Power BI’a geçiş yapmak için kavram kanıtı yönetme

  • Makale
  • Okumak için 4 dakika

Bu makalede, kavram kanıtı yönetme işlemini içeren 3. aşama açıklanır. İşlem ile, Power BI geçişi sırasında riskin azaltılması ve bilinmeyenlerin ele alınması gibi süreçlerin olabildiğince erken tamamlama amaçlanır.

Power BI geçişinin aşamalarını gösteren görüntü. Bu makalede 3. aşama vurgulanır.

Not

Yukarıdaki grafiğin kapsamlı açıklaması için bkz. Power BI geçişine genel bakış.

3. aşamada, bilinmeyenlerin ele alınmasına ve risklerin olabildiğince erken azaltılmasına odaklanılır. Bir teknik POC, varsayımların doğrulanmasına yardımcı olur. Bu, çözüm dağıtımı planlamasının (2. aşamada açıklanmıştır) yanı sıra yinelemeli olarak yapılabilir.

Bu aşamada, dar kapsamlı olan, ilk açık soruları ele alan ve 4. aşamadaki üretime hazır hale getirme işlemleri için hazır olan bir Power BI çözümü çıkış olarak elde edilir.

Önemli

POC’nin tek kullanımlık bir çalışma olması amaçlanmaz. Bunun, üretime hazır çözüme ilişkin bir erken yineleme olmasını beklenir. Kuruluşunuzda, bu etkinliği prototip, pilot, örnek, hızlı başlangıç veya en sade ürün (MVP) olarak adlandırabilirsiniz. POC yönetme işlemi her zaman gerekmez ve işlem resmi olmayan yöntemlerle de gerçekleştirilebilir.

İpucu

Bu makalede ele alınan konuların çoğu standart Power BI uygulama projeleri için de geçerlidir. Kuruluşunuz Power BI ile daha fazla deneyim kazandıkça, POC yönetme ihtiyacı azalır. Ancak, Power BI’ın hızlı yayınlama temposu ve sürekli olarak sunulan yeni özellikler nedeniyle düzenli olarak öğrenme amaçlı teknik POC’ler yönetebilirsiniz.

POC hedeflerini ve kapsamı ayarlama

POC gerçekleştirirken aşağıdaki hedeflere odaklanın:

  • Bir özelliğin çalışma şekline ilişkin varsayımları doğrulayın.
  • Power BI’ın ve eski iş zekası platformunun çalışma şekli arasındaki farklara ilişkin bilgi edinin.
  • Bazı gereksinimlere ilişkin ilk bilgileri konu uzmanlarıyla doğrulayın.
  • Veri yapısı, ilişkiler, veri türleri veya veri değerleriyle ilgili tüm sorunları anlamak ve belirlemek için gerçek verileri içeren küçük bir veri kümesi oluşturun.
  • Model hesaplamaları tarafından kullanılan DAX söz dizimi ifadeleriyle deneme yapın ve bunları doğrulayın.
  • (Ağ geçidi olarak kullanılacaksa) Bir ağ geçidi kullanarak veri kaynağı bağlantısını test edin.
  • (Ağ geçidi olarak kullanılacaksa) Bir ağ geçidi kullanarak veri yenilemesini test edin.
  • Uygun olduğunda, satır düzeyi güvenlik de dahil olmak üzere güvenlik yapılandırmalarını doğrulayın.
  • Düzene ve görünüme ilişkin kararlar alıp bunları deneyin.
  • Power BI hizmetinin tüm işlevlerinin beklendiği gibi çalıştığını doğrulayın.

POC’nin kapsamı, bilinmeyenlerin ne olduğuna veya iş arkadaşlarınızla hangi hedeflerin doğrulanması gerektiğine bağlıdır. Karmaşıklığı azaltmak için POC’nin kapsamını olabildiğince daraltın.

Genelde, geçişlerde başlangıç niteliğinde bir çözüm mevcut olduğu için gereksinimler iyi bilinir. Ancak, yapılacak geliştirmelerin kapsamına veya mevcut Power BI becerilerine bağlı olarak POC’den değer elde edilebilir. Buna ek olarak, tüketici geri bildirimlerini temel alarak hızla prototip oluşturma (özellikle geliştirme yapıldıysa), gereksinimlerin hızla belirlenmesi açısından uygun olabilir.

Önemli

POC’nin yalnızca bir tane veri alt kümesini veya sınırlı görselleri içerdiği durumlarda bile işlemin baştan sona kadar sürdürülmesi önemlidir. Farklı bir deyişle, Power BI Desktop’taki geliştirme aşamasında Power BI hizmetinde bir geliştirme çalışma alanına dağıtma. Bu, POC hedeflerini tam olarak gerçekleştirmenin tek yoludur. Bu, özellikle çoklu oturum açma ile DirectQuery veri kümesine erişme gibi daha önce kullanılmayan kritik işlevlerin Power BI hizmeti tarafından sunulmasını gerektiren durumlarda geçerli olur. POC işlemi sırasında, çalışmalarınızı emin olmadığınız veya diğer kişilerle doğrulanması gereken yönlere odaklanın.

