Power ib что это за программа

MS Power BI

Полезные материалы:
учебники, коннекторы, ссылки и другое

Общие материалы

Анализ и визуализация

Плакат-шпаргалка о визуализации данных в Power BI Desktop для презентаций — графики guage, custom visuals и другие элементы

Скачайте плакат по визуализации данных в Power BI Desktop для презентаций, отчетов и построения понятных BI-систем

Хардкодинг

SEO

Яндекс.Директ и Яндекс.Метрика

Социальные сети

Е-Коммерс

Коннекторы

Это BI-система, которая умеет получать данные из opengraph напрямую в Power BI по нашей и любой другой группе

Емейл-маркетинг

Описание отчета и получение данных из Unisender
Обработка отчета в Power BI
Хотите узнавать о новых статьях?
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы не пропустить обновления на странице!

Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности

Needfordata — тренинговый проект, нацеленный на интернет-маркетологов и веб-аналитиков.

Что такое Power BI

Мы собрали полезные материалы про Power BI и интернет-маркетинг.
Power BI — инструмент для визуализации данных. С помощью него можно сделать красивые графики с данными из API Яндекс.Директ, Google Analytics, Яндекс.Метрики, Mailchimp, объединять их и преобразовывать.

Источник: needfordata.ru

Анализ данных в Power BI: плюсы и минусы Microsoft Power BI

В своей повседневной практике мы видим, насколько удобна Power BI для создания аналитики путем импорта данных различных форматов из различных внешних и внутренних источников. Это особенно удобно для компаний, у которых нет решения для хранения и консолидации массива данных, так как Power BI выступает в качестве посредника, который позволяет обрабатывать большой объем данных и визуализировать отчетность посредством графиков. Кроме того, благодаря возможности создания отчетов и персонализированных панелей мониторинга бизнес-пользователи любого уровня могут использовать Power BI для быстрого и уверенного принятия решений. Чтобы получить представление о том, как могут выглядеть персонализированные отчеты и информационные панели, ознакомьтесь с проектом GL Group Consulting, в котором мы реализовали международному логистическому оператору получить глубокое представление о своем бизнесе и определить тенденции для новых бизнес-возможностей.

Доступность по цене

Мы считаем, что Power BI подходит как для малого бизнеса, так и для холдинговых компаний с миллиардными оборотами, так как позволяет создавать понятные информационные панели и отчеты по самой низкой цене. С Power BI Desktop это бесплатно – вы просто скачиваете бесплатную версию и создаете отчеты. Однако ограничение Power BI Desktop, которое следует принять во внимание, — это невозможность совместной работы над инсайтами с коллегами в одном пространстве. Для этого вам понадобится рабочий стол с сервисом Power BI, который доступен по относительно низкой.

Что такое Power BI? Для чего и кому нужен Power BI?

Возможности анализа данных

Когда клиенты обращаются в GL Group Consulting для консолидации своих финансовых отчетов и корпоративной управленческой отчетности, Power BI является одним из лучших вариантов, для получения аналитических данных которые мы им предлагаем, поскольку он обеспечивает необходимую аналитику в течение нескольких дней или даже часов и устраняет необходимость в длительной разработке и внедрении.

Минусы анализа данных в Power BI

Сложность в проведении комплексного анализа

Power BI достаточно интуитивно понятна, когда речь заходит об импорте данных и создании простых отчетов. Однако мы всегда предупреждаем клиентов, которым требуется продвинутая аналитика в Power BI Suite, что им понадобятся дополнительные инструменты для освоения (Power Pivot, Power Query и т. д.) и внешний консультант для проведения комплексного анализа.

Дорогостоящее локальное хранение и обработка данных

Когда нашим клиентам необходимо хранить свои данные и отчеты локально из-за правовых норм или специфики их отрасли, мы советуем им развернуть сервер отчетов Power BI. Однако это решение доступно только в премиум-плане Power BI, поэтому им придется оплатить возможность хранения своего контента Power BI внутри компании.

Ограничения при работе с массивом данных

При использовании Power BI для получения информации из массивных наборов данных необходимо помнить об ограничениях набора данных. Например, размер набора данных, который можно импортировать в Power BI Pro, составляет 1 ГБ, что, естественно, ограничивает сложность отчетов и панелей мониторинга. Если вы хотите импортировать и анализировать большие наборы данных с помощью Power BI, вы можете попробовать создать несколько запросов для обработки всего набора данных или перейти на Power BI Premium.

Является ли внедрение Microsoft Power BI правильным решением?

