IF, MAX, MIN).
●       Операторы: Арифметические операторы (+, -, *, /) и логические операторы (AND, OR) работают аналогично.
Ключевые отличия (где DAX раскрывает свою мощь):1.     Работа с данными: Таблицы и отношения vs. Ячейки:
○       Excel: Формулы работают с диапазонами ячеек (A1:B10) или именованными диапазонами. Вы ссылаетесь на конкретные ячейки.
○       DAX: Формулы работают с таблицами и столбцами в модели данных. Вы ссылаетесь на [Sales Amount] из таблицы Sales, а не на C5. Это позволяет легко работать с данными из разных таблиц, связанных между собой. Например, в AdventureWorks вы можете связать таблицу Sales с таблицей Products и Customers, и DAX будет понимать эти связи.

2.     Контекст вычисления: Строка и Фильтр vs. Фиксированный диапазон:
○       Excel: Контекст формулы обычно определяется ее положением в таблице (например, SUM(B2:B10) всегда суммирует этот диапазон).
○       DAX: Это самое фундаментальное и мощное отличие. DAX оперирует двумя основными типами контекста:
■       Контекст строки (Row Context): Применяется, когда формула вычисляется построчно (например, в вычисляемом столбце). Для каждой строки вычисляется значение, используя данные из этой конкретной строки.
■       Контекст фильтра (Filter Context): Это набор фильтров, применяемых к данным. Когда вы создаете меру, она вычисляется в контексте фильтра, который определяется срезами отчета, фильтрами на визуализациях, строками и столбцами сводной таблицы. Это означает, что одна и та же мера может давать разные результаты в зависимости от того, как вы взаимодействуете с отчетом.
○       Понимание контекста — это ключ к мастерству DAX. Это то, что позволяет одной мере динамически адаптироваться к любому срезу данных.

3.     Типы вычислений: Вычисляемые Столбцы vs. Меры:
○       Excel: Все формулы, по сути, являются "вычисляемыми столбцами" или "вычисляемыми ячейками".
○       DAX:
■       Вычисляемые Столбцы (Calculated Columns): Вычисляются построчно и хранят результат в модели данных. Они потребляют память и вычисляются при обновлении данных. Идеальны для категоризации данных (например, Profit Margin = [Sales Amount] / [Total Product Cost]).
■       Меры (Measures): Вычисляются "на лету" во время запроса и не хранят значения в модели. Они не потребляют память для хранения значений, но требуют вычислительных ресурсов при каждом запросе. Идеальны для агрегаций (например, Total Sales = SUM(Sales[Sales Amount])). Меры — это то, что делает DAX таким динамичным.

4.     Масштабируемость и Производительность:
○       Excel: Ограничен количеством строк и производительностью на больших объемах данных.
○       DAX: Оптимизирован для работы с миллионами и миллиардами строк благодаря движку VertiPaq (в основе Power BI и SSAS Tabular), который использует columnar storage и in-memory обработку.
Таким образом, DAX — это не просто "Excel на стероидах". Это язык, который позволяет вам мыслить в терминах моделей данных, отношений и динамических контекстов, открывая двери к аналитике, недоступной в традиционных электронных таблицах.

SQL (Structured Query Language) — это язык для работы с реляционными базами данных. Он отлично подходит для извлечения, манипулирования и управления данными в таблицах. Однако его подход к аналитике сильно отличается от DAX.

Фундаментальные различия в парадигмах:
1.     Модель данных:
○       SQL: Работает с реляционной моделью (таблицы, строки, столбцы). Запросы часто включают сложные JOIN операции для объединения данных из разных таблиц и GROUP BY для агрегации.
○       DAX: Работает с табличной моделью, которая часто представляет собой звездообразную схему (star schema) или снежинку (snowflake schema). Отношения между таблицами (фактов и измерений) определены заранее, и DAX использует их автоматически. Вам не нужно писать JOIN.

2.     Контекст и агрегация:
○       SQL: Вы явно указываете, как агрегировать данные (SUM, AVG, COUNT) и по каким столбцам группировать (GROUP BY). Контекст агрегации фиксирован в запросе.
○       DAX: Агрегация происходит динамически в зависимости от контекста фильтра. Одна и та же мера [Total Sales] будет показывать общие продажи, продажи по категории продукта, продажи по региону или продажи по месяцу, в зависимости от того, как вы взаимодействуете с отчетом. DAX сам адаптирует агрегацию.

