#power_bi — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #power_bi, aggregated by home.social.
-
わが県の“お財布事情”は大丈夫？ デジタル庁が財政ダッシュボードを公開／別な県との比較も可能、市町村版に続く第2弾【やじうまの杜】
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2111759.html#forest_watch_impress #デジタル庁 #Power_BI #Japan_Dashboard #地方財政 #ライフ #生活 #Webサービス
-
わが県の“お財布事情”は大丈夫？ デジタル庁が財政ダッシュボードを公開／別な県との比較も可能、市町村版に続く第2弾【やじうまの杜】
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2111759.html#forest_watch_impress #デジタル庁 #Power_BI #Japan_Dashboard #地方財政 #ライフ #生活 #Webサービス
-
わが県の“お財布事情”は大丈夫？ デジタル庁が財政ダッシュボードを公開／別な県との比較も可能、市町村版に続く第2弾【やじうまの杜】
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2111759.html#forest_watch_impress #デジタル庁 #Power_BI #Japan_Dashboard #地方財政 #ライフ #生活 #Webサービス
-
わが県の“お財布事情”は大丈夫？ デジタル庁が財政ダッシュボードを公開／別な県との比較も可能、市町村版に続く第2弾【やじうまの杜】
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2111759.html#forest_watch_impress #デジタル庁 #Power_BI #Japan_Dashboard #地方財政 #ライフ #生活 #Webサービス
-
Как мы построили сквозную аналитику в Power BI
Всем привет! Меня зовут Никита и я CEO компании VSL-BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики. К нам обратилась компания из сферы продажи стройматериалов. Они активно работали с рекламой в Яндекс Директ и Google Ads (клиент вел деятельность в Казахстане), следили за аналитикой сайта в Яндекс Метрике, в качестве CRM использовали Битрикс24.
https://habr.com/ru/articles/1038944/
#сквозная_аналитика #Power_BI #BIаналитика #Яндекс_Директ #Google_Ads #Яндекс_Метрика #Битрикс24 #ETL #Data_Engineering #бизнесаналитика
-
Как мы построили сквозную аналитику в Power BI
Всем привет! Меня зовут Никита и я CEO компании VSL-BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики. К нам обратилась компания из сферы продажи стройматериалов. Они активно работали с рекламой в Яндекс Директ и Google Ads (клиент вел деятельность в Казахстане), следили за аналитикой сайта в Яндекс Метрике, в качестве CRM использовали Битрикс24.
https://habr.com/ru/articles/1038944/
#сквозная_аналитика #Power_BI #BIаналитика #Яндекс_Директ #Google_Ads #Яндекс_Метрика #Битрикс24 #ETL #Data_Engineering #бизнесаналитика
-
Как мы построили сквозную аналитику в Power BI
Всем привет! Меня зовут Никита и я CEO компании VSL-BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики. К нам обратилась компания из сферы продажи стройматериалов. Они активно работали с рекламой в Яндекс Директ и Google Ads (клиент вел деятельность в Казахстане), следили за аналитикой сайта в Яндекс Метрике, в качестве CRM использовали Битрикс24.
https://habr.com/ru/articles/1038944/
#сквозная_аналитика #Power_BI #BIаналитика #Яндекс_Директ #Google_Ads #Яндекс_Метрика #Битрикс24 #ETL #Data_Engineering #бизнесаналитика
-
7 баз, 30 метрик, 150 мер — и один дашборд
К Вам когда-нибудь приходил бизнес с задачей: «Хотим один дашборд, на котором сразу все будет и все будет понятно?» Да? Вот и к нам пришел. Мы — Александр Погудин и Елена Сидорова , BI‑разработчики в Лемана Тех. В статье мы расскажем, как с помощью одной EAV‑таблицы собрали дашборд из 30 метрик из 7 разных баз и избежали зоопарка из 150+ мер. И все это на одном экране.
-
7 баз, 30 метрик, 150 мер — и один дашборд
К Вам когда-нибудь приходил бизнес с задачей: «Хотим один дашборд, на котором сразу все будет и все будет понятно?» Да? Вот и к нам пришел. Мы — Александр Погудин и Елена Сидорова , BI‑разработчики в Лемана Тех. В статье мы расскажем, как с помощью одной EAV‑таблицы собрали дашборд из 30 метрик из 7 разных баз и избежали зоопарка из 150+ мер. И все это на одном экране.
