Microsoft power bi описание. Power Bl от Microsoft: сервис бизнес-аналитики для компаний

24.04.2003 Валерий Артемьев

Термин «business intelligence» существует сравнительно давно, хотя у нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада. Попытаемся разобраться в его сути.

В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли "неинтеллектуальный анализ данных".

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence»:

способность узнавать и понимать; готовность к пониманию;
знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта;
действие или состояние в процессе познания;
разведка, разведывательные данные.

В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли «неинтеллектуальный анализ данных». Пути языка неисповедимы, поэтому будем использовать и оригинал на английском и кальку «бизнес-интеллект».

Различные определения

Впервые термин «business intelligence» был введен в обращение аналитиками Gartner в конце 1980-х годов, как «пользователецентрический процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений». Позже в 1996 году появилось уточнение - «инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, - сегодня эти инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-интеллект (Business Intelligence)».

BI как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний

Согласно первоначальным определениям, BI - это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Надо отметить, что большинство определений трактуют «business intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний.

BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция

За последние 10 лет менялись названия и содержание информационно-аналитических систем от информационных систем руководителя (executive information systems, EIS) до систем поддержки принятия решений (decision support systems, DSS) и сейчас до систем бизнес-интеллекта.

Во времена больших ЭВМ и миникомпьютеров, когда у большинства пользователей не было прямого доступа к компьютерам, организации зависели от своих подразделений ИТ, которые обеспечивали их стандартными и параметрическими отчетами. Но чтобы получить отчеты, отличные от стандартных, пользователям нужно было заказывать их разработку и ждать в течение нескольких дней или недель.

Приложения EIS были настроены на нужды руководителей и менеджеров и давали возможность получать основную агрегированную информацию о состоянии их бизнеса в виде таблиц или диаграмм. Обычно они включали регламентные запросы с набором параметров. Такие пакеты обычно разрабатывались силами своих подразделений ИТ. Для получения дополнительной информации и проведения дальнейшего анализа применялись другие приложения или создавались по заказу запросы или отчеты на SQL.

Приложения DSS первого поколения были пакетами прикладных программ с динамической генерацией SQL-скриптов по типу запрашиваемой пользователем информации. Они позволяли аналитикам получать информацию из реляционных БД, не требуя знания SQL. В отличие от EIS приложения DSS могут отвечать на широкий спектр вопросов бизнеса, имеют несколько вариантов представления отчетов и определенные возможности форматирования. Однако гибкость таких пакетов все же была ограничена из-за ориентации на конкретный набор задач.

С приходом ПК и локальных сетей следующее поколение приложений DSS строится уже на основе BI и позволяет пользователю-непрограммисту легко и оперативно извлекать информацию из различных источников, формировать собственные настраиваемые отчеты или графические представления, проводить многомерный анализ данных. Развитие систем бизнес-интеллекта прошло путь от «толстых» клиентов до Web-приложений, в которых пользователь ведет исследование с помощью браузера и может работать удаленно. Можно также создавать сценарии «что если» и коллективно просматривать и обновлять информацию.

Хотя пользователи корпоративной BI-информации традиционно находятся внутри предприятия, с распространением Web для электронного бизнеса, B2B, CRM и SCM BI-пользователи могут быть и внешними по отношению к предприятию , а в B2C, C2B и на торговых площадках пользователями BI являются пользователи Internet.

BI и хранилища данных

Концепция, методы и средства хранилища данных (Data warehousing) определяют подходы и обеспечивают интеграцию, очистку, ретроспективное хранение информации, предназначенной для анализа , отвечают на вопрос «Как подготовить информацию для анализа?». Технология бизнес-интеллекта определяет методы и средства доступа и оперативного анализа информации в терминах предметной области. BI-средства не обязательно должны работать в инфраструктуре хранилища данных, но в этом случае проблема очистки и согласования данных возлагается на них, причем осуществлять эти операции придется на лету или же предварительно, но для обособленного информационного ресурса. Кроме того, есть эффект влияния на производительность и надежность оперативной системы обработки транзакций. Вот почему хорошей корпоративной практикой является выделение транзакционной и аналитической составляющих и применение для второй различных решений по хранилищу данных. Основные стыки идут не только на уровне информации, но и на уровне метаданных. В случае хранилища данных можно обеспечить централизованное управление метаданными.

Следует отметить, что часто термином «хранилище данных» обозначают систему поддержки принятия решений DSS или информационно-аналитическую систему, основанные на технологиях хранилища данных и бизнес-интеллекта .

