Power bi безопасность данных. Энциклопедия маркетинга. Безопасность в гибридном мире
Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.
Кратко о возможностях Microsoft Power BI
Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:
- Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
- Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.
Как правило, декстопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service . Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop по этой ссылке .
Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.
Откуда можно загружать данные?
Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:
1. Группа «Файл»:
Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.
Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:
- линейчатая диаграмма с накоплением;
- гистограмма с накоплением;
- линейчатая диаграмма с группировкой;
- гистограмма с группировкой;
- нормированная линейчатая диаграмма;
- нормированная гистограмма;
- график;
- диаграмма с областями;
- диаграмма с областями с накоплением;
- линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
- линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
- каскадная диаграмма;
- точечная диаграмма;
- круговая диаграмма;
- диаграмма дерева;
- карта;
- таблица;
- матрица;
- заполненная карта;
- воронка;
- датчик;
- многострочная карточка;
- карточка;
- ключевой показатель эффективности;
- срез;
- кольцевой график;
- визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).
Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.
Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:
Алексей Селезнёв Head of Analytics Dept. , Netpeak™
Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.
Откуда можно загружать данные?
Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощь которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы: 1. Группа «Файл»:
Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры - таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.
Какие визуализации можно построить?
Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:
- линейчатая диаграмма с накопление;
- гистограмма с накоплением;
- линейчатая диаграмма с группировкой;
- гистограмма с группировкой;
- нормированная линейчатая диаграмма;
- нормированная гистограмма;
- график;
- диаграмма с областями;
- диаграмма с областями с накоплением;
- линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
- линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
- каскадная диаграмма;
- точечная диаграмма;
- круговая диаграмма;
- диаграмма дерева;
- карта;
- таблица;
- матрица;
- заполненная карта;
- воронка;
- датчик;
- многострочная карточка;
- карточка;
- ключевой показатель эффективности;
- срез;
- кольцевой график;
- визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).
Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.
Как загрузить данные в Power BI Desktop?
1. Установите связь с Google Analytics
1.1. Приступим непосредственно к загрузке информации из представления Google Analytics. На вкладке «Главная» в группе «Внешние данные» жмем на кнопку «Получить данные».
После чего в диалоговом окне «Получить данные» в группе «Другое» выбираем сервис «Google Analytics» и жмем «Подключить».
1.3. Последний шаг - предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics.
1.4. После клика по кнопке «Разрешить» мы автоматически возвращаемся в окно «Учетная запись Google», где будет оповещение, что вы вошли в систему. Жмем на кнопку «Подключение».
В открывшимся окне «Навигатор» вы увидите список всех доступных аккаунтов, ресурсов и представлений Google Analytics.
В каждом представлении присутствует одинаковый набор параметров и показателей, распределенных на 28 групп:
- Ad Exchange - информация об эффективности рекламы в Ad Exchange;
- AdSense - информация об эффективности показов рекламы AdSense;
- AdWords - информация об эффективности рекламных кампаний в AdWords;
- App traking - информация о взаимодействии с мобильным приложением;
- Audience - демографическая информация о посетителях сайта;
- Channel grouping - группы каналов трафика;
- Content Experiments - информация о проводимых экспериментах;
- Contetn Grouping - классификация контента сайта по группам;
- Custom variables or colunms - пользовательские параметры и показатели;
- DoubleClick Campaign Manager - информация о эффективности рекламы в DoubleClick;
- Ecommerce - данные электронной торговли;
- Event tracking - информация о событиях;
- Exceptions - исключения;
- Geo network - геоданные посетителей;
- Goal conversion - данные о достижении целей;
- Internal Search - информация об использовании поиска на сайте;
- Page Tracking - информация о страницах, которые просмотрели пользователи;
- Platform or device - операционные системы и устройства пользователей;
- Related product - связанные сервисы;
- Session - информация о сеансах;
- Site speed - скорость загрузки страниц;
- Social activities - показатели активности в социальных сетях;
- Social interaction - показатели взаимодействия трафика из социальных сетей;
- System - информация о системных показателях посетителей;
- Time - информация о времени совершения событий;
- Traffic source - информация об источниках трафика;
- User - информация о пользователях;
- User timings - длительность сеанса.
В качестве примера давайте выберем следующие параметры: Channel grouping -> Default channel grouping; User -> User Type; Time -> Month of year. В качестве показателей возьмем: Session -> Sessions; Session -> Bounces; Session -> Session duration. Хочу заметить, что в Power BI, как и при любом API запросе в Google Analytics, существует ограничение на максимальное количество запрашиваемых параметров (не более семи) и показателей (не более десяти).
1.5. Для того, чтобы загрузить выбранные данные в модель данных Power BI, жмем кнопку «Загрузить», которая располагается в нижнем правом углу окна «Навигатор».
Теперь загруженный набор данных отображается в области полей, и мы можем строить на основе этой информации любой доступный визуальный элемент.
2. Как загрузить данные из MySQL?
Чтобы показать функциональность Power BI, я сгенерировал и загрузил в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.
2.1. Для загрузки данных о продажах из MySQL, как в описанном примере, необходимо воспользоваться командой «Получить данные», которая находится на вкладке «Главная».
2.2. В диалоговом окне «Получить данные» в группе «База данных» выбираем пункт «База данных MySQL».
2.3. После клика по кнопке «Подключить» в окне «База данных MySQL» вводим IP сервера, имя базы данных и текст SQL запроса. Если вы не знакомы с SQL и хотите просто выбрать некоторые таблицы из базы данных целиком, то вводить SQL запрос не следует, на следующем шаге у вас будет возможность выбора таблицы. Поскольку я загрузил тестовые данные с локального ПК, то в поле «Сервер» вместо IP я укажу «localhost».
