Dziękuję za udział i za pytania

Webinar zgromadził 800 osób, którym serdecznie dziękuję za przybycie i zadane pytania. Ponieważ poruszane przez Was kwestie były bardzo ciekawe, sesję Q&A po webinarze Power BI podsumowałem w oddzielnym artykule i umieściłem na blogu w uporządkowany sposób wraz z linkami do dodatkowych materiałów.

Jak przygotować się do pracy z Power BI?

Jeżeli planujesz rozpoczęcie przygody z Power BI, przypomnij sobie najważniejszy rzeczy o Excelu, realizując 13-godzinny darmowy kurs Excel z formuł i tabel przestawnych, który w Akademii SkuteczneRaporty.pl jest w 100% za darmo (w co do dziś nie mogą uwierzyć niektórzy jego uczestnicy ;-)).

Pakiet kursów Akademia 4w1 (w tym kurs Power BI) 66% taniej

Trwa promocja, w której Pakiet kursów Akademia 4w1 możesz nabyć dodatkowo 66% taniej – bezterminowy dostęp do 22 h wideo otrzymasz w cenie 1230 zł brutto (1000 zł netto). Czasowo to ekwiwalent 10-dniowego szkolenia na sali szkoleniowej, które może wypełnić Twoje jesienne i zimowe wieczory (niektórzy uczestnicy piszą, że kursy w Akademii są lepsze niż Netflix…).

Jak skorzystać z promocji?

1. Zamówienia z płatnością natychmiastową możesz dokonać na stronie kursu. Na e-mail otrzymasz fakturę.

>>> Zamów pakiet kursów Akademia 4w1 66% taniej <<<

2. Przy zamówieniu na fakturę z odroczonym terminem płatności (np. na firmę lub organizację), potrzebne są dane do faktury, imię i e-mail uczestnika. Termin płatności: 14 dni (lub dłuższy wg potrzeb). Maila wyślij na kontakt@skuteczneraporty.pl.

>>> Złóż zamówienie mailowo <<<

Co zawiera pakiet kursów Akademia 4w1?

Pakiet składa się z 4 niezależnych kursów, dzięki którym zautomatyzujesz pracę nad raportami i zbudujesz interaktywne dashboardy. Po każdym z nich uczestnik może uzyskać oddzielny certyfikat. Zawartość pakietu:

• Power Query (5 h)
• Power Pivot, model danych i DAX (5 h)
• Wizualizacja i dashboardy Excel (7 h)
• Power BI (5 h)

Dodatkowo w ramach zakupu pakietu dostajesz ZA DARMO:

• Bezterminowy dostęp do filmów (500 zł / rok)
• Możliwość zadawania pytań (100 zł) i nowości w newsletterze (100 zł)
• 2 h konsultacji projektowych (600 zł)
• 4 certyfikaty (ale po wykonaniu zadania), bonusy i niespodzianki (100 zł)

Łącznie: pakiet kosztuje 1230 zł brutto zamiast 4996 zł

Historie uczestników potwierdzają, że kursy Power mają siłę zmienić raporty i kariery.

„Mikołajkowy konkurs” po webinarze

Aby zachęcić uczestników webinaru oraz wszystkich chętnych do pracy analityków do wykorzystania wiedzy ze spotkania, ogłosiłem „Mikołajkowy konkurs” na najlepszą wizualizację w Power BI poświęconą tematyce COVID-19. Zwycięzca konkursu otrzyma dostęp do pakietu kursów Akademia 4w1 dla siebie lub wybranej osoby.

Aby wziąć udział w konkursie:

1. Wybierz dowolne dane źródłowe nt. COVID-19
2. Zbuduj dokładnie 1 stronę raportu w Power BI o dowolnych wymiarach.
3. Odeślij plik na adres kontakt@skuteczneraporty.pl najpóźniej do 6.12.2020 r. do końca dnia.
4. Poczekaj na ogłoszenie wyników, które odbędzie się na blogu skuteczneraporty.pl/ najpóźniej do 13.12.2020 r.

Szczegółowy regulamin konkurs znajduje się na dole strony.