Несмотря на то, что Power BI является одним из самых мощных помощников для бизнес-аналитики, эксперты консалтинговой компании GL Group Consulting считают, что внедрение Power BI должна оцениваться индивидуально. Если вам понадобится помощь в определении правильного набора функций Power BI или консультация по внедрению Power BI, мы готовы ответить на ваши вопросы.

ДЛЯ ЗАКАЗА УСЛУГ НАСТРОЙКИ, ВНЕДРЕНИЯ И ОБСЛУЖИВАНИЯ POWER BI, ПОЖАЛУЙСТА, ПОЗВОНИТЕ ПО ТЕЛЕФОНУ: +7 (981)745-70-08 ИЛИ ЗАПОЛНИТЕ ФОРМУ НА САЙТЕ.

Источник: glgroup.su

Автоматизация отчетности при помощи SQL и Power BI

В своей прошлой статье я рассказывал про программные возможности языка SQL и обещал поделиться кейсом по созданию автоматизированного отчета на основе стека технологий MS SQL Server и Power BI.

Почему именно эти технологии?

За время работы аналитиком, я перепробовал различные варианты сбора отчетности. Начиная с ручной выгрузки данных из кабинетов рекламных систем, с последующим сведением в Excel, и заканчивая созданием специальных отчетов в Google Analytics или дашбордов в Data Studio.

Но ни один из вариантов не был идеальным и каждый имел свои недостатки. Все изменилось, когда я открыл для себя Power BI.

Microsoft Power BI — это один из самых технологичных на данный момент инструментов по визуализации данных, обладающий большим набором коннекторов к различным системам.

Но и Power BI сам по себе не идеален и без грамотного использования будет работать медленно и неэффективно. Приведу два примера:

1. Если вы попытаетесь собрать модель данных из различных источников, с большим количеством связей и рассчитываемых показателей на стороне Power BI, то отчет будет жутко тормозить, а ведь именно таким принципам работы учит большое количество курсов по данному инструменту.
2. Еще пример, если вы пытаетесь загрузить в модель данные из Google Analytics при помощи встроенного коннектора, то столкнетесь как минимум с двумя проблемами — ограничениями API GA и долгой выгрузкой данных.

Вышеописанные проблемы привели меня к мысли о загрузке всех данных сначала в базу, моделировании отчета при помощи SQL и только потом их визуализации в Power BI.

Переходим к делу

Для примера возьмем задачу по автоматизации отчета по эффективности контекстной рекламы.

К данному отчету заказчиком предъявляются следующие требования:

• Отчет должен содержать исторические данные по вчерашний день;
• Отчет должен обновляться ежедневно в автоматизированном режиме;
• Помимо Power BI, должна быть возможность подключения к отчету через Excel.

Также отчет должен содержать следующие параметры и показатели:

Естественно, все данные должны быть предварительно загружены в хранилище, но это тема отдельного поста и обычно этим занимаются data-инженеры. Мы же с вами аналитики и используем те данные, которые для нас любезно сложили в DWH (хранилище данных).

В моем случае DWH работает на базе MS SQL Server и содержит следующие таблицы:

• sessions — данные из Google Analytics загруженные посредством коннектора к Reporting API v4;
• costs — данные по расходам, предварительно загруженные в Google Analytics;
• orders — данные по заказам и доходу из внутренней CRM-системы.

Для работы нам потребуется установить:

• SQL Server Management Studio — для подключения к DWH;
• Power BI Desktop — для создания отчета.

Опущу совсем уж базовые вещи, такие как регистрация аккаунтов и установка программ, с этим вы без проблем справитесь и сами.

Готовим данные

Итак, задача понятна, инструменты готовы — за дело!

Создаем таблицу

Для того чтобы создать отчет, нам необходимо свести данные по расходам, сеансам и заказам в одной таблице. Для этого напишем SQL-запрос, в котором объединим таблицы по следующим ключам:

• date ;
• sourceMedium ;
• campaign .

Кстати, никакой сквозной аналитики у вас никогда не получится, если вы не умеете грамотно размечать рекламу utm-метками. О том как правильно ставить метки, читайте в одном из уроков бесплатного онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков».

Но вернемся к задаче и после некоторых манипуляций с SQL получим вот такой скрипт:

Запустим его и порадуемся получившемуся результату:

Создаем таблицу

Скрипт работает и выдает отчет, в принципе его уже можно использовать для автоматизации вставив в Power BI при помощи встроенного коннектора. Но не советую так делать, потому что если данных в отчете будет много, например заказчик захочет посмотреть как работали рекламные кампании в течение года, на выполнение скрипта может уйти несколько часов.

