PT – Análise avançada no Power BI

PT – Análise avançada no Power BI

Análise avançada no Power BI

As ferramentas de business analytics do Power BI ajudam os utilizadores a analisar os dados e a partilhar ideias. Utilizando os dashboards, o Power BI disponibiliza uma visão de 360 graus de todas as métricas numa só área, bem como a capacidade de actualizar em tempo real e poder ser visualizado em todos os dispositivos. O Power BI permite-nos aprofundar nos dados, enquanto é produtivo e criativo com as visualizações. Com pouco mais de 20 gráficos incorporados e com a capacidade de criar visualizações personalizadas, o Power BI facilita a utilização de análises avançadas, que permitem a comunicação efectiva da informação permitindo enfrentar os desafios do negócio.

Análise Preditiva com o Azure:

O Power BI pode fazer uso da análise preditiva para ajudar os utilizadores a desenvolver modelos preditivos a partir dos seus dados, permitindo que as empresas tomem decisões baseadas nos dados de todo o seu negócio com o machine learning disponível hoje, pode actuar sem necessidade de qualquer programação explicita. Em vez disso, os modelos adaptam-se para crescer e improvisar quando expostos a novos dados. Com o Azure Machine Learning, os utilizadores podem desenvolver modelos preditivos de uma forma rápida utilizando o drag & drop ligando aos módulos de dados. Quando o Power BI é utilizado no topo deste algoritmo de Machine Learning, podemos comunicar de uma forma mais eficiente utilizando visualizações.

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Para conseguirmos isso utilizando o Power BI, precisamos primeiro de utilizar o R para extrair dados do Azure SQL que ainda não foram transformados pelo Machine Learning. De seguida, usamos o R para chamar o serviço da Web de Machine Learning do Azure e partilha-mo-lo como dados não-compactados. Precisamos ter o modelo de output do Azure Machine Learning no SQL e usar R para ler os dados marcados no Power BI. Depois, publicamos o arquivo do Power BI no Power BI Service, por fim usamos o Personal Gateway para agendar uma actualização dos dados, o que accionará uma nova execução programada do script R e carregará as novas previsões.

Integração R:

R é uma linguagem de programação utilizada principalmente por estatísticos, Data Scientist e analistas de dados, como a linguagem estatística do mundo. R quando integrado no Power BI eleva essa linguagem para novos estágios de geração de insights. Ao usar o conector R, os utilizadores poderão executar scripts R no Power BI e importar os conjuntos de dados resultantes para um modelo de dados do Power BI.

Com R no Power Query podem ser executadas tarefas de limpeza e preparação de dados, como deteção de valores discrepantes e conclusão de valores ausentes. A visualização R no Power BI permite ver os dados com a vantagem adicional de flexibilidade infinita assim como análises avançadas. Depois das visualizações criadas, podemos exibir as imagens R nos relatórios e nos dashboards, com as capacidades de interagir em tempo real e aplicar filtros cruzados.

As visualizações personalizadas permitem que todos os utilizadores aproveitem o poder do R sem a necessidade de programar uma linha de R. Precisamos importar uma visualização R personalizada para o relatório e arrastar os dados para actualizar o relatório. Isso ocorre porque o R é executado directamente no serviço do Power BI e os relatórios que usam o R podem ser compartilhados e visualizados por qualquer pessoa, mesmo que eles não tenham uma instalação do R disponível em sua máquina.

Painéis em Tempo Real:

O Power BI pode facilmente exibir e analisar os dados em tempo real, dando a possibilidade ao utilizador de obter insights rápidos das informações sensíveis ao tempo. Alguns dos exemplos seriam a monitorização de campanhas em redes sociais e exibição de streaming de vídeo nos próprios dashboards. Esta é uma das funcionalidades mais ricas do Power BI, combinando com a velocidade dos dados em tempo real, pode trazer muitos insights e adicionar valor ao negócio.