Классификация продуктов business intelligence

Сегодня категории BI-продуктов включают: BI-инструменты и BI-приложения. Первые, в свою очередь, делятся на: генераторы запросов и отчетов; развитые BI-инструменты, - прежде всего инструменты оперативной аналитической обработки (online analytical processing, OLAP); корпоративные BI-наборы (enterprise BI suites, EBIS); BI-платформы. Главная часть BI-инструментов делится на корпоративные BI-наборы и BI-платформы. Средства генерации запросов и отчетов в большой степени поглощаются и замещаются корпоративными BI-наборами. Многомерные OLAP-механизмы или серверы, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ. Большинство BI-инструментов применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют BI-платформы для создания и внедрения BI-приложений, которые не рассматриваются как BI-инструменты. Примером BI-приложения является информационная система руководителя EIS.

Инструменты генерации запросов и отчетов

Генераторы запросов и отчетов - типично «настольные» инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты. Запросы могут быть как незапланированными (ad hoc), так и иметь регламентный характер. Имеются системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты. Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP. Развитые инструменты этой категории объединяют в себе возможности пакетной генерации регламентных отчетов и настольных генераторов запросов, рассылки отчетов и их оперативного обновления, образуя так называемую корпоративную отчетность (corporate reporting) . В ее арсенал входят сервер отчетов, средства рассылки, публикации отчетов на Web, механизм извещения о событиях или отклонениях (alerts). Характерные представители - Crystal Reports, Cognos Impromptu и Actuate e.Reporting Suite.

OLAP или развитые аналитические инструменты

Инструменты OLAP являются аналитическими инструментами, которые первоначально были основаны на многомерных базах данных (МБД) .

МБД - это базы данных, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в «чисто» многомерной форме. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Средства OLAP позволяют исследовать данные по различным измерениям . Пользователи могут выбрать, какие показатели анализировать, какие измерения и как отображать в кросс-таблице, обменять строки и столбцы «pivoting», затем сделать срезы и вырезки («slice&dice»), чтобы сконцентрироваться на определенной комбинации размерностей. Можно изменять детальность данных, двигаясь по уровням с помощью детализации и укрупнения «drill down/ roll up», а также кросс-детализации «drill across» через другие измерения.

Для поддержки МБД используются OLAP-серверы , оптимизированные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями. Они обеспечивают хорошую производительность, но обычно требуют много времени для загрузки и расширения МБД. Поставляются с возможностью «reach-through», позволяя перейти от агрегатов к деталям в реляционных БД. Классический OLAP-сервер - Hyperion Essbase Server.

Сегодня реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и поддерживают многомерный анализ . OLAP для реляционных БД (ROLAP) имеет преимущество по масштабируемости и гибкости, но проигрывает по производительности многомерному OLAP (MOLAP), хотя существуют методы повышения производительности, наподобие схемы «звезда». Несмотря на то что МБД являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (например, MS Analysis Services или ORACLE OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP). Также существует гибридная оперативная аналитическая обработка данных (HOLAP) для гибридных продуктов, которые могут хранить многомерные данные естественным образом, а также в реляционном представлении. Доступ к МБД осуществляется с помощью API для генерации многомерных запросов, тогда как к реляционным БД доступ производится посредством запросов на SQL. Примером ROLAP-сервера является Microstrategy7i Server.

Настольные OLAP-инструменты (например, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer), встроенные сейчас в EBIS, облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP. Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Как часть EBIS эти настольные инструменты оснащены возможностями серверной обработки, которые выходят за пределы их традиционных возможностей, но не конкурируют с MOLAP-инструментами. Настольные инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь. Нередко обеспечивается интерфейс через Excel, например, MS Eхcel2000/OLAP PTS, BusinessQuery for Excel. Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence к примеру), для некоторых они являются базовыми.

Корпоративные BI-наборы

EBIS - естественный путь для предоставления BI-инструментов, которые ранее поставлялись в виде разрозненных продуктов. Эти наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов и OLAP. Корпоративные BI-наборы должны иметь масштабируемость и распространяться не только на внутренних пользователей, но и на ключевых заказчиков, поставщиков и др. Продукты BI-наборов должны помогать администраторам при внедрении и управлении BI без добавления новых ресурсов. Из-за тесного родства Web и корпоративных BI-наборов некоторые поставщики описывают свои BI-наборы как BI-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество возможностей EBIS с помощью Web-браузера, однако поставщики постоянно увеличивают их функциональность, приближая ее к возможностям инструментов для «толстых» клиентов. Типичные EBIS поставляют Business Objects и Cognos.

