La trasformazione dei dati grezzi in informazioni significative si basa su un'analisi approfondita. Power BI offre una suite robusta di strumenti progettati per una valutazione efficiente dei dati. Con l'aumento della disponibilità e della complessità dei dati, cresce anche la domanda di processi analitici efficaci per estrarne il valore. Questo valore viene scoperto attraverso una sistematica analisi dei dati in Power BI, che generalmente si sviluppa attraverso molteplici fasi iterative. Questo articolo ti guiderà attraverso le varie fasi del processo di analisi dei dati in Power BI e ti introdurrà a diverse tecniche per utilizzare Power BI. Il nostro obiettivo è chiarire cosa avviene in ogni fase del flusso di lavoro dell'analisi dei dati. Al termine di questo articolo, avrai una comprensione approfondita del processo di analisi, che potrai iniziare a integrare nelle tue pratiche.
Di proprietà di Microsoft, Power BI è uno strumento di business intelligence e di analisi aziendale di primo livello, ampiamente utilizzato dalle aziende per stimolare la crescita.
Lo scopo principale di Power BI è di offre analisi sofisticate, report completi e visualizzazioni dinamiche; consente agli sviluppatori di app di incorporare report completamente interattivi nelle loro applicazioni senza dover creare elementi visivi personalizzati e controlli dei dati.
La sua versatilità e indipendenza dalla piattaforma consentono un'integrazione senza problemi nei servizi cloud, dispositivi mobili e applicazioni web.
Power BI è un'applicazione software ricca di tutte le funzionalità necessarie per l'analisi dei dati. Puoi scaricarla direttamente dal sito ufficiale di Microsoft o dallo store.
Prima di addentrarci sui modi per effettuare l’analisi dei dati in Power BI, è necessario conoscere quali sono i componenti di Power BI messi a disposizione, e prendere confidenza con il workspace che si andrà ad utilizzare.
Come da immagine, utilizza l'opzione ‘Get data' per importare dati da una varietà di fonti, tra cui Excel, Azure SQL Server, il web e molte altre.
Alla sinistra del diagramma, troviamo i tre bottoni di Report, Dati e Modelli.
La scheda 'Report' mostra tutte le visualizzazioni e i report creati. La scheda 'Dati' consente di visualizzare e modificare i dati importati. La scheda 'Modelli' viene utilizzata per creare e gestire le relazioni tra più tabelle. In basso a sinistra, come in Excel, ci sono il numero di pagine o report utilizzati nel progetto. Clicca sull'icona ‘+’ per aggiungere una nuova pagina.
Nell'area dei diagrammi puoi inserire visualizzazioni, grafici e diagrammi.
Il riquadro ‘Filters’ include tutti i filtri che possono essere applicati alle tue visualizzazioni e ai grafici.
Il riquadro ‘Visualizations’ elenca tutti i grafici disponibili per l'uso in un report. In questa finestra troviamo alcune sezioni interessanti come Campo, Formato e Analisi.
La sezione 'Campi' viene utilizzata per fornire dati al grafico di visualizzazione.
La sezione 'Formato' migliora l'aspetto del grafico.
La sezione 'Analisi' consente di effettuare regolazioni sulla visualizzazione.
Il riquadro ‘Fields’ contiene tutti i dati e le tabelle importate.
Per iniziare a importare dati, vai alla scheda 'Home' e seleziona l'opzione 'Ottieni dati' dal menu.
Scegli la tua fonte di dati e avvia il processo di importazione. I principianti potrebbero trovare utile iniziare con set di dati semplici che contengono meno voci per comprendere meglio i concetti di base.
L'analisi dei dati comporta l'esame, la conversione e la supervisione dei dati grezzi per estrarre informazioni significative, che aiutano a prendere decisioni essenziali per la crescita aziendale. Adottare una strategia basata sui dati richiede un'analisi approfondita di essi. Imparare le varie tecniche di analisi dei dati in Power BI sarà sia interessante che vantaggioso. Difatti, Power BI mette a disposizione una serie di strumenti e feature per effettuare un’analisi avanzata dei dati.
Nell'attuale ambiente aziendale, garantire un vantaggio competitivo è cruciale a causa delle numerose sfide come mercati in rapida evoluzione, incertezze economiche, climi politici instabili, comportamenti dei consumatori imprevedibili e crisi sanitarie globali.
Questi fattori hanno notevolmente ridotto il margine di errore nelle operazioni aziendali. Per le aziende che mirano non solo a sopravvivere, ma anche a eccellere in questo ambiente esigente, l'adozione dell'analisi dei dati è fondamentale. Raccogliendo e utilizzando sistematicamente informazioni preziose e azionabili, le aziende possono migliorare i processi decisionali e ottenere un vantaggio competitivo.