-
7 баз, 30 метрик, 150 мер — и один дашборд
К Вам когда-нибудь приходил бизнес с задачей: «Хотим один дашборд, на котором сразу все будет и все будет понятно?» Да? Вот и к нам пришел. Мы — Александр Погудин и Елена Сидорова , BI‑разработчики в Лемана Тех. В статье мы расскажем, как с помощью одной EAV‑таблицы собрали дашборд из 30 метрик из 7 разных баз и избежали зоопарка из 150+ мер. И все это на одном экране.
-
Ускорение разработки с ИИ на примере DAX и Power BI
Привет, Хабр! С каждым годом ИИ способен решать более сложные задачи, одной из задач является понимание DAX, связанных предметных областей и генерация кода. Можно выделить несколько задач, которые не являются первостепенными, тем не менее актуальны для анализа или работы в Power BI, например, от простейших — создание клиента для выполнения DAX запросов в Power BI из произвольной среды (например, из .NET приложения) и импорт метаданных TOM модели, до более сложных задач — экспорта схемы данных и самих данных из Power BI в произвольную СУБД (понятно, что такая задача не всегда актуальна с точки зрения ETL, т.к. проще взять данные из исходных источников, а не из Power BI, но польза решения задачи «интуитивно понятна» пользователю) и задач генерации SQL запросов на основе DAX для заданной СУБД, причем результаты сгенерированного SQL должны совпадать с результатами DAX запросов. Интересующимся применением ИИ на примере DAX из Power BI — добро пожаловать под кат :)
-
Ускорение разработки с ИИ на примере DAX и Power BI
Привет, Хабр! С каждым годом ИИ способен решать более сложные задачи, одной из задач является понимание DAX, связанных предметных областей и генерация кода. Можно выделить несколько задач, которые не являются первостепенными, тем не менее актуальны для анализа или работы в Power BI, например, от простейших — создание клиента для выполнения DAX запросов в Power BI из произвольной среды (например, из .NET приложения) и импорт метаданных TOM модели, до более сложных задач — экспорта схемы данных и самих данных из Power BI в произвольную СУБД (понятно, что такая задача не всегда актуальна с точки зрения ETL, т.к. проще взять данные из исходных источников, а не из Power BI, но польза решения задачи «интуитивно понятна» пользователю) и задач генерации SQL запросов на основе DAX для заданной СУБД, причем результаты сгенерированного SQL должны совпадать с результатами DAX запросов. Интересующимся применением ИИ на примере DAX из Power BI — добро пожаловать под кат :)
-
Ускорение разработки с ИИ на примере DAX и Power BI
Привет, Хабр! С каждым годом ИИ способен решать более сложные задачи, одной из задач является понимание DAX, связанных предметных областей и генерация кода. Можно выделить несколько задач, которые не являются первостепенными, тем не менее актуальны для анализа или работы в Power BI, например, от простейших — создание клиента для выполнения DAX запросов в Power BI из произвольной среды (например, из .NET приложения) и импорт метаданных TOM модели, до более сложных задач — экспорта схемы данных и самих данных из Power BI в произвольную СУБД (понятно, что такая задача не всегда актуальна с точки зрения ETL, т.к. проще взять данные из исходных источников, а не из Power BI, но польза решения задачи «интуитивно понятна» пользователю) и задач генерации SQL запросов на основе DAX для заданной СУБД, причем результаты сгенерированного SQL должны совпадать с результатами DAX запросов. Интересующимся применением ИИ на примере DAX из Power BI — добро пожаловать под кат :)
-
Оптимизация Power BI: как одно свойство уменьшает размер модели на 30%
Сегодня мы, Павел Ефремов и Мухаммед Пашаев (разработчики аналитических систем в Лемана Тех), поговорим об оптимизации моделей данных в Power BI Desktop — конкретно о движке Tabular. Небольшая вводная: в нашей компании Power BI — основной BI-инструмент (лучшие для лучших😏). Используем локальную версию Power BI Report Server, поэтому вопрос производительности моделей и отчетов стоит особо остро. Мы регулярно проводим ревью моделей (подробнее в нашей прошлой статье ), стараясь придерживаться лучших практик — минимальная нужная гранулярность данных, никаких избыточных связей, двунаправленных связей, скрытых автоматических календарей и прочее. Тем не менее отчеты все равно порой залипают и работают медленно. Казалось бы, уже много где поковырялись, все оптимизировали, и все равно фрустрация не уходит. Так, вместе с коллегой мы взялись копать глубже, шерстить интернет и Microsoft-документацию и наткнулись на почти незаметное, но важное свойство табличной модели. Что, если мы скажем, что у Tabular Model есть свойство, благодаря которому можно уменьшить размер модели до 30%, ускорить обновление данных, снизить нагрузку на сервер и при этом не менять ни одной таблицы, связи или строку DAX? Это открытие заставило нас по-новому взглянуть на оптимизацию в Power BI. Оказалось, что помимо привычных правил вроде избегания лишних связей или сокращения столбцов есть и менее заметные, но очень мощные приемы. Они не требуют переделывать модель, но при этом реально ускоряют отчеты и снижают нагрузку.
