Для выполнения допустимо использовать любой набор данных, доступный в Интернете. Данные могут быть тематически связаны с любой интересующей вас областью, например, спорт, музыка, COVID-19, статистика преступности, изменение климата и т.д. Нет никаких требований к расширению и формату исходных данных, включаемых в модель данных. Ниже
приведены рекомендации, которые следует учитывать при выборе исходных данных, на основе которых нужно построить модель данных в Power BI.
1. Модель данных должна состоять как минимум из 3 таблиц с оговоркой, что она будет содержать как минимум 1 таблицу фактов и 1 таблицу измерений.
2. Допустимы:
a. Использование уже готового набора, состоящего из нескольких файлов/таблиц
b. Преобразование (нормализация)* одной «широкой» исходной таблицы таким образом, чтобы конечная
была разделена на соответствующее количество таблиц, необходимых для создания
модели.
3. Минимальное количество строк в таблице фактов - около 1000 записей (чем больше, тем лучше);
4. Минимальное количество строк в таблицах измерений не требуется;
5. Дополнительным (не обязательным) преимуществом при оценке модели будет использование
нескольких отдельных исходных таблиц, которые при объединении составят единую таблицу фактов, например, 5 файлов Excel с данными за последовательные годы, помещенных в одну папку. Количество файлов, объединенных в одну
не входит в минимальное количество таблиц в модели.
6. При использовании в модели данных, охватывающих диапазон дат, необходимо добавить
«таблицу календаря в PBI», которая также не входит в минимальное количество таблиц, составляющих модель.
7. Модель, созданная в PBI, должна быть подготовлена в соответствии с передовой практикой, т. е. создана по схеме «звезда» или «снежинка»;

Нормализация может быть проведена любым способом и с использованием любого инструмента, например Excel, с условием, что таблица фактов будет связана с таблицами измерений с помощью атрибутов с первичными ключами. Столбец, который будет являться первичным ключом для обеих сторон связи, может быть создан с помощью нормализации любым способом.
Примеры источников данных:
EDNA https://forum.enterprisedna.co/c/challenges/44