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Microsoft Power BI 2.0
Stefan Kirner
September 2015
2
Agenda
 Einordnung & Begriffserklärungen
 Power BI Überblick
 Historie
 Komponenten
 Power BI Portal
 Aufbau
 Dashboards
 Natural Language Integration
 Mobile BI / Content Packs
 Power BI Entwicklung
 Workflow
 Power BI Desktop (inkl. vs. Excel)
 Data Refresh
 Rest API
 Typische Einsatzszenarien in der Praxis
 Self Service only
 Self Service on managed datapool
 Self Service on managed in-memory datapool
3
Einordnung & Begriffserklärungen
Überblick kompletter Microsoft BI Produktstack
4
Einordnung & Begriffserklärungen
Klassische BI Welt und Self Service
5
Einordnung & Begriffserklärungen
Tooling Klassische BI Welt und Self Service
6
Power BI Überblick
Historie Power BI
 Excel 2010
 Power Pivot
 2013 Power BI (1.0)
 Add-Ins in Excel 2010/2013: PowerQuery, PowerPivot, PowerView
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 Portal in Office 365 mit Integration Q&A
 Sharepoint On-Prem
 Seit Juli 2015 (GA): Power BI 2.0
 Neues Portal powerbi.com mit Q&A und Dashboards [..]
 Power BI Desktop
 Weiter unterstützt Excel 2013 / 2016 und Sharepoint / Excel Kombi
7
Power BI Überblick
Die Komponenten von Power BI
8
Power BI Portal
Live Dashboards and interactive reports
9
Power BI Portal
Power BI Aufbau im Portal
10
Power BI Portal
Dashboards zusammenstellen aus Reports
Pin to Dashboard aus
Report Ansicht
11
Power BI Portal
Natural Language Integration
12
Power BI Portal
Beispiel für Abfragen Tennisweltrangliste
show sum points show points by player
show points by country as map
show points vs tournaments by player
13
Power BI Portal
Mobile BI built in
14
Power BI Portal
Content Packs
15
Power BI Portal
World Wide Importers und Revenue vs. Target
16
Power BI Entwicklung
Workflow
17
Power BI Entwicklung
Neue Visualisierungen und Online Editor
Feature
• Acquire and prepare data with extensive
query capabilities
• Establish data structure and transform
and analyze data
• Explore data in new ways through a
freeform, drag-and-drop canvas
• Author reports with a broad range of
modern data visualizations
• Publish interactive reports to Power BI
Available as a free, downloadable desktop
companion to the Power BI service, Power BI
Desktop is a visual data exploration and
reporting tool
Power BI Entwicklung
Prepare, explore, report and collaborate with Power BI Desktop
http://www.powerpivotpro.com/2015/07/power-bi-designer-vs-excel-whats-microsoft-up-to/ 19
Power BI Entwicklung
Excel vs. Power BI Desktop
20
 Gleiche spaltenorientierte hochkomprimierte In-Memory Engine
 Verbreitung Excel 2013 64bit gering, 32 bit Version sehr begrenzt
 Excel relativ instabil, Versionen-Wirr-Warr der Plugins
 Schnellerer Updatezyklus von PBI Desktop
 PBI Desktop besser optimiert für Mobile Devices
 Viele neue Visualisierungen erst mal nur in PBI Desktop bzw. Online
 „Excel – Gepfrimel“ hat allgemeine einen schlechten Ruf
 Problem: Power BI On-Prem Story auf Sharepoint nur für Excel
 Lösung: Pyramid Server unterstützt auch PBI Designer
 Mehr zu der Diskussion: http://bit.ly/1juoAas
Power BI Entwicklung
Excel vs. Power BI Desktop
Feature
 Use Query functionality to connect to data from a variety of sources beyond
those available from powerbi.com
 Navigate data quickly with in-memory processing that optimizes
performance
 Pare down datasets to only what’s needed by editing queries before data
loading
Data sources available through Power BI Desktop
File Database Azure SaaS Other
• Excel
• CSV
• XML
• Text
• JSON
• Folder
• SQL Server Database
• Access Database
• SQL Server Analysis
Services Database
• Oracle Database
• IBM DB2 Database
• MySQL Database
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• Sybase Database
• Teradata Database
• Microsoft Azure SQL Database
• Microsoft Azure Marketplace
• Microsoft Azure HDInsight
• Microsoft Azure Blob Storage
• Microsoft Azure Table Storage
• appFigures
• QuickBooks Online
• Zendesk
• GitHub
• Twilio
• SweetIQ
• Web
• SharePoint List
• OData Feed
• Hadoop File (HDFS)
• Active Directory
• Microsoft Exchange
• Dynamics CRM Online
• Facebook
• Google Analytics
• SAP Business Objects
BI Universe
• Salesforce Objects
• Salesforce Reports
• ODBC Query
• ODBC Tables
Power BI Entwicklung
Daten Extrahieren
Feature
• Remove rows or
columns
• Change a data type