Гораздо более правильным решением будет создать промежуточную таблицу в базе данных и докладывать туда ежедневно данные за прошедшие сутки. Что мы и сделаем:

Таблица будет иметь следующую структуру (подробнее о типах данных):

При сохранении таблицы укажем название:

И теперь, чтобы получить все данные из нее, достаточно выполнить простой SELECT :

SELECT * FROM paid_traffic_report

Создаем хранимую процедуру

Отлично! Настало время автоматизации

А поможет нам в этом функционал хранимых процедур (подробнее рассказывал о них тут).

Засучим рукава и обернем наш скрипт в код процедуры:

Теперь протестируем и вручную вызовем процедуру:

Скорость отработки процедуры 3 секунды на одном дне — вполне приемлемо. Проверим появились ли данные в ранее созданной таблице:

Осталось настроить ежедневное обновление.

Настраиваем расписание

Настроим вызов нашей процедуры каждое утро по расписанию, благо в Management Studio для этого предусмотрена специальная служба под названием «Агент SQL Server».

Зайдем в агент и добавим новое задание:

Укажем название и придумаем описание:

Далее создадим новый шаг, в котором будем вызывать процедуру с данными за прошедшие сутки (обратите внимание, объявление переменных с датами из нашего скрипта мы перенесли в расписание и немного изменили):

Настраиваем время запуска, периодичность и сохраняем:

Теперь данные автоматически будут поступать в отчет ежедневно в 9 утра.

Визуализируем данные

Данные готовы, обновление настроено, самое время приступить к визуализации.

Останавливаться на том как установить Power BI и как им пользоваться не буду, так как этой теме посвящен целый урок нашего курса.

Создаем отчет

Заходим в desktop-версию Power BI и открываем коннектор к SQL Server:

Вводим данные для подключения к серверу, название базы данных и наш короткий SQL-запрос к ранее созданной табличке:

И это все! Никаких сложных моделей в Power BI строить не нужно, так как мы уже это сделали на стороне SQL-запроса.

Наиболее правильным считаю подход, когда инструмент визуализации используется именно для этой самой визуализации и еще для создания рассчитываемых показателей (например, CPC, CPO, ROMI). Используйте эти рекомендации и ваши отчеты будут летать.

После того как будет готов дизайн отчета, его нужно загрузить в облако Microsoft:

Настраиваем расписание

Отчет опубликован! Остался финальный шаг, для этого переходим в веб-версию Power BI и настраиваем расписание обновления.

Но перед этим не забываем поставить на компьютер, с которого будет происходить обновление, локальный шлюз Power BI (а лучше всего завести под это дело отдельную виртуальную машину):

Важно так подгадать расписание, чтобы оно запускалось в тот момент, когда на стороне SQL Server уже отработает наша процедура и положит в табличку свежие данные. Плюс нужно заложить небольшой запас времени, на возможные проблемы с сервером при его перегрузке:

Готово. Теперь можем пользоваться отчетом внутри веб-интерфейса, опубликовать отчет в интернете, либо отправить коллегам ссылку на него.

А как же Excel?

Иногда заказчики могут попросить загрузить данные в Excel для более детального анализа.

Для этого зайдем в Excel на вкладку «Данные» и создадим новое подключение к серверу баз данных:

После чего останется только указать SQL-запрос и сохранить:

С этого момента данные из нашей таблицы на сервере станут доступны в Excel.

Итог

В итоге мы получили автообновляемую отчетность, без привлечения каких-то гигантских ресурсов разработки и без особых денежных затрат.

Буду рад ответить на ваши вопросы.

Источник: thisisdata.ru

5 лучших онлайн-курсов Power BI: обучение платно и бесплатно 2021-2022. Рейтинг, сравнение, стоимость.

Освойте инструмент для бизнес-анализа и создания интерактивных отчётов.

Вы научитесь строить графики и дашборды, оценивать метрики без помощи программистов. Будете всегда в курсе статистики компании. Сможете построить систему сквозной аналитики, чтобы эффективно решать бизнес-задачи.

• Длительность 4 месяца
• Онлайн в удобное время
• Обучение на практике
• Доступ к курсу навсегда

Кому подойдёт этот курс

Вы научитесь визуализировать данные с помощью понятных графиков и эффективнее отслеживать рекламные кампании, конверсию и прибыль. Сможете оптимизировать маркетинговую стратегию на основе данных и станете более востребованным специалистом.

Вы узнаете, как строить отчёты, которые отображают статистику компании в реальном времени. Сможете построить систему сквозной аналитики и отслеживать основные показатели бизнеса без участия других специалистов.

