Jak przejść od gromadzenia danych do informacji, które rzeczywiście wspierają decyzje biznesowe? W webinarze Agnieszka Gretka z Altkom Software, odpowiedzialna za realizację projektów z obszaru data, w tym wykorzystujących Power BI, pokazuje możliwości platformy Microsoft Power BI z perspektywy zarówno biznesu, jak i osób przygotowujących rozwiązania analityczne.

Co warto wiedzieć?

Same dane nie dają przewagi — dopiero ich interpretacja. Trzeba je zbierać, przechowywać, zabezpieczać i przetwarzać, a następnie zamieniać w informacje wspierające decyzje. Tę rolę pełni Business Intelligence, a Power BI jest narzędziem, które ten proces realizuje.

Power BI to ekosystem, nie pojedyncza aplikacja. Obejmuje Power BI Desktop, Power BI Service, aplikację mobilną oraz integracje z Microsoft Teams i PowerPoint. Jeden raport może łączyć dane z wielu źródeł i odświeżać je automatycznie.

Kontrola dostępu decyduje o wdrożeniu w organizacji. Ta sama treść raportu może pokazywać zarządowi pełne dane, a managerowi oddziału wyłącznie jego obszar. Do tego dochodzą uwierzytelnianie, szyfrowanie danych oraz monitorowanie, kto i jak często korzysta z raportów.

Czym jest Business Intelligence i gdzie pomaga

Webinar zaczyna się od szerszego kontekstu: same dane nie dają jeszcze organizacji przewagi. Trzeba je odpowiednio zbierać, przechowywać, zabezpieczać, przetwarzać i interpretować. W tym miejscu pojawia się Business Intelligence – proces przekształcania danych w informacje, które mogą być wykorzystywane do monitorowania działalności, identyfikowania problemów, szukania nowych możliwości i podejmowania decyzji.

Pokazane zostają przykłady zastosowania analityki w różnych sektorach. W bankowości może to być analiza popularności produktów finansowych, segmentacja klientów, analiza portfela inwestycyjnego czy ocena efektywności kampanii marketingowych. W ubezpieczeniach – analiza polis i wybieranych rozszerzeń, modele predykcyjne oraz identyfikowanie podejrzanych wzorców związanych z fraudami i nadużyciami. W transporcie analityka może wspierać optymalizację tras, analizę zużycia paliwa, wydajności floty i prognozowanie zapotrzebowania, a w e-commerce – analizę sprzedaży produktów, testów A/B, zachowań klientów, efektywności procesu zakupowego i konwersji.

Power BI od strony organizacji

Na tym tle przedstawiony zostaje Microsoft Power BI jako platforma do łączenia danych z różnych źródeł, ich przetwarzania, analizowania i prezentowania w formie interaktywnych raportów oraz dashboardów. Webinar wyjaśnia również, że Power BI nie jest pojedynczą aplikacją, ale ekosystemem obejmującym m.in. Power BI Desktop, Power BI Service, aplikację mobilną oraz integrację z Microsoft Teams i PowerPoint.

Dużo miejsca poświęcono Power BI Service i funkcjom ważnym z punktu widzenia organizacji. Pokazane zostaje automatyczne odświeżanie raportów, dzięki któremu użytkownik po otwarciu dashboardu może pracować na aktualnych danych bez ręcznego uruchamiania aktualizacji. Omawiane jest także udostępnianie raportów i kontrolowanie dostępu do danych.

Power BI pozwala różnicować widoczność informacji w zależności od użytkownika. Przykładowo osoba zarządzająca całą organizacją może mieć dostęp do pełnego raportu finansowego, podczas gdy manager konkretnego oddziału, korzystając z tego samego raportu, zobaczy wyłącznie dane dotyczące swojego obszaru. Organizacja może również monitorować, kto ma dostęp do raportów i jak często z nich korzysta.

W webinarze poruszony zostaje także temat bezpieczeństwa danych – kontrolowania uprawnień, uwierzytelniania użytkowników oraz szyfrowania danych zarówno podczas przesyłania, jak i przechowywania.

Kolejnym elementem jest mobilny dostęp do analityki. Aplikacja Power BI może być wykorzystywana przez osoby, które potrzebują szybkiego dostępu do najważniejszych KPI bez otwierania rozbudowanego raportu na komputerze. Raport można przy tym projektować z myślą o ekranie telefonu, tak aby najważniejsze informacje były łatwe do odczytania również poza biurem.