• Pivot columns and
group rows
• Modify a table name
• Identify and fix errors
• Merge or append
queries to combine
data from multiple
queries into a single
query
Common data-shaping
tasks
• Transform data to fit your needs
using intuitive UI
o Select data for inclusion
o Cleanse data and remove errors
o Precisely tune the query step
sequence: re-order, add, edit or
delete steps as needed
o Modify data types to support
specific calculation requirements
• Very powerful for advanced
scenarios (M, Mashups)
Power BI Entwicklung
Daten transformieren und Laden
Feature
 Automatically create a model by importing data
o Desktop detects relationships automatically,
categorizes data and applies default
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 Refine models to enable complex calculations
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Create and modify relationships
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data via a freeform, drag-and-
drop canvas
Power BI Desktop allows you to explore your data and create
insightful visualizations on a freeform canvas
Power BI Entwicklung
Explorative Analyse der Daten per drag und drop
Feature
• Visualize data and easily author
reports
o Depict data in compelling reports
that tell stories using a range of
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o Use data from different sources in
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• Change colors, format and
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reports that tell visually compelling data stories
Power BI Entwicklung
Visualisierung der Daten in Reportingschicht
Feature
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and easily publish them to Power BI
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service
Power BI Entwicklung
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27
Power BI Dektop
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28
Power BI Entwicklung
Live query und scheduled data refresh
Feature
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 Real-time dashboards
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o with built-in Azure Stream Analytics
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o data is updated as user interacts with
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Data refresh architecture
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Popular SaaS Solutions
Live dashboards and reports
Dynamics
Marketing
Power BI
SQL Server Analysis
Services (SSAS)
Secure
Credential
Store
Power BI Entwicklung
Live query und scheduled data refresh
30
Power BI Entwicklung
Wie können die Azure Dienste zusammenarbeiten?
Ingestor
(broker)
Collection Presentation
and action
Event
producers
Transformation Long-term
storage
Event hubs
Storage
adapters
Cloud gateways
(web APIs)
Field
gateways
Applications
Legacy IOT
(custom protocols)
Devices
IP-capable
devices
(Windows/Linux)
Low-power
devices (RTOS)
Search and query
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Web/thick client
dashboards
Service bus
Azure DBs
Azure
storage
HDInsight
Stream
Analytics
Devices to take action
PowerBI
Machine
Learning
Reference
data
31
Power BI Entwicklung
Beispieldashboard Telco
Dataset taucht
dann einfach mal
auf und kann im
Portal benutzt
werden
32
Power BI Entwicklung
Realtime Dashboard Telco
Feature
Scheduled refresh with Power BI Personal
Gateway
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Power BI Entwicklung
Scheduled refresh with Power BI Gateway
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• Teradata
• IBM DB2
• PostgreSQL
• Sybase
• MySQL
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• File (CSV, XML, Text, Excel, Access)
• On-premises SQL Server Analysis
Services Tabular models (uploaded data;
• not live connections)
• Folder
• Custom SQL/native SQL
34
Power BI Entwicklung
Power BI Personal Desktop
35
Power BI Entwicklung
REST API für volle Flexibilität
Rest API for model
creation, data insert,
data drop
Allows real time
dashboards
Many more scenarios
f.e. stream analytics
Feature
Push data
Integration
Real-
time
Visuals
Power BI Entwicklung
Viele Erweiterungsmöglichkeiten durch die REST API
Feature
Client app sample: Create a dataset in
Power BI
Power BI Entwicklung
Programmatisches Erzeugen eines Datasets in Power BI
38
Einsatzszenarien
Or how to pimp your Self-Service BI