BI-платформы

BI-платформы предлагают наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений. Имеются насыщенные данными приложения с «заказными» интерфейсами конечного пользователя, организованные вокруг специфических бизнес-проблем, с целевым анализом и моделями. BI-платформы, хотя и не так быстро растут и широко используются как EBIS, являются важным сегментом благодаря ожидаемому и уже происходящему росту BI-приложений. Стараниями поставщиков реляционных СУБД, создающих OLAP-расширения своих СУБД, многие поставщики платформ, которые предоставили многомерные СУБД для OLAP, чтобы выжить были вынуждены мигрировать в область BI-приложений. Семейства продуктов СУБД, обеспечивающие возможности BI, действительно подталкивают рост рынка BI-платформ. Отчасти это происходит благодаря большей активности ряда поставщиков СУБД. Рассматривая различные инструменты, видим, что EBIS являются высоко функциональными средствами, но они не имеют такого большого значения, как BI-платформы или заказные BI-приложения. Зато BI-платформы обычно не так функционально полны, как корпоративные BI-наборы. При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web. Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику. Эту категорию продуктов представляют фирмы Microsoft, SAS Institute, ORACLE, SAP и другие.

BI-приложения

В приложения бизнес-интеллекта часто встроены BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining). Многие BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений. BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию организации или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, «churn analysis» в телекоммуникациях и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise perfomance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Разведка данных

Разведка данных (data mining) представляет собой процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий . Она выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены: 1) для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности; 2) для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.

В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.

Другие методы и средства BI

Кроме перечисленных инструментов, в состав BI могут входить следующие средства анализа : пакеты статистического анализа и анализ временных рядов и оценки рисков; средства моделирования; пакеты для нейронных сетей; средства нечеткой логики и экспертные системы.

Дополнительно нужно отметить средства для графического оформления результатов : средства деловой и научно-технической графики; «приборные доски», средства аналитической картографии и топологических карт; средства визуализации многомерных данных.

Архитектура business intelligence

Корпоративная BI-архитектура должна быть разработана после того, как определены BI-потребности пользователей, но до выбора BI-инструментов. Архитектура Business Intelligence определяет компоненты доставки BI-информации и компоненты BI-технологии (рис.1). После определения профилей использования BI-информации, может быть спроектирована архитектура доставки информации, основанная на этих профилях и на требуемом типе внедрения. Это может быть любая смесь настольных клиентов с сетевым подключением, настольных клиентов и сервера, тонких клиентов на основе Web и других мобильных вычислительных устройств. Архитектура доставки информации определит пользовательские интерфейсы, которые часто являются порталами с возможностью персонализации.

Рис.1. Архитектура Business intelligence

Архитектура BI-технологии определяет инфраструктуру и компоненты, необходимые для поддержки внедрения, эксплуатации и администрирования BI-инструментов и приложений, а также связи этих компонентов. Прочная архитектура BI-технологии будет состоять из двух важных слоев: инфраструктуры и прикладных сервисов (или функциональности). Инфраструктурный слой включает информационные ресурсы, администрирование и сети. На этом слое данные собираются, интегрируются и становятся доступными. Хранилище данных является одним из возможных компонентов инфраструктурного слоя. Для использования BI в оперативных системах может потребоваться оперативный склад данных (operational data store, ODS), возможно связанный с корпоративными структурами workflow. Прикладные сервисы включают все BI-сервисы, такие как механизмы запросов, анализа, генерации отчетов и визуализации, а также средства безопасности и метаданные.

Среда хранения и доступ к BI-информации

Помимо традиционных решений по хранилищам данных Oracle9i и MS SQL Server2000, растет число применений хранилищ ERP, например, SAP BW для R/3, или PeopleSoft Enterprise Warehouse с BI-приложениями Enterprise Performance Management. Однако в обоих случаях функциональность привязана к конкретным системам ERP, а следовательно ограничена.

Быстро растет применение ROLAP для хранения BI-информации, из-за удобства реляционных СУБД для приложений с очень большими базами детальных данных и благодаря включению возможностей OLAP в СУБД. Использование МБД и OLAP остается неизменным и наиболее преобладающим, т.к. они обеспечивают лучшую производительность и функциональность там, где важны агрегированные данные и сложные аналитические расчеты.

Неудивительно, что при дороговизне двухзвенных клиент-серверных структур доступ к BI все чаще происходит через Web. Центр тяжести перемещается на сервер, отражая тот факт, что важным элементом является доступ к корпоративной BI-информации, автономные же ПК явно недостаточно функциональны. Популярна и растет доставка BI-отчетов по электронной почте, а мобильные и беспроводные способы доставки пока распространяются медленно.

