Presentation held at the .NET UG Oldenburg about PowerPivot and PowerView.

1. Dr. Yvette Teiken
Self Service BI
mit Microsoft
Technologien

2. Referenzarchitektur
22.11.2015Dipl.-Inform. Yvette Teiken
Daten-
quelle(n)
Arbeits-
bereich
Basis-
datenbank
Data
Warehouse
Extraktion Laden Laden Analyse
Transformation
Monitor
Data-Warehouse-
Manager
Metadaten-
Manager
Repository
Datenfluss
Kontrollfluss Data-Warehouse-System
Bereich der Datenbeschaffung

3. Self Service BI
 Idee: Nutzer ohne große BI Infrastruktur Daten Analysieren zu lassen
Extrahieren
Säubern
Transformieren
Auswerten
Teilen

4. Power BI
 Neue Strategie für Datenanalyse bei Microsoft
 Grundlage: Microsoft Excel
 Bestandteile
 Power Query (Extract und Transform)
 Power Pivot (Transformieren)
 Powerview (Auswerten)
 Power Map (Geografische Analyse)
 Vorteil
 In vielen Firmen verfügbar
 Nutzer sind vertraut mit Verwendung
 Lässt sich in Infrastruktur integrieren
  Komplett neues Tooling!

5. Power Query I
 Laden von verschiedenen Datenquellen
 Interaktive und wiederholbare Anfragen erstellen

6. Datenquelle Web: wikipedia
http://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus

7. Demo
http://de.wikipedia.org/wiki/Krankenhaus

8. Krankenhaus Daten laden I

9. Krankenhaus Daten laden II

10. Power Query II

11. Krankenhaus Daten auswerten

12. Laden aus Api: XML
http://daten.berlin.de/datensaetze/liste-der-badestellen-badegew%C3%A4sserqualit%C3%A4t

13. Demo
http://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=

14. XML Struktur Analysieren
http://www.berlin.de/badegewaesser/baden-details/index.php/index/all.xml?q=

15. Drill Down zur Tabelle

16. Importing into PowerPivot

17. Importing into PowerPivot

18. Weitere Anbindungsmöglichkeiten

19. Transformation

20. Transformations

21. Großes Demo Datenanalyse

22. Großes Beispiel
 Ziel: Analyse der Straßenunfälle in UK
 Ausfälligkeiten
 Tage
 Alter
 Straßen
 Tageszeiten
http://data.gov.uk/dataset/road-accidents-safety-data

23. Vorgehen
 Extrahieren: Daten laden und dem Modell
hinzufügen
 Säubern: Nicht notwendig
 Transformieren
 Zeit Hierarchie
 Dimensionstabellen verknüpfen
 Auswerten
 Interaktive Diagramme erstellen
Extrahieren
Säubern
Transformieren
Auswerten
Teilen

24. Datenintegration
 Lade Daten mittels Ordner
 Ins Datenmodell laden
 Verknüpfen
 Ein Jahr sollte zunächst reichen

25. Ergebnisse prüfen

26. Power View aufrufen

27. Ergebnis Datenintegration

28. Aggregation
 Verdichten oder detaillieren Daten
 Beliebtes Beispiel Zeit
Jahr Monat Tag

29. Dimensionstabelle Zeit

30. Dimensionstabelle Zeit
 Zeit zum Datenmodell hinzufügen
 Verknüpfung mit Datensätzen auf niedrigster Ebene
 Erstellung von Hierarchien

31. Datenmodell mit Zeitdimension

32. Transformieren
 Aufgaben
 Daten in das Ziel Format übertragen
 Daten vereinheitlichen (Geschlecht)
 Daten auflösen

33. Dimensionstabellen I

34. Dimensionstabellen II
 Müssen zum Datenmodell hinzugefügt werden
 Müssen verknüpft werden
 IDs ausblenden
 Dimensionen nach Analysezweck auswählen

35. Vollständiges Modell mit Dimensionen

36. Nicht vergessen
 PowerPivot = Bi Semantic Model
 Powerview in SharePoint

37. Power Map
 Geovisualsierung

38. Meine Ergebnisse

39. Unfälle nach Jahr als Tabelle

40. Vergleich über Jahre

41. KPI definieren

42. Analyse nach Alter

43. Farbscala

44. Gefährliche Tage

45. Fußgängerunfälle

46. Auswertung nach Wochentagen

47. Nicht vergessen:
 PowerPivot = Bi Semantic Model
 Integriert fertiges Modell
 Powerview und SharePoint
 Export und Verwaltung

48. Power Map