Power BI’da farklılıkları işleme

Power BI, model tabanlı araç veya rapor tabanlı araç olarak kullanılabilir. Model tabanlı çözüm için veri modeli oluşturulur. Rapor tabanlı çözüm, önceden dağıtılmış bir veri modeline bağlanır.

Power BI, sunduğu üstün esneklik ile geçiş öncesinde kullanılan eski iş zekası platformundan temel anlamda farklı olabilir.

Veri mimarisini yeniden tasarlamayı değerlendirme

Kendi anlam katmanı olan eski bir iş zekası platformundan geçiş yapıyorsanız, bir içeri aktarma veri kümesi oluşturma iyi bir seçenek olabilir. Power BI yıldız şeması tablo tasarımıyla en iyi şekilde çalışır. Bu nedenle, eski anlam katmanı yıldız şeması tasarımıyla yapılmadıysa, Power BI’dan tam olarak yararlanmak için bazı tasarım değişiklikleri yapmanız gerekebilir. Yıldız şeması tasarım ilkeleriyle (ilişkiler, yaygın olarak kullanılan ölçüler ve kullanıcı dostu kurumsal terminoloji de dahil olmak üzere) uyumlu olan bir anlam katmanının tanımlanması, self servis rapor yazarları için mükemmel bir başlangıç noktası sunar.

Raporların SQL sorgularını veya depolanmış yordamları kullanarak ilişkisel veri kaynaklarına başvurduğu eski bir iş zekası platformundan geçiş yapıyorsanız ve Power BI’ı DirectQuery modunda kullanmayı düşünüyorsanız, neredeyse bire bir veri modeli geçişi elde edebilirsiniz.

Dikkat

Tek bir içeri aktarılan tabloyu içeren çok sayıda Power BI Desktop dosyasının oluşturulması, genelde tasarımın uygun olmadığını gösterir. Böyle bir durumla karşılaşırsanız, yıldız şeması tasarımı kullanılarak oluşturulan paylaşılan veri kümeleriyle daha iyi sonuçlar elde edilip edilemeyeceğinizi araştırın.

Pano dönüştürmelerinin nasıl işleneceğini belirleme

İş zekası sektöründe, önemli ölçümleri tek bir sayfada gösteren görsel koleksiyonuna pano adı verilir. Ancak, Power BI’da panolar yalnızca Power BI hizmetinde oluşturulabilen belirli bir görselleştirme özelliğini temsil eder. Bir panoyu eski bir iş zekası platformundan geçirirken iki seçeneğiniz bulunur:

  1. Eski pano, bir Power BI raporu olarak yeniden oluşturulabilir. Çoğu rapor Power BI Desktop ile oluşturulur. Alternatif seçenek olarak, sayfalandırılmış raporlar ve Excel raporları da kullanılabilir.
  2. Eski pano, bir Power BI panosu olarak yeniden oluşturulabilir. Panolar, Power BI hizmetiyle sunulan bir görselleştirme özelliğidir. Pano görselleri genelde bir veya daha fazla rapordan, Soru-Cevap’tan ya da Hızlı İçgörüler özelliğinden elde edilen görsellerin sabitlenmesiyle oluşturulur.

İpucu

Panolar bir Power BI içeriği türü olduğu için rapor veya pano adında pano sözcüğünü kullanmayın.

Görselleri yeniden oluştururken büyük resme odaklanın

Her iş zekası aracının güçlü yönleri ve odak noktaları bulunur. Bu nedenle, eski bir iş zekası platformunda gerek duyulan rapor görsellerinin yakın eşdeğerleri Power BI’da bulunmayabilir.

Rapor görsellerini yeniden oluştururken, raporun ele aldığı önemli iş sorularına odaklanın. Böylece, her görselin tasarımının tamamen aynı şekilde çoğaltılmasına yönelik ihtiyaç ortadan kaldırılır. Geçirilen raporların tutarlı olması içerik tüketicilerini memnun etse de küçük ayrıntılar üzerinde tartışarak zaman kaybetmemeniz önemlidir.

Sonraki adımlar

Power BI geçişi serisinin sonraki makalesinde, Power BI’a geçiş yaparken içerik oluşturmayı ve bunu doğrulamayı ele alan 4. aşama hakkında bilgi edineceksiniz.

Diğer faydalı kaynakları da inceleyebilirsiniz:

Deneyimli Power BI iş ortakları, kuruluşunuzun başarıyla geçiş yapmasına yardımcı olabilir. Bir Power BI iş ortağından yardım almak için Power BI iş ortağı portalını ziyaret edin.