Power BI Misvattingen Ontkracht

Vijf Misvattingen Over Power BI Ontkracht

Jorn Mazet werkt al sinds 2016 met het toen nog schuchtere pakket dat Microsoft Power BI was. Intussen groeide het uit tot de strafste tool in BI land. Jorn werd (en wordt nog steeds) geconfronteerd met vragen en opmerkingen. De ene correct, een andere fout, en nog een andere achterhaald. Daarom overloopt Jorn de vijf méést gehoorde misvattingen uit en voegt hij zijn inzichten toe.

 

Transitie maken naar Power BI vergt veel werk.

Ik hoor vaak dat bedrijven bij hun huidige Excel-rapporteringen blijven omdat het overschakelen naar Power BI enorm veel werk zou zijn. Goed nieuws: dit is niet (altijd) zo!

 

Als uw Excel-rapporteringen werken op connecties naar een database, is de kans zeer groot dat u dit reeds deed met tools die in zowel Excel als in Power BI worden gebruikt. Dit wil dus zeggen dat die connecties in beide tools werken en dat overzetten van de connecties en dataverwerking quasi automatisch kunnen.

 

U zal uw visualisaties wel moeten herbouwen in Power BI. Dit zal inderdaad een beetje van uw tijd vergen. Maar denk er eens over na hoeveel tijd u kan uitsparen met een service die u toelaat uw data en rapporten 8 keer per dag automatisch te refreshen.

 

Power BI is niet geschikt voor grote datasets

Vanuit mijn oogpunt komt deze misvatting voort uit het feit dat men niet genoeg bekend is met het bouwen van rapporten met Power BI met grote datasets. Ik kom vaak rapporten tegen die traag zijn omdat de modellering niet op de juiste manier is gedaan.

 

Power BI kan zeker overweg met big data. En als ik big data zeg, bedoel ik miljarden, biljoenen en zelfs meer gegevensrijen. Natuurlijk vereist het maken van een rapport om met zo’n dataset om te gaan, speciale zorg en aandacht. Maar Power BI kan het aan.

 

Hierbij wordt gebruik gemaakt van een aantal technieken en technologieën in Power BI. Zaken als het combineren van DirectQuery en Composite Mode in een Power BI-model, het gebruik van aggregaties en enkele andere overwegingen voor prestatieafstemming kunnen uw rapport supersnel maken, zelfs als er honderden miljoenen rijen met gegevens zijn.

 

Power BI is alleen nuttig als u andere Microsoft-producten en -services gebruikt.

Power BI is een product/service van Microsoft. Power BI kan echter gegevens uit meer dan 80 verschillende gegevensbronnen halen. U kunt verbinding maken met een Oracle-database, een tekstbestand, Google-sheets, een API en vele andere gegevensbronnen. U hoeft geen andere Microsoft-services te hebben geïnstalleerd om het te gebruiken. Dus welke databron je ook hebt, de kans is groot dat Power BI er direct data uit kan halen. Zelfs als dat niet kan, zijn er opties zoals ODBC-connectoren, 3rd party connectors, API’s of andere methoden waarmee Power BI gewoonlijk gegevens uit die bron kan halen.

 

Ik heb klanten die Office365 niet eens gebruiken voor het e-mailsysteem, Teams of andere Microsoft-producten. Ze doen hun gegevensanalyse echter met Power BI en het helpt hen enorm.

 

Power BI is een self-service reporting tool

Ik hoor deze opmerking vaak. Ik moet ook zeggen dat ik me mee schuldig maak; in mijn introductie tot Power BI zeg ik vaak “Power BI is een gratis, Self Service reportingtool”. Al brei ik daar meteen aan vast “maar met de juiste licentie is dit vooral een tool waar je waardevolle infomatie kan delen met je collega’s!”

 

Mensen die Power BI oppervlakkig hebben leren kennen, zijn zich niet bewust zijn van de krachtige mogelijkheden om data te modelleren en te transformeren. Ze kennen Power BI gewoon als visualisatietool. Terwijl het visualiseren maar een kwartje is van het hele Power BI-verhaal! 

 

Even dieper hierop ingaan:

Power BI kwam op de markt met de belofte om data-analyse voor iedereen te combineren met behulp van buitengewone selfservice-mogelijkheden met behulp van Power BI Desktop en Power BI Service. Power BI zelf is echter gebouwd op de toolset voor bedrijfsgegevensanalyse van Microsoft.

 

De modelleringsengine van Power BI maakt gebruik van de in-memory[1] engine van Analysis Services in tabelvorm, die krachtig, snel en betrouwbaar is. Dit is dezelfde engine die wordt gebruikt in Azure Analysis Services. Analysis Services-technologie in Microsoft heeft een lange geschiedenis, het begon in 2000, en het is een technologie met een hoog volwassenheidsniveau gedurende meer dan 20 jaar.

 

Voor gegevenstransformatie maakt Power BI gebruik van Power Query. Deze tool werd voor het eerst in 2013 gebruikt in Excel. Power Query is gedurende vele jaren enorm geëvolueerd en het is een betrouwbare en krachtige technologie geworden. Tegenwoordig gebruiken we Power Query niet alleen in Power BI maar ook in dataflow, waardoor je de mogelijkheid hebt om ETL online los van het datamodel te implementeren.

 

Power BI maakt gebruik van een hostingservice genaamd Power BI-service, die werkt met Microsoft OneDrive en Teams en andere services om het delen, implementeren en beheren van de rapportageobjecten op organisatieniveau mogelijk te maken.

 

Om het hele Power BI-ecosysteem uit te leggen, heb je een eigen post (of zelfs een boek) nodig. Wat ik hier wil benadrukken, is dat Power BI een lange weg heeft afgelegd en op de schouder zit van gigantische en krachtige technologieën op het gebied van bedrijfsrapportage. Power BI is absoluut een service waarop u kunt vertrouwen in een bedrijfsrapportagescenario.

 

[1] In de IT is in-memory verwerking een technologie voor het verwerken van gegevens die zijn opgeslagen in een in-memory database. Verwerking in het geheugen is een methode om de prestatie- en stroomknelpunten aan te pakken die worden veroorzaakt door de verplaatsing van gegevens tussen de processor en het hoofdgeheugen (wanneer deze “op je schijf” staan)

 

 

Iedereen kan Power BI in een dag leren

Power BI heeft veel componenten. Het beheersen van Power BI kost tijd en oefening. Er zijn aspecten die je heel snel kunt oppikken, zoals het bouwen van visualisaties. En er zijn aspecten die je door de tijd heen continu moet leren, zoals modelleren en DAX.

Ons advies: volg een gestructureerde opleiding en diep verder uit met extra opleidingssessies of online content. Hoe dan ook, een Power BI-expert worden vereist tijd en een leercurve. Het is niet iets dat je in een dag, een week of misschien zelfs een maand kunt doen. Je moet het blijven leren en oefenen.

 

 

Wil je hier verder over praten? Stuur ons een aanvraag en we brengen je in contact met Jorn Mazet.

Power BI Consultant Jorn Mazet