Microsoft julkisti kesällä 2015 Power BI -raportointi- ja analysointipalvelun, jonka avulla dataa voi visualisoida ja yhdistellä yritysten omista järjestelmistä, tiedostoista, intranetista, pilvipalveluista tai esimerkiksi erilaisista avoimen datan palveluista. Tietolähdetyyppejä on jo lähes 100 erilaista ja niitä kehitetään koko ajan lisää.
(Artikkelin vanhentunut alunperin vuonna 2016 kirjoitettu versio löytyy täältä.)
Onko teillä otettu Power BI käyttöön?
Tarvitsetko lisäohjeita sinulle jaettujen raporttien toiminnoista? Vai teetkö itse raportteja, jolloin sinun olisi hyvä tuntea ominaisuudet laajalti myös käyttäjän näkökulmasta?
Mitä eroa on koontinäytöllä (dashboard) ja raportilla (report) ja miksi käyttäjänkin on tärkeää tunnistaa ne? Miten tarkoittaa visualisointiin luotu hierarkinen porautumismahdollisuus ja mistä sen näkee? Voiko koontinäyttöjen luvuista tilata hälytyksiä?
Esittelen tässä jutussani valmiiden raporttien ja koontinäyttöjen käyttöön liittyviä toimintoja. Toivottavasti ohjeista on hyötyä sekä loppukäyttäjille että heille, jotka suunnittelevat organisaatioon yhtenäisiä raportointikäytäntöjä.
Voit visualisoida Power BI:ssä maantieteellisiä tietoja eri tyyppisinä karttoina. Kuvaan tässä jutussa mitä esivalmisteluita datalle pitää tehdä, jotta kartat ymmärtävät maantieteelliset sijainnit oikein tai ainakin mahdollisimman oikein.
Karttapalveluiden algoritmit saattavat muuttua ja aihepiiri on muutenkin kovin laaja, joten toivottavasti kommentoit juttua, jos huomaat korjattavaa tai täsmennettävää. Lue loppuun
Power BI:n kirjanmerkkien (bookmarks) avulla raporttitiedostoon voi vihdoinkin toteuttaa käyttöliittymän sekä tarinan kerrontaa tukevia ominaisuuksia, jotka perustuvat muuhunkin kuin välilehdeltä toiselle siirtymiseen. Olen käyttänyt kirjanmerkkejä jo muutamissa asiakastöissä sekä parissa Vilahduksen visualisoinnissa, joten kokoan tähän juttuun omia havaintojani.
Pyrin tässä jutussa kuvaamaan Power BI:n hinnoittelumallin lyhyesti ja ytimekkäästi. Olen aiemminkin kirjoittanut Power BI:n hinnoittelusta, mutta kyseiset blogit ovat vanhentuneita. [Edit: Tämä teksti on tarkistettu ja päivitetty 11/2017]
Power BI -tiimi on ryhtynyt kehittämään responsiivisia visualisointeja. Tämä tarkoittaa, että heinäkuusta 2017 lähtien joidenkin visualisointien muotoilu-paneeliin on ilmestynyt asetus, jolla voit jo testata responsiivista käyttäytymistä.
Yle kirjoitti tänään aamulla, että Espoosta on tulossa Suomen ensimmäinen kolmekielinen kaupunki. Espoon kaupunginvaltuusto on linjannut tavoitteeksi ottaa englanti viralliseksi asiointikieleksi suomen ja ruotsin rinnalle.
Koska tein juuri sattumalta eilen Espoon asuntokunnista Power BI -visualisoinnin, pystyin muutamassa minuutissa muokkaamaan Power BI -tiedostosta version, johon latasin asuntokuntien tilalle Espoon väestön äidinkielen mukaan.
Päädyin jälleen kerran avoindata.fi -sivustolle ja sielläpä houkutteli uusi viime viikolla julkistettu asuinkuntaani liittyvä tietolähde: Espoon asuntokunnat henkilöluvun mukaan alkaen 1.1.1979.
Koska myös Power BI:hin julkistettiin juuri uusi sisäänrakennettu visualisointi (Ribbon Chart), päätin kokeilla molempia, eli testata sekä uutta visualisointia että Espoon dataa.
Kerron tässä hyvin yksityiskohtaisessa ohjeessa miten saat valtion ostolaskut Power BI Desktop -ohjelmaan analysoitavaksi ja visualisoitavaksi.
Löydät lisätietoja Power BI:stä esimerkiksi Power BI – kaikki mitä sinun tulee tietää aloittaaksesi -blogijutustani.
Tämä ohje on kirjoittettu uudelleen 18.4.2020, sillä Hansel teki 14.4.2020 muutoksia ostolaskuaineistoon. Data-aineiston uudistuksen yhteydessä aineistoon tuotiin mukaan myös kuntien ostolaskuja ja datan sisältö muuttui. Lue lisätietoja täältä: https://www.avoindata.fi/data/fi/dataset/tutkihankintoja-data
Olen käyttänyt valtion ostolaskuaineistoa usein kursseilla esimerkkinä, joten tiedoksi osallistujille, että vanhat kursseilla jaetut Valtion ostolaskuharjoitustiedostojen kyselyt eivät enää toimi.
Power BI Desktopin käyttöliittymä uudistui 03/2020, joten tämän ohjeen kuvat ovat uudesta versiosta.