3.     Языковая природа:
○       SQL: Декларативный язык. Вы описываете, что хотите получить, а не как. Ориентирован на операции с наборами строк.
○       DAX: Функциональный язык выражений. Вы пишете выражения, которые возвращают скалярные значения или таблицы. Он более ориентирован на вычисления, чем на манипуляции с данными.\

Пример: Продажи по категориям продуктов (AdventureWorks)В SQL:
SELECT
   PC.EnglishProductCategoryName AS ProductCategory,
   SUM(FS.SalesAmount) AS TotalSales
FROM
   FactInternetSales AS FS
JOIN
   DimProduct AS P ON FS.ProductKey = P.ProductKey
JOIN
   DimProductSubcategory AS PSC ON P.ProductSubcategoryKey = PSC.ProductSubcategoryKey
JOIN
   DimProductCategory AS PC ON PSC.ProductCategoryKey = PC.ProductCategoryKey
GROUP BY
   PC.EnglishProductCategoryName
ORDER BY
   TotalSales DESC;


В DAX (мера):
Total Sales = SUM(FactInternetSales[SalesAmount])


Разбор:
●       В SQL вам нужно явно JOIN таблицы FactInternetSales, DimProduct, DimProductSubcategory и DimProductCategory. Затем GROUP BY по категории.
●       В DAX вы просто создаете меру Total Sales. Когда вы помещаете эту меру на визуализацию вместе с Product Category из измерения Product, DAX автоматически использует предопределенные отношения в модели данных, чтобы агрегировать SalesAmount по каждой категории. Вам не нужно писать JOIN или GROUP BY. DAX делает это за вас, основываясь на контексте фильтра.

Когда использовать что:
●       SQL: Для извлечения сырых данных, ETL-процессов (Extract, Transform, Load), создания представлений, управления транзакционными базами данных.
●       DAX: Для создания аналитических моделей, вычисления сложных бизнес-показателей, динамических агрегаций, анализа времени и взаимодействия с интерактивными отчетами в Power BI или SSAS Tabular.

DAX — это язык для анализа данных, а не для их хранения или управления. Он предполагает, что данные уже загружены в модель и имеют определенную структуру отношений.

MDX (MultiDimensional eXpressions) — это язык запросов для многомерных OLAP-кубов. Хотя и DAX, и MDX используются для аналитики, они представляют собой разные философские подходы к моделированию и запросам данных.

Основные различия:
1.     Модель данных:
○       MDX: Работает с многомерными кубами. Данные хранятся в виде ячеек, которые пересекаются по измерениям и иерархиям.
○       DAX: Работает с табличными моделями. Данные хранятся в виде таблиц, которые связаны между собой отношениями (похоже на реляционную базу, но оптимизировано для columnar storage и in-memory).
2.     Концепция "ячейки" vs. "столбца":
○       MDX: Все является "ячейкой" в многомерном пространстве. Вы запрашиваете значения ячеек, определяя их координаты по измерениям.
○       DAX: Все является "столбцом" или "таблицей". Вы пишете выражения, которые оперируют над столбцами и таблицами.
3.     Языковая природа и синтаксис:
○       MDX: Ориентирован на оси (ON COLUMNS, ON ROWS), члены (.Members, .Children), кортежи и наборы. Запросы часто выглядят как определение структуры отчета.
○       DAX: Функциональный язык выражений. Вы пишете формулы, которые возвращают значения (меры) или таблицы. Синтаксис более похож на Excel, но с мощными функциями для работы с таблицами и контекстом.
4.     Обработка контекста:
○       MDX: Контекст определяется осями запроса (ON COLUMNS, ON ROWS) и слайсером (WHERE Clause). Вы явно указываете, как "срезать" куб.
○       DAX: Контекст фильтра динамически изменяется в зависимости от взаимодействия пользователя с отчетом. Ключевая функция CALCULATE позволяет изменять этот контекст программно.

Пример: Продажи за предыдущий год (AdventureWorks)
В MDX (расчетная мера в скрипте куба или запросе):
WITH MEMBER [Measures].[Sales Amount Last Year] AS
 ([Measures].[Sales Amount], ParallelPeriod(
   [Date].[Calendar].[Calendar Year],
   1,
   [Date].[Calendar].CurrentMember
 ))
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Sales Amount Last Year]} ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar].[Month].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2008]


В DAX (мера):
Sales Amount Last Year =
CALCULATE (
   SUM ( FactInternetSales[SalesAmount] ),
   SAMEPERIODLASTYEAR ( 'Date'[Date] )
)


Разбор:
●       В MDX вы используете ParallelPeriod для навигации по иерархии времени, явно указывая уровень и смещение.
●       В DAX вы используете CALCULATE (ключевую функцию для изменения контекста) в сочетании с SAMEPERIODLASTYEAR, которая является функцией логики операций со временем. DAX более абстрагирован от иерархий куба и фокусируется на таблицах и их отношениях.

Когда использовать что:
●       MDX: Для работы с существующими многомерными кубами (SSAS Multidimensional), когда требуется глубокий анализ иерархий и специфическая логика, присущая кубам.
●       DAX: Для создания новых аналитических моделей в Power BI, SSAS Tabular или Power Pivot, когда требуется гибкость табличной модели, высокая производительность для больших объемов данных и интуитивно понятный язык для бизнес-аналитиков.

В современном BI-ландшафте DAX становится все более доминирующим, особенно с ростом популярности Power BI.

Понимание контекста — это, без преувеличения, самое важное в DAX. Это то, что отличает его от Excel и SQL, и то, что делает его таким мощным для аналитики.