Метаданные

Большинство BI-инструментов, представленных на рынке, используют слой метаданных или репозиторий. Бизнес-метаданные включают определения данных, которые хранятся в источниках данных, в терминах предметной области. Они также могут содержать правила и вычисления, которые должны быть определены для этого бизнеса. Кроме того, существуют технические метаданные для доступа к физическим данным. CASE-средства, реляционные СУБД, средства извлечения, преобразования и загрузки данных используют метаданные. При создании хранилища и витрин данных часто можно автоматически извлечь метаданные из источников данных, но иногда пользователям самим приходится доставать метаданные. Так, возможна сложная ситуация с несколькими репозиториями, существующими в одной организации. Отсутствие общих метаданных для инструментов - из-за отсутствия стандартов для метаданных - серьезная проблема для подразделений ИТ.

Плюсы и минусы технологии

Возможности пользователя по ведению многоаспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес решений быстро расширяются. Параллельное движение от информационной анархии или диктатуры к информационной демократии расширяет контингент пользователей business intelligence. На первое место выходит потребность гибкого доступа к корпоративным данным, а не просто потребность решить конкретную функциональную задачу. Снижается прямая зависимость от подразделений ИТ, изготавливающих по заказу отчеты или запросы. Возможен переход от статических регламентных отчетов к «живому отчету», а наиболее продвинутые аналитики получают возможность проводить кросс-тематический анализ и построение сводных отчетов с нуля, имея семантических слой, описывающий все показатели и разрезы корпоративной информации. Эти же средства могут использовать программисты для быстрого создания регламентных, параметрических отчетов. Web-доступ к BI (как к статическому, так и к динамическому контенту) позволит обеспечить реальное корпоративное информационное пространство и коллективную работу сотрудников.

Основным риском является слишком быстрые изменения в технологии BI, использование непроверенных решений и средств. Нужно отслеживать поставщиков, оценивать их устойчивость, направления развития, регулярно пробовать новые средства, проводить типизацию и унификацию BI. Другой риск связан с качеством данных - если они должным образом не преобразованы, не очищены и не консолидированы, то никакие «навороченные» возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных. Ряд проблем могут возникнуть из-за не согласованности метаданных. В рамках большой корпорации эти вопросы решаются на инфраструктурном уровне путем создания корпоративного хранилища данных и централизованного управления метаданными. Создание хранилища поможет навести порядок в номенклатуре собираемых показателей, сборе данных, их распространении и санкционировании доступа. Сама BI-технология не в состоянии решить комплексно эти проблемы, а пренебрежение ими возвращает к информационной анархии и «силосным ямам данных» .

Основные игроки на поле BI

В соответствии с пресловутыми магическими квадратами Gartner технологическими лидерами EBIS являются сегодня Business Objects и Cognos, на границе между лидерами и претендентами - Information Builders, а Microsoft и Oracle - в претендентах. У одной нет самостоятельного OLAP-клиента, а используется функциональность сводной таблицы Excel200x, и нет генератора отчетов, у другой - пока нет замены для Oracle Express Analyzer. В группе «провидцев» выделяются Crystal Decisions на границе с лидерами. Также следует отметить Actuate и MicroStrategy.

Для BI-платформ практически нет лидеров, что свидетельствует о незрелости технологий и рынка. На границе этой области находится пока только Microsoft за счет решений по встраиванию OLAP-сервисов в MS SQL Server и развития их до аналитического сервера. Среди других претендентов - SAS Institute, далее плотную группу образуют Oracle, PeopleSoft и SAP. Hyperion в буквальном смысле на перепутье - SAS и Hyperion потеряли лидирующие позиции 2000 года. Среди провидцев следует отметить MicroStrategy. К сожалению, Crystal Decisions пока выступает как нишевой игрок.

Тенденции

Среди BI-инструментов наибольший рост испытывают EBIS, что отражает усилившуюся конкуренцию в сегодняшней экономике. Использование инструментов для генерации запросов и отчетов, анализа данных снижается, организации обновляют их и заменяют корпоративными BI-наборами. Основные инструменты (незапланированные запросы, отчетность и основной OLAP-анализ) все еще остаются наиболее распространенными, удовлетворяя большинство потребностей. Также растет применение OLAP и других развитых BI-инструментов, подобных технологии data mining. Однако автономные инструменты data mining исчезают, эта технология поглощается и включается в другие BI-инструменты, например, в расширения СУБД.

Ожидается, что в течение 5 лет такие возможности, как XML для анализа (XML/A), BI Web-сервисы, совместная работа, беспроводные и мобильные коммуникации объединятся в виде сетей бизнес-интеллекта (BI networks), которые будут дополнены средствами мониторинга бизнес деятельности (Business activity monitoring, BAM).

