Phasen eines Power BI-Projekts

Es ist ein einfacher Prozess, bei dem wir das Power BI Desktop-Tool von der offiziellen Microsoft-Seite installieren, um mit der Arbeit mit dem Power BI-Desktop-Tool beginnen zu können, wo der wichtige und zentrale Teil des Projekts ausgeführt wird: das Importieren der Daten , Modellierung und Berichterstattung. Die perfekte Ergänzung zu Power BI Desktop ist, wie wir weiter unten sehen werden, der Power BI Service. Ein Power BI-Dienst, der, wie wir weiter unten sehen werden, für die Online-Veröffentlichung der Berichte verwendet wird, um die Berichte versenden zu können und um im Team zusammenarbeiten zu können.

Sobald Power BI Desktop installiert ist, können wir eine Power BI-Lizenz erwerben, um die Berichte, die wir in Power BI Desktop erstellen, zu veröffentlichen und sie mit anderen im Power BI-Dienst zu teilen. Der Einsatz einer Power BI Lizenz ist nicht notwendig, um Power BI Desktop nutzen zu können, wie wir bei den Power BI Lizenztypen erläutern werden. Es ist jedoch ratsam, eine Power BI-Lizenz zu besitzen, um die Möglichkeiten und Einrichtungen zum Teilen von Berichten nutzen und online kollaborativ arbeiten zu können. Es gibt verschiedene Arten von Power BI Service-Lizenzen, es wird sogar eine einfachere Version angeboten, die kostenlos ist und die, obwohl sie einige Einschränkungen hat (in den Funktionen der gemeinsamen Nutzung und Online-Zusammenarbeit), perfekt ist, um mit der Arbeit in Power BI zu beginnen.

Sobald Power BI Desktop installiert ist und eine Lizenz für die Nutzung des Power BI-Dienstes erworben wurde oder nicht (wir erinnern Sie daran, dass die Lizenz nicht erforderlich ist, um in Power BI Desktop arbeiten zu können), sind wir bereits auf Softwareebene vorbereitet um unser Projekt in Power BI starten zu können, wofür wir die Daten benötigen, die wir transformieren, modellieren und auf denen die Berichte aufbauen werden.

Der nächste Schritt wäre daher das Laden von Daten in Power BI Desktop (im Power BI-Ökosystem als Datenimport bezeichnet) oder eine externe Verbindung zur Power BI-Datenquelle. Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten in Power BI zu verarbeiten, Importieren (auch bekannt als Importmodus) oder Verbinden mit externen Quellen oder Servern (bekannt als direkter Abfragemodus), wo die Daten gespeichert werden. Wie wir an den Unterschieden zwischen Power BI Import und Direct Query sehen werden, haben diese beiden Arbeitsweisen ihre Vor- und Nachteile. Der Importmodus wird im Allgemeinen aus zwei grundlegenden Gründen am häufigsten verwendet: Es stehen alle Funktionen und Tools von Power BI zur Verfügung, und die Arbeitsweise im Importmodus ist viel dynamischer und schneller, da die Informationen gehostet werden. Ansichtsänderungen und andere Operationen werden sofort ausgeführt. In den meisten Fällen haben wir die Informationen auch bereits auf unserem PC oder in einem Netzwerkordner gespeichert und verwenden in der Regel Microsoft-Anwendungen wie Excel oder SQL Server, mit denen Power BI eine gewisse Verbindung und volles Verständnis hat.

Beim Datenimport stoßen wir in Power BI auf ein neues Konzept namens „Datentransformation“. Dieses Konzept bezieht sich auf die Organisation, Bereinigung und Bereinigung von Daten. In dieser Phase führen wir einen Organisationsprozess durch, in dem wir unsere Daten mit einer Struktur versehen, die sehr wichtig sein wird, da wir beginnen, die importierten Daten mit einer logischen Struktur, mit einem korrekten Format zu formen und die importierten Daten zu bereinigen, wenn notwendiges Entfernen von Fehlern, Duplikaten, Leerzeilen etc. Wir stellen sicher, dass alle Spalten eine Überschrift haben, dass es keine leeren Zeilen oder Zellen mit Fehlern gibt.

In diesem wichtigen Teil des Prozesses können wir einige Operationen durchführen, die für die Zukunft des Projekts von entscheidender Bedeutung sind.

Alle diese Aktionen, die, wie wir bereits erwähnt haben, um die Daten zu strukturieren, zu bereinigen und zu bereinigen, werden mit dem Power Query-Editor ausgeführt und gehören zur sogenannten Datentransformation. Wir können auf die Datentransformation im Importprozess zugreifen, aber wir können auch jederzeit über die Power BI Desktop-Symbolleiste in “Datentransformation”, einer der Startoptionen, darauf zugreifen. Der Datentransformationsprozess ist, wie bereits erwähnt, ein Prozess, der mit dem Power Query-Editor ausgeführt wird: dem Power BI-Tool, das sich öffnet, wenn Sie auf Daten transformieren klicken.