Temos muitos dados em tempo real ao nosso redor e os recursos do Power BI são projectados para nos ajudar a obter esses dados com um custo mínimo. A integração com alguns fornecedores de dados de streaming, como o Azure Event Hub, o PubNub e o Temboo, permite que o Power BI aceda os dados em tempo real, independentemente da origem. O Power BI também nos permite aprofundar os dados em tempo real, integrando com o Microsoft Azure Stream Analytics e o Azure Machine Learning. A inteligência preditiva ajudará a tomar medidas proactivas para permanecer no caminho certo, e a análise de fluxo ajudará a moldar e agregar os dados. Os fluxos de dados são armazenados na nuvem para análise e visualização histórica.

Configuração de Datasets de streaming em tempo real:

Com a capacidade de transmissão em tempo real do Power BI, podemos transmitir os dados e actualizar os painéis em tempo real. Qualquer visualização ou dashboard que possa ser desenvolvido no Power BI também pode ser desenvolvido para exibir e actualizar dados e visualizações em tempo real. Os dispositivos e as fontes de dados podem ser sensores de fábrica, redes sociais, métricas de uso de serviços e qualquer outra fonte a partir da qual dados sensíveis ao tempo possam ser obtido ou transmitidos. Os dados de fluxo podem ser consumidos de duas maneiras no Power BI:

  • Blocos com visualizações de dados de fluxo
  • Conjuntos de dados criados a partir de dados de fluxo contínuo que persistem no Power BI.

R visualizações:

O R Showcase no Power BI permite criar uma análise avançada, ou usar uma existente, nas visualizações R, através da comunidade R Script Showcase para aproveitar os scripts R no Power BI. Ao usar o R Showcase, podemos aplicar algoritmos complexos, visualizações, scripts e muito mais com poucos cliques. O utilizador nem precisa saber programar R para usar as visualizações personalizadas de R. Pode apenas importar um visual personalizado R para o relatório, arrastar os dados e a funcionalidade de R será aplicada sem ter de programar uma linha de R.

Serviços do Azure:

Utilizando os serviços do Azure e Power BI, podemos transformar o esforço de processamento de dados em analises e criar os relatórios que podem fornecer insights em tempo real sobre o negócio. Independentemente do processamento de dados ser baseado em nuvem ou on-premise, simples ou complexo, de fonte única ou massivamente escalonado, armazenado ou em tempo real, o Azure e o Power BI têm conectividade, modelação e integração integrada de forma a trazer a inteligência do negócio ao de cima. Com a infinidade de conexões do Azure que estão disponíveis, assim como as soluções de business intelligence que podemos criar com os serviços do Azure, estas são únicas para ajudar o negócio. Podemos ligar apenas uma fonte de dados do Azure, ou várias e modelar e refinar os dados para criar relatórios personalizados.

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Extração de dados com conector R:

Ao usar o conector R, o utilizador pode executar scripts de R directamente no Power BI Desktop e importar o conjunto de dados resultante para um modelo de dados do Power BI Desktop, tudo isto com poucos cliques. Para executar um script R no Power BI Desktop, primeiro é necessário criar o script no ambiente de desenvolvimento R local e em seguida garantir que ele seja executado com êxito. Depois de concluído, no Power BI Desktop, precisamos encontrar o conector de dados R Script no Get Data.

Modelagem de dados no Power Query com R:

A integração de R no Editor de Consultas permite que o utilizador execute uma limpeza de dados com R e depois execute a modelagem avançada de dados e a análise nos conjuntos de dados obtidos. Os exemplos incluem a conclusão de dados ausentes, previsões e armazenamento em cluster. R é uma linguagem poderosa e pode ser usada no Editor de Consultas para preparar o modelo de dados e desenvolver relatórios. Além disso, lembre-se de que, para os scripts R serem executados correctamente no Power BI, todas as fontes de dados precisam ser definidas como públicas.

João Barros

joao.barros@bconcepts.pt