Телевизор 

Power Bl от Microsoft: сервис бизнес-аналитики для компаний. Гибридная бизнес-аналитика с Power BI. Как настроить фильтры данных

Потребность в аналитике больших объемов данных, с целью аудита, выявления проблем и генерации новых знаний, высока в любой связанной с ИТ области.

Направление информационной безопасности не исключение. Для сбора и корреляции разнокачественных источников данных принято использовать системы класса SIEM (Security information and event management). При этом для оперативного решения задач, встающих перед службой информационной безопасности, хорошо подходят и системы бизнес аналитики (Business Intelligence).

Power Pivot / Power View

Надстройки позволяют обрабатывать и визуализировать большие объемы данных из нескольких источников. В общих чертах работа с надстройками сводится к следующим этапам:

  1. Исходя из задачи определить источники информации
  2. Загрузить данные в Power Pivot
  3. Провести дополнительную обработку данных и связать таблицы между собой (создать модель данных)
  4. Вывести на PowerView интересующие графики и отчеты

Пример: Аудит web сервиса

В компании есть web сервис, с помощью которого внешние пользователи регистрируются на прием и подают заявления. Количество ресурсов (время приема) ограниченно, кто не успел - ждет следующей недели, значит - возможны злоупотребления. Межсетевые экраны фиксируют атаки на сервис, больше всего в момент открытия регистрации на прием.

Требуется провести аудит, чтобы понять нагрузку на сервис, кто из пользователей и организаций наиболее активен, как пользователи связаны с атаками, есть ли аномалии в работе сервиса.

Исходные данные: логи web сервера, БД web приложения, БД web aplication firewall

Объединяя исходные данные на одном листе PowerView получаем удобный инструмент аналитики. Ответы на перечисленные вопросы становятся буквально "видны". Кроме того, становятся доступны новые знания, например были выявлены взаимосвязи пользователей между собой (по почте, IP адресам) что позволило лучше понять происходящие процессы и пресечь злоупотребления.

Power BI

С 2016 у Microsoft появился отдельный продукт, позиционирующийся как сервис бизнес аналитики. Power BI базируется на тех же компонентах и логике что и Power Pivot, но является отдельным приложением, а не надстройкой к Excel. Возможностей по аналитике значительно больше, есть дополнительные плагины, в том числе для визуализации связей . Так же доступен хороший учебный курс .

Пример: Аудит подключений пользователей

В компании есть терминальные сервера, к которым подключаются внешние пользователи. Требуется провести аудит активности внешних пользователей на терминальных серверах, а так же внутренних пользователей на контроллерах домена, выявить подозрительную активность, в том числе по неудачным подключениям.


Исходные данные: Windows event logs с серверов, каталоги Active Directory, таблицы Microsoft security events description.

Помимо общей статистики, о том какие пользователи и организации работают больше всего или в какое время на сервера идет наибольшая нагрузка по результатам аудита были выявлены такие инциденты:

  1. Использование учетных записей пользователей с нескольких узлов, в том числе одновременно, что означало компрометацию учетной записи;
  2. Активности в нерабочее время, когда пользователь не мог быть на своем рабочем месте;
  3. Брутфорс пароля. На сервере фиксировались события неправильного ввода пароля пользователем, но блокировки учетной записи не происходило, т.к. между попытками ввода пароля проходило достаточно много времени чтобы сбрасывался счетчик неудачных попыток авторизации. Учитывая, что в день таких событий по одному пользователю было более 30 предположение о том, что это человеческий фактор, было исключено.

Резюме

Если Power Pivot стал для меня скорее вынужденным инструментом для решения конкретных задач то Power BI это настоящее открытие, дающее весьма широкие возможности для оперативного анализа всего и вся. Недостатком Power BI является то, что он не SIEM и не умеет осуществлять сложных корреляций и слать оповещения. Но как инструмент для получения новых знаний и проведения периодических аудитов Power BI подходит отлично.

