Power BI یک ابزار گزارش‌گیری قدرتمند است که بر بازار غلبه کرده است و به سرعت در حال تکامل و پیشرفت است. با این حال، به نظر می‌رسد که اکثر سازمان‌ها از پتانسیل واقعی یا هدف اصلی این ابزار بی‌اطلاع هستند. در نتیجه؛ اغلب اوقات برای استخراج ساده یا بصری‌سازی نقاط داده در روش‌های گزارش‌گیری موردی (ad-hoc) استفاده می‌شود.

Power BI چیزی فراتر از یک ابزار گزارش‌گیری است

Power BI را نباید به عنوان یک محصول جدا از ETL, AI/ML یا استراتژی کلی داده در نظر گرفت. در عوض؛ سازمان‌ها باید این ابزار را به عنوان بخشی از فرهنگ داده و در کنار سایر ابزارهای این حوزه در نظر بگیرند.

برای توسعه و استقرار موفقیت‌آمیز Power BI؛ از این ابزار به عنوان یک ابزار ساده گزارش‌گیری استفاده نکنید. در عوض با آن یک فرهنگ و معماری را با آن طراحی کنید. این ابزار؛ یکی از مواردی است که به کاربران کسب و کارها این امکان را می‌دهد تا یک بینش غنی و قدرتمند داده محور را درک؛ تفسیر و واکنش نشان دهند.

بسیاری از محصولات؛ خدمات و قابلیت‌های اضافی که در Power BI وجود دارند؛ غالبا نادیده گرفته می‌شوند. در نتیجه؛ افراد تنها یک سطح بالا از تصاویر موجود در گزارش‌ها و داشبوردها را مشاهده می‌کنند. اما یک مجموعه کامل از ویژگی‌های غنی و هیجان انگیز در زیر این سطح وجود دارد.

با این حال؛ در اینجا برخی از اشتباهات رایج وجود دارد که کاربران تازه وارد هنگام استفاده از Power BI انجام می‌دهند.

اشتباهاتی که هنگام استفاده از Power BI انجام می شود:

  • استفاده از آن برای استخراج داده‌ها

جداول بزرگ با انتخاب فیلترهایی که ممکن است (یا ممکن نیست) شما بخواهید اکسپورت می‌شوند. در عوض؛ Power BI برای دستیابی به ترندها و بینش‌ها طراحی شده است. جداول بزرگ و دامپ‌های داده (Data Dumps) بینشی ارائه نمی‌دهند.

  • استفاده از آن برای تصویر ساده داده‌ها

یک تصویر طراحی کنید که بتواند اطلاعات را به سرعت (و نه به عنوان یک اینفوگرافیک) انتقال دهد. اگر به دنبال تصویرسازی کامل داده‌ها برای یک داستان خبری هستید که نکته خاصی را بیان کند؛ ممکن است گزینه‌های دیگری وجود داشته باشد. گزارش‌های قابل پرینت سنتی یا اسناد از قبل طراحی شده در اکسل گزینه‌های مناسبی هستند . پاپ‌لاین‌های داده که به طور مرتب به‌روز می‌شوند را طراحی کنید. تصویرسازی ایجاد کنید که برای تعامل طراحی شده اند. این به کاربران کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم را پیدا کنند و به بینش دست پیدا کنند.

  • فقط گزارش‌گیری موردی (ادهاک)

اگر چه این ابزار می‌تواند روشی عالی برای گزارش‌های موردی باشد؛ اما ممکن است کمتر از این گزارشات استفاده کنید و کار بیشتری را متحمل شوید. در عوض، مدل‌های داده قابل استفاده مجدد را ایجاد کنید که برای چندین گزارش طراحی شده‌اند. KPI‌ هایی را بنویسید که می‌تواند به عنوان یک منبع واحد از حقیقت عمل کند. اقدامات خود را حتما در داخل مدل‌های داده ثبت کنید. با مستندسازی واضح داده‌های اندازه‌گیری شده مشتریان می‌توانند نحوه استفاده از مدل داده را برای ایجاد گزارشات جدید درک کنند.