-
Оптимизация Power BI: как одно свойство уменьшает размер модели на 30%
Сегодня мы, Павел Ефремов и Мухаммед Пашаев (разработчики аналитических систем в Лемана Тех), поговорим об оптимизации моделей данных в Power BI Desktop — конкретно о движке Tabular. Небольшая вводная: в нашей компании Power BI — основной BI-инструмент (лучшие для лучших😏). Используем локальную версию Power BI Report Server, поэтому вопрос производительности моделей и отчетов стоит особо остро. Мы регулярно проводим ревью моделей (подробнее в нашей прошлой статье ), стараясь придерживаться лучших практик — минимальная нужная гранулярность данных, никаких избыточных связей, двунаправленных связей, скрытых автоматических календарей и прочее. Тем не менее отчеты все равно порой залипают и работают медленно. Казалось бы, уже много где поковырялись, все оптимизировали, и все равно фрустрация не уходит. Так, вместе с коллегой мы взялись копать глубже, шерстить интернет и Microsoft-документацию и наткнулись на почти незаметное, но важное свойство табличной модели. Что, если мы скажем, что у Tabular Model есть свойство, благодаря которому можно уменьшить размер модели до 30%, ускорить обновление данных, снизить нагрузку на сервер и при этом не менять ни одной таблицы, связи или строку DAX? Это открытие заставило нас по-новому взглянуть на оптимизацию в Power BI. Оказалось, что помимо привычных правил вроде избегания лишних связей или сокращения столбцов есть и менее заметные, но очень мощные приемы. Они не требуют переделывать модель, но при этом реально ускоряют отчеты и снижают нагрузку.
-
Оптимизация Power BI: как одно свойство уменьшает размер модели на 30%
Сегодня мы, Павел Ефремов и Мухаммед Пашаев (разработчики аналитических систем в Лемана Тех), поговорим об оптимизации моделей данных в Power BI Desktop — конкретно о движке Tabular. Небольшая вводная: в нашей компании Power BI — основной BI-инструмент (лучшие для лучших😏). Используем локальную версию Power BI Report Server, поэтому вопрос производительности моделей и отчетов стоит особо остро. Мы регулярно проводим ревью моделей (подробнее в нашей прошлой статье ), стараясь придерживаться лучших практик — минимальная нужная гранулярность данных, никаких избыточных связей, двунаправленных связей, скрытых автоматических календарей и прочее. Тем не менее отчеты все равно порой залипают и работают медленно. Казалось бы, уже много где поковырялись, все оптимизировали, и все равно фрустрация не уходит. Так, вместе с коллегой мы взялись копать глубже, шерстить интернет и Microsoft-документацию и наткнулись на почти незаметное, но важное свойство табличной модели. Что, если мы скажем, что у Tabular Model есть свойство, благодаря которому можно уменьшить размер модели до 30%, ускорить обновление данных, снизить нагрузку на сервер и при этом не менять ни одной таблицы, связи или строку DAX? Это открытие заставило нас по-новому взглянуть на оптимизацию в Power BI. Оказалось, что помимо привычных правил вроде избегания лишних связей или сокращения столбцов есть и менее заметные, но очень мощные приемы. Они не требуют переделывать модель, но при этом реально ускоряют отчеты и снижают нагрузку.
