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
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
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
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
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
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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
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
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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
37. Feature
Client app sample: Create a dataset in
Power BI
Power BI Entwicklung
Programmatisches Erzeugen eines Datasets in Power BI
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Einsatzszenarien
Or how to pimp your Self-Service BI
‣ Self Service only
‣ Self Service on managed datapool
‣ Self Service on managed in-memory datapool
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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
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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
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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
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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 )
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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
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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
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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