Ecco perché è fondamentale usare Power BI per l’analisi dei dati.
Dev4Side Software è specializzata nell'elaborazione di report personalizzati tramite Microsoft Power BI, trasformando dati complessi in dashboard e report intuitivi per supportare decisioni aziendali informate.
Operando in maniera verticale sull'intero ecosistema Power Platform di Microsoft, abbiamo sviluppato una ottima competenza su Power BI che ci permette di offrire soluzioni di business intelligence per evidenziare insight critici e promuovere l'efficienza operativa.
Contattaci per trasformare i dati della tua azienda in azioni concrete.
L'analisi dei dati in Power BI comprende le fasi di raccolta, pulizia, modellazione, scrutinio, interpretazione e visualizzazione dei dati per ottenere informazioni che facilitano la presa di decisioni. Questo processo impiega una serie di tecniche e strumenti di business intelligence.
Ecco le cinque fasi dell’analisi dei dati in Power BI che esamineremo in dettaglio:
Porre domande -> Data collection -> Pulizia dei dati -> Analisi dei dati -> Comunicazione dei risultati
Le domande sono fondamentali per individuare i dati necessari da raccogliere o utilizzare, concentrarsi sugli aspetti pertinenti dei tuoi dati e guidarti verso conclusioni illuminanti.
Ad esempio: quali obiettivi stai cercando di raggiungere? Quali sfide specifiche stai cercando di affrontare? Nel contesto delle aziende basate su abbonamenti, una domanda rilevante potrebbe essere: quali fattori contribuiscono al churn dei clienti e come può essere mitigato efficacemente? In un centro oncologico, è cruciale determinare l'intervallo di dimensioni di ciascuna caratteristica tumorale che indica se un tumore è canceroso.
Per un'azienda di vendite, comprendere se un aumento del fatturato si traduce in maggiori profitti è essenziale. Inoltre, le aziende spesso cercano di prevedere il comportamento futuro dei consumatori.
Una volta identificate le domande che guidano la tua analisi, il passo successivo è specificare il tipo di dati necessario e raccoglierli di conseguenza. Ciò potrebbe includere dati quantitativi, come numeri di vendita, o dati qualitativi, come feedback e recensioni dei clienti.
La raccolta dei dati può avvenire internamente o essere ottenuta esternamente secondo necessità. I dati di prima parte sono informazioni raccolte direttamente dall'organizzazione che esegue l'analisi. Al contrario, i dati esterni comprendono informazioni provenienti da altre aziende (dati di seconda parte) o da varie repository di dati aperti (dati di terza parte).
Successivamente, sarà necessario importare questi dati in Power BI Desktop. Avvia Power BI e accedi alla finestra di dialogo ‘Ottieni dati’ cliccando sull'icona Ottieni dati. Qui troverai diverse opzioni per importare dati da diverse fonti.
Questo passaggio è significativo perché la profondità dell'analisi dipende dalla natura e dalla qualità delle fonti di dati raccolte. È cruciale assicurarsi di avere dati sufficienti per affrontare efficacemente le domande poste.
Dopo aver raccolto i tuoi dati, il compito successivo critico è prepararli per l'analisi, processo noto come pulizia dei dati. Questa fase è cruciale per garantire l'accuratezza e la affidabilità dei risultati dell'analisi, direttamente influenzata dalla qualità dei dati.
La pulizia dei dati comprende l'identificazione e la correzione di incompletezze o discrepanze, nonché l'eliminazione di voci erronee. Idealmente, i dati puliti dovrebbero mostrare le seguenti caratteristiche:
In Power BI, la pulizia dei dati si realizza utilizzando Power Query, un completo framework di manipolazione dei dati integrato nella piattaforma. Power Query permette agli utenti di connettersi a diverse fonti di dati e di riplasmare i loro dati per soddisfare esigenze specifiche attraverso una serie di operazioni di trasformazione.
Una volta che i dati sono stati puliti, il passo successivo è avviare l'analisi dei dati. Il tipo specifico di analisi condotta dipenderà principalmente dagli obiettivi che si intendono raggiungere.
Il primo passo coinvolge l'esecuzione di un'analisi esplorativa. Questa fase mira a valutare la idoneità dei tuoi dati per le fasi successive, approfondendo la loro struttura. L'analisi esplorativa aiuta a identificare e affrontare problemi di qualità dei dati, come individuare anomalie nel dataset, e nello stesso tempo rivelare pattern e correlazioni tra variabili. Durante questa fase, è possibile generare nuove variabili e metriche che supporteranno i processi successivi.