XML для анализа. XML/A первоначально появился как коммуникационный протокол между разными BI-слоями (клиент, аналитический сервер, сервер БД). У XML/A имеются серьезные проблемы производительности - он создает большие накладные расходы и пока применим лишь для «облегченного» OLAP-клиента. Однако если эти проблемы будут решены, XML/A мог бы стать единым языком общения (lingua franca) между различными BI-средами, пересекая множество доменов, поставщиков и технологий, таким образом поддерживая BI networks.

BI Web-сервисы. Поставщики часто идентифицируют продукты EBIS как BI-порталы, потому что версии этих продуктов для Web обеспечивают точку входа к корпоративной информации. Фактически зачастую эти BI-порталы поддерживают также связи с неструктурированной информацией, хотя обычно для этого требуется некая система интеграции. Все более и более продукты EBIS фокусируются на внешних составляющих корпорации (extranet e-business intelligence). Новая компонентная архитектура SOA, ориентированная на сервисы (службы), является развитием серверов приложений и корпоративных порталов. Эта новация связана также с технологиями J2EE и.NET. BI Web-сервисы делают BI-инструменты открытыми компонентами с известными интерфейсами и доступными во всех видах сетей. Увеличивается число поставщиков BI-продуктов, которые реализуют их в виде Web-служб, но чаще под соусом порталов.

Совместная работа. Добавление аннотаций к отчетам и разделение результатов анализа между несколькими пользователями возможно со времен EIS, однако сейчас эта функциональность популярна и во многие BI-приложения добавлены возможности workflow. Ожидается, что пользователи смогут работать одновременно с одной моделью или будет обеспечена связь разных BI-приложений в реальном времени.

Беспроводной и мобильный бизнес-интеллект. Другая устойчивая тенденция по доставке BI-информации видна у поставщиков, дающим возможность BI-продуктам доставлять отчеты посредством мобильной технологии, включая персональных электронных помощников PDA, Internet-телефонов и пейджеров.

Мониторинг бизнес-деятельности. Новая технология BAM является по существу операционным BI и сочетает интеграцию приложений реального времени с возможностями бизнес-интеллекта. Используя транзакционные данные, извлеченные из систем обработки транзакций в реальном времени, BI-инструменты анализируют эти данные и выдают предупреждения о критических событиях и информацию операционным пользователям, принимающим непосредственные решения.

Литература

Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001
Том Салливан.
Kimbal R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey&Sons, 1996
Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. Wiley Computer Publishing, 1997
Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том.1: Пер. с англ. // М.: Вильямс, 2001
Архипенков С., Голубев Д., Максименко О. ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ. От концепции до внедрения/ Под общ. Ред. С.Я. Архипенкова // М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002
В., Самойленко А. Data mining: учебный курс. // СПб: Питер, 2001
Inside Gartner Group (рус.), Дрезнер Х., Хостманн Б. и Ф. Байтендийк. Вниманию руководства: Обновленные Волшебные Квадраты Gartner для систем интеллектуальной поддержки бизнеса, 2003, февраль
Liautaud B., Hammond M. e-Business Intelligence: Turning Information into Knoledge into Profit. McGraw-Hill, 2001
Кристин Комафорд. .
Том Салливан. .

Валерий Артемьев (avi @cbr.ru) - советник директора Главного центра информатизации Банка России (Москва).

вы слышали про инструмент Power BI от Microsoft ? Среди интернет-маркетологов сейчас это самая горячая тема. Все хотят работать с этим сервисом, но мало кто умеет. Наш эксперт Рустам Гизатуллин познакомит вас с Power BI, покажет его возможности и варианты применения для решения повседневных задач.

Что такое Power BI от Microsoft?

Безусловно, в одной статье невозможно описать все возможности Power BI. Но после прочтения вы сможете понять, интересен вам этот продукт или нет.

Итак, Power BI — это решение от Microsoft состоящее из десктопного приложения Power BI Desktop, мобильного приложения Power BI Mobile, WEB-сервиса Power BI Service.

Power BI позволяет:

подключаться к разнообразным источникам данных,
обрабатывать эти данные,
представлять данные в виде удобных интерактивных отчётов.

Проще говоря, с помощью Power BI вы можете забрать данные из Excel, SQL базы данных, Яндекс. Метрики и вообще откуда угодно. Потом эти данные обобщить, вычислить новые метрики и представить их в виде различных визуализаций: таблиц, матриц, графиков, диаграмм, гистограмм и т.п.

Вот пример отчёта, созданного с помощью Power BI:

Как работает Power BI?

Для примера рассмотрим создание отчёта на основании данных из Google Analytics и Яндекс. Метрики.

Для подключения к источникам данных, обработки данных и создания отчётов нам потребуется приложение Power BI desktop. Скачать его вы можете

Power BI по умолчанию умеет подключаться ко всем самым распространённым источникам данных: файлам, базам данных, сервисам веб-аналитики, социальным сетям, CRM-системам и т.д.