2.5. На этом этапе подключение к MySQL серверу установлено. В случае, если вы ранее прописали SQL скрипт, то результат его работы будет загружен в модель данных. Поскольку мы не указывали запрос, в левой части диалогового окна «Навигатор» появится список доступных таблиц из указанной ранее базы данных. В моем случае доступна всего одна одна таблица «sales», все остальные - системные, в связи с чем ставим галочку напротив названия таблицы продаж и жмем «Загрузить».
Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.
3. Как упорядочить данные?
После того, как все необходимые данные загружены, необходимо привести их к нужному виду. Наиболее удобный способ редактирования данных - перейти в режим «Данные», с помощью одноименной команды, расположенной на левой панели рабочего окна Power BI.
В режиме данных вы можете изменить тип данных, хранящихся в любом столбце, создавать новые столбцы и меры, используя возможности языка формул DAX, заменять значения хранящиеся в столбцах - в общем делать с данными все, что считаете нужным. В нашем случае следует изменить формат вывода поля «Sale» на денежный. В меню «Поля», которое в режиме «Данных» находится в правой части окна, выбираем нужный набор данных (в нашем случае «Данные из MySQL»), после чего кликаем на название столбца «Sales» и меняем формат данных, перейдя на вкладке «Моделирование» в группу «Форматирование».
4. Как установить связи между таблицами
Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников необходимо настроить между ними связи. Power BI поддерживает три типа связей:
- многие к одному;
- один к одному;
- один ко многим.
Единственный подходящий для загруженных таблиц тип связи - многие ко многим. Он создается через промежуточные таблицы (справочники) и средствами создания двух связей типа многие к одному и один ко многим. В нашем наборе данных существует три параметра, по которым необходимо настроить связи между таблицами «Default Channel Group», «YearMonth», «UserType». Соответственно необходимо создать три одноименных справочника, которые будут содержать список всех уникальных элементов каждой из перечисленных категорий. В качестве примера мы загрузим список уникальных элементов по каждому полю из CSV файлов.
- channelGroup;
- yearMonth;
- userType.
4.1. Процесс загрузки CSV файлов в Power BI так же прост, как и описанные раннее подключения к Google Analytics и MySQL: жмем кнопку «Получить данные», в группе «Файл» выбираем «CSV» и по очереди загружаем в модель данных три скачанных CSV файла.
4.2. При загрузке таблиц «channelGroup» и «userType» необходимо указать, что первая строка является заголовком столбца. Для этого перейдите в режим редактирования запроса, на вкладке «Преобразование» в выпадающем меню «Таблица» используйте команду «Использовать первую строку в качестве заголовка»:
Если на этом этапе вы все сделали правильно, модель данных будет состоять из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI).
Power BI самостоятельно определил некоторые связи, поэтому модель данных выглядит следующим образом.
4.3. Для дальнейшего создания всех связей нам необходимо изменить тип текущих связей на однонаправленные, в противном случае связи, которые мы планируем создать, будут неоднозначны и при их определении Power BI выдаст ошибку. Чтобы изменить тип связей необходимо дважды кликнуть по связи левой кнопкой мыши и в диалоговом окне «Изменение связи» поменять направление кроссфильтрации на однонаправленную.
Изменив направление кроссфильтрации связей, созданных автоматически, можно переходить к процессу создания остальных связей.
4.4. В Power BI существует два способа определения связей между таблицами: в визуальном режиме и с помощью диалогового окна «Управление связями». Чтобы создать связь в режиме визуализации модели данных, нужно перетащить с помощью мыши поле из одной таблицы в ту, с которой хотим создать связь. Давайте таким образом активируем связь по полю «Default channel group» в таблице «Данные из GA» с полем «Channel» в таблице «channel».
Как в предыдущих примерах, необходимо изменить направление кроссфильтрации на однонаправленную. Теперь модель данных выглядит следующим образом:
4.5. Оставшиеся связи мы будем создавать с помощью диалогового окна «Управление связями», для этого кликните на кнопку «Управление связями» на вкладке «Главная».
Диалоговое окно «Управление связями» содержит все созданные ранее связи, для создания новых связей следует нажать на кнопку «Создать».
В окне создания связи необходимо указать таблицы и поля, по которым вы планируете настроить связь, а так же указать кратность связи и направление кроссфильтрации.
4.6. Для создания связи между таблицей «данные из GA» и «yearMonth» необходимо в окне создания связи установить следующие параметры.
Таким же образом нам надо связать таблицу «данные из MySQL» и «yearMonth».
Модель данных теперь выглядит следующим образом.
Как видите, таблицы «Данные из GA» и «Данные из MySQL» теперь связаны между собой через справочники и имеют друг к другу кратность связи многие ко многим.
5. Как построить визуализацию?
5.1. Чтобы создать визуализацию, вернемся в режим «Отчет», воспользовавшись одноименной кнопкой в меню, расположенном в левой части окна Power BI.
5.2.1. В качестве элемента визуализации будем использовать вид «Линейная гистограмма и гистограмма с накоплением».
5.2.2. Перетягиваем поле «month» из таблицы «yearMonth» в область «Общая ось».
5.2.3 Перетягиваем поле «Session» из таблицы «Данные из GA» в область «Значения столбцов».
5.2.4. Перетягиваем поле «sales» из таблицы «Данные из MySQL» в область «Значения строк».
В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида.
Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.
5.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой.
В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.
6. Как настроить фильтры данных?
Для более удобной работы с фильтрами данных следует добавить на рабочий лист три среза. 6.1. Перетащите с помощью мыши в пустое место области отчетов следующие поля:
6.2. После чего по очереди выделите мышкой каждый из этих объектов и переключите в режим «Срез».
В результате у нас получится лист с возможностью фильтрации данных по типу пользователя, источнику / каналу и месяцу года.
