Adatvizualizációs projektjeinknél az egyik legtöbbet alkalmazott eszköz a PowerBI – és ez nem a véletlen műve. Különböző feladatokra több megoldást is kínál, hogy aztán a legoptimálisabbat választhassuk az adott projektre. Van belőle asztali, telepíthető verzió, fut online, vagy akár on-premise környezetbe is telepíthető, de ne szaladjunk ennyire előre, nézzük meg, honnan jött, mi lett belőle és hová tart.
Hogyan kezdődött?
Az ötlet 2010-ben fogant és Project Crescent néven került Ron George tervezőasztalára, aminek első verzióját Thierry D’Hers és Amir Netz fejlesztette. Ők ebben az időben az SQL Server Reporting Services csapatát erősítették a Microsoft-nál. Ahhoz, hogy lássuk, honnan indult a projekt, érdemes visszaugranunk az időben. Ekkor a Microsoft termékek jellemzően néhány évente kaptak egy-egy nagyobb fejlesztést – gondolok itt az SQL Serverre és társaira (SSIS, SSAS, SSRS), az időközbeni frissítések pedig jellemzően hibajavítások, teljesítményoptimalizációk voltak. Maga a felhős környezet pedig épp csak megjelent a fejekben, vállalati szinten inkább üldözték, mint várták. Az alábbi ábrán látszik a felhős szolgáltatások iránti kereslet alakulása napjainkig.
Így fejlődik
A nagyközönség számára 2011-ben tették elérhetővé, mostani nevét viszont csak 2013-ban kapta. Manapság a PowerBI havonta jelenik meg új frissítésekkel, amelyekbe új funkciókat, valamint hibajavításokat tesznek. A Microsoft egy mára hatalmassá nőtt közösséget is szervezett a felhasználóknak, ahol tanácsot kérhetnek, hibákat jelezhetnek, valamint új igényeket is megfogalmazhatnak. A legjobb, hogy ezeket az MS komolyan is veszi, így lesz egyre praktikusabb, felhasználóbarátabb a rendszer. Pár éve például a térképes ábrázolás még nagyon gyerekcipőben járt, most ilyeneket alkothatunk:
Adatforrások tekintetében is rohamléptekben haladnak a fejlesztők. Számtalan adatbázishoz, online szolgáltatáshoz kapunk kész konnektorokat, de ha még ez sem elég, beolvashatunk weboldalakat, de használhatjuk a saját Python kódunkat is:
Adatbázisok |
Online szolgáltatások |
SQL Server Database | SharePoint Online List |
Access Database | Microsoft Exchange Online |
SQL Server Analysis Services Database | Dynamics 365 (online) |
Oracle Database | Dynamics NAV |
IBM DB2 Database | Dynamics 365 Business Central |
IBM Informix database (Beta) | Dynamics 365 Business Central (on-premises) |
IBM Netezza | Common Data Service |
MySQL Database | Microsoft Azure Consumption Insights (Beta) |
PostgreSQL Database | Azure DevOps (Beta) |
Sybase Database | Azure DevOps Server (Beta) |
Teradata Database | Salesforce Objects |
SAP HANA Database | Salesforce Reports |
SAP Business Warehouse Application Server | Google Analytics |
SAP Business Warehouse Message Server | Adobe Analytics |
Amazon Redshift | appFigures (Beta) |
Impala | Data.World – Get Dataset (Beta) |
Google BigQuery | |
Vertica | GitHub (Beta) |
Snowflake | MailChimp (Beta) |
Essbase | Marketo (Beta) |
AtScale cubes (Beta) | Mixpanel (Beta) |
BI Connector | Planview Enterprise One – PRM (Beta) |
Dremio | Planview Projectplace (Beta) |
Exasol | QuickBooks Online (Beta) |
Indexima (Beta) | Smartsheet |
InterSystems IRIS (Beta) | SparkPost (Beta) |
Jethro (Beta) | Stripe (Beta) |
Kyligence Enterprise (Beta) | SweetIQ (Beta) |
MarkLogic (Beta) | Planview Enterprise One – CMT (Beta) |
Twilio (Beta) | |
tyGraph (Beta) | |
Webtrends (Beta) | |
Zendesk (Beta) | |
Emigo Data Source (Beta) | |
Entersoft Business Suite (Beta) | |
Industrial App Store | |
Intune Data Warehouse (Beta) | |
Microsoft Graph Security (Beta) | |
Quick Base | |
TeamDesk (Beta) | |
Dynamics 365 Customer Insights (Beta) |
PowerBI Madártávlatból
Érdemes kicsit hátrébb is lépni, hogy lássuk, a legnagyobb fejlődés nemcsak önmagában a PBI-ben látható, hanem körülötte is. Egyszerre tud az Azure-rel, Office 365-tel együtt dolgozni, vagy akár beültethetjük saját on-premise környezetünkbe is. Ami miatt mégis érdemes lehet a felhős verziók felé venni az irányt, az a manapság rohamosan fejlődő mesterséges intelligencia – gépi tanulás. Merthogy ez is egyre erősebben jelenik meg, használni viszont akkor tudjuk, ha felhő alapú PowerBI-t használuk.
Időközben a Microsoft megálmodta a Power Platformot, aminek részeiként a PBI mellett megjelent a PowerApps, amivel mobil és desktop alkalmazásokat hozhatunk létre (vagy “csak egy” input mezőt a riportba…), valamint a Flow, amivel folyamatokat automatizálhatunk.
Idén februárban a Gartner zsinórban 12. alkalommal tette a vezető cégek közé a Microsoftot évi rendszeres riportjában, amiben analitikai és BI rendszereket vizsgálnak:
Konklúzió
Manapság egyre több cég lép az adatvizualizációs piacra és a nagyok is gőzerőre kapcsoltak fejlesztés terén. Ez kedvez az innovációnak, de könnyen el is veszhetünk a lehetőségekben. Nem egy szoftverben, hanem rendszerben kell gondolkozni. Milyen és mennyi adatforrást szeretnénk felhasználni? Mekkora adatmennyiséggel kell dolgozni? Szükség lehet adattárházra? Esetleg már rendelkezünk is ilyennel, de még nem aknáztuk ki? Ezek csak alapvető kérdések, amik megválaszolása nélkül nem lehet megválaszolni a “mivel” kérdést.
A PowerBI és a körülötte levő Azure környezet képes igazodni a különböző igényekhez és egyszerre nyújtani megoldást a KKV-knek, és a nagyvállalatoknak, legyen szó marketing adatról vagy szenzoros gyártásfelügyeletről, napi vagy real-time adatfrissítésről.
Ha kíváncsi vagy, milyen megoldásokat használunk még, itt találod a Domo-s cikksorozatunk első részét.
Comments are closed.