Power BI'a geçiş için kavram kanıtı yürütme

Bu makalede, Power BI'a geçiş sırasında riski azaltmak ve bilinmeyenleri mümkün olan en erken şekilde ele almak için bir kavram kanıtı (POC) yürütmekle ilgilenen 3. Aşama açıklanmaktadır.

Not

Yukarıdaki grafiğin tam açıklaması için bkz . Power BI geçişe genel bakış.

3. Aşama'nın odak noktası bilinmeyenleri ele almak ve riskleri olabildiğince erken azaltmaktır. Teknik poc, varsayımları doğrulamak için yararlıdır. Çözüm dağıtım planlamasıyla birlikte yinelemeli olarak yapılabilir (2. Aşamada açıklanmıştır).

Bu aşamadan alınan çıkış, kapsamı dar olan, ilk açık soruları ele alan ve üretime hazır hale getirmek için 4. aşamada ek çalışmaya hazır bir Power BI çözümüdür.

Önemli

POC'nin tek kullanımlık bir iş olmasını istemiyoruz. Bunun yerine üretime hazır çözümün erken bir yinelemesi olmasını bekliyoruz. Kuruluşunuzda bu etkinliği prototip, pilot, mockup, hızlı başlangıç veya en az uygulanabilir ürün (MVP) olarak adlandırabilirsiniz. PoC yürütmek her zaman gerekli değildir ve hatta resmi olmayan bir şekilde gerçekleşebilir.

İpucu

Bu makalede ele alınan konuların çoğu standart bir Power BI uygulama projesi için de geçerlidir. Kuruluşunuz Power BI konusunda daha deneyimli hale geldikçe, POC'leri yürütme gereksinimi azalır. Ancak, Power BI ile hızlı sürüm temposu ve yeni özelliklerin sürekli kullanıma sunulması nedeniyle, öğrenme amacıyla düzenli olarak teknik POC'ler yürütebilirsiniz.

POC hedeflerini ve kapsamını ayarlama

PoC yürütürken aşağıdaki hedeflere odaklanın:

• Bir özelliğin nasıl çalıştığıyla ilgili varsayımlarınızı doğrulayın.
• Eski BI platformuyla karşılaştırıldığında Power BI'ın çalışma şekliyle ilgili farklılıklar konusunda kendinizi eğitin.
• Konu uzmanlarıyla belirli gereksinimlerin ilk anlayışlarını doğrulayın.
• Veri yapısı, ilişkiler, veri türleri veya veri değerleriyle ilgili sorunları anlamak ve algılamak için gerçek verilerle küçük bir anlam modeli (daha önce veri kümesi olarak bilinirdi) oluşturun.
• Model hesaplamaları tarafından kullanılan DAX söz dizimi ifadeleriyle denemeler yapın ve doğrulayın.
• Ağ geçidi kullanarak veri kaynağı bağlantısını test edin (ağ geçidi kaynağı olacaksa).
• Ağ geçidi kullanarak (ağ geçidi kaynağı olacaksa) veri yenilemeyi test edin.
• Uygun olduğunda satır düzeyi güvenlik de dahil olmak üzere güvenlik yapılandırmalarını doğrulayın.
• Düzen ve kozmetik kararlarla denemeler yapın.
• Power BI hizmeti tüm işlevlerin beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın.

POC kapsamı bilinmeyenlerin ne olduğuna veya iş arkadaşlarınızla doğrulanması gereken hedeflere bağlıdır. Karmaşıklığı azaltmak için POC'yi kapsam açısından mümkün olduğunca dar tutun.

Çoğu zaman geçişle ilgili gereksinimler iyi bilinir çünkü başlangıç olarak mevcut bir çözüm vardır. Ancak, yapılacak iyileştirmelerin kapsamına veya mevcut Power BI becerilerine bağlı olarak POC yine de önemli bir değer sağlar. Ayrıca, tüketici geri bildirimleriyle hızlı prototip oluşturma, özellikle geliştirmeler yapıldığında gereksinimleri hızla netleştirmek için uygun olabilir.

Önemli

POC yalnızca bir veri alt kümesi veya yalnızca sınırlı görseller içerse bile, bunu baştan sona götürmek genellikle önemlidir. Diğer bir ifadeyle, Power BI Desktop'ta geliştirmeden Power BI hizmeti bir geliştirme çalışma alanına dağıtıma kadar. POC hedeflerini tam olarak gerçekleştirmenin tek yoludur. Özellikle Power BI hizmeti, çoklu oturum açma kullanan directQuery semantik modeli gibi daha önce kullanmadığınız kritik işlevleri sağlaması gerektiğinde geçerlidir. POC sırasında, çabalarınızı emin olmadığınız veya başkalarıyla doğrulamanız gereken yönlere odaklanın.

