Power BI'a geçiş için gereksinimleri toplama

  • Makale

Bu makalede, Power BI'a geçiş sırasında gereksinimlerin toplanması ve önceliklendirilmesiyle ilgili 1. Aşama açıklanmaktadır.

Diyagramda Power BI geçişinin aşamaları gösterilmektedir. Bu makale için 1. aşama vurgulanmıştır.

Not

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

1. Aşama'nın vurgusu, Power BI'a geçirilecek tek bir çözümün bilgi toplanması ve planlanmasıdır.

1. Aşama'dan elde edilen çıktı, önceliklendirilmiş ayrıntılı gereksinimleri içerir. Ancak, efor düzeyini tam olarak tahmin etmek için 2. ve 3. Aşamalardaki ek etkinliklerin tamamlanması gerekir.

Önemli

Aşama 1-5, belirli bir çözümle ilgili etkinlikleri temsil eder. Kuruluş/kiracı düzeyinde çözüm düzeyinde süreci etkileyen kararlar ve etkinlikler vardır. Bu üst düzey planlama etkinliklerinden bazıları Power BI geçişi genel bakış makalesinde ele alınmaktadır. Uygun olduğunda, verimlilik ve tutarlılık için kuruluş düzeyindeki kararlara erteleyebilirsiniz.

Doku benimseme yol haritası , bu tür stratejik ve taktiksel konuları açıklar. Kuruluş benimsemeye vurgu vardır.

İpucu

Bu makalede ele alınan konuların çoğu standart bir Power BI uygulama projesi için de geçerlidir.

Derleme gereksinimleri

Geçiş öncesi adımlarda derlenen mevcut BI öğelerinin envanteri, Power BI'da oluşturulacak yeni çözümün gereksinimleri için giriş haline gelir. Gereksinimleri toplamak, hem geçerli durumu hem de power BI'da raporlar yeniden tasarlandığında kullanıcıların hangi öğelerin değiştirilmesini veya yeniden düzenlenmesini istediğini anlamaktır. Ayrıntılı gereksinimler, 2. Aşamada, 3. aşamada kavram kanıtı oluşturulurken ve 4. aşamada üretime hazır çözümü oluştururken çözüm dağıtım planlaması için yararlı olacaktır.

Rapor gereksinimlerini toplama

Raporlar hakkında ayrıntılı, başvurulması kolay bilgileri derleyin, örneğin:

  • Amaç, hedef kitle ve beklenen eylem: Her rapor için geçerli olan amaç ve iş sürecinin yanı sıra hedef kitleyi, analitik iş akışını ve rapor tüketicileri tarafından gerçekleştirilecek beklenen eylemi belirleyin.
  • Tüketiciler raporu nasıl kullanır: Raporla tam olarak ne yaptıklarını anlamak için mevcut raporun rapor tüketicileriyle birlikte oturmayı göz önünde bulundurun. Raporun belirli öğelerinin yeni Power BI sürümünde ortadan kaldırılabildiğini veya iyileştirilebileceğini öğrenebilirsiniz. Bu işlem ek zaman yatırımı gerektirir, ancak sık kullanılan kritik raporlar veya raporlar için değerlidir.
  • Sahip ve konu uzmanı: Rapor sahibini ve rapor veya veri etki alanıyla ilişkili tüm konu uzmanlarını tanımlayın. Bu kişiler, bundan sonra yeni Power BI raporunun sahibi olabilir. Belirli değişiklik yönetimi gereksinimlerini (genellikle BT tarafından yönetilen ve iş tarafından yönetilen çözümler arasında farklılık gösteren) yanı sıra, gelecekte değişiklikler yapıldığında gerekli olacak onayları ve oturum kapatmaları ekleyin. Daha fazla bilgi için bu makaleye bakın.
  • İçerik teslim yöntemi: Rapor tüketicilerinin içerik teslimi beklentilerini netleştirin. İsteğe bağlı, etkileşimli yürütme, özel bir uygulamaya eklenmiş veya e-posta aboneliği kullanılarak bir zamanlamaya göre teslim edilebilir. Uyarı bildirimlerini tetikleme gereksinimleri de olabilir.
  • Etkileşim gereksinimleri: Filtreler, detaya gitme eylemleri veya detaylandırma eylemleri gibi olması gereken ve güzel etkileşim gereksinimleri belirleyin.
  • Veri kaynakları: Raporun gerektirdiği tüm veri kaynaklarının bulunduğundan ve veri gecikme süresi gereksinimlerinin (veri güncelliği) anlaşıldığından emin olun. Veri gereksinimleriyle uyumlu hale getirilebilmeleri için her rapor için geçmiş verileri, eğilimleri ve veri anlık görüntüsü gereksinimlerini belirleyin. Veri kaynağı belgeleri daha sonra yeni bir raporun kaynak verileriyle veri doğrulamasını gerçekleştirirken de yararlı olabilir.
  • Güvenlik gereksinimleri: Normal kuruluş güvenliğine yönelik özel durumlar da dahil olmak üzere güvenlik gereksinimlerini (izin verilen görüntüleyiciler, izin verilen düzenleyiciler ve satır düzeyi güvenlik gereksinimleri gibi) netleştirin. Veri duyarlılık düzeyini, veri gizliliğini veya mevzuat/uyumluluk gereksinimlerini belgele.
  • Hesaplamalar, KPI'ler ve iş kuralları: Veri gereksinimleriyle uyumlu olabilmeleri için mevcut raporda şu anda tanımlanmış olan tüm hesaplamaları, KPI'leri ve iş kurallarını tanımlayın ve belgeleyin.
  • Kullanılabilirlik, düzen ve kozmetik gereksinimler: Veri görselleştirmeleri, gruplandırma ve sıralama gereksinimleri ve koşullu görünürlük ile ilgili belirli kullanılabilirlik, düzen ve kozmetik gereksinimleri belirleyin. Mobil cihaz teslimi ile ilgili belirli konuları dahil edin.
  • Yazdırma ve dışarı aktarma gereksinimleri: Dışarı aktarmaya veya yazdırmaya hazır düzene özgü gereksinimler olup olmadığını belirleyin. Bu gereksinimler, en uygun rapor türünü (Power BI, Excel veya sayfalandırılmış rapor gibi) etkiler. Rapor tüketicilerinin her zaman işleri nasıl yaptıklarına büyük önem verme eğiliminde olduğunu unutmayın, bu nedenle düşünme şekillerini sınamaktan çekinmeyin. Değişiklik yerine geliştirmeler açısından konuştuğunuzdan emin olun.
  • Riskler veya endişeler: Raporlar için başka teknik veya işlevsel gereksinimlerin yanı sıra, kendilerine sunulan bilgilerle ilgili riskler veya endişeler olup olmadığını belirleyin.
  • Açık sorunlar ve kapsam öğeleri: Şu anda kapsamına eklenecek gelecekteki bakım, bilinen sorunlar veya ertelenmiş istekleri belirleyin.