6.3. Если вам понадобится сменить аккаунт Google, к которому привязаны определенные представления Google Analytics, воспользуйтесь меню «Файл» -> «Параметры и настройки» -> «Настройки источника данных».
6.4. Поэкспериментируйте с элементами визуализации и выберите наиболее подходящие, (более подробно о правилах выбора диаграммы можно узнать из публикации «Как построить диаграмму и не облажаться»), после чего все диаграммы и таблицы обновляйте нажатием одной кнопки.
1. Как установить связь Power BI Service с Google Analitycs?
Чтобы открыть рабочую область, нажмите на кнопку с изображением меню. С помощью кнопки «Получение данных» начинаем процесс подключения к Google Analytics.
В списке доступных служб находим и выбираем Google Analytics.
Жмем кнопку «Подключится».
Для Google Analytics на данный момент существует только один способ проверки подлинности «oAuth», поэтому в диалоговом окне проверки подлинности ничего не изменяем и жмем «Войти».
1.2. Выбираем нужный нам Google аккаунт.
Подтверждаем разрешение Power BI Service на просмотр данных Google Analytics.
1.3. Следующий шаг - выбор аккаунта, ресурса и представления Google Analytics.
После того, как вы нажмете «Импорт», в рабочей области автоматически будет сформирован набор данных, отчет и информационная панель.
2. Как работать с отчетами?
Также вы можете посмотреть все сформированные автоматически отчеты, для этого кликните в основном меню в области отчетов по пункту «Google Analytics».
2.1. Отчеты сгруппированы по страницам:
- Site trafic;
- System usage;
- Total users;
- Page performance;
- Top pages.
2.1.1. Соответственно страница Site traffic содержит информацию о сеансах и хитах, а также о поведенческих показателях пользователей.
2.1.2. Страница System usage содержит информацию о геолокации, операционной системе и типе устройства пользователей.
2.1.3. На странице Total User вы найдете информацию о количестве посетителей.
2.1.4. На странице Page Performance содержится информация о скорости загрузки страниц.
2.1.5. Последняя страница Top Pages отображает информацию о количестве уникальных просмотров, а также о количестве входов и выходов с сайта в разрезе страниц.
2.2 Можно изменить любой элемент отчета либо добавить новую страницу, для этого достаточно кликнуть по кнопке «Изменить отчет».
В нижней части экрана отобразится кнопка добавления новых страниц в отчет.
2.3. Как вы могли заметить, в онлайн версии Power BI нет возможности выбора параметров и показателей при загрузке данных из Google Analytics, в связи с чем вы можете работать только со стандартным набором полей, который в свою очередь состоит из пяти таблиц:
2.3.1. Calculaions :
- Avg.daily new users - среднедневное количество новых пользователей;
- Avg. daily new users (weekday) - среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
- Avg. daily users - среднедневное количество пользователей;
- Avg.daily users weekday - среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
- Avg. session duration (sec) - средняя длительность сеанса в секундах;
- Bounces MoM - прирост количества отказов за последние 30 дней;
- Hits MoM - прирост количества хитов за последние 30 дней;
- New users MoM - прирост новых пользователей за последние 30 дней;
- Session MoM - прирост объема сеансов за последние 30 дней.
2.3.2. Overwiev :
- Avg. session duration - средняя длительность сеанса;
- Bounces - количество отказов;
- Browser - браузер пользователя;
- Country - страна пользователя;
- Date - дата сеанса;
- DayOfMonth - день месяца, когда был совершен сеанс;
- DayOfWeek - день недели, когда был совершен сеанс;
- Device category - тип устройства;
- Hits - количество хитов;
- MonthName - название месяца;
- MonthYear - месяц года;
- Operating system - операционная система пользователя;
- Page / sessions - среднее количество просмотренных страниц на сеанс;
- Pageviws - общее количество просмотренных страниц;
- Sessions - количество сеансов;
- Year - год.
2.3.3. Page performance :
- Date - дата;
- DayOfMonth - день месяца;
- DayOfWeek - день недели;
- DomainLookupTime - время поиска домена;
- MonthName - название месяца;
- MonthYear - месяц года;
- PageLoadTime - время загрузки страницы;
- RedirectionTime - время редиректа;
- Year - год.
2.3.4. Pages :
- Date - дата;
- DayOfMonth - день месяца;
- DayOfWeek - день недели;
- Entrances - количество заходов;
- Exits - количество выходов;
- MonthName - название месяца;
- MonthYear - месяц года;
- Page - url страницы;
- PageTitle - название страницы;
- Pageviews - количество просмотров страницы;
- TimeOnPage(sec) - общее время, проведенное на странице в секундах;
- Unique pageviews - количество уникальных просмотров страниц;
- Year - год.
2.3.5. User :
- Date - дата;
- DayOfMonth - день месяца;
- DayOfWeek - день недели;
- DaysFromToday - количество дней с сегодняшнего дня;
- MonthName - название месяца;
- MonthYear - месяц года;
- New users - количество новых пользователей;
- Users - количество пользователей;
- Year - год.
Эти пять таблиц, загруженные из Google Analytics, не связаны между собой, так как в онлайн версии Power BI у вас нет возможности создавать связи. Но в Power BI Service можно публиковать файлы, разработанные в Power BI Desktop файлов.
3. Как опубликовать информацию с Power BI Desktop?
Для этого достаточно быть зарегистрированным пользователем данной службы и нажать кнопку «Опубликовать».
После чего начинается процесс публикации файла в службе Power BI.
Если вы все сделали правильно, то получите сообщение, что файл был успешно опубликован, и вы можете запустить автоматический анализ данных. Power BI Service выведет на экран найденные в данных закономерности.
4. Как создавать информационные панели?