Questi nuovi elementi sono creati utilizzando DAX (Data Analysis Expressions), un linguaggio di programmazione integrato in Microsoft Power BI. DAX facilita la creazione di colonne calcolate, misure e tabelle personalizzate su tutta la piattaforma. DAX comprende una serie di funzioni, operatori e costanti utilizzati nelle formule o espressioni per calcolare e produrre valori multipli.
Ecco come appare una funzione DAX:
Churned = IF('Databel - Data'[Churn Label]="Yes", 1, 0)
Successivamente, si prosegue con l'analisi descrittiva che mira a scoprire ciò che è accaduto. Questa panoramica serve come base per determinare azioni successive.
A seguire l'analisi descrittiva, il passo successivo coinvolge l'analisi diagnostica, che si concentra sulla comprensione delle ragioni dietro i risultati dell'analisi descrittiva.
Un altro passo fondamentale è l'analisi predittiva che consente di identificare tendenze future basate sui dati storici presenti nel dataset. Questa forma di analisi viene tipicamente utilizzata per prevedere attività future.
La fase finale coinvolge l'analisi prescrittiva che consente di formulare raccomandazioni per azioni future basate sugli insight ottenuti da tutte le analisi precedenti.
Il passo finale dell'intero processo di analisi è comunicare efficacemente i tuoi insight. Questo implica presentare le informazioni in modo chiaro e comprensibile per tutti i destinatari previsti.
In Power BI, ciò viene realizzato attraverso il data storytelling, dove i dati vengono trasformati in una narrativa coinvolgente utilizzando visualizzazioni, dashboard e report.
Ecco un esempio di dashboard di analisi dell'andamento dei clienti:
I passi forniti sopra costituiscono il quadro essenziale per condurre l'analisi dei dati. Possono essere adattati e riorganizzati secondo necessità per soddisfare le tue specifiche esigenze.
Procedendo, dai priorità alla conoscenza e al dominio delle funzioni DAX di Power BI, nonché alla familiarità con concetti diversificati nell'ambito dell'analisi dei dati. Queste competenze migliorano la tua capacità di estrarre insight significativi dai dati in modo efficace.
Ricorda che l'analisi dei dati non è universalmente applicabile e i risultati dipendono da numerosi fattori. Integrare l'analisi dei dati in Power BI nella strategia aziendale è cruciale per massimizzarne il valore.
Power BI offre una vasta gamma di strumenti e grafici che facilitano un efficiente analisi dei dati. Analizziamo cosa può fare Power BI per usare in modo efficace i dati, quali tecniche fondamentali utilizzare all'interno di Power BI per estrarre insight preziosi dai dati.
Vai alla scheda 'Reports' per iniziare a creare visualizzazioni e grafici.
Nella scheda 'Visualizzazioni', scegli o trascina una visualizzazione nello schermo. Ad esempio, puoi utilizzare un grafico a colonne sovrapposte sulla sinistra e un grafico a area sulla destra.
Sempre nella stessa scheda, accedi alla sezione 'Fields' per gestire i tuoi grafici o visualizzazioni.
Ogni tipo di grafico ha il proprio set di proprietà che possono essere regolate, e queste proprietà variano in base al tipo di grafico scelto. Puoi esplorare ed esperimentare con queste proprietà per familiarizzare con esse.
Esploriamo alcuni campi comunemente utilizzati in un grafico:
Power BI aggiornerà il grafico in base alle modifiche apportate nella sezione Fields. La forma del grafico si adatterà in base all'operatore selezionato e ai valori risultanti sull'asse Y.
Sperimenta con diverse visualizzazioni e impostazioni dei campi per approfondire la tua comprensione delle capacità di Power BI.
In Power BI, il raggruppamento consente di consolidare diverse categorie in insiemi unificati, mentre il binning affina la rappresentazione dei dati regolando dimensioni e intervalli numerici. Queste tecniche sono fondamentali per condurre un'analisi approfondita dei dati all'interno di Power BI.
Analizzare singoli campi dati può essere impegnativo. Ad esempio, se abbiamo dati da diversi paesi e vogliamo raggrupparli per continenti, creando gruppi separati per i paesi asiatici e non asiatici, possiamo utilizzare un metodo diretto per raggiungere questo obiettivo.
Dopo aver creato un grafico a barre:
Questa tecnica di raggruppamento consente il confronto tra più gruppi basati su diverse categorie.