При этом вы можете воспользоваться сторонними коннекторами, написанными под Power BI. Для примера я воспользуюсь коннекторами для подключения к Яндекс. Метрике и Google Analytics от Максима Уварова.

Забрав данные, я их предварительно обрабатываю: указываю тип для каждого поля, фильтрую, удаляю лишние столбцы и т.п.

Таким образом, я получил исходные данные из систем аналитики и посчитал недостающие метрики. Теперь на их основе я могу создавать различные визуализации.

3. А теперь самое интересное, ради чего все это затевалось, — создание визуализаций для анализа данных.

Используя встроенный набор визуализаций, вы можете создать различные интерактивные отчеты. При этом вы можете отобразить как данные, полученные при импорте, так и новые метрики, подсчитанные на основе исходных данных.

Загрузив созданную BI систему в WEB-сервис, вы получите доступ к созданным отчётам из браузера, мобильного приложения либо сможете опубликовать отчёт в открытом доступе.

Выводы и комментарии

1. Если вы постоянно работаете с данными, сводите данные из различных источников, при этом данные операции никак не автоматизированы, то Power BI — это то, что доктор прописал.

2. Освоить работу в Power BI можно самостоятельно. Вам в помощь следующие ссылки:

отличное

Business Intelligence термин, который появился совсем недавно. Многие путают его с бизнес-аналитикой, однако, это не одно и то же. В бизнес-аналитике используются статистические средства, а в BI выполняется поиск и сбор нужной информации.

Весь процесс разделяется на несколько этапов. Сначала происходит поиск необходимых данных, потом выполняется их обработка и проверка показателей на отклонение, затем бизнес-аналитика и в конце отчетность. BI — довольно сложный софт, но в результате информация оказывается намного полезней.

Эту технологию можно применять для предоставления руководителям информации о достижении каких-либо целей компанией и ведения аналитики. С ее помощью можно выполнять анализ статистики, прогнозирование и обработку сложных задач. В некоторых программах BI главным является понятная и удобная структура для отчетности, где данные приведены в понятный вид, что упрощает управление компанией.

Сюда можно отнести визуализацию данных, OLAP-технологию и прочее. К тому же BI помогает обмениваться опытом и мыслями между принимающими участие в бизнес-процессе. Это позволяет принимать более корректные решения с учетом всех данных и точной информацию. Если принятие окончательного решения стоит за конкретным человеком, то он сможет ознакомиться с информацией и понять суть дела.

Активное распространение идеи Business Intelligence выполняет компания Microsoft. Для этой корпорации очень важно правильно обрабатывать поступающие данные. С помощью этой технологии компания проводит оценку собственных проектов, разрабатывает методы их развития, выполняет сравнение потенциала новых рынков, на которые собирается выпустить свои проекты.

По заявлению самой корпорации, лучше сделать цифры информативными, интересными и понятными. К тому же ежегодно в человеческий мозг поступает все больше данных, а если они не будут корректно обработаны, то многие их просто пропустят и не заметят.

Чтобы решать собственные вопросы и помочь остальным компаниям правильно наладить бизнес, Microsoft выпустила сервис Power BI. С помощью него визуализировать большие объемы информации и представить их в виде ярких и понятных отчетах, при этом объединяя информацию с большого количества ресурсов. Данный инструмент способен собирать и структурировать данные, которые в последствии демонстрируются в приятном виде и предоставляют директорам корректно принимать решения.

Программа состоит из двух частей. Первая из них выполняет сбор информации, а вторая ее представляет. Вторая часть подвергалась серьезной обработке разработчиками. Именно этот модуль является основным во всем проекте. Если имеются данные в Excel или Google Analytics, тогда есть представление откуда можно брать информацию.

Что касается наглядной визуализации, то здесь все обстоит по-другому. Данный сервис предоставляет возможность сразу посмотреть данные, которые нужны для принятия решения. Также есть возможность ознакомиться с важной информацией об активности предприятия, и проследить состояние продукции или всей корпорацией. Если есть какие-то особенные требования, тогда можно изготовить собственную панель мониторинга и добавить в нее те данные, которые нужны.

Сервисом пользоваться довольно удобно и просто, к тому же он очень мощный. Программа поддерживает большое количество форматов. Кроме того, загружать данные можно с различных сервисов и баз данных. Неважно с каким продуктом работает фирма, в этой программе можно найти нужный инструмент для обработки информации. Пользоваться сервисом могут как менеджеры, так и владельцы крупных фирм. К тому же, если работать в пределах лимитов, то делать это можно бесплатно.