Bez dobrze przygotowanych danych ani rusz

Podczas webinaru nawiązałem do 2 szkoleń z Power Query, które prowadziłem online w 2020 r.:

• 1-godzinne szkolenie wideo z Excel Power Query – Webinar z 25.06.2020
• Jak pobierać do Excela (i Power BI) pliki z folderu z Power Query? – Webinar z 1.10.2020 [wideo]

Ponieważ dobrze przygotowane dane w Power Query to podstawa każdego raportu, warto je obejrzeć przed przystąpieniem do pracy w Power BI.

Pliki z ćwiczeniami do pobrania po webinarze

Kliknij link, aby pobrać pliki z danymi i powtórzyć wszystkie scenariusze samodzielnie.

Relacja wideo z webinaru „Power BI – dashboard w godzinę”

Regulamin „Mikołajkowego konkursu”

1. Organizatorem konkursu jest SkuteczneRaporty.pl Bartosz Czapiewski z siedzibą w Warszawie przy ul. św. Wincentego 128C/4, 03-291 Warszawa, NIP 5941476016. Organizator jest jednocześnie przyrzekającym nagrody.
2. Konkurs skierowany jest do wszystkich osób pełnoletnich.
3. Praca konkursowa może zostać przygotowana na dowolnych danych powiązanych z tematyką COVID-19.
4. Jedna osoba może przesłać wiele projektów.
5. Projekty muszą być przygotowane indywidualnie (nie ma możliwości zgłaszania prac zbiorowych).
6. Projekt musi zostać dostarczony na adres e-mail kontakt@skuteczneraporty.pl jako plik Power BI (rozszerzenie .pbix). Po otrzymaniu pracy konkursowej Organizator odeśle potwierdzenie przyjęcia zgłoszenia.
7. Kryteria oceny projektów (łączny wynik maksymalny to 30 punktów):
   • storytelling (umiejętność opowiedzenia historii z użyciem danych) (0-10 punktów)
   • wygląd i interaktywność (0-10 punktów)
   • poprawność merytoryczna i zgodność ze sztuką wizualizacji danych (0-10 punktów)
8. Komisja oceniająca nadesłane prace będzie składać z trzech osób: 1 z ramienia SkuteczneRaporty.pl, 1 z ramienia SKN Statystyki SGH i 1 z ramienia Data Viz & BI Meetup.
9. Konkurs trwa od 23.11.2020 do 6.12.2020. Prace muszą zostać dostarczone najpóźniej do 6.12.2020 do godziny 23:59. Prace nadesłane po terminie nie będą brały udziału w konkursie.
10. Nagrodą w konkursie jest bezterminowy dostęp do 22 h kursów wideo w ramach pakietu Akademia 4w1: https://skuteczneraporty.pl/pakiet-kursow-akademia-4w1/
11. Rozstrzygnięcie konkursu odbędzie się do 13.12.2020 r. poprzez blog skuteczneraporty.pl/, a wręczenie nagrody – poprzez nadanie dostępu do kursów – nastąpi w tym samym dniu.
12. Biorąc udział w konkursie uczestnik wyraża zgodę na przetwarzanie danych osobowych (imię, nazwisko, e-mail) przez SkuteczneRaporty.pl na potrzeby konkursu zgodnie z RODO. Administratorem danych jest Bartosz Czapiewski (kontakt@skuteczneraporty.pl). Zgoda może zostać cofnięta w dowolnym momencie przez wysłanie wiadomości e-mail spod adresu, którego zgoda dotyczy. Uczestnicy nie są profilowani. Dane nie będą przekazywane poza EOG ani udostępniane organizacjom międzynarodowym.
13. Biorąc udział w konkursie uczestnik zgadza się na opublikowanie pracy na blogach SkuteczneRaporty.pl i skuteczneraporty.pl/ oraz w mediach społecznościowych.
14. Konkurs prowadzony jest wyłącznie w oparciu o niniejszy Regulamin i powszechnie obowiązujące przepisy prawa, w szczególności przepisy art. 919 – 921 ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 roku Kodeks cywilny (tekst jedn. Dz. U. z 2014 roku poz. 121 z późn. zm.), zwanej dalej „k. c.”.

