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