  • ابزار گزارش‌گیری فعلی / جایگزین کردن با اکسل

یک درخواست مشترک برای انتقال همه گزارش‌های اکسل به Power BI است. این محصولات متفاوت بوده و کاربردهای متفاوتی دارند. اگر از Power BI استفاده می‌کنید؛ راه‌حل‌های قدیمی را امتحان نکنید. در عوض؛ یک روش بهتر طراحی گزارش‌های جدیدی است که با نقاط قوت Power BI سازگار باشد. از ویژگی‌های غنی و موتورهای قدرتمندی که باعث کاربردی شدن Power BI می‌شوند استفاده کنید. فقط استفاده از Power BI یا فقط اکسل دارای مزایا و معایبی است. برعکس استفاده از هر دوی Power BI و اکسل می‌توان از قدرت هر دو ابزار استفاده کرد.

  • عدم فرهنگ سازی داده‌ها

Matthew Roche دارای یک سری پست‌ فوق العاده در زمینه ایجاد فرهنگ داده با چرایی و چگونگی انجام این کار است. ایجاد فرهنگ داده مناسب برای گزینش در سازمان حائز اهمیت است. فرهنگ داده با یک حامی مالی اجرایی شروع می‌شود که می‌تواند گزینش را تحت تاثیر قرار دهد. بنابراین؛ در درجه اول؛ باید حتما رهبری داشته باشید که به بینش شما ایمان داشته باشد.

اشتباهاتی که هنگام استفاده از راه‌حل های Power BI رخ می‌دهد

  • تمرکز روی اعداد خام است و نه بینش‌های کسب و کار

به جای نمایش ساده اعداد؛ گزارش‌های عالی اغلب دارای KPI؛ ترندها؛ آزمایشات؛ تعامل و غیره هستند. این به کاربران کسب و کارها امکان می‌دهد اطلاعات معنی‌داری در مورد جهت کسب و کار بدست آورند.

  • نادیده گرفتن روش های استقرار و توسعه

بسیاری از کاربران کسب و کارها با یک فرآیند معمول گزارش‌گیری آشنا هستند. کاربر یک تیکت به بخش IT ارسال می‌کند. IT یک دسته از کوئری‌های SQL را اجرا می‌کند تا داده‌های درخواستی را دریافت کند. بعد داده‌ها را در جداول و نمودارهای ساده سطح‌بندی می‌کند. در مقابل؛ power BI در حذف این فرایند طولانی و دستیابی سریعتر به داده‌های کاربران کار فوق العاده‌ای انجام می‌دهد. یک سازمان باید یک رویکرد بالا به پایین؛ یا پایین به بالا و یا ترکیبی را به کار گیرد. در نتیجه با استفاده از این روش، آنها می‌توانند بخش کسب و کار و فناوری اطلاعات را ادغام کنند و انبار داده‌ها را حذف کنند.

  • ناتوانی در اندیشیدن مانند مدیران کسب و کار و مانند واحد انفورماتیک عمل کردن

سازمان فناوری اطلاعات دارای نقاط قوت بسیار زیادی در زمینه نحوه دسترسی سریع و قابل اعتماد به داده‌ها است. Power BI عمدتا برای کاربران کسب و کارها طراحی شده است. بنابراین؛ Power BI دارای ویژگی‌هایی است که از بهترین روش های فناوری اطلاعات استفاده می‌کند. یکی از بهترین آنها استفاده از پاپ‌لاین‌ها می باشد.

  • عدم استفاده از مدل داده یا نادیده گرفتن گزارش‌گیری

مدل‌های داده که در وبلاگ Matt Allington شرح داده شده است شامل تمام متادیتاهای مورد نیاز برای گزارش‌گیری است. این مدل‌های داده شامل منطق تجارت و تحولات داده است. با این حال، ایجاد و حفظ این موارد می‌تواند زمانبر باشد. در عوض می‌توان از مدل‌های داده دوباره استفاده کرد و یکی از منابع حقیقی را برای بسیاری از گزارش‌گیری ها حفظ کرد. کارشناسان مدل‌سازی می‌توانند مدل‌ها را تصاحب و نگهداری کنند. علاوه بر این؛ کاربران کسب و کارها می‌توانند گزارش‌های Power BI خود را با استفاده از مدل‌ها الصاق و ایجاد کنند. این کار حتی بدون نیاز به نوشتن یک خط کد انجام می‌شود.