4.1. Вы можете создавать новые информационные панели и добавлять на них любой элемент отчета, кликнув по кнопке закрепить.
Заключение
Сегодня я рассказал:
- Как загрузить в программу нужный набор данных (я показал как это делать на примере интеграции с Google Analytics или загрузки данных из MySQL).
- Как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду.
- Как построить отчет, где будут отображаться данные из разных источников.
- Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.
Power BI - мощный и многофункциональный инструмент, поэтому достаточно тяжело описать весь его функционал в рамках одной статьи. Ответы на базовые вопросы по работе с Power BI можно узнать из официального мануала, который вы можете найти по этой ссылке. На остальные - с радостью отвечу в комментариях.
Списки и диапазоны (5)
Макросы(VBA процедуры) (63)
Разное (39)
Баги и глюки Excel (3)
Знакомство с Power BI
Что такое Power BI?
В первую очередь хочу уточнить, что Power BI это не часть Excel, а самостоятельная программа для бизнесс-анализа, которую надо будет установить на ПК отдельно. Но оно того стоит. Сам Power BI включает в себя большой набор инструментов, позволяющих обработать и отобразить всю необходимую информацию о любых показателях компании (и не только) при помощи интерактивной визуализации. Проще говоря – при помощи Power BI можно легко и быстро, без длительного обучения и спец.навыков создать красивые интерактивные графики на основании практически любых данных. Сейчас очень модно называть такие наборы визуализаций «дашбордами»:
Пара вещей, которые надо знать о Power BI в первую очередь:
Сам Power BI делится на три приложения (хоть устанавливать надо только одно):
- Power BI Desktop – основное приложение, в котором создаются отчеты
- Power BI Service (служба Power BI) - интернет-площадка, в которую помещаются все созданные отчеты и отправленные на публикацию в службу
- Power BI for Mobile – приложение для смартфонов и планшетов, позволяющее просматривать опубликованные в службе Power BI отчеты
Что необходимо сделать и знать, прежде чем начать работать в Power BI
- Для начала надо установить приложение Power BI Desktop, т.к. именно в нем готовятся все отчеты. Скачать его можно по ссылке: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/desktop/
- Как только начнется скачивание потребуется ввести свои данные, включая e-mail. Этот же e-mail надо вводить при первом запуске и регистрации приложения. Обращаю особое внимание, что e-mail должен быть корпоративным. Т.е. никаких там [email protected], [email protected], [email protected] и пр. Иначе вполне может получится так, что отчет создать получится, а опубликовать его уже нет
- После установки и регистрации можно приступить уже к созданию своих первых отчетов в Power BI
После запуска Power BI появится основное окно. Для начала достаточно просто уметь ориентироваться в рабочих областях. На скрине ниже я постарался выделить основные рабочие области этого окна
Кнопка вызова меню
– раскрывает меню с доступом к основным командам и настройкам, таким как Публикация, Импорт и Экспорт, Сохранение, Справка, выход из учетной записи Power BI и пр.
– на вкладках этой панели распределены основные инструменты для работы с запросами и визуальными элементами
Навигация по областям - основной областью является область визуализаций(первая сверху иконка), в которой строятся все визуальные отчеты. Но так же можно переходить в представление таблиц для просмотра данных и изменения определенных параметров полей(Типы данных, Сортировка, Добавление столбцов и мер и пр.) и в визуальное представление связей между таблицами. Здесь же можно настроить связи.
Визуализации - эта наверное одна из главных областей данного окна. Именно здесь расположены кнопки создания непосредственно графиков(они называются визуальными элементами). Нажатие на иконку, отражающую примерный вид визуального элемента автоматически добавляет такой элемент в рабочую область визуализаций.
Фильтры - данная область позволяет создавать фильтрацию данных, попадающих в визуальный элемент. Например, имея в таблице данных информацию по Доходам и Расходам, можно при помощи фильтров строить визуальный элемент только по расходам или только по доходам. Область фильтров в свою очередь делится на три раздела:
- Фильтры уровня визуального элемента - помещенные сюда фильтры распространяют свое действие исключительно на тот визуальный элемент, к которому относится этот фильтр
- Фильтры уровня страницы - помещенные сюда фильтры распространяют свое действие на все визуальные элементы той страницы, к которой относится этот фильтр
- Фильтры уровня отчета - распространяет свое действие на все визуальные элементы всех страниц отчета
Поля - здесь перечислены все поля всех таблиц запросов. Именно на основании данных в этой области строятся визуальные элементы. Добавление данных из полей в визуальный элемент или область фильтров производится обычным перетаскиванием мыши.
Чуть ниже рабочей области есть еще область навигации по листам , где можно добавить в отчет новый лист, переименовать или удалить существующие.
При создании любого запроса(вкладка Главная
-Получить данные
) появится еще одно из основных окон – окно запросов. Для тех, кто работал в Power Query из Excel там вряд ли найдется что-то новое, т.к. Power BI полностью перенял работу с запросами именно от Power Query:
Кнопка вызова меню – раскрывает меню с доступом к основным командам, таким как Закрыть, Сохранить, а так же настройкам источников данных
Ribbon-панель с набором команд – как можно догадаться, это основная рабочая зона, т.к. именно на этой панели на вкладках(Главная, Преобразование, Добавить столбец, Просмотр) распределены основные инструменты для работы с запросами и данными
Область запросов – здесь перечислены все запросы, загруженные в текущую модель данных. Имена запросов можно изменять: либо двойным щелчком на имени запроса в Области запросов, либо в Панели свойств текущего запроса .
Область предварительного просмотра – здесь отображается предварительный просмотр вида данных, которые будут загружены в модель после всех наших действий. С её помощью можно наглядно видеть результирующий набор данных и выявлять ошибки.