İpucu

Gereksinimleri olması gerektiği gibi veya olması gerektiği gibi sınıflandırarak derecelendirmeyi göz önünde bulundurun. Genellikle tüketiciler ihtiyaç duyabilecekleri her şeyi isterler çünkü istekte bulunmanın tek şansları olduğuna inanırlar. Ayrıca, birden çok yinelemedeki öncelikleri ele alırken kapsamı paydaşların kullanımına açın. İletişim, karar alma ve bekleyen taahhütlerin izlenmesine yardımcı olur.

Veri gereksinimlerini toplama

Veriyle ilgili ayrıntılı bilgileri derleyin, örneğin:

  • Mevcut sorgular: DirectQuery modeli veya Bileşik model tarafından kullanılabilen veya İçeri Aktarma modeline dönüştürülebilen mevcut rapor sorguları veya saklı yordamlar olup olmadığını belirleyin.
  • Veri kaynağı türleri: Merkezi veri kaynakları (kurumsal veri ambarı gibi) ve standart olmayan veri kaynakları (raporlama amacıyla kurumsal veri kaynaklarını genişleten düz dosyalar veya Excel dosyaları gibi) dahil olmak üzere gerekli veri kaynağı türlerini derleyin. Veri ağ geçidi bağlantısı amacıyla veri kaynaklarının bulunduğu yeri bulmak da önemlidir.
  • Veri yapısı ve temizleme gereksinimleri: Her gerekli veri kaynağı için veri yapısını ve veri temizleme etkinliklerinin ne ölçüde gerekli olduğunu belirleyin.
  • Veri tümleştirmesi: Birden çok veri kaynağı olduğunda veri tümleştirmenin nasıl işleneceğini ve her model tablosu arasında ilişkilerin nasıl tanımlandığını değerlendirin. Modeli basitleştirmek ve boyutunu küçültmek için gereken belirli veri öğelerini belirleyin.
  • Kabul edilebilir veri gecikme süresi: Her veri kaynağı için veri gecikme süresi gereksinimlerini belirleyin. Bu, hangi veri depolama modunun kullanılacağına ilişkin kararları etkiler. Model tablolarını içeri aktarma için veri yenileme sıklığının bilinmesi de önemlidir.
  • Veri hacmi ve ölçeklenebilirlik: Büyük model desteği ve DirectQuery veya Bileşik modeller tasarlama hakkındaki kararları dikkate alan veri hacmi beklentilerini değerlendirin. Geçmiş veri gereksinimleriyle ilgili dikkat edilmesi gerekenler de bilinmesi önemlidir. Daha büyük semantik modeller (daha önce veri kümeleri olarak bilinirdi) için artımlı veri yenilemenin belirlenmesi de gerekir.
  • Ölçüler, KPI'ler ve iş kuralları: Ölçüler, KPI'ler ve iş kuralları gereksinimlerini değerlendirin. Mantığın nereye uygulanacağıyla ilgili kararları etkiler: anlamsal modelde veya veri tümleştirme işleminde.
  • Ana veri ve veri kataloğu: Dikkat gerektiren ana veri sorunları olup olmadığını göz önünde bulundurun. Kuruluş veri kataloğuyla tümleştirmenin bulunabilirliği geliştirmek, tanımlara erişmek veya kuruluş tarafından kabul edilen tutarlı terminoloji oluşturmak için uygun olup olmadığını belirleyin.
  • Güvenlik ve veri gizliliği: Satır düzeyi güvenlik gereksinimleri de dahil olmak üzere anlamsal modeller için belirli güvenlik veya veri gizliliği konuları olup olmadığını belirleyin.
  • Açık sorunlar ve kapsam öğeleri: Bilinen sorunları, bilinen veri kalitesi hatalarını, gelecekteki bakımları veya ertelenmiş istekleri şu anda kapsamına ekleyin.

