Meist
Klaarixi põhifookus on Power BI aruandlus ja selle taga olevate andmevoogude ehitamine. Töötame peamiselt Microsofti andmetööriistadega ning loome nii uusi lahendusi kui ka korrastame olemasolevat aruandlust.
Kus läheb aruandlus tavaliselt katki?
Korrastamist vajav aruandlus näeb tavaliselt välja ühtemoodi. Power BI aruanded on igapäevases kasutuses, kuid tulemus ei anna juhile otsuste tegemiseks vajalikku kindlustunnet. Näiteks ei pruugi numbrid kahes eri vaates omavahel klappida, aruannete avamine ja filtrite muutmine on häirivalt aeglane või ajastatud andmeuuendus jookseb kokku.
Nende taga on enamasti kolm põhjust. Esiteks andmemudeli puudulik disain: seosed tabelite vahel on algusest peale valesti üles ehitatud ega toeta keerulisemat analüüsi. Teiseks vead DAX-mõõdikutes, mis annavad lihtsa vaate puhul näiliselt õige tulemuse, aga täpsemate filtrite lisamisel vale. Kolmandaks andmevood, mis on ehitatud lühiajalise vajaduse jaoks ega skaleeru andmemahu kasvades.
Töö algab enne Power BI-d
Andmete visuaalne kuvamine on vaid viimane samm pikas ahelas. Lahenduse loomine algab hajutatud andmete koondamisest teie eri süsteemidest, millele järgneb nende puhastamine ja ettevalmistamine. Nendes etappides kasutame SQL-i, Pythonit, Power Queryt ja vajadusel ka Azure’i platvormi ja andmeteenuseid. Iga tehnoloogia täidab täpselt seda ülesannet, milleks ta on loodud.
Alles seejärel valmib andmemudel, mille peale ehitatakse Power BI ja DAX-i abil visuaalne aruandlus.
Microsoft Fabric
Kui andmeallikaid on mitu ja analüüsitavad mahud on suuremad, võtame andmete töötlemiseks kasutusele Microsoft Fabricu. See on Microsofti ehitatud andmeplatvorm, mille suurim sisuline muutus on see, et varem vaid suurettevõtetele kättesaadav andmearhitektuur ja jõudlus mahuvad nüüd ka väiksema eelarvega projektidesse. Andmete ettevalmistuse ja töötluse ehitame välja selle platvormi sees.