Power BI Tutorial: Komponenten, Nutzung, Betrieb – Lernen Sie von Experten

Die moderne Geschäftswelt ist voll von technologiegetriebenen Tools, die verschiedene Unternehmensbereiche leichter handhabbar machen. Diese Tools erleichtern die Arbeit unserer Technologieexperten und bieten so leistungsstarke Funktionen, dass es sich unmöglich anfühlt, bestimmte Aufgaben ohne ein bestimmtes Tool auszuführen. Eine solche Kategorie von Tools sind Business-Intelligence-Tools. Diese Softwaretools verarbeiten große Mengen unstrukturierter Geschäftsdaten zu optimierten Erkenntnissen, Trends und Mustern, die für Entscheidungsprozesse verwendet werden.

Während mehrere BI-Tools auf dem Markt sind, ist Power BI von Microsoft seit langem ein Top-Anwärter. Es wurde entwickelt, um schnell riesige Datenmengen zu sammeln und sie in relevante Informationen umzuwandeln. Die verarbeiteten Daten werden dann auf dem berühmten, übersichtlichen Power BI-Dashboard präsentiert und verwendet, um fundierte Entscheidungen für das Wachstum des Unternehmens zu treffen.

Dieses Power BI-Tutorial ist der ultimative Leitfaden für alles, was Sie über das Tool wissen müssen. Darüber hinaus diskutieren wir in diesem Artikel auch Karriereaussichten in der Datenwissenschaft. Also, weiterlesen!

Was ist Power BI?

Die erste Frage, die wir in diesem Power BI-Tutorial ansprechen möchten, lautet: Was ist Power BI? Ursprünglich Project Crescent genannt, wurde die Anwendung zuerst von Thierry D'Hers und Amir Netz vom SQL Server Reporting Services-Team konzipiert. Später änderte Microsoft den Produktnamen in Power BI und es wurde im September 2013 als Teil von Microsofts Office 365 veröffentlicht.

Power BI ist eine Produktsuite für BI, BI- Berichterstellung und Datenvisualisierung, die entwickelt wurde, um Einzelpersonen und Teams in Unternehmen in verschiedenen Branchen zu nutzen. Es ist am besten als BI-Lösung und nicht als Produkt zu verstehen, das es dem Benutzer ermöglicht, Daten zu visualisieren, aufschlussreiche Trends zu erkennen und diese Ergebnisse mit Teams im gesamten Unternehmen zu teilen.

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Warum verwenden Unternehmen Power BI?

Die Popularität von Power BI bei Unternehmen erklärt sich aus seiner optimierten Präsentation und den großartigen Verteilungsoptionen sowie seiner Integration mit anderen Microsoft-Produkten und -Tools.

Hier sind einige Gründe, warum Power BI für Unternehmen so wichtig ist:

• Power BI wird mit der bewährten und zugesicherten Qualität von Microsoft geliefert. Darüber hinaus enthält es das Beste einiger der besten BI-Tools auf dem Markt, wie Microsoft Excel und SQL SASS.
• Das Power BI-Dashboard ist beispiellos, wenn es darum geht, das ultimative Business-Intelligence-Dashboard zu sein. Es kombiniert verschiedene Dashboards verschiedener Microsoft-Produkte, zeigt deren Zusammenhänge auf und präsentiert Reports in einem leicht verständlichen und einfach zu bedienenden UI-UX-Design.
• Das Power BI-Dashboard wird ständig neu erstellt und mit den neuesten technologischen Fortschritten wie HTML 5.0, Cloud Computing, ML, Smartphone-Anwendungen und Spaltendatenbanken aktualisiert.
• Einige Aspekte von Power BI, wie z. B. die benutzerdefinierte Visuals-Galerie, werden als Open Source für öffentliche Beiträge gehalten. Dadurch bleibt es nicht nur branchen- und gemeinschaftsrelevant, sondern bietet auch einen großen Mehrwert für die Menschen, die es regelmäßig verwenden.
• Power BI verfügt über bemerkenswerte Integrationsfunktionen mit anderen Microsoft-Produkten und -Diensten, sodass Daten teamübergreifend innerhalb einer Organisation gemeinsam genutzt und in Plattformen von Drittanbietern eingebettet werden können.

Die verschiedenen Komponenten von Power BI

Wie oben erwähnt, ist Power BI eine Suite verschiedener BI- und Datenvisualisierungsprodukte und -anwendungen. Einige der Power BI-Komponenten sind:

Power BI-Dienst

Der Power BI-Dienst, auch bekannt als Power BI Online, ist ein sicherer, von Microsoft gehosteter Cloud-Dienst, mit dem Benutzer verschiedene Dashboards anzeigen, BI-Berichte erstellen und andere Power BI-Apps hosten können. Dies kann sowohl in einem Webbrowser als auch in einer mobilen App erfolgen.