Преимуществом визуального анализа является то, что в процессе анализа часто выявляются знания, о которых ранее было ничего не известно. Появляются ответы на вопросы, которые не задавались, но не потому, что не важны, а потому что предвидеть все не возможно.

А какие инструменты для анализа данных используете вы? Какие нестандартные источники данных при визуальном анализе дают полезные службе ИБ результаты?

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!

Знание основ и их однозначная трактовка облегчает понимание нового материала и позволяет нам разговаривать на одном языке. Нам важны оба аспекта, поэтому, учитывая многочисленные вопросы пользователей, которые начали к нам поступать при освоении Power BI в начале работы, мы сделали шаг назад (чтобы потом прыгнуть на два вперёд) и подготовили маленькую, но весьма полезную серию статей по основным понятиям программы. Наборы данных и их обновления, отчёты и панели мониторинга, плитки и визуализации, из чего состоят все эти блоки, какие из них входят в другие, можно ли (и как) создать отчёт, основанный на нескольких наборах данных одновременно – всё это и многое другое мы раскладываем по полочкам. Дальше будет легче. В первой части мы расскажем вам всё о данных, во второй – всё о стандартных блоках Power BI. Итак, данные и как их готовить.

Источники и наборы данных

Мы уже писали про данные (например, про ), но, видимо, не достаточно ёмко и не всегда просто, раз у вас возникают вопросы. Этот раздел расставит все точки над i.

Следует изначально разделить связанные, но абсолютно разные понятия, которые иногда смешивают (забегая чуть вперёд – да, частично они пересекаются): «источник данных » и «набор данных «.

Источник данных – это только конечный путь к информации, с которой вы хотите работать. Путь к файлу на жёстком диске, URL-ссылка на фейсбук или место хранение базы данных в облаке – всё это путь и всё это – источник данных.

А набор данных – это, в свою очередь, совокупность и источника данных, и самих данных (в ряде случаев, при необходимости, ПО копирует данные, а не просто на них ссылается), и учётных записей, которые позволяют подключится Power BI к этим источникам данных. Т.е. каждый раз, когда вы подключаетесь к данным (статическим или динамическим) или импортируете их, Power BI автоматически создаёт набор данных. Которые затем, как правило, используются при создании отчётов и визуализаций.

Подключение к некоторым источникам данных иногда требует расширенных функций запросов и моделирования Excel или установленного приложения Power BI Desktop. В конце этот статьи мы кратко перечислим те возможности, которые предоставляет Power BI Desktop в разрезе подключения к данным.

Перед тем, как перейти непосредственно к разбору типов данных, которые можно загружать в Power BI, хочется обратить Ваше внимание на то общее, что есть у этих типов или, если точнее, – какими характеристиками должны обладать ваши источники для того, чтобы с ними можно было работать в Power BI. И вот основное, что нужно об этом знать:

Формат данных

Формат данных, естественно, должен поддерживаться Power BI. Обычно с этим проблем не возникает, однако, некоторые типы данных уже готовы к работе с Power BI, а какие-то придётся «подготовить». Так, например, при создании наборов данных из таких источников как Google Analytics или Twilio – никаких сложностей с синхронизацией не возникает. Аналогично и просто загружаются данные и из облачных баз данных типа SQL Azure. Они полностью готовы к работе. Наслаждайтесь.

Но в отдельных случаях прямое импортирование данных невозможно. В частности, – при попытке подключиться к данным, которые расположены на серверах Вашей компании (данные с закрытым доступом) или при попытках загрузить простой TXT-файл. В такой ситуации необходимо:

  1. Извлечь эти данные;
  2. Воспользоваться всеми любимым Excel или Power BI Desktop для первоначальной загрузки данных;
  3. Сохранить полученные данные в виде файла;
  4. Импортировать файл в Power BI.
  5. Profit!