In diesem Teil des Prozesses gibt es auch eine der interessantesten Funktionen aufgrund der Nachfrage derjenigen, die mit Daten arbeiten, aufgrund ihrer Nützlichkeit und der Geschwindigkeit und Effektivität, mit der sie ausgeführt werden. Wir sprechen über die im Power Query-Editor vorhandenen Tools, um Informationen aus zwei oder mehr Tabellen zu kreuzen. Das Verbinden zweier Tabellen in Power BI ist dank der Funktionen „Abfragen kombinieren“ und „Abfragen anhängen“ möglich; Zwei Funktionen, die auf die Anforderungen der Informationsfusion reagieren, wenn wir disaggregierte Daten finden, die in verschiedenen Dateien oder auf verschiedenen Servern gefunden werden. Durch die Kombination von Abfragen können wir Informationen schnell und effektiv kreuzen, indem wir eine Spalte verwenden, die als eindeutige Kennung dient. Mit dem Append-Query-Tool

Diese Tools (Zusammenführen und Anhängen) sind sehr nützlich und notwendig, wenn die Informationen getrennt werden. Um genaue Berichte zu erstellen, die wahrheitsgemäße Informationen widerspiegeln, müssen wir eine einzige Datenbank aufbauen, in der alle notwendigen Informationen gefunden werden, um die Berichte erstellen zu können. Eine einzige Datentabelle, in der alle KPIS zu finden sind, die wir melden werden, eine einzige Tabelle, in der wir alle vollständigen Informationen haben und die, wie gesagt, eine korrekte Struktur hat, keine Fehler oder leere Zellen aufweist .
Obwohl Sie in dieser Phase der Datentransformation Vorgänge im Power Query-Editor ausführen können, wird dies nicht empfohlen. Diese Aufgaben (Berechnungen und Funktionen durchführen) überlassen wir der nächsten Phase des Projekts: Datenmodellierung, Datenmodell oder auch Modeling genannt.

Nachdem wir die Transformation der Daten durchgeführt haben, nachdem wir die Daten überprüft haben, die wir importieren möchten, haben wir die Informationen strukturiert, die Fehler überprüft, die Duplikate und Fehler, die wir finden können, beseitigt und andere Aufgaben zur Bereinigung durchgeführt und die Daten bereinigen. Wir wenden die vorgenommenen Änderungen an und fahren mit der nächsten Phase des Projekts fort, dem Datenmodell. Ein Datenmodell ist ein Satz von Daten, die in verschiedenen Tabellen organisiert sind, die miteinander in Beziehung stehen.

Die Datenmodellierung ist eine der wichtigsten Phasen, die wichtigste zusammen mit der Datentransformation. Der Grund ist nichts anderes als das Erstellen, Entwerfen und Erstellen und Organisieren von Datensätzen, die später (sobald das Modell erstellt ist) verwendet werden, um Visualisierungen, Berichte oder Dashboards erstellen zu können.

In dieser Phase des Projekts können wir nicht nur die verschiedenen Datentabellen verknüpfen, sondern auch neue Spalten erstellen, die aus den bereits vorhandenen Informationen berechnet werden, um später einen vollständigeren Bericht zu erstellen. Beispielsweise können wir Kennzahlen berechnen, die KPIs oder wichtige Indikatoren sind. Wie wir später sehen werden, können auch Messungen erstellt werden, um benutzerdefinierte und komplexere Berechnungen mit Da durchzuführen.

Wir können auch verschiedene Kategorien oder Hierarchien in den Daten festlegen und wir können auch Metadaten hinzufügen.
Die Modellphase ist, wie gesagt, der Schlüssel, um ein gültiges Modell zu erstellen, das uns hilft, professionelle und visuelle Berichte zu erstellen. Was, wenn wir uns erinnern, ist einer der Standardwerte von Power BI. Sobald das Modell erstellt ist, sind wir daher bereit, die nächste Phase des Projekts in Angriff zu nehmen: die Visualisierungs- oder Berichtsphase.

Visualisierungen in Power BI ist ein Teil des Projekts, das direkt mit dem Visualisierungsmodul in Power BI zusammenhängt und mit den in Power BI Desktop verfügbaren Tools professionelle Berichte, Dashboards mit Informationen in Tabellen und Grafiken auf intuitive Weise erstellen kann Weise und visuell. Die Aufgaben, die wir normalerweise in Excel ausführen, nämlich das Erstellen von Diagrammen und Tabellen mit einer Reihe von Daten auf einem Blatt, werden in Power BI als Visualisierungen bezeichnet. Es hat einen bestimmten Abschnitt oder ein Modul, von dem aus wir beginnen können, die Daten zu “malen”.
Die Berichtsphase ist auch eine sehr wichtige Phase des Projekts in Power BI, da wir hier das Produkt formen, es ist das Ergebnis der zuvor durchgeführten Arbeit, wo wir die Fähigkeit haben müssen, interaktive Visualisierungen zu erstellen, die helfen der Interpretation, bei der Analyse der Daten und bei den zu treffenden Entscheidungen.