Строка формул
(Панель формул) – здесь отображается текст последнего произведенного действия с запросом. Отображается текст на встроенном языке M и его можно прямо в этой строке изменить. Отобразить или скрыть её можно с вкладки Просмотр
-Панель формул
.
Панель свойств текущего запроса
– здесь собраны свойства выбранного запроса. Можно изменить имя запроса, а если раскрыть пункт Все свойства, то так же можно дать описание запроса и не включать запрос в обновление данных(по умолчанию все загруженные в модель запросы обновляются одной кнопкой Обновить из главного окна Power BI).
Панель выполненных в запросе операций (Примененные шаги) – очень удобная штука. Здесь отображаются по шагам все примененные в запросе действия: начиная от загрузки данных и завершая последним преобразованием. Если какую-то операцию в запросе сделали по ошибке или просто ошиблись параметрами – можно просто удалить последний шаг(или несколько). Можно сказать, что эта возможность заменяет собой откат действий в офисных программах(Ctrl +Z ). Так же очень удобно, чтобы подучить синтаксис языка M – можно пошагово посмотреть какая операция как обзывается на этом языке. Так же весь текст запроса можно посмотреть, перейдя на вкладку Просмотр -Расширенный редактор .
Кратко о процессе работы в Power BI:
- сначала входные данные загружаются в модель и подготавливаются (приводятся в удобный для построения визуализаций вид) при помощи Power Query
- далее на основании подготовленных данных обычным перетаскиванием без сложных манипуляций выстраиваются диаграммы и прочие визуальные отчеты
- созданные отчеты загружаются в облако, где уже другие пользователи могут посмотреть эти отчеты с браузера или из мобильного приложения
При этом работать в Power BI можно без наличия программерских навыков – для создания визуализаций хватит и «кнопочного» функционала программы и встроенных формул DAX (Data Analysis Expressions - выражения анализа данных), которые очень похожи на формулы в Excel. Но и для более продвинутых пользователей есть где развернуться – в Power BI есть «свой» язык программирования M, который позволяет неплохо расширить стандартные возможности. Плюс есть возможность создавать свои отдельные визуальные элементы при помощи редактора сценариев R. И под своими визуальными элементами я подразумеваю именно свои, авторские, уникальные визуализации, а не просто какие-то смешанные диаграммы (наподобие таковых в Excel). Кто не умеет или не хочет создавать сам – копилка таких авторских элементов постоянно пополняется на сайте Power BI: https://app.powerbi.com/visuals/
Кому подойдет Power BI?
Microsoft считает, что Power BI будет полезно небольшой, средней или крупной компании. Я считаю, что такое приложение необходимо всем, кто так или иначе занимается аналитикой данных и построением всевозможных отчетов.
Таблица характеристик и отличий базовой версии и Pro:
| Power BI | Power BI Pro | |
|---|---|---|
| Базовые характеристики | ||
| Объем облачного хранилища(для хранения отчетов в службе Power BI) для одного пользователя | 1 GB | 10 GB |
| Создание, просмотр и предоставление общего доступа к личным информационным панелям и отчетам | ДА | ДА |
| Создание отчетов в Power BI Desktop | ДА | ДА |
| Создание сложных запросов на языке запросов M | ДА | ДА |
| Доступ к информационным панелям с мобильных устройств по управлением iOS, Windows и Android | ДА | ДА |
| Предустановленные алгоритмы обработки данных из популярных сервисов, таких как: Dynamics, Salesforce и Google Analytics | ДА | ДА |
| Импорт исходных данных и отчетов из файлов Excel, CSV и Power BI Desktop | ДА | ДА |
| Обновление данных | ||
| Интервал обновления данных по расписанию | Ежедневно | Ежечасно |
| Передача потоковых данных в панели и отчеты Power BI | 10 000 строк в час | 1 000 000 строк в час |
| Подключение к источникам данных без ручного обновления и публикации информации в Power BI (обращение к источнику данных происходит при открытии отчета и необходимые данные подгружаются сразу же) | НЕТ | ДА |
| Доступ к локальным источникам данных с использованием личного шлюза (установка на персональный компьютер и обновление данных из Excel и Power BI Desktop) и шлюза управления данными (устанавливается на сервер c SQL Analysis Services) | НЕТ | ДА |
| Совместная работа | ||
| Совместная работа с использованием групп Office 365 | НЕТ | ДА |
| Создание, публикация и просмотр преднастроенных корпоративных наборов содержимого (создание пакета содержимого c набором информационных панелей, который будет доступен всем пользователям на уровне организации, либо конкретной группе пользователей) | НЕТ | ДА |
| Управление правами доступа при помощи групп Active Directory | НЕТ | ДА |
| Предоставление общего доступа к запросам с использованием каталога данных (возможность предоставление общего доступа к запросам через надстройку Power Query в Excel 2013) | НЕТ | ДА |
| Стоимость | Бесплатно | 7 450 руб./год |
{"Bottom bar":{"textstyle":"static","textpositionstatic":"bottom","textautohide":true,"textpositionmarginstatic":0,"textpositiondynamic":"bottomleft","textpositionmarginleft":24,"textpositionmarginright":24,"textpositionmargintop":24,"textpositionmarginbottom":24,"texteffect":"slide","texteffecteasing":"easeOutCubic","texteffectduration":600,"texteffectslidedirection":"left","texteffectslidedistance":30,"texteffectdelay":500,"texteffectseparate":false,"texteffect1":"slide","texteffectslidedirection1":"right","texteffectslidedistance1":120,"texteffecteasing1":"easeOutCubic","texteffectduration1":600,"texteffectdelay1":1000,"texteffect2":"slide","texteffectslidedirection2":"right","texteffectslidedistance2":120,"texteffecteasing2":"easeOutCubic","texteffectduration2":600,"texteffectdelay2":1500,"textcss":"display:block; padding:12px; text-align:left;","textbgcss":"display:block; position:absolute; top:0px; left:0px; width:100%; height:100%; background-color:#333333; opacity:0.6; filter:alpha(opacity=60);","titlecss":"display:block; position:relative; font:bold 14px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff;","descriptioncss":"display:block; position:relative; font:12px \"Lucida Sans Unicode\",\"Lucida Grande\",sans-serif,Arial; color:#fff; margin-top:8px;","buttoncss":"display:block; position:relative; margin-top:8px;","texteffectresponsive":true,"texteffectresponsivesize":640,"titlecssresponsive":"font-size:12px;","descriptioncssresponsive":"display:none !important;","buttoncssresponsive":"","addgooglefonts":false,"googlefonts":"","textleftrightpercentforstatic":40}}
Продолжаем нашу эпопею с мобильным миром. И сегодня я хочу поговорить о вот таком вот продукте Microsoft Power BI .