Önemli

Veri yeniden kullanılabilirliği, isteğe bağlı olarak güvenilirliği göstermek ve bulunabilirliği geliştirmek için sertifikalanabilenpaylaşılan anlamsal modellerle elde edilebilir. Birden çok anlamsal modelde yinelenen mantığı azaltmak için veri akışlarıyla veri hazırlama yeniden kullanılabilirliği elde edilebilir. Veri akışları, veriler daha az sıklıkta alındığından kaynak sistemlerdeki yükü önemli ölçüde azaltabilir; birden çok anlam modeli veri akışından verileri içeri aktarabilir.

İyileştirme fırsatlarını belirleme

Çoğu durumda bazı değişiklikler ve geliştirmeler gerçekleşir. Doğrudan bire bir geçişin herhangi bir yeniden düzenleme veya geliştirme olmadan gerçekleşmesi nadirdir. Göz önünde bulundurabileceğiniz üç geliştirme türü şunlardır:

  • Raporları birleştirme: Benzer raporlar filtreler, yer işaretleri veya kişiselleştirme gibi teknikler kullanılarak birleştirilebilir. Her birinin daha esnek olduğu daha az rapora sahip olmak, rapor tüketicileri için deneyimi önemli ölçüde geliştirebilir. Rapor tüketicilerine daha da fazla esneklik sağlayarak kendi görselleştirmelerini oluşturmalarına olanak sağlamak üzere Soru-Cevap (doğal dil sorgulama) için anlam modellerini iyileştirmeyi göz önünde bulundurun.
  • Verimlilik iyileştirmeleri: Gereksinimlerin toplanması sırasında iyileştirmeler genellikle belirlenebilir. Örneğin, analistler sayıları el ile derlediğinde veya bir iş akışının kolaylaştırılabildiği durumlarda. Power Query , şu anda gerçekleştirilen el ile gerçekleştirilen etkinliklerin değiştirilmesinde büyük rol oynayabilir. İş analistleri verileri düzenli aralıklarla temizlemek ve hazırlamak için aynı etkinlikleri gerçekleştirdiğini fark ederse, yinelenebilir Power Query veri hazırlama adımları önemli ölçüde zaman tasarrufu sağlayabilir ve hataları azaltabilir.
  • Veri modelinin merkezileştirilmesi: Yetkili ve sertifikalı bir anlam modeli, yönetilen self servis BI için omurga görevi görür. Bu durumda veriler bir kez yönetilir ve analistler raporlama ve analiz gereksinimlerini karşılamak için bu verileri kullanma ve artırma esnekliğine sahiptir.

Not

Veri modellerinin merkezileştirilmesi hakkında daha fazla bilgi için temeldeki disiplin ve uçta esneklik hakkında bilgi edinin.

Karmaşıklığı önceliklendirme ve değerlendirme

Bu noktada, ilk envanter kullanılabilir ve belirli gereksinimleri içerebilir. Geçiş için hazır ilk IŞ zekası öğeleri kümesine öncelik verildiğinde, raporlar ve veriler hem toplu olarak hem de birbirinden bağımsız olarak değerlendirilmelidir.

Aşağıdakiler gibi raporlar içerebilen yüksek öncelikli raporları belirleyin:

  • İşletmeye önemli bir değer kazandırın.
  • Sık sık yürütülür.
  • Üst düzey liderlik veya yöneticiler tarafından gereklidir.
  • Makul bir karmaşıklık düzeyi (ilk geçiş yinelemeleri sırasında başarı şansını artırmak için) dahil edin.

Aşağıdaki verileri içerebilecek yüksek öncelikli verileri belirleyin:

  • Kritik veri öğelerini içerir.
  • Birçok kullanım örneğine hizmet veren yaygın kuruluş verileridir.
  • Raporlar ve birçok rapor oluşturucu tarafından yeniden kullanılmak üzere paylaşılan bir anlam modeli oluşturmak için kullanılabilir.
  • Makul bir karmaşıklık düzeyi içerir (ilk geçiş yinelemelerinde başarı şansını artırmak için).

İlgili içerik

Bu Power BI geçiş serisinin sonraki makalesinde, tek bir Power BI çözümü için geçişi planlamayla ilgilenen 2. Aşama hakkında bilgi edinin.

Diğer yararlı kaynaklar şunlardır:

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.