  • استفاده از Power BI به عنوان یک محصول مستقل و نه بخشی از اکثر راه‌حل های داده AI

نباید با Power BI به عنوان یک ابزار مجسم‌سازی رفتار کنید (این وبلاگ Gil Raviv را بخوانید). در عوض؛ Power BI ابزاری برای بینش تجاری است؛ روشی برای استفاده و انتقال داده‌ها در داخل سازمان است. علاوه بر این؛ ML و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی شده مانند آن؛ فرآیندهای ETL؛ ذخیره داده و امنیت نیز در آن به طور جامع در نظر گرفته شده است. در نتیجه باید یک رویکرد واحد برای فرهنگ داده ایجاد کرد. کاربران از تمام حوزه‌های تجاری باید از استراتژی مطلع باشند.

استفاده از Power BI به روش صحیح

Power BI باید بخشی از کل مرحله داده باشد نه تنها یک لایه مجسم‌سازی در بالای آن. یک پلت فرم مدرن داده به طور معمول دارای 4 مرحله است:

  • Load and Ingest (لود و فروبری داده) – استخراح داده‌ها از سیستم منبع و تبدیل آنها
  • Store (ذخیره سازی یا انبار کردن) – داده‌ها را در جایی قرار می‌دهد تا بتوانیم روی آنها تجزیه و تحلیل کنیم.
  • Process یا Transform (پردازش و تبدیل) – تجزیه و تحلیل داده‌های خود را اجرا کنید و KPI ها، AI و پیش‌بینی‌ها را ترسیم کنید.
  • Serve (استفاده کردن) – داده‌ها را به سادگی برای ذینفعان بکار ببرید.

Power BI می‌تواند تمام این مراحل باشد. از یک گزارش واحد با استفاده از کوئری‌های قدرتمند / power query (Load and Ingest) تا ورود داده‌ها / import data (Store) . در مرحله بعدی؛ می‌توانید یک مدل و اقدامات DAX (Process) را بسازید و در آخر می‌توانید داده‌ها را به صورت تصویری در صفحات گزارش (Serve) مشاهده کنید. این برنامه می‌تواند یک راه‌حل و مقیاس پذیری بیشتر در سطح شرکت باشد. در مرحله اول؛ استریم داده‌ها برای استخراج و تبدیل داده‌ها از منابع مختلف تنظیم می‌شوند (Load and Ingest). می‌توانید از داده‌ها بکاپ بگیرید و ذخیره کنید (Store). داده‌ها می‌توانند از ML خودکار (AutoML) و سرویس‌های شناختی استفاده کنند. اکسپرشن DAX را بیلد کنید و یک زبان DAX قدرتمند را با قدرت هوش مصنوعی پردازش و ترکیب کنید. و آخر اینکه می‌توانید این موارد را به عنوان گزارش؛ داشبورد؛ برنامه‌ها یا قسمت‌های تعبیه شده در برنامه‌های دیگر استفاده کنید (serve).

متناوبا، لازم نیست که Power BI همه این مراحل را داشته باشد. معماری پلت فرم داده سنتی در تصویر زیر توسط مایکروسافت توصیف شده است. شما می‌توانید از ابزارهای دیگری مانند Data Factory برای Load and Ingest (لود و فروبری داده) استفاده کنید. در مرحله بعدی؛ می‌توانید از Databricks برای Process یا Transform  (پردازش و تبدیل) استفاده کنید. مدل‌های Power BI  و سرویس‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را به کاربر نهایی ارائه می‌دهند.