Wie wir später sehen werden, verfügen wir innerhalb des Visualisierungsmoduls über viele Tools und Visualisierungsoptionen, um ein professionelles, visuelles und intuitives Dashboard mit relevanten Datentabellen, Diagrammen, die den Trend der relevanten KPIs zeigen, Flussdiagrammen, Karten, geografischen Karten usw. zu erstellen . Dank dieser Tools ermöglicht uns Power BI nicht nur eine professionelle Präsentation der Daten, sondern erleichtert auch die Interpretation der Daten, hilft Trends zu erkennen, Verhaltensmuster zu lokalisieren.

Wie wir bereits gesagt haben, liegt einer der Standardwerte von Power BI als Business Intelligence-Tool in der Kapazität der Datenverarbeitung, Berechnung und in allen Tools, die uns sowohl bei der Datentransformation als auch bei der Modellierung ermöglichen Sie ermöglichen es, gültige Datensätze zu erhalten, mit denen man arbeiten kann, die miteinander verbunden sind, um komplexere Berichte unter Berücksichtigung der Globalität der Informationen zu erstellen. Aber als Analysetool ist Power BI ein Tool, das sich auch in Designtools und Konfigurationen für die Berichterstellung auszeichnet.

Wie wir bereits gesehen haben, ist einer der bemerkenswertesten Vorteile von Power BI die Fähigkeit, sehr visuelle interaktive Berichte zu erstellen, die sehr professionell aussehen und einen gewissen Grad an Automatisierung in allen Prozessen bieten ist der Schlüssel zum Streben nach unserer Produktivität und der Produktivität unseres Teams.

Wie wir später sehen werden, können Power BI-Berichte interaktiv und anpassbar sein, sodass Personen, die unsere Berichte verwenden, Filter anwenden und somit die Daten aus verschiedenen Perspektiven sehen können, alles in Echtzeit. Power BI ermöglicht es Ihnen auch, Kommentare zu den Berichten hinzuzufügen, was sehr nützlich ist, wie wir sehen werden, um kollaborativ arbeiten zu können.

Wie wir bereits im Verlauf der Pivot-Tabellen gesehen haben, ist es in Power BI möglich, eine Datensegmentierung durchzuführen und Tabellen und Diagramme zu verbinden, um eine feine Konsistenz in den Berichten in Bezug auf die angezeigten Daten zu erhalten.
Sobald die Berichte fertig waren, gingen wir zur letzten Phase des Projekts über: dem Veröffentlichen und Freigeben der Berichte in Power BI.

Veröffentlichen und teilen Sie Berichte in Power BI: Um die in Power BI Desktop erstellten Berichte zu teilen, benötigen wir eine Power BI-Lizenz, die wir, wie wir bereits in den Power BI-Lizenztypen erklärt haben, zwischen der kostenlosen Version wählen können , Pro und Premium. Abhängig von den Freigabeanforderungen und dem Umfang Ihrer Projekte benötigen Sie die eine oder andere Lizenz. Aus Power BI Free, der kostenlosen Version von Power BI, können Sie einen Bericht mit einem Link erstellen, den Sie freigeben können. Wenn die zu teilenden Daten jedoch vertraulich sind, sollten wir uns für eine der Zahlungsoptionen entscheiden. Die kostenpflichtigen Versionen ermöglichen es uns auch, mit anderen Benutzern zusammenzuarbeiten, Gruppen zu erstellen, um Ad-hoc-Informationen auszutauschen, d. h. verschiedene Informationsebenen einzurichten, um beispielsweise dem Management Bericht zu erstatten,

Nachdem alle vorherigen Schritte ausgeführt wurden, müssen wir in einer letzten Phase die Wartungs- und Aktualisierungsaufgaben der erstellten Berichte durchführen, insbesondere wenn diese Berichte zur regelmäßigen Berichterstattung verwendet werden. Wenn beispielsweise die in Power BI erstellten Berichte verwendet werden, um die von einem Unternehmen jede Woche getätigten Verkäufe zu melden, müssen wir die Berichte jede Woche mit den aktualisierten Daten für jede Woche aktualisieren. Berichtsaktualisierungen sind eine sehr häufige Aufgabe, denn selbst wenn Sie weniger häufig Berichte erstellen müssen (z. B. Jahresberichte), wird die Berichterstattung durch eine bereits fertige Vorlage und ein fertiges Design beschleunigt. wir müssen uns nur darum kümmern, dass die Berichte bis zum entsprechenden Datum aktualisiert werden, und natürlich, dass die gemeldeten Daten korrekt sind. Wie wir sehen werden, geht die Automatisierung von Tools wie Power BI bei der Durchführung von Projekten noch einen Schritt weiter und etabliert sehr einfache Mechanismen, so dass diese Wartungs- und Aktualisierungsaufgabe nach Fertigstellung der Berichte ein sehr schneller und einfacher Prozess ist.