MIcrosoft Self Service BI

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Presentation held at the .NET UG Oldenburg about PowerPivot and PowerView.

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MIcrosoft Self Service BI

  1. 1. Dr. Yvette Teiken Self Service BI mit Microsoft Technologien
  2. 2. Referenzarchitektur 22.11.2015Dipl.-Inform. Yvette Teiken Daten- quelle(n) Arbeits- bereich Basis- datenbank Data Warehouse Extraktion Laden Laden Analyse Transformation Monitor Data-Warehouse- Manager Metadaten- Manager Repository Datenfluss Kontrollfluss Data-Warehouse-System Bereich der Datenbeschaffung
  3. 3. Self Service BI  Idee: Nutzer ohne große BI Infrastruktur Daten Analysieren zu lassen Extrahieren Säubern Transformieren Auswerten Teilen
  4. 4. 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!
  5. 5. Power Query I  Laden von verschiedenen Datenquellen  Interaktive und wiederholbare Anfragen erstellen
  6. 6. Datenquelle Web: wikipedia http://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus
  7. 7. Demo http://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus
  8. 8. Krankenhaus Daten laden I
  9. 9. Krankenhaus Daten laden II
  10. 10. Power Query II
  11. 11. Krankenhaus Daten auswerten
  12. 12. Laden aus Api: XML http://daten.berlin.de/datensaetze/liste-der-badestellen-badegew%C3%A4sserqualit%C3%A4t
  13. 13. Demo http://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=
  14. 14. XML Struktur Analysieren http://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=
  15. 15. Drill Down zur Tabelle
  16. 16. Importing into PowerPivot
  17. 17. Importing into PowerPivot
  18. 18. Weitere Anbindungsmöglichkeiten
  19. 19. Transformation
  20. 20. Transformations
  21. 21. Großes Demo Datenanalyse
  22. 22. Großes Beispiel  Ziel: Analyse der Straßenunfälle in UK  Ausfälligkeiten  Tage  Alter  Straßen  Tageszeiten http://data.gov.uk/dataset/road-accidents-safety-data
  23. 23. 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
  24. 24. Datenintegration  Lade Daten mittels Ordner  Ins Datenmodell laden  Verknüpfen  Ein Jahr sollte zunächst reichen
  25. 25. Ergebnisse prüfen
  26. 26. Power View aufrufen
  27. 27. Ergebnis Datenintegration
  28. 28. Aggregation  Verdichten oder detaillieren Daten  Beliebtes Beispiel Zeit Jahr Monat Tag
  29. 29. Dimensionstabelle Zeit
  30. 30. Dimensionstabelle Zeit  Zeit zum Datenmodell hinzufügen  Verknüpfung mit Datensätzen auf niedrigster Ebene  Erstellung von Hierarchien
  31. 31. Datenmodell mit Zeitdimension
  32. 32. Transformieren  Aufgaben  Daten in das Ziel Format übertragen  Daten vereinheitlichen (Geschlecht)  Daten auflösen
  33. 33. Dimensionstabellen I
  34. 34. Dimensionstabellen II  Müssen zum Datenmodell hinzugefügt werden  Müssen verknüpft werden  IDs ausblenden  Dimensionen nach Analysezweck auswählen
  35. 35. Vollständiges Modell mit Dimensionen
  36. 36. Nicht vergessen  PowerPivot = Bi Semantic Model  Powerview in SharePoint
  37. 37. Power Map  Geovisualsierung
  38. 38. Meine Ergebnisse
  39. 39. Unfälle nach Jahr als Tabelle
  40. 40. Vergleich über Jahre
  41. 41. KPI definieren
  42. 42. Analyse nach Alter
  43. 43. Farbscala
  44. 44. Gefährliche Tage
  45. 45. Fußgängerunfälle
  46. 46. Auswertung nach Wochentagen
  47. 47. Nicht vergessen:  PowerPivot = Bi Semantic Model  Integriert fertiges Modell  Powerview und SharePoint  Export und Verwaltung
  48. 48. Power Map

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