Power BI'daki farkları işleme

Power BI model tabanlı bir araç veya rapor tabanlı bir araç olarak kullanılabilir. Model tabanlı bir çözüm veri modeli geliştirmeyi içerirken, rapor tabanlı bir çözüm zaten dağıtılmış bir veri modeline bağlanır.

Aşırı esnekliği nedeniyle, Power BI hakkında geçiş yaptığınız eski BI platformundan temel olarak farklı olabilecek bazı yönleri vardır.

Veri mimarisini yeniden tasarlamayı göz önünde bulundurun

Kendi anlam katmanına sahip eski bir BI platformundan geçiş gerçekleştiriyorsanız İçeri aktarma semantik modeli oluşturmak iyi bir seçenek olabilir. Power BI, yıldız şeması tablo tasarımıyla en iyi şekilde çalışır. Bu nedenle, eski anlam katmanı bir yıldız şeması değilse, Power BI'dan tam olarak yararlanmak için bazı yeniden tasarımlar gerekebilir. Yıldız şeması tasarım ilkelerine (ilişkiler, yaygın olarak kullanılan ölçüler ve kolay kuruluş terminolojisi dahil) bağlı semantik bir katman tanımlamak için çaba göstermek, self servis rapor yazarları için mükemmel bir başlangıç noktası görevi görür.

Raporların SQL sorgularını veya saklı yordamları kullanarak ilişkisel veri kaynaklarına başvurduğu eski bir BI platformundan geçiş gerçekleştiriyorsanız ve Power BI'ı DirectQuery modunda kullanmayı planlıyorsanız, veri modelinin bire bir geçişini başarabilirsiniz.

Dikkat

İçeri aktarılan tek bir tablodan oluşan çok sayıda Power BI Desktop dosyası oluşturduğunu görürseniz, bu genellikle tasarımın en uygun olmadığının göstergesidir. Bu duruma dikkat ederseniz, yıldız şeması tasarımı kullanılarak oluşturulan paylaşılan anlamsal modellerin kullanımının daha iyi bir sonuç elde edip etmeyeceğini araştırın.

Pano dönüşümlerini işlemeye karar verme

BI sektöründe pano, önemli ölçümleri tek bir sayfada görüntüleyen görsellerden oluşan bir koleksiyondur. Ancak Power BI'da pano, yalnızca Power BI hizmeti oluşturulabilen belirli bir görselleştirme özelliğini temsil eder. Panoyu eski bi platformundan geçirirken iki seçeneğiniz vardır:

1. Eski pano bir Power BI raporu olarak yeniden oluşturulabilir. Raporların çoğu Power BI Desktop ile oluşturulur. Sayfalandırılmış raporlar ve Excel raporları da alternatif seçeneklerdir.
2. Eski pano bir Power BI panosu olarak yeniden oluşturulabilir. Panolar, Power BI hizmeti görselleştirme özelliğidir. Pano görselleri genellikle bir veya daha fazla rapor, Soru-Cevap veya Hızlı İçgörüler görselleri sabitlenerek oluşturulur.

İpucu

Panolar bir Power BI içerik türü olduğundan, rapor veya pano adında pano sözcüğünü kullanmaktan kaçının.

Görselleri yeniden oluştururken büyük resme odaklanma

Her BI aracının güçlü yönleri ve odak alanları vardır. Bu nedenle, eski bir BI platformunda bağımlı olduğunuz rapor görsellerinin Power BI'da tam olarak eşdeğeri olmayabilir.

Rapor görsellerini yeniden oluştururken, rapor tarafından ele alınan büyük resim işletme sorularına daha fazla odaklanın. Her görselin tasarımını tam olarak aynı şekilde çoğaltma baskısını ortadan kaldırır. İçerik tüketicileri geçirilen raporları kullanırken tutarlılığı takdir ederken, küçük ayrıntılar hakkında zaman alan tartışmalara yakalanmamak önemlidir.

İlgili içerik

Bu Power BI geçiş serisinin sonraki makalesinde, Power BI'a geçiş sırasında içerik oluşturma ve doğrulama konularını içeren 4. aşama hakkında bilgi edinin.

Diğer yararlı kaynaklar şunlardır:

• Microsoft'un BI dönüşümü
• Power BI uygulama planlaması
• Sorularınız var mı? Power BI Topluluğu sormayı deneyin
• Öneri? Power BI'ı geliştirmek için fikirlere katkıda bulunma

Kuruluşunuzun geçiş sürecinde başarılı olması için deneyimli Power BI iş ortakları kullanılabilir. Bir Power BI iş ortağıyla etkileşim kurmak için Power BI iş ortağı portalını ziyaret edin.