1.     Контекст строки (Row Context):
○       Представьте, что вы создаете вычисляемый столбец. DAX проходит по каждой строке таблицы, и для каждой строки он "знает" значения всех столбцов в этой строке.
○       Пример: Sales[Profit Margin] = Sales[Sales Amount] / Sales[Total Product Cost]. Когда DAX вычисляет эту формулу для строки 100, он берет Sales Amount и Total Product Cost именно из строки 100.

2.     Контекст фильтра (Filter Context):
○       Это набор фильтров, которые применяются к вашей модели данных перед вычислением меры.
○       Когда вы перетаскиваете Total Sales в визуализацию и добавляете 'Product Category' (например, 'Bikes'), DAX автоматически применяет фильтр Product Category = 'Bikes' к модели перед вычислением Total Sales.
○       Контекст фильтра динамичен: он меняется, когда вы кликаете по срезам, фильтрам, элементам визуализаций.
CALCULATE: Король манипуляции контекстом

CALCULATE — это самая мощная функция в DAX. Она позволяет вам изменять контекст фильтра для выражения.
Это как если бы вы могли временно "переписать" фильтры, которые DAX применяет к вашей мере.

Синтаксис:
CALCULATE(Expression, [Filter1], [Filter2], ...)
●       Expression: Выражение, которое нужно вычислить (обычно мера).
●       Filter1, Filter2, ...: Один или несколько фильтров, которые будут изменять или добавлять к существующему контексту фильтра.

Пример: Продажи только для категории 'Bikes' (AdventureWorks) независимо от других фильтров
Sales for Bikes =
CALCULATE (
   SUM ( FactInternetSales[SalesAmount] ),
   'Product'[Category] = "Bikes"
)


Разбор:
●       SUM(FactInternetSales[SalesAmount]): Это выражение, которое нужно вычислить.
●       'Product'[Category] = "Bikes": Это новый фильтр. CALCULATE удалит все существующие фильтры по столбцу Product[Category] и применит этот новый фильтр.
●       Если вы поместите эту меру в отчет, она всегда будет показывать продажи только для велосипедов, даже если вы отфильтруете отчет по 'Clothing' или 'Accessories'.

Другие мощные применения CALCULATE:
●       Сравнения по времени: CALCULATE с функциями логики операций со временем (SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD, TOTALYTD) позволяет легко сравнивать текущие показатели с прошлыми.
●       Процент от общего итога: CALCULATE с ALL позволяет снять все фильтры и получить общий итог для расчета процента.
●       Сложные условия: CALCULATE позволяет комбинировать несколько фильтров, используя логические операторы.

Появление DAX стало переломным моментом для бизнес-аналитики. Он демократизировал доступ к сложным аналитическим возможностям, ранее доступным только специалистам по базам данных или MDX-разработчикам.
●       Доступность: Синтаксис, похожий на Excel, делает его более доступным для широкого круга бизнес-пользователей.
●       Мощность: Способность работать с большими объемами данных и выполнять сложные вычисления в динамическом контексте делает его инструментом корпоративного уровня.
●       Единая платформа: DAX является общим языком для Power BI, SSAS Tabular и Power Pivot, что обеспечивает согласованность и переносимость аналитических моделей.
●       Сообщество и ресурсы: Огромное и активно растущее сообщество, а также обилие обучающих материалов (включая книги, которые вы предоставили, такие как 'Подробное руководство по DAX' и 'DAX для профессионалов'), делают освоение DAX более простым.

DAX — это не просто язык; это мышление. Это способ взглянуть на данные не как на статические таблицы, а как на динамическую, взаимосвязанную сеть, из которой можно извлекать бесконечное количество инсайтов. Он позволяет вам задавать вопросы, которые раньше казались невозможными, и получать ответы, которые могут изменить ход вашего бизнеса.

Итак, мы совершили путешествие по миру DAX, сравнив его с привычными нам Excel, SQL и MDX. Мы увидели, что DAX — это не просто гибрид этих языков, а уникальный, мощный и интуитивно понятный инструмент, созданный для решения задач современной бизнес-аналитики.

●       В отличие от Excel, DAX работает с полноценными моделями данных, отношениями и динамическими контекстами, преодолевая ограничения масштаба и сложности.
●       В отличие от SQL, DAX фокусируется на аналитических вычислениях в in-memory моделях, автоматически управляя отношениями и контекстом, что делает его несравнимо более эффективным для агрегаций и динамической отчетности.
●       В отличие от MDX, DAX оперирует табличными структурами и функциональными выражениями, предлагая более плоский и, для многих, более интуитивный подход к анализу данных, особенно в эпоху Power BI.

Освоение DAX — это не просто изучение нового синтаксиса; это изменение вашего подхода к данным.
Это переход от статического к динамическому мышлению, от плоских таблиц к взаимосвязанным моделям, от ручных расчетов к автоматизированным инсайтам. С DAX вы получаете возможность не просто смотреть на данные AdventureWorks, а заставлять их говорить, раскрывая скрытые тенденции, возможности и угрозы.

Это язык, который позволит вам не просто отвечать на вопросы, но и задавать новые, более глубокие. И это, безусловно, стоит того, чтобы вложить в его изучение все свои силы. Ведь от того, насколько хорошо вы понимаете свои данные, зависит не только ваш успех, но и успех всей вашей компании.