Обновления данных

Хотите всегда иметь актуальную информацию? Наверняка хотите и Power BI может предоставить Вам такую возможность. Используя сведения о подключении (которые, как мы уже говорили, входят в набор данных наряду с указанием источника данных), Power BI подключается к нужным данным, проверяет их на наличие изменений, обновляет свой набор данных а, заодно, и всё связанное с этим набором (отчёты, визуализации и т.д.).

В ближайшем будущем мы обязательно подробно рассмотрим тему обновления данных отдельно, потому как об этом можно и нужно рассказывать много и долго, а в рамках этой статьи мы коснёмся только самого важного: как часто обновляются данные и что для этого нужно сделать?

Частота обновления зависит от типа обновляемых данных, но, например, для некоторых облачных хранилищ данных (таких, как файлы службы OneDrive) Power BI проверяет источник примерно раз в час. Однако стоит помнить, что сами пакеты того же OneDrive обновляются примерно раз в сутки. И, конечно, вы можете настроить время обновлений по своему желанию (если оно поддерживается набором данных) или обновить отчёт по только что изменённому файлу в любой момент времени вручную.

Ответ на вопрос «что нужно для обновлений» также зависит от типа данных. Иногда для этого ничего не требуется, а иногда вам придётся воспользоваться персональным шлюзом Power BI Gateway. Это такой мост безопасной передачи данных, который, например, понадобится для обновления табличных данных Excel, расположенных на локальном диске. Или для настройки обновлений. Подробнее о шлюзе мы также расскажем в статье про обновления данных. Или обратитесь к профессионалам , если не можете ждать.

Типы данных

Итак, мы подошли к самому интересному, к типам данных, с которыми «дружит» Power BI. Для Вашего удобства мы объединили их в группы – это файлы, пакеты содержимого и базы данных .

Если Вы расстроены малым количеством типов данных, к которым можно подключиться через Power BI непосредственно, ещё раз обращаем Ваше внимание на то, что используя Power BI Desktop, Вы получаете около полусотни новых возможностей. Просто это потребует чуть больше дополнительных действий. И, возможно, помощь специалиста.

Чтобы разом охватить максимальное количество данных, к которым вы можете получить доступ и не ограничиваться одним лишь Power BI, мы также расскажем о том, к чему можно получить доступ используя Power Bi Desktop. В нём загрузка данных разделена на категории «Файл», «База данных», «Azure» и «Другие».

Файлы

Некоторые файлы загружаются в Power BI без проблем (например, Excel таблицы или PBI-файлы), некоторые (обычные.txt или таблицы.xml) – нужно сначала преобразовывать (мы писали об этом чуть выше).

Базы данных

Power BI может подключаться как к локальным базам данных, так и к тем, что находятся в облаке. При этом подключения к облачным хранилищам являются динамическими, т.е. каждый раз, когда вы, например, создаёте визуализацию в отчёте, Power BI формирует запрос к набору данных. Для подключения к локальным базам данных необходим корпоративный шлюз Power BI. Для его настройки нужно обратиться к своему администратору (IT службе). Или, опять же, к профессионалам .

В настоящий момент Power BI Desktop предоставляет возможность подключениям к следующим базам данных: SQL Server, Access, SQL Server Analysis Services, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Teradata и SAP HANA.

Пакеты содержимого

Пакет – это удобно. В пакете есть всё, что нужно для начала работы. Как, простите за сравнение, в суповом наборе. Набор (данных, на всякий случай, не суповой) может быть как загружен из разных служб (Google Analytics, например), так и создан (и опубликован) пользователем вашей компании.

На пользование пакетами часто есть ограничения. Так, для служб, это необходимость иметь учётную запись, а для организаций – это обязательность использования версии Power BI Pro.