Marty

Zwyciężczyni gratulujemy, a wszystkim uczestnikom dziękujemy za przesłane prace i poświęcony czas. Dla każdego uczestnika przewidzieliśmy nagrodę pocieszenia.

Zwycięski dashboard

Praca Marty zwróciła uwagę członków komisji z kilku powodów:

• 3 czytelne wnioski, które składają się na historię opowiedzianą za pomocą danych:
• 1. Kobiety uczęszczają na zajęcia chętniej niż Mężczyźni.
  2. Zdawalność w I terminie jest uzależniona od wyników uzyskiwanych w rekrutacji na studia.
  3. Najlepsi wykładowcy matematyki działają jak magnes na najlepszych studentów z matematyki.
• Ciekawe efekty – wykres pierścieniowy, na który nałożona została liczba ankietowanych
• Czytelne nagłówki, zbliżone do kolorystyki SGH, które dały dashboardowi „oddech”

Przy okazji tego konkursu życzmy wszystkim studentom zdania sesji w I terminie i do zobaczenia na kolejnym spotkaniu z cyklu Data Visualization & BI Meetup w październiku.

Jeszcze jeden rodzaj wykresu – wykres bąbelkowy

W Power BI przez „+” wstawiam kolejną stronę. Zbuduję na niej kolejny wykres. Wybieram wykres punktowy z obszaru Wizualizacji.

Na osi x umieszczam Sprzedaż, na osi y Zysk, w szczegółach Klient a jako legendę Region.

Wykres prezentuje się następująco:

Na wykresie wstawię dodatkowo linię rentowności w punkcie zero. Zaznaczam obszar wykresu, wybieram > Analiza > Linia stałej (oś Y) > Dodaj

• jako Wartość wpisuję „0” – linia ma się pojawić w punkcie zero na wykresie,
• zmieniam jej Kolor, Styl (kropkowany),
• włączam Etykietę, zmieniam jej Kolor, dla opcji Tekst wybieram Nazwa,
• zmieniam Położenie w pionie i poziomie,
• nadaję Nazwę – Linia rentowności.

Poniżej całość ustawień dla wstawionej linii i jej prezentacja wizualna na wykresie:

Aby zobaczyć dane z wybranych do wykresu wymiarów (czyli bez widoku całego zakresu kolumn dostępnych w danych źródłowych), zaznaczam wykres > Narzędzia wizualne > Dane/przechodzenie do szczegółów > Zobacz dane.

Po wybraniu tej funkcjonalności dane prezentują się jak poniżej, widok w Power BI jest podzielony na widok wykresu oraz na tabelę z danymi , tylko z wymiarami (polami) jakie zostały wybrane do wykresu. Aby wrócić do widoku wykresu należy jeszcze raz wybrać Narzędzia wizualne > Dane/przechodzenie do szczegółów > Zobacz dane.

Budowa dashboardu w programie Power BI Desktop

W tym kroku wszystkie dotychczas stworzone wizualizacje połączę w jeden dashboard. Powiążę je ze sobą by wybierając pewien zakres danych na jednym z kafelków, pozostałe również prezentowały wizualizacje dla tego samego zakresu danych.

Poprzez „+” wstawiam kolejną stronę. Aby umieścić na niej wcześniej utworzone wizualizacje najzwyczajniej kopiuję je z poprzednich stron i wklejam na stronę, gdzie planuję stworzyć dashboard.

Publikowanie i udostępnianie raportu na witrynie Power BI.com

Przygotowany w ten sposób raport możemy wysłać odbiorcy końcowemu w postaci pliku *.pbix. Firmy i organizacje otwarte na rozwiązanie chmurowe od Microsoftu mogą opublikować raport na witrynie PowerBI.com i udostępnić odbiorcom z tego miejsca – zajmuje to zaledwie kilka sekund. W ten sposób adresaci raportu, po założeniu konta, będą mogli korzystać z raportów przez stronę www lub przez aplikację mobilną PowerBI.

Wybieram polecenie Publikuj.

Loguję się na swoje konto (lub je zakładam wcześniej na witrynie PowerBI.com) > klikam Otwórz element… > loguję się do witryny > w otworzonym raporcie klikam pinezkę Przypnij stronę dynamiczną > a następnie udostępniam Pulpit nawigacyjny.