-
Особенности снижения гранулярности таблицы в Power BI на примере REMOVEFILTERS
Power BI и язык DAX являются удобными инструментами аналитиков. В DAX важно учитывать гранулярность — уровень детализации, который зависит от текущего контекста фильтров и группировки. Мы привыкли работать с гранулярностью, и если в транзакционной системе проблемы с гранулярностью могут быть относительно незаметны, то в BI системах проблемы гранулярности сразу влияют на дашборды. Это усугубляется поведением движков BI систем, в которых гранулярность таблицы считается динамически в зависимости от выражения — как в Power BI. При использовании некоторых функций, например, REMOVEFILTERS , снижение гранулярности может приводить к интуитивно непонятным результатам и считаться плохой практикой. Интересующимся особенностями снижения гранулярности на примере REMOVEFILTERS — добро пожаловать под кат :)
https://habr.com/ru/articles/974302/
#DAX #Power_BI #гранулярность #снижение_гранулярности #REMOVEFILTERS
-
Особенности снижения гранулярности таблицы в Power BI на примере REMOVEFILTERS
Power BI и язык DAX являются удобными инструментами аналитиков. В DAX важно учитывать гранулярность — уровень детализации, который зависит от текущего контекста фильтров и группировки. Мы привыкли работать с гранулярностью, и если в транзакционной системе проблемы с гранулярностью могут быть относительно незаметны, то в BI системах проблемы гранулярности сразу влияют на дашборды. Это усугубляется поведением движков BI систем, в которых гранулярность таблицы считается динамически в зависимости от выражения — как в Power BI. При использовании некоторых функций, например, REMOVEFILTERS , снижение гранулярности может приводить к интуитивно непонятным результатам и считаться плохой практикой. Интересующимся особенностями снижения гранулярности на примере REMOVEFILTERS — добро пожаловать под кат :)
https://habr.com/ru/articles/974302/
#DAX #Power_BI #гранулярность #снижение_гранулярности #REMOVEFILTERS
-
Особенности снижения гранулярности таблицы в Power BI на примере REMOVEFILTERS
Power BI и язык DAX являются удобными инструментами аналитиков. В DAX важно учитывать гранулярность — уровень детализации, который зависит от текущего контекста фильтров и группировки. Мы привыкли работать с гранулярностью, и если в транзакционной системе проблемы с гранулярностью могут быть относительно незаметны, то в BI системах проблемы гранулярности сразу влияют на дашборды. Это усугубляется поведением движков BI систем, в которых гранулярность таблицы считается динамически в зависимости от выражения — как в Power BI. При использовании некоторых функций, например, REMOVEFILTERS , снижение гранулярности может приводить к интуитивно непонятным результатам и считаться плохой практикой. Интересующимся особенностями снижения гранулярности на примере REMOVEFILTERS — добро пожаловать под кат :)
https://habr.com/ru/articles/974302/
#DAX #Power_BI #гранулярность #снижение_гранулярности #REMOVEFILTERS
-
Комплексный подход к ограничению доступа к отчету в Power BI
Самым популярным методом ограничения доступа к данным в отчете Power BI остается Row-level Security (RLS), с помощью которого у каждого пользователя есть доступ к набору данных согласно его учетной записи или роли. В этом случае пользователь видит все страницы и объекты отчета, которые отражают результаты согласно ограничениям, наложенным на датасет. Но зачастую этого становится недостаточно и появляется необходимость в ограничении доступа не только к строкам датасета, по которым будет построен отчет, но и к страницам целиком и даже к отдельным объектам видимых страниц. Вопрос реализации RLS подробно освещён, поэтому останавливаться на деталях не буду. Вместо этого сконцентрируюсь на двух других способах: ограничении доступа к страницам и объектам.
https://habr.com/ru/articles/949616/
#power_bi #dax #дашборд #информационная_безопасность #rls #pls #ols
-
Комплексный подход к ограничению доступа к отчету в Power BI
Самым популярным методом ограничения доступа к данным в отчете Power BI остается Row-level Security (RLS), с помощью которого у каждого пользователя есть доступ к набору данных согласно его учетной записи или роли. В этом случае пользователь видит все страницы и объекты отчета, которые отражают результаты согласно ограничениям, наложенным на датасет. Но зачастую этого становится недостаточно и появляется необходимость в ограничении доступа не только к строкам датасета, по которым будет построен отчет, но и к страницам целиком и даже к отдельным объектам видимых страниц. Вопрос реализации RLS подробно освещён, поэтому останавливаться на деталях не буду. Вместо этого сконцентрируюсь на двух других способах: ограничении доступа к страницам и объектам.
https://habr.com/ru/articles/949616/
#power_bi #dax #дашборд #информационная_безопасность #rls #pls #ols
-
Комплексный подход к ограничению доступа к отчету в Power BI
Самым популярным методом ограничения доступа к данным в отчете Power BI остается Row-level Security (RLS), с помощью которого у каждого пользователя есть доступ к набору данных согласно его учетной записи или роли. В этом случае пользователь видит все страницы и объекты отчета, которые отражают результаты согласно ограничениям, наложенным на датасет. Но зачастую этого становится недостаточно и появляется необходимость в ограничении доступа не только к строкам датасета, по которым будет построен отчет, но и к страницам целиком и даже к отдельным объектам видимых страниц. Вопрос реализации RLS подробно освещён, поэтому останавливаться на деталях не буду. Вместо этого сконцентрируюсь на двух других способах: ограничении доступа к страницам и объектам.