Что есть такое Microsoft Power BI ?
А это служба бизнес-аналитики для совместного доступа, управления и использования запросов данных и книг Excel, которые содержат запросы данных, модели данных и отчеты.
Естественно, что раз есть место, где мы отчеты пишем, значит, должно быть место, где мы их смотрим. И таких мест несколько:
- 1. Сама среда, где мы их пишем. Ну это логично, но полезно только нам;
- 2. Веб-интерфейс;
- 3. iOS устройства;
- 4. Windows устройства, могут установить в стиле метро. Те, у кого Win 8/8.1. Смотрится реально футуристично, особенно на больших мониторах.
- 5. Android устройства. « Android app is on the way ». Ждем.
Логика работы
Давайте сначала объясню логику работы, чтобы потом было понятней - почему делаем так, а не иначе. Всю разработку можно разбить на несколько этапов:
- 1. Регистрацию аккаунта. можно посмотреть цены, но есть и бесплатная версия, так что тестировать можно. Конечно, для запада цена в 10$ с пользователя в месяц - это мелочь, а вот для наших стран - это-таки немало. Хотя опять же, даже если взять фирму в 500 человек, скольким сотрудникам понадобится такой функционал?
- При регистрации учтите один момент - она выполняется слева внизу, где указываете почту. Если зайти в Sign in - там только авторизация.
- 2. Необходимо запустить конфигуратор Power BI Designer, тот, который вы скачали ранее.
- 3. В конфигураторе мы делаем все, что мы хотим, формируем внешний вид и т.д., потом сохраняем файл проекта.
- 4. Теперь файл проекта нам надо подтянуть в нашу учетку, чтобы изменения сохранились там.
- 5. Авторизуясь под своим аккаунтом на мобильном устройстве или в клиенте для Windows - подхватываются ваши настройки.
- 6. Получить удовольствие.
Работа с конфигуратором
Теперь давайте разберемся с тем, как все-таки строить отчеты и как получать данные?
Получение данных
При первом открытии вас встретит помощник. Закрываем его. И удаляем все лишнее. У нас должно остаться только вот такое вот окошко:
Пока не будем вдаваться в подробности о назначении всех кнопочек. А попробуем ответить на вопрос - как нам получить данные?
В погоне за ответом мы должны нажать кнопку «Get Data », - та, что слева вверху, нас встретит вот такой диалог:
Как видите - список потенциальных источников просто огромен. Однако, мы возьмем вариант получения данных при помощи OData , видь он есть у нас в 1С, а мы его обычно не используем. Давайте вот его и применим. Более детально про него можно почитать тут:
- 1. ИТС
Первое, что нам надо сделать - это, конечно же, найти донора, т.е. базу, из которой мы будем все эти данные тащить.
Есть несколько вариантов:
- 1. Поднять свой веб-сервер, и данные тащить оттуда. Но такой вариант неудобен для обучения, так как я свой сервер не дам в публичный доступ.
- 2. Пойти на сайт 1С , где есть демо-конфигурации, и попытать счастья там, в надежде, что хоть в одной из них открыт OData . Убедиться, что это не так, и закрыть сайт.
- 3. Пойти на англоязычный сайт 1С , присмотреть там какую-то базу, у которой открыт доступ через OData . И найти такую.
Итак, останавливаемся на УНФ, проверить, что OData доступен, можно вот таким путем:
Если вы там видите список метаданных, то все ок.
Теперь давайте проверим справочник, например, справочник товаров:
Как видите, мы к первому адресу просто прибавили имя справочника и обозначение, что это справочник, в русскоязычных конфигураторах он бы выглядел вот так:
Когда мы перейдем по этому URL , мы должны увидеть xml , который будет описывать каждый элемент справочника, однако, все зависит от браузера, FireFox выводит эти данные в виде RSS ленты. Но сути это не меняет.
Если же у вас, при подключении к вашей базе, появилось сообщение о том, что не найдена сущность, то вам сюда .
Идем далее. Надо поставить какую-то задачу, чтобы была конечная цель. Однако, пока мы не познакомились с функционалом - это сложно. Поэтому я предлагаю пока ограничиться одной элементарной вещью - выведем продажи в разрезах товаров и контрагентов. Ну, может, еще чего. Для СКД это задача простейшая, однако тут есть некоторые нюансы.
Итак, первым делом - нам надо понять, где хранятся продажи. Они точно хранятся в регистре накоплений, а этот регистр обозначается в OData , как AccumulationRegister. Вот их и ищем. Нам в этом помогут элементарные знания инглиша. А вот и наш регистр AccumulationRegister_Sales. Проверяем:
Если видим xml , то все ок.