این یک نمونه عالی از ادغام Power BI با راه‌حل های داده دیگر می‌باشد. با این وجود باید توسعه و استقرار را با در نظر گرفتن تمام راه‌حل‌ها پیاده سازی کنید. Power BI ابزاری برای ایجاد تصویرسازی‌های ساده نیست. استقرار خوب؛ ریشه در فرهنگ دارد. در هر مرحله باید مراحل دیگر را در نظر گرفت.

این نمودار عالی Melissa Coates را مشاهده کنید که ویژگی‌های Power BI را نشان می‌دهد.

Azure Synapse

مایکروسافت با استفاده از Azure Synapse  در حال توسعه این اکوسیستم است. همانطور که مایکروسافت این اکوسیستم را توسعه می‌دهد؛ در حال طراحی مهندسی داده‌ها به عنوان یک پلت فرم واحد هم می‌باشد. این کل این پاپ‌لاین‌ و ابزارها را به یک تجربه واحد تبدیل می‌کند. Power BI بخشی از این پلت فرم می‌باشد.

Synapse امنیت را فراهم می‌آورد

وقتی به امنیت سطح کاربر فکر می‌نیم؛ Azure Active Directory (AAD) استاندارد طلایی برای دسترسی و امنیت سازمان‌ها می‌باشد. Synapse از این فناوری برای حذف تداخل بین اجزای مختلف Azure استفاده می‌کند. شما می‌توانید از AAD در چندین سرویسData Factory, Data Lakes, SQL   و محاسبات  اسپارک و همچنین Power BI استفاده کنید.

تجربه حاکمیت داده‌های کاربر بر اساس تجربه کاربری Synapse بهبود پیدا می‌کند.

یک راه‌حل مهندسی داده با حداقل کد

بسیاری از کامپوننت‌های Azure وجود دارند که می‌توانید برای تولید پاپ‌لاین‌ داده‌های کاملا مهندسی شده استفاده کنید. Azure Synapse تمام این ابزارها را تحت یک پورتال واحد در آورده است. به عنوان مثال؛ با استفاده از Azure Data Factory می‌توانید داده‌ها را در یک Data Lake بنویسید. جمع آوری داده‌ها و کویری از فایل‌های فلت (Flat) با موتورهای محاسباتی مانند SQL  یا  Sparkانجام می‌شود. اسپارک همچنین امکاناتی را ایجاد کرده است که می‌تواند ایجاد و مدیریت Data Lake را با استفاده از نگاشت استریم داده‌ها ساده کند.

گزینه‌های محاسباتی بیشتر

دیگر لازم نیست فقط اسپارک یا اس کیو ال را انتخاب کنیم؛ چون گزینه‌های دیگری هم داریم. ما میتوانیم از Provisioned SQL که قبلا Azure Data Warehouse بود استفاده کنیم. در حال حاضر، Synapse موتورهای محاسباتی اسپارک و اس کیو ال را ارائه می‌دهد. این جایی است که ما واقعا شاهد انتقال فناوری به جایی هستیم که لایه ذخیره سازی را از لایه محاسباتی جدا می‌کند. این بدان معناست که Azure Data Lake Gen2 به عنوان استوریج و SQL  و  Spark serve به عنوان محاسبات عمل می‌کنند.

یک مکان واحد برای همه اطلاعات

Synapse حالا به یک پورتال واحد برای ادغام همه سرویس‌های Azure Data Factory, Spark, SQL   یا Power BI تبدیل شده است و به طور کلی تجربه و مدیریت همه پاپ‌لاین‌های داده شما را ساده می‌کن

Power BI جزئی از پازل راهکارهای داده

Power BI یک ابزار گزارش‌گیری قدرتمند است که بر بازار غلبه کرده است و به سرعت در حال تکامل و پیشرفت است.

هوش تجاری و علم داده

هوش تجاری و علم داده رشد علم ‌داده در دنیای داده محور امروزی باید اتفاق می‌افتاد. اگر واقعا یک نگاه دقیق به رشد تجزیه و تحلیل داده‌ها در طی سال‌های متمادی بیندازید؛ بدون علم داده، هوش تجاری (BI) سنتی به عنوان صرفا یک سیستم گزا…
مدیریت داده محور