https://habr.com/ru/articles/949616/
#power_bi #dax #дашборд #информационная_безопасность #rls #pls #ols
-
Отдельный BI для топов – как мы отошли от «баяна» в аналитике
Если в вашей компании есть BI и дашборды, то скорее всего, вы сталкивались с процессом постоянной разработки и чистки. Такой процесс похож на игру на аккордеоне – вы то сжимаете вашу отчетность до единичных дашбордов с ключевыми метриками, то раздуваете ее до десятков, а то и сотни отчетов, которые должны покрывать все запросы бизнеса, остается лишь найти нужную кнопку. При чем тут баян?
https://habr.com/ru/articles/949160/
#BI #анализ_данных #бизнесаналитика #визуализация_данных #business_intelligence #power_bi #datalens
-
Отдельный BI для топов – как мы отошли от «баяна» в аналитике
Если в вашей компании есть BI и дашборды, то скорее всего, вы сталкивались с процессом постоянной разработки и чистки. Такой процесс похож на игру на аккордеоне – вы то сжимаете вашу отчетность до единичных дашбордов с ключевыми метриками, то раздуваете ее до десятков, а то и сотни отчетов, которые должны покрывать все запросы бизнеса, остается лишь найти нужную кнопку. При чем тут баян?
https://habr.com/ru/articles/949160/
#BI #анализ_данных #бизнесаналитика #визуализация_данных #business_intelligence #power_bi #datalens
-
Отдельный BI для топов – как мы отошли от «баяна» в аналитике
Если в вашей компании есть BI и дашборды, то скорее всего, вы сталкивались с процессом постоянной разработки и чистки. Такой процесс похож на игру на аккордеоне – вы то сжимаете вашу отчетность до единичных дашбордов с ключевыми метриками, то раздуваете ее до десятков, а то и сотни отчетов, которые должны покрывать все запросы бизнеса, остается лишь найти нужную кнопку. При чем тут баян?
https://habr.com/ru/articles/949160/
#BI #анализ_данных #бизнесаналитика #визуализация_данных #business_intelligence #power_bi #datalens
-
[Перевод] Почему не стоит заменять пустые значения на 0 в Power BI
Если вы когда-либо занимались построением отчётов в Power BI, то наверняка сталкивались с просьбой «заменить пустые значения на ноль — чтобы было красиво». Кажется, мелочь. Но на самом деле это решение может незаметно убить производительность модели, превратить быстрый отчёт в тормозящий интерфейс, а оптимизатор — в беспомощного наблюдателя. В этой статье — разбор того, что происходит под капотом VertiPaq, как DAX на самом деле обрабатывает BLANK , и почему иногда лучше оставить пустое значение пустым.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/934484/
#power_bi #dax #BLANK #производительность_отчётов #оптимизация_запросов #VertiPaq #аналитическая_модель #бизнесотчётность #фильтрация_данных
-
[Перевод] Почему не стоит заменять пустые значения на 0 в Power BI
Если вы когда-либо занимались построением отчётов в Power BI, то наверняка сталкивались с просьбой «заменить пустые значения на ноль — чтобы было красиво». Кажется, мелочь. Но на самом деле это решение может незаметно убить производительность модели, превратить быстрый отчёт в тормозящий интерфейс, а оптимизатор — в беспомощного наблюдателя. В этой статье — разбор того, что происходит под капотом VertiPaq, как DAX на самом деле обрабатывает BLANK , и почему иногда лучше оставить пустое значение пустым.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/934484/
#power_bi #dax #BLANK #производительность_отчётов #оптимизация_запросов #VertiPaq #аналитическая_модель #бизнесотчётность #фильтрация_данных
-
[Перевод] Почему не стоит заменять пустые значения на 0 в Power BI
Если вы когда-либо занимались построением отчётов в Power BI, то наверняка сталкивались с просьбой «заменить пустые значения на ноль — чтобы было красиво». Кажется, мелочь. Но на самом деле это решение может незаметно убить производительность модели, превратить быстрый отчёт в тормозящий интерфейс, а оптимизатор — в беспомощного наблюдателя. В этой статье — разбор того, что происходит под капотом VertiPaq, как DAX на самом деле обрабатывает BLANK , и почему иногда лучше оставить пустое значение пустым.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/934484/
#power_bi #dax #BLANK #производительность_отчётов #оптимизация_запросов #VertiPaq #аналитическая_модель #бизнесотчётность #фильтрация_данных
-
[Перевод] Как уменьшить размер модели Power BI на 90%