Как начать работать

Первым делом требуется пройти регистрацию на сайте программы. Здесь стоит учитывать, что поддерживается не каждая почта. Это означает, что ящики mail.ru и gmail.ru здесь не пройдут. Программа работает только с корпоративными клиентами. Здесь нужно, чтобы почта была зарегистрирована на собственном сайте или ресурсе корпорации.

Также может подойти почта с сайта учебного заведения. Государственные и военные учетки не подходят. Выполнив регистрацию и подтверждение электронки, необходимо придерживаться рекомендаций мастера. Поддержка аккаунта выполняется бесплатно. Здесь необходимо кликнуть на клавишу Get Started Free, и можно попробовать возможности программы. На всю регистрацию может понадобиться всего пара минут.

Изучить функции сервиса можно на сайте powerbi.com или в приложении Power BI Desktop, которое необходимо загрузить на компьютер. С помощью этого приложения выполняется обработка информации, которая находится на компьютере или облачном хранилище. Кроме того, оно помогает составлять наглядные отчеты.

После этого статистику можно перенести на сервер PowerBI, что позволит ознакомиться с ней все сотрудникам компании. После этого при каждом посещении сервиса будет выскакивать предложение загрузить новую информацию или запустить какой-либо старый отчет.

Основные функции

Основным назначением сервиса является обработка данных и отображение в корректном виде. С помощью сервиса можно создавать диаграммы и выполнять визуализацию сложных процессов. Но для получения результата необходимо найти источник. Приложение не способно самостоятельно собирать данные, но она может извлекать информацию из подготовленных файлов или серверов. Таких источников данным можно найти большое количество. Для их открытия, необходимо нажать на «Моя рабочая область» и кликнуть на клавишу «Получить данные».

Данный сервис отлично работает с Excel, который также разработан Microsoft. Нужно просто открыть файл, а потом заниматься приведением данных в надлежащий вид. Кроме того, есть возможность работать с таблицами XML и форматом TXT. Для этого можно использовать опцию «Загрузить и преобразовать» в Excel или Power BI Desktop. После этого нужно перенести данные на Power BI.
В теории данные CSV не поддерживаются, но в действительности они представляют собой «текстовики», которые разделены по строкам. Это позволяет легко их переносить в Excel, а потом в Power BI. В подобных файлах могут находиться адреса, фамилии и имена и прочее.

Сервис способен работать с самыми популярными облачными хранилищами, поэтому не нужно все хранить на винчестере. Из этой утилиты можно в онлайн-режиме подсоединять к разным хранилищам и базам данных. С базами данных сервис на компьютере не работает, однако, данные можно вытащить с помощью Excel или утилиту Power BI Desktop. Затем данные можно перегнать в тот формат, который поддерживает Power BI.

Недостатком в этом случае является тот факт, что на конвертацию базы данных может понадобиться довольно много времени. А если это крупная корпорация с большим объемом данных, то ждать придется долго. Достоинством этого является то, что перенести данные и получить готовую презентацию сможет любой, кто не полениться выполнить несколько манипуляций. Ни одна программа не способна работать со всеми существующими форматами.

Проще будет, если вся важная информация будет храниться в форматах Excel и CSV. В таком случае можно сразу начинать изготавливать панель мониторинга, обновление которой будет выполняться автоматически в онлайн-режиме. При этом пользователю ничего не нужно делать.

Отображение важной информации выполняется централизовано и моментально. Получить к ней доступ можно с любого устройства, которое работает под управлением Windows, Android и iOS.

После данные можно применять для принятия решения или непосредственно опубликовывать в сети с помощью опций программы. Также есть возможность отображать необходимую информацию в виде презентации на собственном ресурсе или блоге. Информация представляется довольно понятно и в наглядной форме. Программа располагает около 20-ю интегрированными визуальными элементами, к тому же юзеры постоянно добавляют свои разработки. В любом случае можно будет подобрать подходящий вариант.
Различия коммерческой и бесплатной редакции

Работать с утилитой можно на бесплатной основе. Существует две редакции данного продукта: Power BI и Power BI Pro за $10 в месяц. Отличаются они наполнением и приделами применения. Продвинутая версия располагает отчетами и панелями мониторинга, которыми могут пользоваться только подписчики.

Кроме того, только коммерческим юзерам разрешается использовать информацию со служб SQL Server Analysis и облачных контейнеры SQL Azure или Apache Spark. Помимо этого, в приложении Pro имеется такая функция, при которой презентация составляется в автоматическом режиме, но при условии ежедневного обновления информации.