Dlaczego kolor ma takie znaczenie w raportach?

Kolor może być stosowany na wiele sposobów, ale musimy rozumieć jak kolory działają, ponieważ bardzo łatwo o jego nieprawidłowe użycie. Kolor powinien być traktowany tylko i wyłącznie w sposób praktyczny, niech nie wezmą góry nasze artystyczne zapędy. Paleta kolorów ma bardzo duży wpływ na odbiór danych, więc musimy brać pod uwagę sposób, w jaki kolor wpływa na odczytywane oraz interpretacje danych. Kolory bywają zdradliwe i z pewnością można znaleźć wykresy, dla których lepiej by było, aby pozostałe czarno-białe, ponieważ utrudniają lub przekłamują obraz danych. Należy pamiętać, że podświadomie przypisujemy kolorom znaczenie, a w różnych stronach świata dany kolor może oznaczać coś innego niż w naszej kulturze.

Kolory na wykresach:

• Powinno się stosować z umiarem i rezerwą;
• Powinny rozróżniać tylko faktyczne różnice w danych;
• Powinny wyraźnie kontrastować z tłem;
• Powinny być stosowane tylko wtedy, gdy służy to konkretnemu celowi komunikacyjnemu;
• Powinny być miękkie, naturalne dla przedstawienia większości informacji i wyraźne i/lub ciemne, aby wyróżnić informacje, które wymagają większej uwagi;
• Powinny być spójne na całym raporcie.

Tyle teoria. A praktycznie – skąd wziąć dobry zestaw kolorów?

ColorBrewer

Paleta została stworzona przez ekspertkę od map, jednakże kombinacje można stosować również na raportach. Palety dostępne są w czterech formatach, w tym dodatku do Excela. Paleta może zostać wybrana do danych sekwencyjnych, rozproszonych oraz jakościowych. Wybrane palety mogę być różnokolorowe lub jednokolorowe (różne odcienie). Oprócz palety kolorów można wybrać inne szczegóły: kolory granic, miast, dróg. Po wybraniu palety każdy z podanych kolorów ma także wskazany kod Hex.

Źródło: http://colorbrewer2.org

Coolors

Aplikacja podpowiada paletę kolorów. Odpowiedni kolor „zamykamy” kłódką, następnie przyciskamy spację i generują się kolejne kolory pasujące do wcześniej wybranego (wybieramy za pomocą wciśnięcia kłódki). Kolejne kolory generujemy za pomocą spacji. Następnie wybraną paletę kolorów pobieramy.

Źródło: https://coolors.co/

Adobe Color CC

Strona umożliwia wybór jednej z dostępnych palet. Paleta dostępna jest w programie Adobe.

Paletę można edytować i dowolnie ją zmieniać.

Źródło: https://color.adobe.com/pl/explore/newest/

Color combos

Strona umożliwia znalezienie idealnej palety kolorystycznej do naszej wizualizacji. Najważniejszym elementem strony jest tester koloru, który pozwala doprecyzowanie jak kolory ze sobą współgrają. W dostępnej bibliotece znajdziemy setki kolorów wraz z ich kodów Hex.

Źródło: http://www.colorcombos.com/combolibrary.html

Palleton

Strona, poprzez którą generujemy paletę kolorystyczną. Kolory wybieramy na podstawie pierścienia, który dobiera kolory według wybranych kryteriów (ilość kolorów, skala, odległość na pierścieniu w stopniach, rodzaj palety).

Źródło: http://paletton.com/

Encycolorpedia

Strona umożliwia sprawdzenia, który kolor jest odpowiedni w kombinacji, a który nie jest.

Poprzez stronę można wczytać obrazek, żeby pobrać dla niego paletę kolorów. Zgodnie z nazwą, strona udziela informacji na temat kolorów.

Źródło: http://encycolorpedia.com/0d734b

ColourLovers

Strona umożliwia wybranie kolorów z dostępnych palet.

