BPM Course
پادکستهوش تجاری

ویژگی‌های نرم افزار Power BI

این مطلب دارای نسخه صوتی می‌باشد. کاربران ویژه به لینک نسخه صوتی دسترسی خواهند داشت. هم‌اکنون عضو شوید.
این مطلب نسخه صوتی دارد

پاور بی آی (Power BI) ابزاری هوشمند برای تحلیل اطلاعات کسب و کار با به تصویر کشیدن داده‌ها با استفاده از  ابزارهای پیشرفته تحلیل داده است. در مقاله‌های پیشین نرم افزار  Power BI را به طور کامل معرفی کردیم و در این مقاله قصد داریم به ویژگی‌های این نرم افزار که آنرا به رهبر نرم افزارهای هوش تجاری تبدیل کرده بپردازیم.

Microsoft Power BI چیست؟

Microsoft Power BI مجموعه‌ای  متشکل از ابزارهای اطلاعاتی تجاری مانند خدمات نرم افزاری، برنامه‌ها و اتصالات داده است. این یک بستر مبتنی بر سرور ابری است که برای ادغام داده‌ها از منابع متنوع در یک پایگاه داده‌ واحد استفاده می‌شود. این پایگاه داده‌‌ها با استفاده از گزارش‌های قابل قبول ، داشبورد و برنامه‌ها، برای تجسم داده‌ها ، ارزیابی و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند. مایکروسافت سه نوع سیستم عامل را برای Power BI ارائه می‌دهد یعنی Power BI Desktop (یک برنامه دسک تاپ) ، Power BI Service  (یعنی نرم افزار به عنوان یک سرویس) و Power BI Mobile (برای دستگاه های iOS و Android).

Power BI می‌تواند هم در سرور داخلی و هم بر روی سرور ابری مستقر شود. همچنین می‌تواند داده‌ها را از پایگاه داده‌های محلی / منابع داده ، منابع داده مبتنی بر ابر ، منابع داده بزرگ ، پرونده‌های ساده اکسل و سایر منابع ترکیبی وارد کند. بنابراین ، قدرت BI ، یک رهبر در میان بسیاری از ابزارهای BI دیگر ، اثبات کرده است که ابزاری کارآمد و کاربرپسند برای تحلیل داده است. همچنین این امکان را به کاربران می‌دهد تا داده‌ها را از چندین منبع تلفیق کنند ، از داشبورد تعاملی استفاده کنند ، ارزیابی داده‌ها را انجام دهند و از ایجاد گزارش‌های آموزنده و به اشتراک گذاری آن با سایر کاربران، استفاده کنند.

برای آشنایی بیشتر با نسخه تحت سرور داخلی Power BI مقاله “آموزش Power BI Report Server” را مطالعه کنید.

ویژگی‌های Power BI

ویژگی‌های منحصر به فرد Power BI به شرح زیر است:

۱٫ مجموعه‌ای از نمودارهای جذاب

نمودار (Visualizations) یعنی نمایش بصری داده‌ها نقش اساسی در Power BI دارد. این برنامه طیف گسترده‌ای از نمایش‌های دقیق و جذاب را ارائه می‌دهد. شما می‌توانید گزارشات و داشبورد را با استفاده از نمایش ساده یا پیچیده‌ای که می‌خواهید پایگاه داده‌‌های خود را با آنها ایجاد و تنظیم کنید. همچنین یک کتابخانه برای نمایش‌های سفارشی موجود است.

در Power BI می‌توانید نمودارهای از قبیل موارد زیر استفاده کنید:

  • نمودار نوار انباشته – Stacked bar chart
  • نمودار ستون انباشته شده – Stacked column chart
  • نمودار نوار خوشه‌ای – Clustered bar chart
  • نمودار ستون خوشه‌ای – Clustered column chart
  • نمودار ستون / نوار ۱۰۰٪ انباشته شده – ۱۰۰% stacked column/bar chart
  • نمودار خط – Line chart
  • نمودار ناحیه‌ای – Area chart
  • نمودار ناحیه‌ای انیاشته شده – Stacked area chart
  • نمودار روبان – Ribbon chart
  • نمودار آبشاری – Waterfall chart
  • نمودار پراکندگی – Scatter chart
  • نمودار دایره‌ای – Pie chart
  • نمودار پیراشکی – Donut chart
  • نمودار نقشه درختی – Treemap chart
  • نقشه – Map
  • نقشه پر شده – Filled map
  • نمودار قیف – Funnel chart
  • نمودار سنجش – Gauge chart
  • و بسیاری نمودار دیگر

نمونه پروژه هوش تجاری با Power BI

۲٫ دریافت داده (منبع داده)

ویژگی دریافت داده به کاربران   Power BI این امکان را می‌دهد تا از طیف وسیعی از منابع داده انتخاب کنند. منابع داده در هر نقطه‌ای از محدوده هستند از سرور داخلی تا سرور ابری ، بدون ساختار تا ساختار یافته قابلیت اضافه شدن به  Power BI  را دارند. همچنین منابع داده جدید هر ماه به این لیست اضافه می‌شوند.

برخی از آخرین منابع داده موجود به شرح زیر است:

  • Excel
  • Power BI datasets
  • Power BI dataflows
  • SQL Server
  • MySQL database
  • Analysis Services
  • Azure
  • Text/CSV
  • Oracle
  • PDF
  • Access
  • XML
  • JSON

۳٫ فیلتر کردن پایگاه داده

پایگاه داده‌ یک مجموعه واحد از داده است که در نتیجه گرفتن داده‌ها از چندین منبع داده ایجاد شده است. برای ایجاد انواع مختلف نمایش، می‌توانید از پایگاه داده‌‌ها استفاده کنید. یک پایگاه داده‌می‌تواند از داده‌های گرفته شده از یک منبع واحد مانند یک کتاب کار Excel یا بیشتر از یک منبع داده ساخته شود.

