BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Платформы » Microsoft Power BI

Power BI как часть грандиозного решения обработки данных

Power BI - это мощный инструмент для составления отчетности, который в последнее время доминирует на рынке и стремительно развивается. Но, как ни странно, во многих организациях до сих пор не знают о его потенциале и основной цели. В результате очень часто его используют просто в  качестве автоматизированной системы отчетности для извлечения или  визуализации данных.

 

Однако, Power BI - гораздо больше, чем отчет.

Он не должен рассматриваться как отдельный продукт для ETL, AI/ML или общей стратегии обработки данных.  Организациям необходимо включить его как часть культуры данных. Для успешного развертывания Power BI не стоит использовать его просто для создания отчетности.  Лучше спроектируйте культуру и архитектуру.  Это то, что позволяет бизнес-пользователям понимать, интерпретировать и реагировать на выводы, основанные на данных. 

Но достаточно много дополнительных продуктов, услуг и возможностей, входящих в состав Power BI, упускаются из виду. В результате чего виден только верхний уровень - визуальные элементы в отчетах и дашборды.  Но под поверхностью лежит мощный пласт функций.

Вот некоторые их распространенных ошибок, с которыми часто сталкиваются новые пользователи при развертывании Power BI.

 

Ошибки, допускаемые при использовании Power BI

  • Использование инструмента для извлечения данных. Power BI предназначен для определения трендов, выводов и кросс-срезов.  Большие таблицы и дампы данных не дают выводов.
  • Использование Power BI для визуализации данных. Проектируйте визуальный элемент, который сможет передавать информацию быстрее, чем решение инфографического типа.
    Проектируйте конвейеры данных, которые регулярно обновляются. Создавайте интерактивные визуальные элементы. Это поможет пользователям вникать глубже и находить новые идеи.
  • Использование только в качестве автоматизированной системы отчетности. И хотя этот инструмент может использоваться для автоматизированных отчетов, Вы, скорее всего, используете его на 100% и выполняете лишнюю работу.
    Вместо этого, создайте модели данных многократного использования, которые предназначены для нескольких отчетов.  Напишите бизнес-логику DAX и KPI, которые станут единственным источником правды.  Убедитесь, что документируете Ваши меры внутри моделей данных.  Четкое документирование мер данных поможет пользователям понять, как использовать модель данных для создания новых отчетов.
  • Текущий инструмент отчетности/замена Excel. Общий запрос для перемещения всей отчетности Excel в Power BI заключается в подходе “lift and shift”.
    Но эти продукты различны и их применение отличается.  Если Вы переходите на Power BI, не пытайтесь воссоздавать старые решения.  Лучшим подходом станет проектирование новых отчетов, которые используют сильные стороны Power BI. У использования только Power BI или только Excel есть как свои преимущества, так и недостатки.  Но при совместном использовании этих двух продуктов можно взять сильные стороны каждого.
  • Создание правильной культуры данных крайне важно для внедрения в организацию. Культура данных начинается с руководителя, который продвигает внедрение.  Прежде всего убедитесь, что Вы заручились поддержкой лидера и он доверяет Вам.

 

