MIcrosoft Self Service BI

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Transcript of MIcrosoft Self Service BI

Dr. Yvette Teiken

Self Service BI

mit Microsoft

Technologien

Referenzarchitektur

22.11.2015Dipl.-Inform. Yvette Teiken

Daten-

quelle(n)

Arbeits-

bereich

Basis-

datenbank

Data

WarehouseExtraktion Laden Laden Analyse

Transformation

Monitor

Data-Warehouse-

Manager

Metadaten-

Manager

RepositoryDatenfluss

Kontrollfluss Data-Warehouse-System

Bereich der Datenbeschaffung

Self Service BI

Idee: Nutzer ohne große BI Infrastruktur Daten Analysieren zu lassen

Extrahieren

Säubern

Transformieren

Auswerten

Teilen

Power BI

Neue Strategie für Datenanalyse bei Microsoft

Grundlage: Microsoft Excel

Bestandteile

Power Query (Extract und Transform)

Power Pivot (Transformieren)

Powerview (Auswerten)

Power Map (Geografische Analyse)

Vorteil

In vielen Firmen verfügbar

Nutzer sind vertraut mit Verwendung

Lässt sich in Infrastruktur integrieren

Komplett neues Tooling!

Power Query I

Laden von verschiedenen Datenquellen

Interaktive und wiederholbare Anfragen erstellen

Datenquelle Web: wikipedia

http://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus

Demohttp://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus

Krankenhaus Daten laden I

Krankenhaus Daten laden II

Power Query II

Krankenhaus Daten auswerten

Laden aus Api: XML

http://daten.berlin.de/datensaetze/liste-der-badestellen-badegew%C3%A4sserqualit%C3%A4t

Demohttp://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=

XML Struktur Analysieren

http://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=

Drill Down zur Tabelle

Importing into PowerPivot

Importing into PowerPivot

Weitere Anbindungsmöglichkeiten

Transformation

Transformations

Großes Demo Datenanalyse

Großes Beispiel

Ziel: Analyse der Straßenunfälle in UK

Ausfälligkeiten

Tage

Alter

Straßen

Tageszeiten

http://data.gov.uk/dataset/road-accidents-safety-data

Vorgehen

Extrahieren: Daten laden und dem Modell

hinzufügen

Säubern: Nicht notwendig

Transformieren

Zeit Hierarchie

Dimensionstabellen verknüpfen

Auswerten

Interaktive Diagramme erstellen

Extrahieren

Säubern

Transformieren

Auswerten

Teilen

Datenintegration

Lade Daten mittels Ordner

Ins Datenmodell laden

Verknüpfen

Ein Jahr sollte zunächst reichen

Ergebnisse prüfen

Power View aufrufen

Ergebnis Datenintegration

Aggregation

Verdichten oder detaillieren Daten

Beliebtes Beispiel Zeit

Jahr Monat Tag

Dimensionstabelle Zeit

Dimensionstabelle Zeit

Zeit zum Datenmodell hinzufügen

Verknüpfung mit Datensätzen auf niedrigster Ebene

Erstellung von Hierarchien

Datenmodell mit Zeitdimension

Transformieren

Aufgaben

Daten in das Ziel Format übertragen

Daten vereinheitlichen (Geschlecht)

Daten auflösen

Dimensionstabellen I

Dimensionstabellen II

Müssen zum Datenmodell hinzugefügt werden

Müssen verknüpft werden

IDs ausblenden

Dimensionen nach Analysezweck auswählen

Vollständiges Modell mit Dimensionen

Nicht vergessen

PowerPivot = Bi Semantic Model

Powerview in SharePoint

Power Map

Geovisualsierung

Meine Ergebnisse

Unfälle nach Jahr als Tabelle

Vergleich über Jahre

KPI definieren

Analyse nach Alter

Farbscala

Gefährliche Tage

Fußgängerunfälle

Auswertung nach Wochentagen

Nicht vergessen:

PowerPivot = Bi Semantic Model

Integriert fertiges Modell

Powerview und SharePoint

Export und Verwaltung

Power Map