Возможности Power BI Desktop

В завершении статьи мы кратко остановимся на тех возможностях подключения к данным, которые даёт Power BI Desktop:

«Другие» данные Power BI Desktop

Категория «Другие» включает в себя приличное количество возможных подключений: Веб-приложение, Список SharePoint, Веб-канал OData, Файл Hadoop (HDFS), Active Directory, Microsoft Exchange, Dynamics CRM Online, Facebook, Google Analytics, Объекты SalesForce, Отчеты SalesForce, ODBC и бета-версии следующих подключений: R Script, appFigures, GitHub, MailChimp, Merketo, QuickBooks Online, Smartsheet, SQL Sentry, Stripe, SweetIQ, Twilio, ZenDesk, Spark. Маловероятно, что начинающий изучать Power BI не найдёт тут необходимого. Кстати, при подключении к «Web», программа сама ищет информацию на странице и представляет её в режиме предварительного просмотра в области Навигатор. Выбирайте, что вам нужно, редактируйте, загружайте, работайте.

«Azure» Power BI Desktop

Power BI Desktop обеспечивает солидные возможности по подключению и интеграции со службами Azure, поэтому этот вариант подключения данных даже выделен в отдельный раздел меню ми включает в себя следующие возможности для подключения: База данных Microsoft Azure SQL, Хранилище данных SQL Microsoft Azure, Microsoft Azure Marketplace, Microsoft Azure HDInsight, Хранилище BLOB-объектов Microsoft Azure, Табличное хранилище Microsoft Azure. И к перечисленному ещё три бета-версии продуктов: Azure HDInsight Spark, Microsoft Azure DocumentDB и Хранилище озера данных Microsoft Azure. В общем, сценариев функционального объединения Azure и Power BI достаточное количество.

Итог

Как видите, при должном количестве знаний, красивую и полезную аналитику с помощью Power Bi можно вытянуть из такого разнообразного количества источников данных, что мы даже и не знаем, чего тут может не хватать обывателю. Надеемся, вопросов по данным после прочтения этой статьи у Вас не осталось и в следующем обзоре мы расскажем об основных понятиях Power BI – о рабочей области и обо всём, что там находится и что со всем этим делать. Stay tuned.

Microsoft Power BI - это набор средств бизнес-аналитики для анализа данных и предоставления ценной информации. Контролируйте свой бизнес с любого устройства в любой точке мира в режиме реального времени!

В основе концепции Power BI следующие идеи:


1. Красочная современная графика
Современные технологии с учётом последних трендов в анализе данных.
2. Самостоятельный анализ (Self-BI)
Бизнес-пользователи могут самостоятельно анализировать и создавать интерактивные панели без помощи ИТ-отдела.
3. Мобильность
Приложения для мобильных устройств на базе Windows, Android и iOS.







4. ВСЁ и СРАЗУ!
Анализируйте сразу все ваши данные в удобном формате. Встроенные коннекторы к большинству систем и сервисов.
5. Представление данных
Большой набор визуальных представлений.
6. На одном языке с вами
Просто спросите у Power BI: “Какая маржа по всем проектам за II квартал 2018 года?”, и система сразу даст ответ в виде интерактивной панели.










7. Единый центр анализа
Больше не надо искать информацию о делах компании по разным папкам и файлам. Вся аналитика формируется в ОДНОМ интерактивном интерфейсе.
8. Общий доступ
Общий доступ ко всем приложениям с любых устройств.

Интерактивный (кликабельный) демо-пример


Получить демо


Стоимость и функционал Power BI

Power BI

Power BI Pro

Ограничение ёмкости данных

1 ГБ на пользователя

10 ГБ на пользователя

Создавайте, просматривайте и используйте персональные панели мониторинга и отчеты совместно с другими пользователями Power BI

Создавайте содержимое с помощью Power BI Desktop

Просматривайте данные с использованием естественного языка

Получайте доступ к информационным панелям на мобильных устройствах, используя нативные приложения для iOS, Windows и Android

Используйте проверенные пакеты содержимого для таких служб, как Dynamics, Salesforce и Google Analytics