‣ Self Service only
‣ Self Service on managed datapool
‣ Self Service on managed in-memory datapool
39
Einsatzszenario 1
Self Service only
Odata
Feeds
LOB
OLE DB
IBM DB2
Data
Markets
„unstrukturierte“
Daten
Other
40
Einsatzszenario 1
Self Service only
Enduser greifen direkt auf alle Quelldaten zu und entwickeln eigene BI Lösungen
Vorteile:
‣ Geringer Aufwand für IT
‣ Sehr Agil, jeder holt sich was er braucht
Nachteile:
‣ Keine Single Source of Truth
‣ Datenbestände aus flüchtigen Quellen nur schwer abbildbar
‣ Hohe Belastung Quellsysteme durch unkontrollierte Ladezugriffe in den
Arbeitszeiten
‣ Keine Überwachung der Ladeprozesse und kein Alerting der Anwender
‣ Auditing & Logging & Fehlerbehandlung nicht möglich
‣ „all-or-nothing“ Security in Powerpivot
‣ Security muss zusätzlich in den Datenquellen gemanaged werden
‣ Enduser überfordert mit Datenabzug, Transformationen und Modellierung
41
Einsatzszenario 2
Self Service auf relationalem Datapool
Odata
Feeds
LOB
OLE DB
IBM DB2
Data
Markets
„unstrukturierte“
Daten
Other
Integration
Services
(ETL) Data
Warehouse
Azure
SQL Database
Data Factory
42
Einsatzszenario 2
Self Service on managed datapool
Enduser greifen auf gemanagte, konsistente Datenbasis (DWH, Data Lake)
zu, erweitern die Daten mit weiteren Quellen (wetterdaten, online Statistiken) und
entwickeln darauf Analysemodelle und Reports
Vorteile:
‣ Single Source of Truth für die Daten die managed sind (diese sind wichtig)
‣ Inkrementelle Loads möglich (große oder flüchtige Datenbestände)
‣ Ladevorgänge zentral (Belastung der Quelle nur 1x) und zu off- Zeiten
‣ Alerting für Anwender bei Fehlern
‣ Auditing & Logging & Fehlerbehandlung nach etablierten Mechanismen
Was kann noch stören?
‣ „all-or-nothing“ Security in Powerpivot
‣ Enduser überfordert mit Modellierung
43
Einsatzszenario 3
Self Service auf In-Memory Tabular Datapool
Odata
Feeds
LOB
OLE DB
IBM DB2
Data
Markets
„unstrukturierte“
Daten
Other
Integration
Services
(ETL) Data
Warehouse
Azure
SQL Database
Data Factory
Analysis Services
(OLAP, In-Memory, Data
Mining )
44
Einsatzszenario 3
Self Service on managed in-memory datapool
Enduser greifen auf vorgefertigte In-Memory Analysedatenbank zu und entwickeln
darauf Reports
Vorteile:
‣ Analysedatenbank ist gemanaged & qualitätsgesichert
‣ Data Driven Security möglich (on-prem)
‣ Partitioning ermöglicht effizienteres Laden
‣ Weitere spezielle Power BI Modelle möglich für die Endbenutzer
45
Links und Informationen
Ich will mehr wissen - wo geht’s weiter?
‣ Selbst probieren: http://www.PowerBI.com
‣ Knowledgebase: https://support.powerbi.com/knowledgebase
‣ MSDN Power BI Blog: http://blogs.msdn.com/b/powerbi/
‣ Online Training Microsoft: http://bit.ly/1jt6eX7
‣ On-Site Training: https://www.inovex.de/de/leistungen/trainings/microsoft-power-
bi-training/ Nächster öffentlicher Training Day: 20.10. in Karlsruhe
46
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Kontakt
Stefan Kirner
Head of BI Solutions
inovex GmbH
Ludwig-Erhard-Allee 6
76133 Karlsruhe
Mobil: 0173 3181012
Mail: stefan.kirner@inovex.de

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Power BI Version 2.0

  • 1. Microsoft Power BI 2.0 Stefan Kirner September 2015
  • 2. 2 Agenda  Einordnung & Begriffserklärungen  Power BI Überblick  Historie  Komponenten  Power BI Portal  Aufbau  Dashboards  Natural Language Integration  Mobile BI / Content Packs  Power BI Entwicklung  Workflow  Power BI Desktop (inkl. vs. Excel)  Data Refresh  Rest API  Typische Einsatzszenarien in der Praxis  Self Service only  Self Service on managed datapool  Self Service on managed in-memory datapool
  • 3. 3 Einordnung & Begriffserklärungen Überblick kompletter Microsoft BI Produktstack
  • 5. 5 Einordnung & Begriffserklärungen Tooling Klassische BI Welt und Self Service
  • 6. 6 Power BI Überblick Historie Power BI  Excel 2010  Power Pivot  2013 Power BI (1.0)  Add-Ins in Excel 2010/2013: PowerQuery, PowerPivot, PowerView und PowerMap  Portal in Office 365 mit Integration Q&A  Sharepoint On-Prem  Seit Juli 2015 (GA): Power BI 2.0  Neues Portal powerbi.com mit Q&A und Dashboards [..]  Power BI Desktop  Weiter unterstützt Excel 2013 / 2016 und Sharepoint / Excel Kombi
  • 7. 7 Power BI Überblick Die Komponenten von Power BI
  • 8. 8 Power BI Portal Live Dashboards and interactive reports
  • 9. 9 Power BI Portal Power BI Aufbau im Portal