Теперь идем в наш BI конфигуратор, выбираем в нем строку с OData , ту, что я выделил желтым на скрине выше и жмем Connect , далее заполняем все, что надо:
Теперь нас встретит следующее окно:
Тут нам сообщается о том, что у нас не указана авторизация. Надо указать. Причем обратите внимание, вы авторизацию можете указать как в целом для домена, так и для конкретного адреса, как указать авторизацию для конкретной базы - я не нашел, но это нам сейчас и не важно.
Указываем логин без пароля и жмем connect . Должна начаться загрузка данных. После нее - у вас появятся слева поля:
Доступные поля отображаются справа вверху, сейчас их только два.
Слева внизу - вы переключаетесь между отчетами и данными, из которых отчеты строятся. В нашем случае - это запросы.
Слева вверху - страницы с отчетами, т.е. на одной странице (а-ля макет 1С) может быть много разных данных.
Теперь надо разобраться, почему это у нас всего два поля, видь измерений, реквизитов, ресурсов у нас явно больше. Давайте перейдем в запросы:
Это окно работы с запросами. Слева вверху будут доступны все запросы, которые вы добавите.
По центру сверху - строка подключения. По сути - это текст запроса, тут указываются и отборы, и пути и т.д.
Справа у нас идет название запроса и последовательность шагов.
Вот на последовательности мы немного поговорим. Суть ее сводится к тому, что мы описываем в ней пошагово правила, которые хотим применить к нашим данным. Т.е. если вы хотите удалить колонку, то надо указать в каком времени - это будет шаг номер 2, или номер 10. Дальше станет понятней.
Итак, у нас есть всего три колонки. С чем это связано? Давайте внимательно посмотрим на xml , который нам отдает 1С и найдем то место, где начинается список, т.е. в случае OData нам возвращается не построчное представление регистра, как мы привыкли, а выводится сначала информация о регистраторе, а потом уже вложены в него его движения.
Ну а нас интересуют именно эти строки. Давайте теперь выделим любой элемент в средней колонке и внизу увидим вот такое сообщение:
А должны были бы увидеть зачения, но не увидим. Для того чтобы увидеть - нам надо развернуть массив в строки. Для этого нажимаем кнопочку, которая справа вверху в заголовке средней колонки, я ее на скрине выделил желтым, и запомните - у нас сейчас 18 строк, нажимаем:
Теперь у нас 50 строк. Т.е. мы развернули все построчно, а ранее было сгруппировано по регистратору, если говорить словами 1С.
Но нас это не устраивает, нам мало колонок, я думаю, вы догадались, что надо сделать - жмем еще раз на ту кнопку в заголовке:
А вот теперь мы выбираем - что мы хотим добавить, т.е. по аналогии с запросом в 1С - выбираем поля, которыми мы потом хотим оперировать:
И жмем ОК:
Обратите внимание - у нас справа заполнился список действий, т.е. в нашем случае действия такие:
- 1. Получить данные;
- 2. Развернуть данные;
- 3. Развернуть данные.
И сразу обратите внимание на формулу вверху.
Теперь нам надо решить проблему, потому что нас совсем не устраивает наименование товара в виде UID . Я сомневаюсь, что такой вид будет информативен.
Значит, нам надо теперь вывести информацию по товару, давайте мы это сделаем объединением таблиц товара и продаж.
Для этого - добавляем новый запрос, но уже к справочнику товаров http://apps.1c-dn.com/sb/odata/standard.odata/Catalog_Nomenclature , точно так же, как и продаж, и переименуем эти таблицы, чтобы не путаться:
Обратите внимание - я сразу применил несколько шагов к данным о товаре, а именно:
- 1. Получил данные:
- = OData.Feed("http://apps.1c-dn.com/sb/odata/standard.odata/Catalog_Nomenclature")
- 2. Удалил лишние колонки:
- = Table.RemoveColumns(Source ,{"SKU", "ChangeDate", "WriteOffMethod", "DescriptionFull", "BusinessActivity_Key", "Vendor_Key", "Cell_Key", "Comment", "OrderCompletionTerm", "TimeNorm", "FixedCost", "CountryOfOrigin_Key", "PictureFile_Key", "Parent_Key", "DataVersion"})
- 3. Отфильтровал записи, убрал все группы:
- = Table.SelectRows(#"Removed Columns" , each ( = false))
Выше - это запросы, которые можно вставить в верхнюю строку и таким образом не делать руками это все. Обратите внимание на структуру этого всего - на первом шаге мы просто получаем данные. На втором шаге - мы указываем, что мы делаем с данными, которые мы получили в первом шаге. На третьем - мы указываем опять имя шага, к которому мы применим правило для фильтрации.
Т.е. мы всегда должны указывать, к какому шагу мы применяем то или иное правило.
- 1. Просто взять и сделать объединения по типу связей в 1С, когда мы объединяем две таблицы.
- 2. Добавить в одну из таблиц нужные нам данные из другой.
Мы их разберем оба. Итак. Сначала мы просто делаем объединение. Для этого идем на вкладку Отчеты (слева внизу) и нажимаем кнопку Manage :
И настраиваем связи:
Ну и, наконец-то, давайте выведем любой отчет... а хотя нет, еще рано. Давайте переименуем поля в такие, чтобы было понятно, что за что отвечает. Для этого возвращаемся в запросы и переименовываем все, что нам надо, просто нажимая правой кнопкой на колонке и Rename или два раза по ней. Не забудьте потом перепроверить связи таблиц.
А теперь идем уже строить отчеты:
Как видите - отчеты выглядят очень даже симпатично, особенно - сама идея того, что можно просто взять и связать кучу графиков друг с другом.