Power BI-Desktop

Der Power BI-Desktop ergänzt den Power BI-Dienst, indem Data Scientists den ersteren für umfangreiche BI-Berichte verwenden , die dann letzteren zur Verfügung gestellt werden. Power BI Desktop ist kostenlos und Self-Service, und es ist ein robustes BI-Berichts- und Datenvisualisierungstool.

Power BI-Gateway

Power BI Gateway stellt eine Verbindung zu über 70 lokalen oder in der Cloud gehosteten Datenquellen her, um eine ununterbrochene Dateneingabe zur Unterstützung der anderen Funktionalitäten aufrechtzuerhalten.

Power BI-Dashboard

Das Power BI-Dashboard enthält alle Power BI-Komponenten, Daten und Ergebnisse in einer einseitigen Visualisierung, die auch als Canvas bezeichnet wird. Das Power BI-Dashboard ist der Ort, an dem auf dem Power BI-Desktop erstellte Berichte mit dem Power BI-Dienst veröffentlicht werden.

Power-Abfrage

Power Query ist die Datentransformationskomponente der Lösung, die es dem Benutzer ermöglicht, Datenquellen gemäß den Anforderungen der Analyse zu identifizieren, zu verbinden, zusammenzuführen und zu verfeinern.

Machtkarte

Power Map ist ein 3D-Visualisierungstool, mit dem der Benutzer die Daten in über einer Million Visualisierungszeilen in einem 3D-Format darstellen kann. Es ist auf Excel und Power BI verfügbar und ist besonders hilfreich, um räumliche Variablen wie Land, Bundesland, Stadt, Straße oder sogar Breiten- und Längengrad darzustellen.

Power-Ansicht

Power View ermöglicht dem Benutzer das Erstellen interaktiver Visualisierungen wie Diagramme, Karten, Grafiken usw. und ist über Power BI hinaus auch in Excel, SQL Server und Sharepoint verfügbar.

Power-Pivot

Power Pivot ist die Datenmodellierungskomponente von Power BI, die die Erstellung von Datenmodellen, Berechnungen und die Herstellung von Beziehungen zwischen den Daten ermöglicht.

Wie funktioniert Power BI?

Um Power BI auf Ihrem System voll funktionsfähig zu machen, sind einige einfache Schritte erforderlich:

• Der erste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen, die den Anforderungen Ihrer Analyse entsprechen.
• Nachdem Sie die Daten geladen haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten gemäß Ihren Anforderungen zu formatieren. Das heißt Tabellen, Spalten und Zeilen umbenennen, Texte und Zahlen formatieren etc.
• Im nächsten Schritt werden die Daten modelliert. Das bedeutet, die Daten mit Berechnungen, Metriken und Hierarchien so zu organisieren, dass Muster leicht zu erkennen sind.
• Nach der Organisation sind Ihre Daten bereit für die Visualisierung. Hier können Sie Ihrer Kreativität freien Lauf lassen und unglaubliche BI-Berichte erstellen .
• Ihre Visualisierungen und Berichte können jetzt über die Power BI-Dienste und das Echtzeit- Power BI-Dashboard in den verbundenen Systemen Ihrer Organisation veröffentlicht werden .

Wie macht man Karriere in der Datenwissenschaft?

Mit einem Boom technologischer Innovationen für Unternehmen wächst auch die Nachfrage nach qualifizierten datenorientierten Fachkräften. Und mit der steigenden Nachfrage wird der Wettbewerb noch herausfordernder. Personalvermittler in großen und kleinen Unternehmen suchen nach Data Scientists und Analysten, die nicht nur über eine solide Grundlage in Data Science verfügen und sich mit den verschiedenen Datenmanagement-Tools auf dem Markt auskennen.

Wenn Sie neu in der Datenwissenschaft sind und eine Karriere in dieser Richtung anstreben, dann ist das Executive PG Program in Data Science von upGrad genau das Richtige für Sie. Das Programm wird in Zusammenarbeit mit IIIT-B, einer der führenden Forschungseinrichtungen Indiens, angeboten und deckt grundlegende bis fortgeschrittene Kenntnisse und Praktiken in der Datenwissenschaft ab.

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Fazit

Data Science ist einer der am schnellsten wachsenden Technologiebereiche. Da immer mehr Unternehmen Data-Science-Innovationen einsetzen, um ihr Geschäft auszubauen, besteht kein Zweifel daran, dass die Nachfrage nach Data-Science-Experten in absehbarer Zeit nicht nachlassen wird. Daher ist Data Science der Weg in die Zukunft für langfristige Arbeitsplatzsicherheit, hohe Renditen und eine erfüllende Karriere.