Per raffinare le cifre dei dati, il binning è una tecnica utile. Ad esempio, se abbiamo dati di vendita che includono ID cliente e quantità di prodotti acquistati, possiamo utilizzare un grafico a barre per confrontare i clienti che hanno effettuato acquisti iniziali rispetto a quelli che hanno effettuato acquisti recenti in base alla quantità di prodotto.
Utilizzare un grafico a barre diventa impraticabile quando si gestisce un grande numero di voci. In tali scenari, il binning diventa essenziale per suddividere le voci in blocchi gestibili. È importante notare che il binning può essere applicato solo quando sia l'asse X che l'asse Y del grafico sono costituiti da campi numerici o interi.
Se si vuole rendere più chiaro un grafico che risulta troppo congestionato per via anche delle diverse voci nei nostri dati, allora è possibile usare il binning.
Dimensione del bin = (Valore massimo - Valore minimo) / Conteggio bin.
Ora si osserverà che tutte le barre sono raggruppate in bin di dimensioni uguali. Ogni voce è distribuita uniformemente tra questi bin in base ai criteri specificati.
Clustering è simile al raggruppamento e al binning. In un grafico a dispersione, con un gran numero di record, rappresentare ciascuno come un punto individuale può diventare complicato. Pertanto, il clustering viene utilizzato per consolidare questi punti in gruppi basati sui loro valori e proprietà, calcolati automaticamente da Power BI.
Una volta che hai il tuo grafico a dispersione, segui questi semplici passaggi:
Il tuo grafico a dispersione visualizzerà ora il numero specificato di cluster, raggruppando i punti dati, di conseguenza, in base ai criteri che hai impostato.
Time Series Analysis è strumentale nel rappresentare le tendenze temporali. In precedenza, abbiamo discusso i vantaggi dell'utilizzo di un grafico a dispersione. Ora esploreremo come sfruttare un grafico a dispersione per analizzare i dati temporali. Assicurati di avere configurato correttamente i campi necessari nel tuo grafico a dispersione prima di procedere con i seguenti passaggi.
Ora puoi osservare come i valori fluttuano nel tempo. Tali visualizzazioni sono preziose per confrontare le vendite di prodotti e analizzare le tendenze generali di crescita aziendale.
Basandoci sull'esplorazione dettagliata dell'analisi dei dati in Power BI presentata in questo articolo, abbiamo visto cosa può fare Power BI per usare in modo efficace i dati e quali sono i componenti principali di Power BI per l’analisi dei dati. È evidente che sfruttare la suite di strumenti di Power BI migliora la capacità di trasformare dati grezzi in informazioni utili. Il processo si sviluppa in diverse fasi, ognuna di esse utilizza funzionalità di Power BI come Power Query per la manipolazione dei dati e DAX per la creazione di misure e tabelle calcolate.
Integrando queste tecniche, le aziende possono non solo comprendere le tendenze storiche, ma anche prevedere risultati futuri e prescrivere strategie ottimali. Un'analisi dei dati efficace in Power BI culmina in una narrazione dei dati convincente attraverso visualizzazioni e report, assicurando che le informazioni vengano comunicate in modo chiaro e deciso.
In definitiva, questi sono i motivi sul perché usare Power BI per l’analisi dei dati. Padroneggiare Power BI consente agli utenti di navigare con sicurezza tra set di dati complessi, estraendo preziose informazioni che guidano decisioni informate e favoriscono la crescita aziendale nell'attuale panorama dinamico.
Ecco le risposte ad alcune delle domande più frequenti sull'utilizzo di Power BI per l'analisi dei dati aziendali, basate sul contenuto del nostro articolo.
Power BI, di proprietà di Microsoft, è uno strumento di business intelligence che offre analisi sofisticate, report completi e visualizzazioni dinamiche. Consente un'integrazione senza soluzione di continuità nei servizi cloud, dispositivi mobili e applicazioni web.
I componenti principali includono l'opzione 'Ottieni dati' per l'importazione dei dati, 'Report' per le viste create, 'Dati' per visualizzare/modificare i dati, 'Modelli' per gestire le relazioni tra le tabelle, e pannelli per filtri, visualizzazioni e campi.
Power BI offre una serie di strumenti e funzionalità per eseguire analisi avanzate dei dati, fornendo approfondimenti preziosi che aiutano le aziende a prendere decisioni informate e mantenere un vantaggio competitivo.
Le cinque fasi sono:
Le best practice includono l'esplorazione delle statistiche, il raggruppamento dei dati, il binning, il clustering e l'analisi delle serie temporali per ottenere approfondimenti significativi.
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