Импортируйте данные и отчеты из файлов Excel, CSV и Power BI Desktop

Публикация в Интернете

Обновление данных

Используйте содержимое с запланированными обновлениями

Ежедневно

Каждый час

Используйте данные потоковой передачи на информационных панелях и в отчетах

10 тыс. строк в час

1 млн строк в час

Используйте динамические источники данных с полными интерактивными возможностями

Получите доступ к локальным данным с помощью шлюзов подключения к данным (персональным и для управления данными)

Совместная работа

Совместно работайте с командой, используя группы Office 365 в Power BI

Создавайте, публикуйте и просматривайте пакеты содержимого организации

Управляйте доступом и совместной работой с помощью групп Active Directory

Общие запросы данных через каталог данных

Контролируйте доступ к данным с помощью средств безопасности на уровне строк для пользователей и групп

Получить демо

Зачем Вам Power BI?

С Power BI вы сможете анализировать все данные своей компании, как облачные, так и локальные. Включив воображение и используя визуальные инструменты Power BI, вы создадите интерактивные отчёты за считанные секунды в режиме реального времени. Система сама автоматически устранит проблемы с форматированием данных. Работая с Power BI, вы сможете подключить базы данных SQL Server, модели Analysis Services и другие источники данных к одним и тем же интерактивным панелям в Power BI.



Какие знания нужны для работы с Power BI?

После внедрения системы бизнес-пользователю не потребуется специальных знаний, чтобы эффективно работать с данными. Удобный, интуитивно понятный интерфейс позволит быстро и легко изменить или создать аналитику в нужном представлении.

Проект внедрения Power BI

BI команда компании Первый БИТ - это команда экспертов отрасли, имеющая большой опыт внедрения проектов на различных платформах. Мы комплексно закрываем все потребности клиента в рамках внедрения бизнес-аналитической системы Power BI:

  • Обследование ваших бизнес-процессов
  • Формирование и согласование требований к BI-системе
  • Подключение к источника данных и их консолидация
  • Построение модели данных и разработка отчётности
  • Обучение ваших сотрудников (бизнес-аналитиков и разработчиков)
  • Профессиональная технологическая поддержка вашей компании в будущем

Примеры решений на Power BI


Продажи, розничная торговля, оптовая торговля

  • Более глубокое понимание клиентов
  • Анализ цен
  • Результативность магазинов
  • Оценка запасов
  • Анализ каналов продажи

В социальных сетях активно обсуждается новый технический документ Microsoft, опубликованный на сайте TechNet, по теме гибридной бизнес-аналитики с Power BI (http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/13146.white-paper-gallery-for-sql-server.aspx#UsingPowerBIinaHybridEnvironment). В документе представлен превосходный технический обзор, который стоит прочитать всем, кто стремится изучить Power BI и найти оптимальные способы реализации приложения при наличии бизнес-аналитики, размещенной локально или в инфраструктуре как услуге (IaaS) Azure. Рассматриваются следующие темы:

  • архитектурные варианты гибридной BI;
  • шлюз управления данных;
  • рекомендуемые подходы для:

Интеграции мер безопасности;

Управления удостоверениями;

Сетевых подключений;

Помимо малых предприятий, которым доступны лишь размещенные в «облаке» решения, сегодня многие компании располагают сочетанием «облачных» и локальных источников данных. Только представьте, как много групп использует Salesforce.com, Google Analytics, Constant Contact и другие «облачные» приложения для подразделений. Как правило, эти группы используют API-интерфейсы или коннекторы, чтобы перемещать «облачные» данные в локальное хранилище данных для создания отчетов. В Microsoft Azure и Power BI эта концепция получила дальнейшее развитие.

В последние годы растет популярность концепции виртуализации данных. Чаще всего приходится обеспечивать прозрачное взаимодействие с Microsoft BI в Office 365 и существующих локальных порталах SharePoint или источниках данных.

Понимание того, как следует строить гибридную бизнес-аналитику, становится важным условием для овладения профессией. Однако до появления нового технического документа находить ответы и рекомендации было нелегко.