Вы когда-нибудь задумывались, что делает Power BI таким быстрым и мощным с точки зрения производительности? Настолько мощным, что он выполняет сложные вычисления над миллионами строк за мгновение. В этой статье мы подробно рассмотрим, что находится «под капотом» Power BI: как данные хранятся, сжимаются, запрашиваются и, наконец, возвращаются в отчёт. После прочтения, надеюсь, у вас появится лучшее понимание того, что происходит в фоновом режиме, и вы сможете оценить важность создания оптимальной модели данных для достижения максимальной производительности с использованием движка Power BI.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/926904/
#devops #power_bi #Оптимизация_данных #базы_данных #big_data #сжатие_данных #clickhouse
-
[Перевод] Как уменьшить размер модели Power BI на 90%
Вы когда-нибудь задумывались, что делает Power BI таким быстрым и мощным с точки зрения производительности? Настолько мощным, что он выполняет сложные вычисления над миллионами строк за мгновение. В этой статье мы подробно рассмотрим, что находится «под капотом» Power BI: как данные хранятся, сжимаются, запрашиваются и, наконец, возвращаются в отчёт. После прочтения, надеюсь, у вас появится лучшее понимание того, что происходит в фоновом режиме, и вы сможете оценить важность создания оптимальной модели данных для достижения максимальной производительности с использованием движка Power BI.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/926904/
#devops #power_bi #Оптимизация_данных #базы_данных #big_data #сжатие_данных #clickhouse
-
[Перевод] Как уменьшить размер модели Power BI на 90%
Вы когда-нибудь задумывались, что делает Power BI таким быстрым и мощным с точки зрения производительности? Настолько мощным, что он выполняет сложные вычисления над миллионами строк за мгновение. В этой статье мы подробно рассмотрим, что находится «под капотом» Power BI: как данные хранятся, сжимаются, запрашиваются и, наконец, возвращаются в отчёт. После прочтения, надеюсь, у вас появится лучшее понимание того, что происходит в фоновом режиме, и вы сможете оценить важность создания оптимальной модели данных для достижения максимальной производительности с использованием движка Power BI.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/926904/
#devops #power_bi #Оптимизация_данных #базы_данных #big_data #сжатие_данных #clickhouse
-
[新機能]TableauやPower BIのパスワード欄にも使えるSnowflakeのアクセストークン機能「Programmatic access tokens」がリリースされました
https://dev.classmethod.jp/articles/snowflake-programmatic-access-tokens/ -
[新機能]TableauやPower BIのパスワード欄にも使えるSnowflakeのアクセストークン機能「Programmatic access tokens」がリリースされました
https://dev.classmethod.jp/articles/snowflake-programmatic-access-tokens/ -
[Перевод] Как писать запросы для табличных моделей с помощью DAX
В этой статье мы погрузимся в мир запросов DAX для табличных моделей данных. ДAX (Data Analysis Expressions) — это мощный язык запросов, который используется для анализа и обработки данных в Power BI и других продуктах Microsoft. Мы рассмотрим, как с помощью DAX можно выполнять эффективные запросы к данным, начиная с простых операций, таких как получение всех строк из таблицы, и заканчивая более сложными задачами, например, использованием локальных мер и фильтрации данных. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным пользователям, стремящимся глубже понять возможности DAX и научиться использовать его для быстрой и точной аналитики.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/904444/
#DAX #Запросы_DAX #анализ_данных #Power_BI #Меры_в_DAX #фильтрация_данных #EVALUATE #обработка_данных
-
[Перевод] Как писать запросы для табличных моделей с помощью DAX
В этой статье мы погрузимся в мир запросов DAX для табличных моделей данных. ДAX (Data Analysis Expressions) — это мощный язык запросов, который используется для анализа и обработки данных в Power BI и других продуктах Microsoft. Мы рассмотрим, как с помощью DAX можно выполнять эффективные запросы к данным, начиная с простых операций, таких как получение всех строк из таблицы, и заканчивая более сложными задачами, например, использованием локальных мер и фильтрации данных. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным пользователям, стремящимся глубже понять возможности DAX и научиться использовать его для быстрой и точной аналитики.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/904444/