Źródło: http://www.colourlovers.com/browse

Ciekawostka

Poniższe narzędzie umożliwia wybór palet kolorystyczny odpowiednich do stron internetowych, umożliwiając utworzenie odpowiedniej palety w przeglądarkach Chrome i Firefox

Źródło: http://www.colorzilla.com

Z jakich narzędzi do wyboru kolorów korzystasz Ty? Podziel się z Czytelnikami w komentarzu.

Pobranie danych do Tableau bezpośrednio do Google Analytics

Tytułem wstępu warto dodać, że pobranie danych z Google Analytics do Tableau jest dziecinnie proste – wystarczy wybrać odpowiednią opcję połączenia danych, zalogować się, wybrać miary i wymiary, które nas interesują i można zacząć pracę.

Czego szuka analityk? – Interaktywna wizualizacja ruchu na stronie

Efektem końcowym jest poniższa wizualizacja prezentująca chmurę słów, które szukający informacji – Czytelnicy – wpisują w wyszukiwarkę Google, trafiając w konsekwencji na SkuteczneRaporty.pl. Wizualizacja posiada filtr, który czeka na Twoje słowa kluczowe. Można też zobaczyć kiedy i gdzie frazy były wyszukiwane, a po kliknięciu na konkretne sformułowanie, zobaczyć wyniki wyszukiwania na stronie Google. Miłego przeglądania!

Termin big data jest obecnie bardzo popularny – zetknął się z nim zapewne każdy, nawet jeśli nie interesuje się ani nie zajmuje tą tematyką na co dzień. Pojęcie to ciągle nie jest w pełni rozumiane, bowiem określa się nim niesłusznie każdy duży zbiór danych.

Tymczasem big data pojawia się dopiero tam, gdzie tradycyjna eksploracja danych (data mining) nie jest w stanie wyszukać ukrytych w tych danych znaczeń i wzorców. Wynika to z faktu, że znakomita większość gromadzonych obecnie danych jest nieustrukturyzowana (nie jest przechowywana w formie uporządkowanych tabel), wymaga przetwarzania w czasie rzeczywistym lub jest po prostu bardzo duża, wobec czego nie można do nich zastosować relacyjnych baz danych czy hurtowni danych.

Równolegle jednak do rosnącej popularności big data rośnie także świadomość problemu oraz zainteresowanie tworzeniem i rozwijaniem narzędzi, algorytmów i technologii zdolnych „udźwignąć” big data. Wymienić tutaj można np. Hadoop, MapReduce czy bazy danych NoSQL. Technologie te stanowią centralną część ram oprogramowania open-source, co ułatwia przetwarzanie ogromnych zbiorów na systemach klastrowych.

Same narzędzia jednak nie wystarczą. Fascynacja trendem big data zrodziła zapotrzebowanie na odpowiednio przygotowanych analityków, którzy będą umieli w pełni wykorzystać możliwości ukryte w tych ogromnych zbiorach danych poprzez wyciąganie odpowiednich wniosków – dopiero bowiem wtedy zgromadzone dane stają się wartościowe. Analityków tych określa się mianem data scientists, zaś całą naukę – data science. O ogromnym znaczeniu big data oraz samych data scientists świadczy chociażby fakt, że zawód ten okrzyknięty został przez „Harvard Business Review” najbardziej pożądanym zawodem XXI wieku. Co więcej, Wielka Brytania uznała badania nad Big Data za jeden z ośmiu strategicznych kierunków rozwoju nowych technologii, a rząd USA przeznaczył w 2012 roku 200 milionów dolarów na badania i rozwój nowych inicjatyw big data.

Big Data w liczbach

Podobnych wniosków dostarczają też dane statystyczne i prognozy na temat big data i całego związanego z nimi rynku. Świat produkuje coraz większą ilość danych. Każdego dnia wysyłanych jest ponad 500 milionów tweetów, a miesięcznie na Facebooku pojawia się ponad 30 miliardów nowych wpisów – każdy zawierający informacje o zachowaniach i upodobaniach konsumentów. W każdej godzinie Walmart przetwarza milion transakcji swoich klientów. Eric Schmidt z Google twierdzi, że obecnie co 2 dni wytwarzamy tyle danych, ile cała ludzkość wyprodukowała od początku cywilizacji do początku XXI wieku, a dane na świecie co najmniej podwajają się co 2 lata. Jak podano na konferencji Hadoop Summit 2014 w San Jose w Kalifornii, szacuje się, że obecnie na świecie jest 3,2 zetabajtów danych (1 zetabajt to miliard terabajtów), a do 2020 roku ilość ta urośnie do 40 zetabajtów. Interesujący jest fakt, że ponad 70% tych danych generowana jest przez jednostki, natomiast przedsiębiorstwa odpowiedzialne są za przechowywanie i zarządzanie 80% z nich. Warto również dodać, że do 2020 roku około jedna trzecia wszystkich danych będzie przechowywana bądź przetwarzana w chmurze.