  • 10. 10 Power BI Portal Dashboards zusammenstellen aus Reports Pin to Dashboard aus Report Ansicht
  • 11. 11 Power BI Portal Natural Language Integration
  • 12. 12 Power BI Portal Beispiel für Abfragen Tennisweltrangliste show sum points show points by player show points by country as map show points vs tournaments by player
  • 15. 15 Power BI Portal World Wide Importers und Revenue vs. Target
  • 17. 17 Power BI Entwicklung Neue Visualisierungen und Online Editor
  • 18. Feature • Acquire and prepare data with extensive query capabilities • Establish data structure and transform and analyze data • Explore data in new ways through a freeform, drag-and-drop canvas • Author reports with a broad range of modern data visualizations • Publish interactive reports to Power BI Available as a free, downloadable desktop companion to the Power BI service, Power BI Desktop is a visual data exploration and reporting tool Power BI Entwicklung Prepare, explore, report and collaborate with Power BI Desktop
  • 20. 20  Gleiche spaltenorientierte hochkomprimierte In-Memory Engine  Verbreitung Excel 2013 64bit gering, 32 bit Version sehr begrenzt  Excel relativ instabil, Versionen-Wirr-Warr der Plugins  Schnellerer Updatezyklus von PBI Desktop  PBI Desktop besser optimiert für Mobile Devices  Viele neue Visualisierungen erst mal nur in PBI Desktop bzw. Online  „Excel – Gepfrimel“ hat allgemeine einen schlechten Ruf  Problem: Power BI On-Prem Story auf Sharepoint nur für Excel  Lösung: Pyramid Server unterstützt auch PBI Designer  Mehr zu der Diskussion: http://bit.ly/1juoAas Power BI Entwicklung Excel vs. Power BI Desktop
  • 21. Feature  Use Query functionality to connect to data from a variety of sources beyond those available from powerbi.com  Navigate data quickly with in-memory processing that optimizes performance  Pare down datasets to only what’s needed by editing queries before data loading Data sources available through Power BI Desktop File Database Azure SaaS Other • Excel • CSV • XML • Text • JSON • Folder • SQL Server Database • Access Database • SQL Server Analysis Services Database • Oracle Database • IBM DB2 Database • MySQL Database • PostgreSQL Database • Sybase Database • Teradata Database • Microsoft Azure SQL Database • Microsoft Azure Marketplace • Microsoft Azure HDInsight • Microsoft Azure Blob Storage • Microsoft Azure Table Storage • appFigures • QuickBooks Online • Zendesk • GitHub • Twilio • SweetIQ • Web • SharePoint List • OData Feed • Hadoop File (HDFS) • Active Directory • Microsoft Exchange • Dynamics CRM Online • Facebook • Google Analytics • SAP Business Objects BI Universe • Salesforce Objects • Salesforce Reports • ODBC Query • ODBC Tables Power BI Entwicklung Daten Extrahieren
  • 22. Feature • Remove rows or columns • Change a data type • Pivot columns and group rows • Modify a table name • Identify and fix errors • Merge or append queries to combine data from multiple queries into a single query Common data-shaping tasks • Transform data to fit your needs using intuitive UI o Select data for inclusion o Cleanse data and remove errors o Precisely tune the query step sequence: re-order, add, edit or delete steps as needed o Modify data types to support specific calculation requirements • Very powerful for advanced scenarios (M, Mashups) Power BI Entwicklung Daten transformieren und Laden
  • 23. Feature  Automatically create a model by importing data o Desktop detects relationships automatically, categorizes data and applies default summarization  Refine models to enable complex calculations o Create relationships between tables manually or using the AutoDetect feature o Adjust relationship type (1:1, many: many, m:1) and cross-filter data for new insights  Define calculations – known as measures – to generate new fields for use in reports o Use automatically generated measures, or create custom measures with Data Analysis Expressions (DAX) formulas  Develop advanced analytics using a combination of measures and relationships o Uncover correlations, highlight exceptions and understand business outcomes Apply complex schema and business logic to create rich, reusable data models Create and modify relationships Define and use measures with DAX formulas Power BI Entwicklung Daten modelieren für Analyse (Star, Galaxy, Snowflake..)