Безопасность в гибридном мире

После краткого знакомства с новым документом я заметил, что большое внимание уделяется сетевым подключениям и управлению удостоверениями. Освоить управление удостоверениями и безопасность Microsoft BI всегда было непросто, а в мире гибридной бизнес-аналитики эти вопросы даже более трудны.

Нельзя не признать, что установка и настройка BI-фермы SharePoint 2013 может быть сложнейшей задачей даже для талантливых администраторов. Обычно я советую тем, кто впервые собирается выполнить установку BI-фермы SharePoint 2013, сначала прочесть технический документ (technet.microsoft.com/en-us/library/dn186184.aspx) Кея Ульриха, чтобы лучше понять концепции безопасности SharePoint, безопасности Microsoft BI и делегирования Kerberos.

Управление безопасностью пользователей в Office 365 имеет много общего с управлением локальной безопасностью SharePoint. Существуют варианты федерации Active Directory (AD) с Office 365 и использования единого входа (SSO). Есть и другие альтернативы многофакторной проверке подлинности в случаях, когда требуются дополнительные уровни безопасности.

В сценариях бизнес-аналитики с размещением служб Analysis Services или Reporting Services на виртуальных машинах Microsoft, возможно, потребуется также настроить Azure AD, AD Federation Services (ADFS) и средства Azure Active Directory Sync для синхронизации паролей, пользователей и групп между локальным AD и Azure AD, поддерживающим экземпляр Office 365. В новом техническом документе Hybrid Business Intelligence with Power BI (social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/13146.white-paper-gallery-for-sql-server.aspx#UsingPowerBIinaHybridEnvironment) подробно рассказывается об этих концепциях и приводятся ссылки на многие полезные ресурсы.

Шлюз управления данными для Power BI

Сегодня шлюз управления данными, похоже, является ключом к гибридной бизнес-аналитике с Office 365 Power BI. Шлюз управления данными - это клиентское приложение-агент, установленный на локальном сервере. Он копирует данные из внутренних источников данных в «облачный» формат источника данных Power BI.

Источники данных Power BI Office 365 - своего рода «облачный» остров данных, но со временем он будет развиваться. Функциональность Power BI Data Refresh, в сущности, обеспечивают рабочие книги Excel, которые развернуты на сайте Power BI и могут обновляться по единому расписанию из следующих источников данных:

  • локальный SQL Server (2005 и более новые версии);
  • локальный Oracle (10g и более новые версии);
  • база данных SQL Azure;
  • канал OData;
  • виртуальная машина Azure, работающая с SQL Server.

Теперь, если имеется подключение VPN и виртуальная сеть Azure, открывается гораздо больше потенциальных источников данных для Power BI. В этом случае доступ к источникам данных через соединения Power BI и выполняемые по расписанию обновления аналогичен соответствующим действиям с локальным инструментом Power Pivot. Единственное различие - похоже, по-прежнему требуется шлюз управления данными для доставки этих данных в Power BI. В разделе Power BI Data Refresh описываемого технического документа перечисляются поддерживаемые источники данных, расписания обновления данных и местоположения данных.

Отправляем отзыв в Microsoft

Мы только начинаем знакомиться с применением Microsoft BI и Power BI в «облачной» и гибридной среде. Пока лишь немногие группы используют Power BI и гибридную бизнес-аналитику. Я наблюдаю многочисленные изменения, которые непрерывно вносятся в Azure, и одновременно полное непонимание, особенно в вопросах «облачной» бизнес-аналитики Azure и Power BI с локальными источниками данных.

Если у вас есть технические вопросы к специалистам Microsoft, можно направить отзыв группам, которые проектируют эти ресурсы. Не надейтесь, что кто-то уже сформулировал эти требования. Если никто не задает вопросов и не жалуется, инженеры в Редмонде могут полностью упустить проблему из вида.