#DAX #Запросы_DAX #анализ_данных #Power_BI #Меры_в_DAX #фильтрация_данных #EVALUATE #обработка_данных
-
[Перевод] Как писать запросы для табличных моделей с помощью DAX
В этой статье мы погрузимся в мир запросов DAX для табличных моделей данных. ДAX (Data Analysis Expressions) — это мощный язык запросов, который используется для анализа и обработки данных в Power BI и других продуктах Microsoft. Мы рассмотрим, как с помощью DAX можно выполнять эффективные запросы к данным, начиная с простых операций, таких как получение всех строк из таблицы, и заканчивая более сложными задачами, например, использованием локальных мер и фильтрации данных. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным пользователям, стремящимся глубже понять возможности DAX и научиться использовать его для быстрой и точной аналитики.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/904444/
#DAX #Запросы_DAX #анализ_данных #Power_BI #Меры_в_DAX #фильтрация_данных #EVALUATE #обработка_данных
-
[登壇レポート]Tokyo dbt Meetup 13で「dbtと連携するBI製品＆機能ざっくり紹介」というタイトルで登壇してきました #dbt_tokyo
https://dev.classmethod.jp/articles/tokyo-dbt-meetup-13-introduction-dbt-bi-functions/#dev_classmethod #dbt #dbt_Cloud #Tableau #Power_BI #Omni #Hex #Steep
-
[登壇レポート]Tokyo dbt Meetup 13で「dbtと連携するBI製品＆機能ざっくり紹介」というタイトルで登壇してきました #dbt_tokyo
https://dev.classmethod.jp/articles/tokyo-dbt-meetup-13-introduction-dbt-bi-functions/#dev_classmethod #dbt #dbt_Cloud #Tableau #Power_BI #Omni #Hex #Steep
-
Извлечение метаданных из Power BI
В статье исследуется использование DAX Studio, мощного инструмента, который помогает разработчикам Power BI извлекать и обрабатывать метаданные из дашбордов. Утилита позволяет оптимизировать рабочие процессы, делая задачи, такие как заполнение файлов метаинформацией, более эффективными.
-
Извлечение метаданных из Power BI
В статье исследуется использование DAX Studio, мощного инструмента, который помогает разработчикам Power BI извлекать и обрабатывать метаданные из дашбордов. Утилита позволяет оптимизировать рабочие процессы, делая задачи, такие как заполнение файлов метаинформацией, более эффективными.
-
Извлечение метаданных из Power BI
В статье исследуется использование DAX Studio, мощного инструмента, который помогает разработчикам Power BI извлекать и обрабатывать метаданные из дашбордов. Утилита позволяет оптимизировать рабочие процессы, делая задачи, такие как заполнение файлов метаинформацией, более эффективными.
-
Модели данных в BI-платформах: физика против логики
Сегодня поговорим о том, как устроены модели данных в BI-платформах. Рассмотрим два основных типа моделей данных, которые используются в BI: физическую и логическую. Когда стоит вопрос о выборе BI-платформы, реализация модели данных является одним из ключевых критериев, на который мы обращаем внимание в первую очередь. Важно понимать, как работает модель данных в конкретной BI-системе, так как функционал модели во-многом определяет возможности платформы по работе с данными в целом. Это также поможет выбрать подходящий способ работы с данными в зависимости от задач бизнеса и технических ограничений платформы. Обсудим преимущества каждой модели данных, а также ограничения и способы их частичного обхода.
https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/860094/
#bi #olap #моделирование #модели_данных #business_intelligence #biплатформа #superset #power_bi
-
Модели данных в BI-платформах: физика против логики
Сегодня поговорим о том, как устроены модели данных в BI-платформах. Рассмотрим два основных типа моделей данных, которые используются в BI: физическую и логическую. Когда стоит вопрос о выборе BI-платформы, реализация модели данных является одним из ключевых критериев, на который мы обращаем внимание в первую очередь. Важно понимать, как работает модель данных в конкретной BI-системе, так как функционал модели во-многом определяет возможности платформы по работе с данными в целом. Это также поможет выбрать подходящий способ работы с данными в зависимости от задач бизнеса и технических ограничений платформы. Обсудим преимущества каждой модели данных, а также ограничения и способы их частичного обхода.