  • 24. Feature  Explore data in a variety of ways and across multiple visualizations o Select data elements and sort data o Filter data and use cross-filter capabilities o Drill into and across datasets o Pivot and slice data o Change visualization types  Select, transform and mashup data via a freeform, drag-and- drop canvas Power BI Desktop allows you to explore your data and create insightful visualizations on a freeform canvas Power BI Entwicklung Explorative Analyse der Daten per drag und drop
  • 25. Feature • Visualize data and easily author reports o Depict data in compelling reports that tell stories using a range of interactive visualizations o Use data from different sources in a single, consolidated report • Change colors, format and customize o Title, Background Color, Legend, Data Labels o New visual color formatting with fixed and data driven settings Power BI Desktop allows you to create and customize reports that tell visually compelling data stories Power BI Entwicklung Visualisierung der Daten in Reportingschicht
  • 26. Feature  Save Power BI Desktop report files and easily publish them to Power BI  Share as appropriate with other Power BI users in your organization  Changes to dashboards automatically sync across all users Import Power BI Desktop file in Power BI service Publish from Power BI Desktop to Power BI service Power BI Entwicklung Sharen der Berichte mit den Kollegen
  • 28. 28 Power BI Entwicklung Live query und scheduled data refresh
  • 29. Feature Keep all your data current  Real-time dashboards o using the Power BI REST API or o with built-in Azure Stream Analytics integration  Live connectivity o data is updated as user interacts with dashboard or report o to existing on-premise sources, e.g. Analysis Services, with auto-refresh o to Azure SQL Database with auto- refresh  Automatic or scheduled refreshes o regardless of where data lives o SaaS data sources (automatic) o Schedule refreshes for on-premise data sources with Personal Gateway Data refresh architecture Live query Popular SaaS Solutions Live dashboards and reports Dynamics Marketing Power BI SQL Server Analysis Services (SSAS) Secure Credential Store Power BI Entwicklung Live query und scheduled data refresh
  • 30. 30 Power BI Entwicklung Wie können die Azure Dienste zusammenarbeiten? Ingestor (broker) Collection Presentation and action Event producers Transformation Long-term storage Event hubs Storage adapters Cloud gateways (web APIs) Field gateways Applications Legacy IOT (custom protocols) Devices IP-capable devices (Windows/Linux) Low-power devices (RTOS) Search and query Data analytics Web/thick client dashboards Service bus Azure DBs Azure storage HDInsight Stream Analytics Devices to take action PowerBI Machine Learning Reference data
  • 31. 31 Power BI Entwicklung Beispieldashboard Telco Dataset taucht dann einfach mal auf und kann im Portal benutzt werden
  • 33. Feature Scheduled refresh with Power BI Personal Gateway  Aktualisieren von Daten aus Datenquellen die lokal auf dem Laptop des Users gespeichert sind  Refresh on-demand und nach Zeitplan  Einfach einzurichten und zu bedienen  Viele Datenquellen unterstützt  Das Gateway installiert sich als Service mit dem gewünschten User  Sicherer Datentransfer gewährleistet durch automatische Nutzung von Azure Service Bus behind the scenes  Funktioniert für Excel 2013 PowerPivot/Query und PBI Desktop Power BI Entwicklung Scheduled refresh with Power BI Gateway Supported on-premise data sources: • SQL Server • Oracle • Teradata • IBM DB2 • PostgreSQL • Sybase • MySQL • SharePoint List (on-premises) • File (CSV, XML, Text, Excel, Access) • On-premises SQL Server Analysis Services Tabular models (uploaded data; • not live connections) • Folder • Custom SQL/native SQL