Вы сможете загружать и синхронизировать данные из различных источников в Power BI, научитесь строить наглядные и интерактивные графики и дашборды — облегчите свою работу и выйдете на новый уровень.

Вы научитесь самостоятельно организовывать управленческий учёт со всеми показателями бизнеса — больше не нужно просматривать десятки Excel-таблиц и ждать ответа от аналитиков и разработчиков.

Чему вы научитесь

1. Обрабатывать данные из различных источников

Сможете загружать данные для графиков и отчётов из Excel, CSV, Google Analytics, amoCRM и настраивать автоматическую синхронизацию между источниками.

2. Создавать динамические дашборды

Научитесь строить наглядные и интерактивные графики с ключевыми показателями бизнеса в удобной форме.

3. Упрощать вычисления для отчётов

Освоите работу с основными формулами DAX для обработки и преобразования информации и сможете более эффективно использовать данные.

4. Анализировать показатели с помощью графиков

Сможете оценивать финансовые показатели и точность своих прогнозов, а после — использовать данные для принятия стратегических решений.

5. Настраивать сквозную аналитику в Power BI

Научитесь анализировать эффективность вложений в маркетинг на основе данных.

Как проходит обучение

1. Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

2. Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

3. Работаете с преподавателем

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

4. Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут онлайн-лекции и практические задания на основе реальных кейсов.

• 15 тематических модулей
• 60 онлайн-уроков

Загрузка и соединение данных в Power BI

1. Загрузка данных в Power BI

Научитесь загружать данные в Power BI из файлов CSV, познакомитесь с интерфейсом Power Query.

2. Соединение данных из разных таблиц и ресурсов

Научитесь соединять данные из разных источников, познакомитесь с видами соединений — One to Many, Many to Many, One to One, Many to One.

Визуализация данных. Работа с фильтрами

1. Виды графиков и фильтр даты

Познакомитесь с основными видами графиков — линейчатой и круговой диаграммой, научитесь добавлять фильтр даты на график.

2. Основные виды фильтров и синхронизация фильтров

Научитесь добавлять фильтры на визуализацию, страницу и отчёт, познакомитесь с фильтрами Basic/Relative/Advance, сможете синхронизировать фильтры между отчётами.

3. Визуальные фильтры

Узнаете, как создавать визуальные фильтры для графиков и использовать перекрёстную фильтрацию.

Детализация данных и интерактивные отчёты

1. Работа с иерархией данных в графиках

Научитесь использовать функции Drill up, Drill down и Expand для работы с иерархией данных в отчётах.

2. Детализация в отчётах с помощью функциональности Drill through pages

Узнаете, как использовать функции Drill through pages для настройки детализации в отчётах.

3. Работа с картами мира в графиках

Научитесь работать с географическими данными и строить графики с картами, создадите карту с данными о посетителях сайта.

4. Работа с подсказками (tooltips)

Научитесь добавлять подсказки (tooltips) на графики.

Основные меры и язык запросов DAX

1. Основные метрики и DAX

Узнаете, как с помощью выражений DAX считать меры Running total, Time Intelligent PQ и Time Intelligent QQQ.

2. Метрики и DAX: применение CALCULATE и агрегатных функций

Познакомитесь с функцией CALCULATE для изменения фильтров, наложенных на выражение, и научитесь работать с функциями SUM, AVERAGE, MIN, MAX для агрегации данных.

3. Функции SUMX, AVERAGEX, ALL и SWITCH

Научитесь работать с функциями SUMX и AVERAGEX. Поймёте, чем они отличаются от стандартных функций SUM и AVERAGE. Изучите функцию SWITCH для переключения между графиками и ALL для очистки фильтров и создания вычислений по всем строкам в таблице.

Построение дашборда для сквозной аналитики

1. Построение Dashboard для сквозной аналитики

Создадите графики с показателями конверсии в лиды и клиентов, ROMI (return on marketing investment — рентабельность инвестиций в маркетинговую деятельность).

2. Построение Dashboard с графиками прибыли и убытков

Создадите графики с показателями валовой и чистой прибыли, расходов, продаж товаров по категориям.

3. Программные службы Power BI

Узнаете, как загружать отчёты в веб-интерфейс Power BI, настраивать автоматическое обновление данных, а также познакомитесь с сервисом MyBi.

Дипломный проект

• Дашборд для сквозной аналитики

Вы создадите дашборд с данными из amoCRM, Google Analytics и Яндекс.Директа.

Источник: romansementsov.ru