Ошибки при развертывании решений Power BI

  • Фокус на необработанных цифрах, а не на бизнес-идеях. Вместо простой демонстрации цифр отчеты содержат показатели KPI, тренды, детализация, интерактивность и возможности получения срезов.
    Это позволяет бизнес-пользователям получать значимую информацию о направлении развития бизнеса.
  • Игнорирование подходов к развертыванию.
    Многие бизнес-пользователи знакомы с типичным процессом создания отчетов; пользователь отправляет тикет в ИТ отдел.  ИТ- отдел пишет SQL-запросы для получения данных по полученному запросу.  Затем данные выводятся в виде таблиц и простых графиков.  Power BI довольно быстро справляется с  этим длительным процессом и предоставляет данные пользователю.  Организация должна использовать нисходящий, смешанный или восходящий подход. Использования одного из этих подходов помогает устранить барьеры между бизнес-пользователями и ИТотделом.
  • Неспособность думать, как бизнес и действовать как ИТ. У ИТ много сильных сторон, относящихся к тому, как быстро и надежно сделать данные доступными.
    Power BI в первую очередь предназначен для бизнес-пользователей.  Таким образом, у Power BI есть функции, позаимствованные у наилучших технологий ИТ. Одна из таких технологий - развертывание конвейеров.
  • Не использование моделей данных или игнорирование отчетов self-service. Модели данных содержат все метаданные, необходимые для отчетности.
    Сюда входит бизнес-логика и преобразование данных. Но их создание и поддержка может занимать много времени.   Вместо этого, возможно повторное использование моделей данных и сохранение одного источника истины для следующих отчетов.  Бизнес-пользователи могут создавать собственные отчеты Power BI. Это делается без необходимости написание даже строчки кода.
  • Рассматривать Power BI как самостоятельный продукт, а не часть решения искусственного интеллекта или больших данных Не следует относиться к PowerBI только как к инструменту визуализации.
    Power BI - это инструмент для бизнес-идей, способ передачи информации внутри организации.  Кроме того, в него встроены ML, прогностическая аналитика, ETL-процессы, хранение данных и безопасность.   В результате должен быть выстроен единый подход к культуре данных. 

 

Правильное использование Power BI

Power BI должна быть частью всего этапа обработки данных,  а не только слоем визуализации. Современная платформа данных обычно состоит из 4 шагов:

  • загрузка и поглощение - извлечение данных из внешнего источника и их трансформация.
  • Хранение - размещение данных там, где мы сможем провести их анализ.
  • Обработка (или трансформация) - запуск аналитики данных и составление KPI, прогнозов.
  • Обслуживание - представление данных в удобном для заинтересованных лиц виде.

Power BI выполняет все эти шаги.  От отчета в power query (загрузка и поглощение) до импорта данных (Хранение).  Далее, Вы можете создать модель и меры DAX (Обработка).  Наконец, Вы можете отобразить данные в виде визуальных элементов на страницах отчета (Обслуживание).

Он может выступать и как корпоративное решение.  Для начала, потоки данных настроены на извлечение и преобразование данных из многих источников (загрузка и поглощение).  Вы можете создавать резервные копии и хранить их в озере данных gen2 (Хранение).  Во-вторых, данные могут взять преимущества автоматизированного ML и когнитивных служб.  Создайте DAX, сочетая мощный язык DAX с искусственным интеллектом (Обработка).  В конце, Вы можете упаковать их в виде отчетов, дашбордов, приложений или встроить в другие приложения (Обслуживание).

С другой стороны, Power BI необязательно должен выполнять все функции.  Традиционная архитектура платформы данных изображена Microsoft на рисунке ниже.  Для загрузки и поглощения данных Вы можете использовать другие инструменты, например Фабрику данных.  Для обработки/трансформации - Databricks. Модели Power BI и аналитических служб будут предоставлять данные конечному пользователю.
Правильное развертывание глубоко укоренено в культуре.  Каждый шаг должен соотноситься с  другими в конвейере.

Посмотрите на диаграмму, демонстрирующую функции Power BI.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • InterZet

    Анализ деятельности отдела маркетинга; сегментация клиентских баз; расчет специфичных показателей эффективности деятельности компании сегмента telecom

  • Внедрение Qlik Sense в нефть/газ, сеть АЗС

    Внедрение решения для сетей АЗС BusinessQlik for Oil/Gas на базе Qlik Sense. Настройка, администрирование и поддержка сервера Qlik Sense. 

    В рамках решения интегрированы блоки: Розничные Продажи, Оптовые продажи, Электронные/Топливные Карты из более 5 источников данных.
  • Поставка лицензий QlikView, настройка сервера QlikView, консультирование и обучение заказчика

  • Аладушкин

    Консолидация финансовой отчетности по предприятиям группы; реализация элиминации внутригрупповых оборотов; механизм гибкого сравнения показателей; расчет и визуализация ключевых показателей эффективности.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru