Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

• Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
• Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Как правило, декстопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service . Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop по этой ссылке .

Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

1. Группа «Файл»:

Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.

Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:

• линейчатая диаграмма с накоплением;
• гистограмма с накоплением;
• линейчатая диаграмма с группировкой;
• гистограмма с группировкой;
• нормированная линейчатая диаграмма;
• нормированная гистограмма;
• график;
• диаграмма с областями;
• диаграмма с областями с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
• каскадная диаграмма;
• точечная диаграмма;
• круговая диаграмма;
• диаграмма дерева;
• карта;
• таблица;
• матрица;
• заполненная карта;
• воронка;
• датчик;
• многострочная карточка;
• карточка;
• ключевой показатель эффективности;
• срез;
• кольцевой график;
• визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.

Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:

Отправить

Как загрузить данные в Power BI Desktop?

1. Установите связь с Google Analytics

1.1. Приступим непосредственно к загрузке информации из представления Google Analytics. На вкладке «Главная» в группе «Внешние данные» жмем на кнопку «Получить данные»

.
После чего в диалоговом окне «Получить данные» в группе «Другое» выбираем сервис «Google Analytics» и жмем «Подключить». 1.2. Далее Power BI запросит вход в аккаунт Google.

1.3. Последний шаг — предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics. 1.4. После клика по кнопке «Разрешить» мы автоматически возвращаемся в окно «Учетная запись Google», где будет оповещение, что вы вошли в систему. Жмем на кнопку «Подключение».
В открывшимся окне «Навигатор» вы увидите список всех доступных аккаунтов, ресурсов и представлений Google Analytics.
В каждом представлении присутствует одинаковый набор параметров и показателей, распределенных на 28 групп:

• Ad Exchange — информация об эффективности рекламы в Ad Exchange;
• AdSense — информация об эффективности показов рекламы AdSense;
• Adwords — информация об эффективности рекламных кампаний в Google Ads;
• App traking — информация о взаимодействии с мобильным приложением;
• Audience — демографическая информация о посетителях сайта;
• Channel grouping — группы каналов трафика;
• Content Experiments — информация о проводимых экспериментах;
• Contetn Grouping — классификация контента сайта по группам;
• Custom variables or colunms — пользовательские параметры и показатели;
• Google Marketing Platform — информация о эффективности в Google Менеджере рекламы;
• Ecommerce — данные электронной торговли;
• Event tracking — информация о событиях;
• Exceptions — исключения;
• Geo network — геоданные посетителей;
• Goal conversion — данные о достижении целей;
• Internal Search — информация об использовании поиска на сайте;
• Page Tracking — информация о страницах, которые просмотрели пользователи;
• Platform or device — операционные системы и устройства пользователей;
• Related product — связанные сервисы;
• Session — информация о сеансах;
• Site speed — скорость загрузки страниц;
• Social activities — показатели активности в социальных сетях;
• Social interaction — показатели взаимодействия трафика из социальных сетей;
• System — информация о системных показателях посетителей;
• Time — информация о времени совершения событий;
• Traffic source — информация об источниках трафика;
• User — информация о пользователях;
• User timings — длительность сеанса.

В качестве примера давайте выберем следующие параметры: Channel grouping —> Default channel grouping; User —> User Type; Time —> Month of year. В качестве показателей возьмем: Session —> Sessions; Session —> Bounces; Session —> Session duration. Хочу заметить, что в Power BI, как и при любом API запросе в Google Analytics, существует ограничение на максимальное количество запрашиваемых параметров (не более семи) и показателей (не более десяти).

1.5. Для того, чтобы загрузить выбранные данные в модель данных Power BI, жмем кнопку «Загрузить», которая располагается в нижнем правом углу окна «Навигатор».
Теперь загруженный набор данных отображается в области полей, и мы можем строить на основе этой информации любой доступный визуальный элемент.

2. Как загрузить данные из MySQL?

Чтобы показать функциональность Power BI, я сгенерировал и загрузил в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.

2.1. Для загрузки данных о продажах из MySQL, как в описанном примере, необходимо воспользоваться командой «Получить данные», которая находится на вкладке «Главная».
2.2. В диалоговом окне «Получить данные» в группе «База данных» выбираем пункт «База данных MySQL». 2.3. После клика по кнопке «Подключить» в окне «База данных MySQL» вводим IP сервера, имя базы данных и текст SQL-запроса. Если вы не знакомы с SQL и хотите просто выбрать некоторые таблицы из базы данных целиком, то вводить SQL-запрос не следует, на следующем шаге у вас будет возможность выбора таблицы. Поскольку я загрузил тестовые данные с локального ПК, то в поле «Сервер» вместо IP я укажу «localhost».
2.4. Далее вводим учетные данные для доступа в MySQL и жмем кнопку «Подключение».
2.5. На этом этапе подключение к MySQL серверу установлено. В случае, если вы ранее прописали SQL-скрипт, то результат его работы будет загружен в модель данных. Поскольку мы не указывали запрос, в левой части диалогового окна «Навигатор» появится список доступных таблиц из указанной ранее базы данных. В моем случае доступна всего одна одна таблица «sales», все остальные — системные, в связи с чем ставим галочку напротив названия таблицы продаж и жмем «Загрузить».
Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.

3. Как упорядочить данные?

После того, как все необходимые данные загружены, необходимо привести их к нужному виду. Наиболее удобный способ редактирования данных — перейти в режим «Данные», с помощью одноименной команды, расположенной на левой панели рабочего окна Power BI. В режиме данных вы можете изменить тип данных, хранящихся в любом столбце, создавать новые столбцы и меры, используя возможности языка формул DAX, заменять значения хранящиеся в столбцах — в общем делать с данными все, что считаете нужным. В нашем случае следует изменить формат вывода поля «Sale» на денежный. В меню «Поля», которое в режиме «Данных» находится в правой части окна, выбираем нужный набор данных (в нашем случае «Данные из MySQL»), после чего кликаем на название столбца «Sales» и меняем формат данных, перейдя на вкладке «Моделирование» в группу «Форматирование».

4. Как установить связи между таблицами

Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников, необходимо настроить между ними связи. Power BI поддерживает три типа связей:

• многие к одному;
• один к одному;
• один ко многим.

Единственный подходящий для загруженных таблиц тип связи — многие ко многим. Он создается через промежуточные таблицы (справочники) и средствами создания двух связей типа многие к одному и один ко многим. В нашем наборе данных существует три параметра, по которым необходимо настроить связи между таблицами «Default Channel Group», «YearMonth», «UserType». Соответственно необходимо создать три одноименных справочника, которые будут содержать список всех уникальных элементов каждой из перечисленных категорий. В качестве примера мы загрузим список уникальных элементов по каждому полю из CSV файлов.

• channelGroup;
• yearMonth;
• userType.

4.1. Процесс загрузки CSV-файлов в Power BI так же прост, как и описанные раннее подключения к Google Analytics и MySQL: жмем кнопку «Получить данные», в группе «Файл» выбираем «CSV» и по очереди загружаем в модель данных три скачанных CSV-файла.

4.2. При загрузке таблиц «channelGroup» и «userType» необходимо указать, что первая строка — это заголовок столбца. Для этого перейдите в режим редактирования запроса, на вкладке «Преобразование» в выпадающем меню «Таблица» используйте команду «Использовать первую строку в качестве заголовка»:
Если на этом этапе вы все сделали правильно, модель данных будет состоять из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI). Power BI самостоятельно определил некоторые связи, поэтому модель данных выглядит следующим образом.
4.3. Для дальнейшего создания всех связей нам необходимо изменить тип текущих связей на однонаправленные, в противном случае связи, которые мы планируем создать, будут неоднозначны и при их определении Power BI выдаст ошибку. Чтобы изменить тип связей необходимо дважды кликнуть по связи левой кнопкой мыши и в диалоговом окне «Изменение связи» поменять направление кроссфильтрации на однонаправленную.

Изменив направление кроссфильтрации связей, созданных автоматически, можно переходить к процессу создания остальных связей.

4.4. В Power BI существует два способа определения связей между таблицами: в визуальном режиме и с помощью диалогового окна «Управление связями». Чтобы создать связь в режиме визуализации модели данных, нужно перетащить с помощью мыши поле из одной таблицы в ту, с которой хотим создать связь. Давайте таким образом активируем связь по полю «Default channel group» в таблице «Данные из GA» с полем «Channel» в таблице «channel».
Как в предыдущих примерах, необходимо изменить направление кроссфильтрации на однонаправленную. Теперь модель данных выглядит следующим образом:
4.5. Оставшиеся связи мы будем создавать с помощью диалогового окна «Управление связями», для этого кликните на кнопку «Управление связями» на вкладке «Главная». Диалоговое окно «Управление связями» содержит все созданные ранее связи, для создания новых связей следует нажать на кнопку «Создать».

В окне создания связи необходимо указать таблицы и поля, по которым вы планируете настроить связь, а также указать кратность связи и направление кроссфильтрации.

4.6. Для создания связи между таблицей «Данные из GA» и «yearMonth» необходимо в окне создания связи установить следующие параметры.
Таким же образом нам надо связать таблицу «данные из MySQL» и «yearMonth».
Модель данных теперь выглядит следующим образом.
Как видите, таблицы «Данные из GA» и «Данные из MySQL» теперь связаны между собой через справочники и имеют друг к другу кратность связи многие ко многим.

5. Как построить визуализацию?

5.1. Чтобы создать визуализацию, вернемся в режим «Отчет», воспользовавшись одноименной кнопкой в меню, расположенном в левой части окна Power BI. 5.2. Далее построим диаграмму, на которой совместим данные из разных источников: из Google Analytics будут отображены данные о количестве сеансов, из MySQL — о количестве продаж.

5.2.1. В качестве элемента визуализации будем использовать вид «Линейная гистограмма и гистограмма с накоплением». 5.2.2. Перетягиваем поле «month» из таблицы «yearMonth» в область «Общая ось». 5.2.3 Перетягиваем поле «Session» из таблицы «Данные из GA» в область «Значения столбцов». 5.2.4. Перетягиваем поле «sales» из таблицы «Данные из MySQL» в область «Значения строк». В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида.
Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.

5.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой. В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.

6. Как настроить фильтры данных?

Для более удобной работы с фильтрами данных следует добавить на рабочий лист три среза.

6.1. Перетащите с помощью мыши в пустое место области отчетов следующие поля:

6.2. После чего по очереди выделите мышкой каждый из этих объектов и переключите в режим «Срез». В результате у нас получится лист с возможностью фильтрации данных по типу пользователя, источнику / каналу и месяцу года.
6.3. Если вам понадобится сменить аккаунт Google, к которому привязаны определенные представления Google Analytics, воспользуйтесь меню «Файл» —> «Параметры и настройки» —> «Настройки источника данных».
Далее вы можете менять параметры или удалять любой подключенный источник данных.
6.4. Поэкспериментируйте с элементами визуализации и выберите наиболее подходящие, (более подробно о правилах выбора диаграммы можно узнать из публикации «Как построить диаграмму и не облажаться»), после чего все диаграммы и таблицы обновляйте нажатием одной кнопки.
Перейдя по ссылке , вы можете скачать файл, приведенный в данной статье.

Как начать работу с Power BI Service?

Как я уже упоминал в начале статьи, помимо обычной стационарной версии, существует онлайн-сервис Power BI. Его функционал не такой обширный, но в целом для онлайн мониторинга основных показателей его вполне достаточно. Откройте Power BI Service перейдя по этой ссылке .

1. Как установить связь Power BI Service с Google Analitycs?

Чтобы открыть рабочую область, нажмите на кнопку с изображением меню. С помощью кнопки «Получение данных» начинаем процесс подключения к Google Analytics. Далее выбираем «Получить данные из веб-служб».
В списке доступных служб находим и выбираем Google Analytics.
Жмем кнопку «Подключится».
Для Google Analytics на данный момент существует только один способ проверки подлинности «oAuth», поэтому в диалоговом окне проверки подлинности ничего не изменяем и жмем «Войти».

Подтверждаем разрешение Power BI Service на просмотр данных Google Analytics.
1.3. Следующий шаг — выбор аккаунта, ресурса и представления Google Analytics.
После того, как вы нажмете «Импорт», в рабочей области автоматически будет сформирован набор данных, отчет и информационная панель.

2. Как работать с отчетами?

Также вы можете посмотреть все сформированные автоматически отчеты, для этого кликните в основном меню в области отчетов по пункту «Google Analytics».
2.1. Отчеты сгруппированы по страницам:

• Site trafic;
• System usage;
• Total users;
• Page performance;
• Top pages.

2.1.1. Соответственно страница Site traffic содержит информацию о сеансах и хитах, а также о поведенческих показателях пользователей.

2.1.2. Страница System usage содержит информацию о геолокации, операционной системе и типе устройства пользователей.
2.1.3. На странице Total User вы найдете информацию о количестве посетителей.
2.1.4. На странице Page Performance содержится информация о скорости загрузки страниц.
2.1.5. Последняя страница Top Pages отображает информацию о количестве уникальных просмотров, а также о количестве входов и выходов с сайта в разрезе страниц.
2.2 Можно изменить любой элемент отчета либо добавить новую страницу, для этого достаточно кликнуть по кнопке «Изменить отчет».
В нижней части экрана отобразится кнопка добавления новых страниц в отчет.
2.3. Как вы могли заметить, в онлайн версии Power BI нет возможности выбора параметров и показателей при загрузке данных из Google Analytics, в связи с чем вы можете работать только со стандартным набором полей, который в свою очередь состоит из пяти таблиц:

2.3.1. Calculaions :

• Avg.daily new users — среднедневное количество новых пользователей;
• Avg. daily new users (weekday) — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
• Avg. daily users — среднедневное количество пользователей;
• Avg.daily users weekday — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
• Avg. session duration (sec) — средняя длительность сеанса в секундах;
• Bounces MoM — прирост количества отказов за последние 30 дней;
• Hits MoM — прирост количества хитов за последние 30 дней;
• New users MoM — прирост новых пользователей за последние 30 дней;
• Session MoM — прирост объема сеансов за последние 30 дней.

2.3.2. Overwiev :

• Avg. session duration — средняя длительность сеанса;
• Bounces — количество отказов;
• Browser — браузер пользователя;
• Country — страна пользователя;
• Date — дата сеанса;
• DayOfMonth — день месяца, когда был совершен сеанс;
• DayOfWeek — день недели, когда был совершен сеанс;
• Device category — тип устройства;
• Hits — количество хитов;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• Operating system — операционная система пользователя;
• Page / sessions — среднее количество просмотренных страниц на сеанс;
• Pageviws — общее количество просмотренных страниц;
• Sessions — количество сеансов;
• Year — год.

2.3.3. Page performance :

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• DomainLookupTime — время поиска домена;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• PageLoadTime — время загрузки страницы;
• RedirectionTime — время редиректа;
• Year — год.

2.3.4. Pages :

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• Entrances — количество заходов;
• Exits — количество выходов;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• Page — url страницы;
• PageTitle — название страницы;
• Pageviews — количество просмотров страницы;
• TimeOnPage(sec) — общее время, проведенное на странице в секундах;
• Unique pageviews — количество уникальных просмотров страниц;
• Year — год.

2.3.5. User :

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• DaysFromToday — количество дней с сегодняшнего дня;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• New users — количество новых пользователей;
• Users — количество пользователей;
• Year — год.

Эти пять таблиц, загруженные из Google Analytics, не связаны между собой, так как в онлайн версии Power BI у вас нет возможности создавать связи. Но в Power BI Service можно публиковать файлы, разработанные в Power BI Desktop файлов.

Для этого достаточно быть зарегистрированным пользователем данной службы и нажать кнопку «Опубликовать». После чего начинается процесс публикации файла в службе Power BI.
Если вы все сделали правильно, то получите сообщение, что файл был успешно опубликован, и вы можете запустить автоматический анализ данных. Power BI Service выведет на экран найденные в данных закономерности.
В опубликованном файле при этом будут сохранены все существующие между таблицами связи.

Заключение

Сегодня я рассказал:

1. Как загрузить в программу нужный набор данных (я показал как это делать на примере интеграции с Google Analytics или загрузки данных из MySQL).
2. Как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду.
3. Как построить отчет, где будут отображаться данные из разных источников.
4. Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.

Power BI — мощный и многофункциональный инструмент, поэтому достаточно тяжело описать весь его функционал в рамках одной статьи. Ответы на базовые вопросы по работе с Power BI можно узнать из официального мануала, который вы можете найти по этой ссылке. На остальные — с радостью отвечу в комментариях.

Потребность в аналитике больших объемов данных, с целью аудита, выявления проблем и генерации новых знаний, высока в любой связанной с ИТ области.

Направление информационной безопасности не исключение. Для сбора и корреляции разнокачественных источников данных принято использовать системы класса SIEM (Security information and event management). При этом для оперативного решения задач, встающих перед службой информационной безопасности, хорошо подходят и системы бизнес аналитики (Business Intelligence).

Power Pivot / Power View

Надстройки позволяют обрабатывать и визуализировать большие объемы данных из нескольких источников. В общих чертах работа с надстройками сводится к следующим этапам:

1. Исходя из задачи определить источники информации
2. Загрузить данные в Power Pivot
3. Провести дополнительную обработку данных и связать таблицы между собой (создать модель данных)
4. Вывести на PowerView интересующие графики и отчеты

Пример: Аудит web сервиса

В компании есть web сервис, с помощью которого внешние пользователи регистрируются на прием и подают заявления. Количество ресурсов (время приема) ограниченно, кто не успел - ждет следующей недели, значит - возможны злоупотребления. Межсетевые экраны фиксируют атаки на сервис, больше всего в момент открытия регистрации на прием.

Требуется провести аудит, чтобы понять нагрузку на сервис, кто из пользователей и организаций наиболее активен, как пользователи связаны с атаками, есть ли аномалии в работе сервиса.

Исходные данные: логи web сервера, БД web приложения, БД web aplication firewall

Объединяя исходные данные на одном листе PowerView получаем удобный инструмент аналитики. Ответы на перечисленные вопросы становятся буквально "видны". Кроме того, становятся доступны новые знания, например были выявлены взаимосвязи пользователей между собой (по почте, IP адресам) что позволило лучше понять происходящие процессы и пресечь злоупотребления.

Power BI

С 2016 у Microsoft появился отдельный продукт, позиционирующийся как сервис бизнес аналитики. Power BI базируется на тех же компонентах и логике что и Power Pivot, но является отдельным приложением, а не надстройкой к Excel. Возможностей по аналитике значительно больше, есть дополнительные плагины, в том числе для визуализации связей . Так же доступен хороший учебный курс .

Пример: Аудит подключений пользователей

В компании есть терминальные сервера, к которым подключаются внешние пользователи. Требуется провести аудит активности внешних пользователей на терминальных серверах, а так же внутренних пользователей на контроллерах домена, выявить подозрительную активность, в том числе по неудачным подключениям.

Исходные данные: Windows event logs с серверов, каталоги Active Directory, таблицы Microsoft security events description.

Помимо общей статистики, о том какие пользователи и организации работают больше всего или в какое время на сервера идет наибольшая нагрузка по результатам аудита были выявлены такие инциденты:

1. Использование учетных записей пользователей с нескольких узлов, в том числе одновременно, что означало компрометацию учетной записи;
2. Активности в нерабочее время, когда пользователь не мог быть на своем рабочем месте;
3. Брутфорс пароля. На сервере фиксировались события неправильного ввода пароля пользователем, но блокировки учетной записи не происходило, т.к. между попытками ввода пароля проходило достаточно много времени чтобы сбрасывался счетчик неудачных попыток авторизации. Учитывая, что в день таких событий по одному пользователю было более 30 предположение о том, что это человеческий фактор, было исключено.

Резюме

Если Power Pivot стал для меня скорее вынужденным инструментом для решения конкретных задач то Power BI это настоящее открытие, дающее весьма широкие возможности для оперативного анализа всего и вся. Недостатком Power BI является то, что он не SIEM и не умеет осуществлять сложных корреляций и слать оповещения. Но как инструмент для получения новых знаний и проведения периодических аудитов Power BI подходит отлично.

Преимуществом визуального анализа является то, что в процессе анализа часто выявляются знания, о которых ранее было ничего не известно. Появляются ответы на вопросы, которые не задавались, но не потому, что не важны, а потому что предвидеть все не возможно.

А какие инструменты для анализа данных используете вы? Какие нестандартные источники данных при визуальном анализе дают полезные службе ИБ результаты?

Microsoft Power BI - это набор средств бизнес-аналитики для анализа данных и предоставления ценной информации. Контролируйте свой бизнес с любого устройства в любой точке мира в режиме реального времени!

В основе концепции Power BI следующие идеи:

1. Красочная современная графика Современные технологии с учётом последних трендов в анализе данных.		2. Самостоятельный анализ (Self-BI) Бизнес-пользователи могут самостоятельно анализировать и создавать интерактивные панели без помощи ИТ-отдела.		3. Мобильность Приложения для мобильных устройств на базе Windows, Android и iOS.
4. ВСЁ и СРАЗУ! Анализируйте сразу все ваши данные в удобном формате. Встроенные коннекторы к большинству систем и сервисов.		5. Представление данных Большой набор визуальных представлений.		6. На одном языке с вами Просто спросите у Power BI: “Какая маржа по всем проектам за II квартал 2018 года?”, и система сразу даст ответ в виде интерактивной панели.
7. Единый центр анализа Больше не надо искать информацию о делах компании по разным папкам и файлам. Вся аналитика формируется в ОДНОМ интерактивном интерфейсе.		8. Общий доступ Общий доступ ко всем приложениям с любых устройств.

Интерактивный (кликабельный) демо-пример

Получить демо

Стоимость и функционал Power BI

Получить демо

Зачем Вам Power BI?

С Power BI вы сможете анализировать все данные своей компании, как облачные, так и локальные. Включив воображение и используя визуальные инструменты Power BI, вы создадите интерактивные отчёты за считанные секунды в режиме реального времени. Система сама автоматически устранит проблемы с форматированием данных. Работая с Power BI, вы сможете подключить базы данных SQL Server, модели Analysis Services и другие источники данных к одним и тем же интерактивным панелям в Power BI.

Какие знания нужны для работы с Power BI?

После внедрения системы бизнес-пользователю не потребуется специальных знаний, чтобы эффективно работать с данными. Удобный, интуитивно понятный интерфейс позволит быстро и легко изменить или создать аналитику в нужном представлении.

Проект внедрения Power BI

BI команда компании Первый БИТ - это команда экспертов отрасли, имеющая большой опыт внедрения проектов на различных платформах. Мы комплексно закрываем все потребности клиента в рамках внедрения бизнес-аналитической системы Power BI:

• Обследование ваших бизнес-процессов
• Формирование и согласование требований к BI-системе
• Подключение к источника данных и их консолидация
• Построение модели данных и разработка отчётности
• Обучение ваших сотрудников (бизнес-аналитиков и разработчиков)
• Профессиональная технологическая поддержка вашей компании в будущем

Примеры решений на Power BI

Знакомство с Power BI

Что такое Power BI?
В первую очередь хочу уточнить, что Power BI это не часть Excel, а самостоятельная программа для бизнесс-анализа, которую надо будет установить на ПК отдельно. Но оно того стоит. Сам Power BI включает в себя большой набор инструментов, позволяющих обработать и отобразить всю необходимую информацию о любых показателях компании (и не только) при помощи интерактивной визуализации. Проще говоря – при помощи Power BI можно легко и быстро, без длительного обучения и спец.навыков создать красивые интерактивные графики на основании практически любых данных. Сейчас очень модно называть такие наборы визуализаций «дашбордами»:

Пара вещей, которые надо знать о Power BI в первую очередь:

Сам Power BI делится на три приложения (хоть устанавливать надо только одно):

• Power BI Desktop – основное приложение, в котором создаются отчеты
• Power BI Service (служба Power BI) - интернет-площадка, в которую помещаются все созданные отчеты и отправленные на публикацию в службу
• Power BI for Mobile – приложение для смартфонов и планшетов, позволяющее просматривать опубликованные в службе Power BI отчеты

Что необходимо сделать и знать, прежде чем начать работать в Power BI

• Для начала надо установить приложение Power BI Desktop, т.к. именно в нем готовятся все отчеты. Скачать его можно по ссылке: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/desktop/
• Как только начнется скачивание потребуется ввести свои данные, включая e-mail. Этот же e-mail надо вводить при первом запуске и регистрации приложения. Обращаю особое внимание, что e-mail должен быть корпоративным. Т.е. никаких там [email protected], [email protected], [email protected] и пр. Иначе вполне может получится так, что отчет создать получится, а опубликовать его уже нет
• После установки и регистрации можно приступить уже к созданию своих первых отчетов в Power BI

После запуска Power BI появится основное окно. Для начала достаточно просто уметь ориентироваться в рабочих областях. На скрине ниже я постарался выделить основные рабочие области этого окна


Кнопка вызова меню – раскрывает меню с доступом к основным командам и настройкам, таким как Публикация, Импорт и Экспорт, Сохранение, Справка, выход из учетной записи Power BI и пр.

– на вкладках этой панели распределены основные инструменты для работы с запросами и визуальными элементами

Навигация по областям - основной областью является область визуализаций(первая сверху иконка), в которой строятся все визуальные отчеты. Но так же можно переходить в представление таблиц для просмотра данных и изменения определенных параметров полей(Типы данных, Сортировка, Добавление столбцов и мер и пр.) и в визуальное представление связей между таблицами. Здесь же можно настроить связи.

Визуализации - эта наверное одна из главных областей данного окна. Именно здесь расположены кнопки создания непосредственно графиков(они называются визуальными элементами). Нажатие на иконку, отражающую примерный вид визуального элемента автоматически добавляет такой элемент в рабочую область визуализаций.

Фильтры - данная область позволяет создавать фильтрацию данных, попадающих в визуальный элемент. Например, имея в таблице данных информацию по Доходам и Расходам, можно при помощи фильтров строить визуальный элемент только по расходам или только по доходам. Область фильтров в свою очередь делится на три раздела:

• Фильтры уровня визуального элемента - помещенные сюда фильтры распространяют свое действие исключительно на тот визуальный элемент, к которому относится этот фильтр
• Фильтры уровня страницы - помещенные сюда фильтры распространяют свое действие на все визуальные элементы той страницы, к которой относится этот фильтр
• Фильтры уровня отчета - распространяет свое действие на все визуальные элементы всех страниц отчета

Поля - здесь перечислены все поля всех таблиц запросов. Именно на основании данных в этой области строятся визуальные элементы. Добавление данных из полей в визуальный элемент или область фильтров производится обычным перетаскиванием мыши.

Чуть ниже рабочей области есть еще область навигации по листам , где можно добавить в отчет новый лист, переименовать или удалить существующие.

При создании любого запроса(вкладка Главная -Получить данные ) появится еще одно из основных окон – окно запросов. Для тех, кто работал в Power Query из Excel там вряд ли найдется что-то новое, т.к. Power BI полностью перенял работу с запросами именно от Power Query:

Кнопка вызова меню – раскрывает меню с доступом к основным командам, таким как Закрыть, Сохранить, а так же настройкам источников данных

Ribbon-панель с набором команд – как можно догадаться, это основная рабочая зона, т.к. именно на этой панели на вкладках(Главная, Преобразование, Добавить столбец, Просмотр) распределены основные инструменты для работы с запросами и данными

Область запросов – здесь перечислены все запросы, загруженные в текущую модель данных. Имена запросов можно изменять: либо двойным щелчком на имени запроса в Области запросов, либо в Панели свойств текущего запроса .

Область предварительного просмотра – здесь отображается предварительный просмотр вида данных, которые будут загружены в модель после всех наших действий. С её помощью можно наглядно видеть результирующий набор данных и выявлять ошибки.

Строка формул (Панель формул) – здесь отображается текст последнего произведенного действия с запросом. Отображается текст на встроенном языке M и его можно прямо в этой строке изменить. Отобразить или скрыть её можно с вкладки Просмотр -Панель формул .
Панель свойств текущего запроса – здесь собраны свойства выбранного запроса. Можно изменить имя запроса, а если раскрыть пункт Все свойства, то так же можно дать описание запроса и не включать запрос в обновление данных(по умолчанию все загруженные в модель запросы обновляются одной кнопкой Обновить из главного окна Power BI).

Панель выполненных в запросе операций (Примененные шаги) – очень удобная штука. Здесь отображаются по шагам все примененные в запросе действия: начиная от загрузки данных и завершая последним преобразованием. Если какую-то операцию в запросе сделали по ошибке или просто ошиблись параметрами – можно просто удалить последний шаг(или несколько). Можно сказать, что эта возможность заменяет собой откат действий в офисных программах(Ctrl +Z ). Так же очень удобно, чтобы подучить синтаксис языка M – можно пошагово посмотреть какая операция как обзывается на этом языке. Так же весь текст запроса можно посмотреть, перейдя на вкладку Просмотр -Расширенный редактор .

Кратко о процессе работы в Power BI:

• сначала входные данные загружаются в модель и подготавливаются (приводятся в удобный для построения визуализаций вид) при помощи Power Query
• далее на основании подготовленных данных обычным перетаскиванием без сложных манипуляций выстраиваются диаграммы и прочие визуальные отчеты
• созданные отчеты загружаются в облако, где уже другие пользователи могут посмотреть эти отчеты с браузера или из мобильного приложения

При этом работать в Power BI можно без наличия программерских навыков – для создания визуализаций хватит и «кнопочного» функционала программы и встроенных формул DAX (Data Analysis Expressions - выражения анализа данных), которые очень похожи на формулы в Excel. Но и для более продвинутых пользователей есть где развернуться – в Power BI есть «свой» язык программирования M, который позволяет неплохо расширить стандартные возможности. Плюс есть возможность создавать свои отдельные визуальные элементы при помощи редактора сценариев R. И под своими визуальными элементами я подразумеваю именно свои, авторские, уникальные визуализации, а не просто какие-то смешанные диаграммы (наподобие таковых в Excel). Кто не умеет или не хочет создавать сам – копилка таких авторских элементов постоянно пополняется на сайте Power BI: https://app.powerbi.com/visuals/

Кому подойдет Power BI?
Microsoft считает, что Power BI будет полезно небольшой, средней или крупной компании. Я считаю, что такое приложение необходимо всем, кто так или иначе занимается аналитикой данных и построением всевозможных отчетов.

Таблица характеристик и отличий базовой версии и Pro:

{"Bottom bar":{"textstyle":"static","textpositionstatic":"bottom","textautohide":true,"textpositionmarginstatic":0,"textpositiondynamic":"bottomleft","textpositionmarginleft":24,"textpositionmarginright":24,"textpositionmargintop":24,"textpositionmarginbottom":24,"texteffect":"slide","texteffecteasing":"easeOutCubic","texteffectduration":600,"texteffectslidedirection":"left","texteffectslidedistance":30,"texteffectdelay":500,"texteffectseparate":false,"texteffect1":"slide","texteffectslidedirection1":"right","texteffectslidedistance1":120,"texteffecteasing1":"easeOutCubic","texteffectduration1":600,"texteffectdelay1":1000,"texteffect2":"slide","texteffectslidedirection2":"right","texteffectslidedistance2":120,"texteffecteasing2":"easeOutCubic","texteffectduration2":600,"texteffectdelay2":1500,"textcss":"display:block; padding:12px; text-align:left;","textbgcss":"display:block; position:absolute; top:0px; left:0px; width:100%; height:100%; background-color:#333333; opacity:0.6; filter:alpha(opacity=60);","titlecss":"display:block; position:relative; font:bold 14px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff;","descriptioncss":"display:block; position:relative; font:12px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff; margin-top:8px;","buttoncss":"display:block; position:relative; margin-top:8px;","texteffectresponsive":true,"texteffectresponsivesize":640,"titlecssresponsive":"font-size:12px;","descriptioncssresponsive":"display:none !important;","buttoncssresponsive":"","addgooglefonts":false,"googlefonts":"","textleftrightpercentforstatic":40}}