Теперь давайте попробуем еще добавить сюда номенклатурные группы товара. По идее, надо было бы добавить еще один запрос с номенклатурными группами и связать их с полем NomenclatureGroup_Key в запросе номенклатур. Однако нам это не понадобится. Идем в самый конец, смотрим на последние колонки в запросе Номенклатура.
И вас встретит ошибка, и это, скорее всего, баг платформы, на которой опубликована эта база, так как на последних платформах - все ок. Поэтому тестируйте у себя. Но суть в том, что тут появятся названия номенклатурных групп.
Перенос данных на свою учетку
После всего этого - сохраняем полученный нами отчет. Он, кстати, прикреплен к статье. Так что можете его скачать из прикрепленных файлов к этой статье.
Нажимаем Get Data , выбираем пункт Power BI Designer File и жмем Connect , далее выбираем файл и еще раз жмем Connect .
А теперь давайте зайдем в приложение iOS и посмотрим, как оно выглядит там:
Вот и все.
Итог
В итогах хочу сказать лишь одно - не надо ограничиваться только возможностями 1С, ведь 1С - это, во-первых - база данных. Так что красивости - это уже для других решений.
Если хорошо знать OData , то сделать такого рода отчет можно за несколько минут. И кроме этого - для простоты работы и меньшей нагрузки на БД можно просто создать отдельный регистр сведений, куда скидывать сразу всю нужную информацию, а этим решением забирать ее и выводить.
В чем приимущество использования данного решения? Все очень просто: получить готовый результат можно через пару часов времени. Все бесплатно (конечно есть ряд ограничений в бесплатной версии, но я думаю, и ее многим хватит за глаза).
Все, что надо для того, чтобы приступить к работе - установить веб-сервер, обновить платформу до 8.3.6 (может и с 8.3.5 будет работать, я не тестил, главное, чтобы там не было багов в платформе), вытянуть данные и скомпоновать их.
Т.е. для программиста это займет от силы несколько часов. А результат - отличный.
P.S. Не забудьте про безопасность данных!
2 сентября 2015Вам нужно подготовить бизнес-презентацию и на это у Вас есть пара дней. Но это может быть весьма непростой задачей даже для опытного пользователя, особенно когда данные находятся в нескольких источниках, в облачных и локальных, и Ваш ИТ отдел занят совершенно другими задачами и не может Вам помочь в подготовке презентации.
Было бы замечательно иметь под рукой доступные и понятные инструменты, которые помогли бы преобразовать и визуализировать Ваши данные для создания наглядной презентации, чтобы посмотреть на ситуацию «свежим взглядом».
Вам повезло. Power BI - это облачная бизнес-аналитика, которая помогает пользователям визуализировать и анализировать данные с большей скоростью, эффективностью и простотой. Вы можете зарегистрироваться на сайте Power BI и начать использование сервиса совершенно бесплатно.
1. Получите данные в несколько кликов
Подключитесь к источнику данных за считанные минуты. Нажмите кнопку Получение данных на панели навигации.
Затем выберите источник данных: пакет содержимого, файл, базу данных или примеры. Источник данных может располагаться в Вашей организации, локально или в облаке, или в онлайн-службах, например, Microsoft Dynamics, Salesforce.com, QuickBooks Online или Google Analytics. Соединять данные вместе очень просто.
2. Создание информационных панелей.
Информационные панели позволяют следить за важной информацией о деятельности организации. Информационная панель в Power BI является подобием панели приборов в автомобиле, на которой выводится важная информация о нем: скорость, уровень топлива и исправность двигателя, только в этом случае приводится информация о вашей компании.
Информационная панель показывает локальные и облачные данные в одном месте. Каждая плитка на информационной панели является визуализацией, созданной из данных одного или более набора данных.
Посмотреть, как устроена информационная панель, Вы можете на готовом примере данных по розничной торговле, который доступен в сервисе Power BI.
Как создаются информационные панели? Все просто!
Нажмите на иконку Плюс рядом с заголовком «Информационные панели » и введите название.
Подключитесь к источнику данных, используя данные из Ваших отчетов или наборов данных, которые уже доступны в Power BI, или добавьте новый источник данных. Закрепите плитку на информационной панели, измените ее размер и название. Плитки также можно перемещать по экрану и удалять в случае необходимости. Поэкспериментируйте с плитками и выберите подходящие для Вас параметры.
3. Общий доступ к информационным панелям
Ваши коллеги получат по электронной почте приглашение со ссылкой на информационную панель. При нажатии на ссылку, информационная панель добавляется к Вашим информационным панелям Power BI.
4. Просмотр информационных панелей на мобильных устройствах
Коллега прислал вам ссылку на информационную панель? Теперь Вы можете просмотреть ее на своем мобильном устройстве. Вы можете исследовать данные, комментировать плитки и делиться ими с другими из любой точки мира. Power BI доступен на устройствах под управление iOS и Android, работает на всех версиях Windows 8.1 и Windows 10 устройств, таких как планшет Surface Pro.
Вы слышали выражение: «Пусть факты говорят сами за себя»? Но иногда самый быстрый способ получить данные, это задать вопрос. В Power BI Вы можете запрашивать данные с использованием естественного языка.
Введите свой запрос в поле на информационной панели. Например: 2014 sales by month and territory as stacked bar.
В процессе набора своего запроса, Power BI выбирает лучшие визуализации для отображения данных по Вашему запросу и при этом визуализация динамически изменяется при изменении запроса. Потрясающе!
6. Создание впечатляющих отчетов
Используйте инструменты Power BI, чтобы впечатлить Ваших коллег интуитивно понятным представлением Ваших данных. Разные варианты визуализаций предоставляют возможность по-новому взглянуть на Ваши данные и оценить их в нужном разрезе.
Чтобы создать новый отчет, выберите набор данных, чтобы открыть, или щелкните правой кнопкой мыши и выберите Просмотреть .