  • 34. 34 Power BI Entwicklung Power BI Personal Desktop
  • 35. 35 Power BI Entwicklung REST API für volle Flexibilität Rest API for model creation, data insert, data drop Allows real time dashboards Many more scenarios f.e. stream analytics
  • 36. Feature Push data Integration Real- time Visuals Power BI Entwicklung Viele Erweiterungsmöglichkeiten durch die REST API
  • 37. Feature Client app sample: Create a dataset in Power BI Power BI Entwicklung Programmatisches Erzeugen eines Datasets in Power BI
  • 38. 38 Einsatzszenarien Or how to pimp your Self-Service BI ‣ Self Service only ‣ Self Service on managed datapool ‣ Self Service on managed in-memory datapool
  • 39. 39 Einsatzszenario 1 Self Service only Odata Feeds LOB OLE DB IBM DB2 Data Markets „unstrukturierte“ Daten Other
  • 40. 40 Einsatzszenario 1 Self Service only Enduser greifen direkt auf alle Quelldaten zu und entwickeln eigene BI Lösungen Vorteile: ‣ Geringer Aufwand für IT ‣ Sehr Agil, jeder holt sich was er braucht Nachteile: ‣ Keine Single Source of Truth ‣ Datenbestände aus flüchtigen Quellen nur schwer abbildbar ‣ Hohe Belastung Quellsysteme durch unkontrollierte Ladezugriffe in den Arbeitszeiten ‣ Keine Überwachung der Ladeprozesse und kein Alerting der Anwender ‣ Auditing & Logging & Fehlerbehandlung nicht möglich ‣ „all-or-nothing“ Security in Powerpivot ‣ Security muss zusätzlich in den Datenquellen gemanaged werden ‣ Enduser überfordert mit Datenabzug, Transformationen und Modellierung
  • 41. 41 Einsatzszenario 2 Self Service auf relationalem Datapool Odata Feeds LOB OLE DB IBM DB2 Data Markets „unstrukturierte“ Daten Other Integration Services (ETL) Data Warehouse Azure SQL Database Data Factory
  • 42. 42 Einsatzszenario 2 Self Service on managed datapool Enduser greifen auf gemanagte, konsistente Datenbasis (DWH, Data Lake) zu, erweitern die Daten mit weiteren Quellen (wetterdaten, online Statistiken) und entwickeln darauf Analysemodelle und Reports Vorteile: ‣ Single Source of Truth für die Daten die managed sind (diese sind wichtig) ‣ Inkrementelle Loads möglich (große oder flüchtige Datenbestände) ‣ Ladevorgänge zentral (Belastung der Quelle nur 1x) und zu off- Zeiten ‣ Alerting für Anwender bei Fehlern ‣ Auditing & Logging & Fehlerbehandlung nach etablierten Mechanismen Was kann noch stören? ‣ „all-or-nothing“ Security in Powerpivot ‣ Enduser überfordert mit Modellierung
  • 43. 43 Einsatzszenario 3 Self Service auf In-Memory Tabular Datapool Odata Feeds LOB OLE DB IBM DB2 Data Markets „unstrukturierte“ Daten Other Integration Services (ETL) Data Warehouse Azure SQL Database Data Factory Analysis Services (OLAP, In-Memory, Data Mining )
  • 44. 44 Einsatzszenario 3 Self Service on managed in-memory datapool Enduser greifen auf vorgefertigte In-Memory Analysedatenbank zu und entwickeln darauf Reports Vorteile: ‣ Analysedatenbank ist gemanaged & qualitätsgesichert ‣ Data Driven Security möglich (on-prem) ‣ Partitioning ermöglicht effizienteres Laden ‣ Weitere spezielle Power BI Modelle möglich für die Endbenutzer
  • 45. 45 Links und Informationen Ich will mehr wissen - wo geht’s weiter? ‣ Selbst probieren: http://www.PowerBI.com ‣ Knowledgebase: https://support.powerbi.com/knowledgebase ‣ MSDN Power BI Blog: http://blogs.msdn.com/b/powerbi/ ‣ Online Training Microsoft: http://bit.ly/1jt6eX7 ‣ On-Site Training: https://www.inovex.de/de/leistungen/trainings/microsoft-power- bi-training/ Nächster öffentlicher Training Day: 20.10. in Karlsruhe
  • 46. 46 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt Stefan Kirner Head of BI Solutions inovex GmbH Ludwig-Erhard-Allee 6 76133 Karlsruhe Mobil: 0173 3181012 Mail: stefan.kirner@inovex.de