Pokazana zostaje również integracja Power BI z Microsoft Teams. Interaktywny raport może być dostępny bezpośrednio w środowisku, w którym zespół prowadzi codzienną komunikację. Przykładowo dashboard projektu może prezentować postęp zadań, realizację kamieni milowych czy inne KPI, a zespół może jednocześnie analizować wyniki i omawiać je w Teams.

Osobna część webinaru dotyczy źródeł danych. Power BI oferuje wiele gotowych konektorów do baz danych, plików, usług chmurowych, hurtowni danych, data lake’ów i systemów wykorzystywanych przez organizacje. Co ważne, jeden raport może łączyć dane pochodzące z wielu różnych źródeł, dzięki czemu analizy nie muszą być ograniczone do jednego systemu. W określonych scenariuszach możliwa jest również praca na danych aktualizowanych w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego.

Webinar odpowiada też na pytanie, dlaczego organizacje wybierają Power BI. Wśród omawianych powodów znajdują się rozbudowane możliwości wizualizacji, integracja z ekosystemem Microsoft, szeroki wybór konektorów, możliwość konfigurowania alertów dla określonych wartości KPI, relatywnie niski próg wejścia, automatyczne odświeżanie danych, kontrola dostępu i możliwość budowania zarówno prostych raportów biznesowych, jak i znacznie bardziej zaawansowanych rozwiązań.

Demo raportu sprzedażowego

Dużą część nagrania stanowi praktyczne demo raportu sprzedażowego w Power BI Service.

Na początku pokazany zostaje eksport raportu do PowerPoint. Można przygotować statyczny obraz raportu, ale także osadzić w prezentacji jego wersję interaktywną. W efekcie osoba przygotowująca prezentację dla zarządu czy zespołu może korzystać z aktualnych danych, filtrów i kolejnych stron raportu bez konieczności ręcznego przenoszenia wyników do slajdów.

Pokazana zostaje również funkcja eksploracji danych bezpośrednio w Power BI Service. Użytkownik może sam wybrać interesujące go miary i wymiary oraz szybko przygotować dodatkową wizualizację, jeśli standardowy raport nie odpowiada na konkretne pytanie, które pojawiło się podczas analizy.

W głównym dashboardzie sprzedażowym omawiany jest sposób prezentowania najważniejszych KPI. Kluczowe liczby są widoczne od razu, ale jednocześnie otrzymują kontekst – np. trend w czasie, porównanie z poprzednim okresem lub informację o realizacji celu. Dzięki formatowaniu warunkowemu wartości mogą być wizualnie oznaczane w zależności od tego, czy wynik jest pozytywny, czy wymaga uwagi.

Demo pokazuje też, jak unikać przeładowania dashboardu informacjami. Szczegółowe wartości mogą być dostępne dopiero po wskazaniu konkretnego elementu wykresu w tooltipie albo po przejściu do bardziej szczegółowej tabeli. Użytkownik zaczyna więc od ogólnego obrazu sytuacji i schodzi głębiej dopiero wtedy, gdy jest to potrzebne.

Kolejny przykład to analiza regionalna. Mapa pozwala szybko zobaczyć, w których regionach sprzedaż jest największa, a funkcja przejścia do szczegółów umożliwia otwarcie osobnego widoku poświęconego konkretnemu regionowi. Można tam porównać sprzedaż i marżę w czasie, wyniki rok do roku, strukturę kategorii produktowych czy realizację targetu.

W części dotyczącej analizy produktowej pokazane zostają m.in. filtry, wizualne oznaczenia produktów oraz drzewo dekompozycji, za pomocą którego można rozkładać wynik sprzedaży według kolejnych wymiarów – np. kanału online i offline, kategorii, a następnie konkretnych produktów. Pozwala to w intuicyjny sposób szukać obszarów, które w największym stopniu odpowiadają za określony wynik.

Następnie omawiana jest analiza kanału sprzedaży i lejka konwersji. Dashboard pozwala sprawdzić, na którym etapie procesu zakupowego pojawia się największy odpływ użytkowników. Prowadząca zwraca uwagę, że podobny sposób analizy można wykorzystać również poza e-commerce – np. dla kolejnych etapów rekrutacji albo procesu udzielania kredytu hipotecznego w banku.

Wizualizacja z wykorzystaniem AI

W demo pojawia się także wizualizacja wykorzystująca mechanizmy AI. Power BI analizuje różne zmienne i pomaga wskazać czynniki, które mogą mieć wpływ na zmianę analizowanego wskaźnika, np. conversion rate. Do analizy można włączyć m.in. kategorię produktu, cenę, miesiąc czy inne cechy dostępne w modelu danych.