شما می‌توانید پایگاه داده‌‌ها را فیلتر کنید و زیرمجموعه‌های کوچک تری داشته باشید که فقط داده و متن‌های مهم را شامل می‌شوند. Power BI طیف گسترده‌ای از اتصالات داده داخلی مانند Excel ، SQL Database ، Oracle ، Azure ، Facebook ، Salesforce ، MailChimp و غیره و یا منابع بیشتری را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

۴٫ داشبورد قابل تنظیم

داشبورد مجموعه‌ای از نمایش‌هایی است که اطلاعات معنی دار یا چینش داده‌ها را ارائه می‌دهد. داشبورد معمولی در Power BI از نمایش‌های مختلف به صورت کاشی (Tile) تشکیل شده است. آنها تنها صفحات گزارشها هستند. داشبورد قابل اشتراک و همچنین قابل چاپ است.

۵٫ کاشی‌های قابل انعطاف

کاشی یک بلوک واحد است که شامل یک نمایش در داشبورد Power BI است. کاشی‌ها هر اطلاعات نمایشی را به درستی تفکیک می‌کنند تا نمای واضح‌تری ارائه دهند. این کاشی‌ها قابل تنظیم هستند و اندازه آنها نیز قابل تغییر است. همچنین، با توجه به راحتی کاربران، می‌توانند در هر نقطه روی داشبورد قرار بگیرند.

۶٫ صفحه پیمایش

صفحه پیمایش گزینه‌هایی از پایگاه داده‌ها ، داشبورد و گزارش‌ها را دارد. کاربران می توانند به راحتی در Power BI کار کنند و در میان پایگاه داده‌ها ، داشبوردی که در آن کار می کنند و گزارش‌هایی را که ایجاد می‌کنند حرکت کنند.

۷٫ گزارش‌های اطلاعاتی

گزارشات موجود در Power BI ترکیبی از داشبورد است که نوع متفاوتی از نمایش‌های مربوط به یک موضوع تجاری خاص را شامل می‌شود. گزارش یک ارائه کامل و ساختار یافته از داده‌های ارائه شده به روش‌های مختلف و یک نمایش کامل از داده‌های پایش شده است. کاربران می‌توانند به راحتی گزارش‌های ایجاد شده در Power BI را با سایر کاربران به اشتراک بگذارند.

۸٫ کادر پرسش و پاسخ

کادر پرسش و پاسخ (Natural Language Q&A) ، یک ویژگی منحصر به فرد از Power BI است. با استفاده از کادر Q&A ، کاربر می‌تواند برای جستجوی داده‌ها و اطلاعات موجود در سیستم Power BI با استفاده از زبان طبیعی سؤال کند. موتورهای شناختی Power BI داده‌ها یا نمایش یا بخشی از گزارش را که جستجو شده است جستجو می‌کنند و آن را به کاربر باز می‌گردانند. فن آوری شناختی، برای تحقق الزامات جستجوی کاربران، از استفاده مجدد ، تکمیل خودکار ، پیشنهادات و سایر تکنیک‌ها استفاده می‌کند.

۹٫ تابع تجزیه و تحلیل داده‌ در DAX

توابع DAX عبارتند از تجزیه و تحلیل داده‌های موجود در Power BI. این توابع تجزیه و تحلیل کدهای از پیش تعریف شده برای انجام ویژگی های خاص تجزیه و تحلیل بر روی داده‌ها هستند. در حال حاضر حدود ۲۰۰ عملکرد در کتابخانه عملکرد Power BI وجود دارد. سازندگان همچنان به اضافه کردن موارد جدید ادامه می‌دهند.

۱۰٫ دکمه‌های راهنما و بازخورد

دکمه‌های راهنما و بازخورد برای گزینه‌های مختلف تنظیم مانند بارگیری، درخواست پشتیبانی، دادن بازخورد به تیم پشتیبانی Power BI و غیره استفاده می‌شود.

۱۱٫ راه اندازی برنامه Office 365

با استفاده از این گزینه، کاربران می‌توانند به طور خودکار برنامه Microsoft Office 365 را راه اندازی کنند.

۱۲٫ مجموعه عالی در بسته‌های محتوا

Power BI  بسته‌های محتوا را ارائه می‌دهد که شامل داشبورد ، مدل داده‌ها ، پایگاه داده‌ها ، نمایش داده‌های جاسازی شده و غیره است. کاربران به جای اینکه به طور جداگانه به دنبال عناصر بگردند، می‌توانند به طور مستقیم از مجموعه عناصر موجود در بسته‌های محتوا استفاده کنند.

خلاصه

نگاهی گذرا به ویژگی‌های Power BI که در مورد آنها صحبت کردیم و موارد دیگر:

  • داشبورد قابل تنظیم
  • پایگاه داده
  • گزارش‌ها
  • صفحه راهنما
  • جعبه پرسش و پاسخ
  • دکمه‌های راهنما و بازخورد
  • Ad Hoc Reporting
  • Ad Hoc Analysis
  • پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)
  • شاخص‌های روند
  • نوشتن گزارش‌های تعاملی
  • گزارشگری کامل و ابزارهای نمایش داده‌ها

 


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فرصت ویژه: ۱۵٪ تخفیف دوره‌ها و پکیج‌های آموزشی با کد تخفیف nowruz1403 فقط تا ۱۵ فروردین!برنامه دوره‌ها را ببینید
بستن