Алгоритми розробки та впровадження корпоративної системи аналізу даних на базі Power BI
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2024-1(93)-194-200Ключові слова:
графіки, дашборди, системи звітності, Power BIАнотація
Розробка і впровадження системи аналітики даних підприємства є важливим процесом цифрової трансформації підприємства. В умовах стрімкого розвитку Deep Tech конкурентоспроможність компанії задля забезпечення динаміки екосистеми є ще більше пріоритетною. У статті представлено результати процесу розробки та впровадження системи аналітики даних на базі Power BI, яка є потужним інструментом для збору, обробки та візуалізації даних з різних джерел. Скорочення часу на обробку даних, зменшення помилок, можливість отримання актуальної інформації у реальному часі та підвищення ефективності управління бізнесом є основними перевагами використання Power BI для аналізу даних. Процес збору та підготовки даних для аналізу в Power BI, а також процес створення звітів та панелей управління, які дозволяють швидко та ефективно аналізувати дані та приймати обґрунтовані рішення, є складовими частинами побудови системи аналітики даних підприємства. Наведено переваги і недоліки платформи аналітики даних Power BI, а також додаткові хмарні інструменти обробки, підготовки, очищення та збагачення даних, що може допомогти у виборі інструментів і засобів зберігання консолідованих даних, інструментів ELT / ETL, а також у виборі системи аналітики підготовлених і структурованих даних. Отримані результати є корисними у використанні бізнес-аналітиками, IT-спеціалістами та керівниками підприємств, які зацікавлені у підвищенні ефективності управління бізнесом за допомогою системи аналітики даних на базі Power BI; для малих, середніх і великих підприємств всіх галузей, що прагнуть до підвищення ефективності управління та прийняття швидких та обґрунтованих рішень на основі аналізу даних.
Посилання
«Microsoft named a Leader in the 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and BI Platforms» (2023), Microsoft Power BI Blog, [Online], available at: https://info.microsoft.com/ww-landing-2022-gartner-mq-report-on-bi-and-analytics-platforms.html?lcid=en-us
«Power BI» (2023), Microsoft Power BI, [Online], available at: https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/products/power-bi/
«Power BI documentation» (2023), Microsoft Learn, [Online], available at: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/
«Power BI» (2023), Medium, [Online], available at: https://medium.com/tag/power-bi
«Towards Data Science» (2023), Towards Data Science, [Online], available at: https://towardsdatascience.com/
«Power BI custom visuals» (2023), Microsoft Learn, [Online], available at: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/developer/visuals/develop-power-bi-visuals
«How to Evaluate the Potential Return on Investments in Power BI» (2023), Zebra BI, [Online], available at: https://zebrabi.com/guide/how-to-evaluate-the-potential-return-on-investments-in-power-bi/
«Azure Data Factory» (2023), Azure Microsoft, [Online], available at: https://azure.microsoft.com/en-us/products/data-factory
«SQL Server Integration Services» (2023), Microsoft Learn, [Online], available at: https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/sql-server-integration-services?view=sql-server-ver16
DAMA International (2017), DAMA-DMBOK: Data Management Body Of Knowledge, 2nd edition, Technics Publications, New Jersey.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Петро Петрович Оксанич , Юлія Вячеславівна Богоявленська
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