https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/860094/
#bi #olap #моделирование #модели_данных #business_intelligence #biплатформа #superset #power_bi
-
Модели данных в BI-платформах: физика против логики
Сегодня поговорим о том, как устроены модели данных в BI-платформах. Рассмотрим два основных типа моделей данных, которые используются в BI: физическую и логическую. Когда стоит вопрос о выборе BI-платформы, реализация модели данных является одним из ключевых критериев, на который мы обращаем внимание в первую очередь. Важно понимать, как работает модель данных в конкретной BI-системе, так как функционал модели во-многом определяет возможности платформы по работе с данными в целом. Это также поможет выбрать подходящий способ работы с данными в зависимости от задач бизнеса и технических ограничений платформы. Обсудим преимущества каждой модели данных, а также ограничения и способы их частичного обхода.
https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/860094/
#bi #olap #моделирование #модели_данных #business_intelligence #biплатформа #superset #power_bi
-
Предельная польза продукта на примере Power BI
Продукт нельзя совершенствовать до бесконечности. У него всегда есть точка, после которой предельная полезность достигнута. И после её достижения дальнейшие обновления носят экспериментальный характер и менее востребованы, чем фундаментальный функционал. Расскажу, как понять, что предельная полезность достигнута на примере Power BI.
https://habr.com/ru/articles/859674/
#датааналитика #power_bi #развитие_продукта #импортозамещение #данные #совершенный_софт #microsoft #пользовательский_опыт #польза_пользователям #пользовательские_сценарии
-
Предельная польза продукта на примере Power BI
Продукт нельзя совершенствовать до бесконечности. У него всегда есть точка, после которой предельная полезность достигнута. И после её достижения дальнейшие обновления носят экспериментальный характер и менее востребованы, чем фундаментальный функционал. Расскажу, как понять, что предельная полезность достигнута на примере Power BI.
https://habr.com/ru/articles/859674/
#датааналитика #power_bi #развитие_продукта #импортозамещение #данные #совершенный_софт #microsoft #пользовательский_опыт #польза_пользователям #пользовательские_сценарии
-
Предельная польза продукта на примере Power BI
Продукт нельзя совершенствовать до бесконечности. У него всегда есть точка, после которой предельная полезность достигнута. И после её достижения дальнейшие обновления носят экспериментальный характер и менее востребованы, чем фундаментальный функционал. Расскажу, как понять, что предельная полезность достигнута на примере Power BI.
https://habr.com/ru/articles/859674/
#датааналитика #power_bi #развитие_продукта #импортозамещение #данные #совершенный_софт #microsoft #пользовательский_опыт #польза_пользователям #пользовательские_сценарии
-
【レンタル機器データ可視化】データ可視化をやってみた～Power BI編～
https://dev.classmethod.jp/articles/bi-blog-relay-rental-powerbi/ -
【レンタル機器データ可視化】データ可視化をやってみた～Power BI編～
https://dev.classmethod.jp/articles/bi-blog-relay-rental-powerbi/ -
Темная магия IF,AND,OR [DAX]
В самом сердце тайных рун DAX, где строки данных сливаются с мраком неведомого, скрывается мощь заклинания, известного как IF() . Оно – орудие избранных, тех, кто способен узреть истину в данных и принять верные решения среди зыбких теней. Но, как и всякая магия, оно требует чётких условий, ведь одно неверное слово – и результат будет иным, чем ты ожидал… Заклинание IF(): IF(<условие>, <результат_если_истинно>, <результат_если_ложно>) Когда избранный произносит это заклинание, оно проверяет условие. Если условие истинно, с тёмных небес нисходит первый результат. Но если оно ложно, из глубин бездны всплывает иной исход. IF(‘Sales’[TotalSales] > 5000, "Большая скидка", "Маленькая скидка") Здесь IF() взыскивает по таблице продаж. Если продано больше чем на 5000 золотых монет, заклинание вознаграждает "Большой скидкой". В противном случае довольствуйся "Маленькой скидкой". Заклинание AND(): Но иногда простое условие не может удержать силу заклинания. Тогда на помощь приходит союз тёмных условий – AND() . Это древняя связь, соединяющая два и более условий в единое мощное заклятие. AND(<условие1>, <условие2>) AND() требует истинности всех условий, иначе заклятие разрушится. IF(AND(‘Sales’[TotalSales] > 5000, ‘Sales’[Profit] > 1000), "Высокая производительность", "Низкая производительность") Если и продаж больше 5000, и прибыль больше 1000, заклинание приносит "Высокую производительность". Но если одно из условий не выполнено, результатом станет "Низкая производительность". Ибо один слабый элемент – и магия не состоится. Развернуть свиотк