Также разнится скорость обработки информации. Бесплатная версия обновляется со скоростью 10 тысяч строк в час, а вот у продвинутой этот показатель доходит до миллиона. Кроме того, владельцы Pro-версий могут работать с Office 365, чтобы управлять активность в сервисе. В этом случае они могут создавать, опубликовывать и просматривать файлы с дополнительными визуализаторами. Помимо этого, предоставляется глубокое внедрение в инструменты Data Catalog и Active Directory.

Если эти инструменты ничего не означают, тогда можно свободно работать со свободной редакцией программы. В ней можно работать с статистикой и панелями мониторинга, использующие различные службы. Она позволяет работать с CSV и Excel. Кроме того, бесплатная редакция сервиса позволяет работать с R-сценариями и визуальными объектами.

На сервисе можно пройти бесплатную регистрацию и в течение двух месяцев протестировать Pro-версию приложения. После этого можно понять необходимость полного набора или остановиться на бесплатном варианте.

Кроме того, начало пробного периода можно выполнить с использования одной из имеющихся функций. После этого появится предупреждение, и начнется отсчет пробного периода. В противном случае можно перейти в параметрах в пункт Manage Personal Storage и кликнуть на клавишу Try Pro For Free.

Преимущества Power BI

Работать с множеством функций программы можно свободно. Если же необходимо воспользоваться дополнительными функциями, то стоимость их довольно небольшая в сравнении с остальными подобными программами.

Компания Microsoft дорожит своей репутацией, поэтому можно не переживать, что важная информация попадет через их сервис в посторонние руки. Также не будет отключения серверов, а информация останется в целости. Кроме того, ни один сервис не способен обеспечить подобное внедрение в Microsoft Excel, Azure и SQL Server.

Помимо этого, корпорация постоянно вкладывает средства в развитие своего продукта. Каждый месяц появляются новые функции и новые форматы. У компании есть цель – сделать свое детище лучшим в сфере Business Intelligence.

Система способна подсоединяться к большей части баз данных на компьютере. К тому же все время увеличивается количество поддерживаемых облачных хранилищ. Помимо этого, сервис располагает большим количеством различных графиков, панелей мониторинга. К тому же пользователям разрешается делиться собственными расширениями.

Минусы Power BI

Программа ориентирована на Excel, однако, большая часть крупных организаций использует собственные сервера, и не используют данный софт. С помощью этого сервиса будет организовываться не самый удобный доступ к серверам предприятий. Программе не принуждает пользователей составлять коды SQL, в отличие от остальных подобных сервисов. Однако, те, кто до этого не связывались с Excel будут испытывать неудобства в работе с сервисом.

Кроме того, сервис плохо работает с огромными объемами информации. Pro-версия программы позволяет прорабатывать около миллиона строк в час, что для больших корпораций это не самый большой показатель. Если необходимо обрабатывать огромное количество информации, то этот сервис не сможет помочь. При переносе больших баз данных скорость работы довольно низкая. Иногда возможны сбои и задержки в процессе работы.

Кроме того, в программе отсутствует мониторинг качества данных. Сервис считает, что все файлы, которые в него поступают являться корректными и ничего не отсеивает. Другие подобные разработки способны выполнять очистку данных.

Программа обладает большим количеством настроек, что для начинающих пользователей может показаться сложным. Понять все тонкости сервис будет очень непросто. Однако, компания предоставляет инструкцию к сервису, к тому же на русском языке.

Итог

В общем, данный сервис предоставляет неплохой набор инструментов для бизнес-аналитики, с помощью которого можно обрабатывать информацию. Все нужные данные показываются в панелях. С программой можно работать свободно, если нет специфических запросов. Работать с сервисом можно на разных операционках.

Если для работы компания использует Excel, тогда данный сервис станет незаменимым помощником в создании бизнес-презентаций. С продвинутой версией можно работать бесплатно в течении двух месяцев, что позволит понять необходимость в таком варианте программы.

На сегодняшний день, одной из важных задач, с которыми мы сталкиваемся в процессе работы, является задача правильного и красивого предоставления данных. Мы стремимся превратить безликие цифры в интересные и информативные материалы, оживить свои отчеты и презентации. Более того, объем данных, поступаемых в мозг человека, увеличивается с каждым годом, поэтому, наряду с получением любых результатов нам необходимо правильно их обработать и структурировать.

С чего мы начнем?

Для начала, нам необходимо установить Power BI . Инструмент Power BI доступен в качестве отдельного приложения Power BI Desktop) или на портале powerbi.com . Наше знакомство с Power BI начнется с Power BI Desktop – в нем мы сначала обработаем данные, создадим по ним отчет, а затем загрузим его на портал.

Power BI + Facebook. Что интересного хранится в группе?

В качестве группы, данные которой мы будем анализировать, я выбрала