Mówiąc zaś językiem wymiernych korzyści, wystarczy nadmienić, nawiązując do raportu Digital Trends 2013, opracowanego przez specjalistów z Deloitte i Allegro, że globalny rynek big data – a więc wszelkie technologie, sprzęt, oprogramowanie, jak i usługi z nimi związane – wart będzie w 2015 roku prawie 50 miliardów dolarów, z prognozowanym wzrostem 40% rok-do-roku.

Coraz częściej zresztą słyszymy o fascynujących przykładach wykorzystania big data w różnych branżach. Jako przykład posłużyć może sytuacja Tesco w Malezji, które miało problem z odbudowaniem lojalności wśród klientów. By jak najlepiej spersonalizować ofertę, rozpoczęli analizy trendów rynkowych, danych z kart lojalnościowych, które prezentowały jak, kiedy i co kupowali ich klienci. W efekcie udało im się reaktywować 3000 klientów, lojalność klientów wzrosła o 30%. Z kolei T-mobile w USA, dzięki analizie danych z systemów CRM i mediów społecznościowych, zmniejszył o 50% liczbę rezygnacji klientów z usług firmy. Sięgając do przykładów z europejskiego podwórka, warto między innymi wspomnieć o sukcesie platformy Tipp24 AG do obstawiania zakładów w loteriach. Dzięki analizie miliardów transakcji i tysięcy czynników determinujących przyzwyczajenia swoich klientów udało się firmie spersonalizować komunikację marketingową w czasie rzeczywistym oraz skrócić aż o 90% czas potrzebny na budowanie modeli predykcyjnych przyszłych zachowań konsumentów.

Kolejnym i chyba jednym z najbardziej medialnych przykładów zastosowania big data w dosyć rewolucyjny, nieoczywisty sposób jest przygotowanie produkcji serialu „House of Cards”. Firma Netflix zrealizowała produkcję serialu w oparciu o analizę wzorców zachowań, przyzwyczajeń i gustów swoich klientów. Serial odniósł ogromny sukces, ale producenci byli o nim przekonani, zanim ktokolwiek na planie zdążył krzyknąć pierwsze „Akcja!”.

Big Data a wizualizacja danych

O co więc tak naprawdę chodzi w analityce big data? O dostrzeganie tego, co niewidoczne w niezliczonej ilości danych z chociażby takich źródeł, jak portale społecznościowe, filmy, różnego rodzaju czujniki, kamery, satelity czy transakcje zakupowe. O zhumanizowanie tych danych i uczynienie ich bardziej zrozumiałymi dla innych użytkowników – zatem big data to także nowe wyzwanie dla dziedziny wizualizacji danych. Mimo że zmienia się ona wraz z rozwojem coraz to nowych technologii, ciągle musi przestrzegać starych zasad – wizualizacje muszą być dobrze zaprojektowane, łatwe w użyciu, zrozumiałe, przejrzyste i dostarczać odpowiednich informacji. W stosunku do big data standardowe wykresy czy grafy nie są już wystarczającymi narzędziami, bowiem ograniczają się tylko do jednego bądź dwóch wymiarów i nie są w stanie objąć całej „głębi” ogromnych zbiorów danych. Pojawiła się potrzeba opracowania i rozwijania solidnych, interaktywnych narzędzi, które będą funkcjonalne i „aktualizowalne” – zdolne do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. W żargonie mówi się o 3xV – Volume, Variety, Velocity – i to właśnie z tymi 3 aspektami: dużą objętością, różnorodnością czy też złożonością, a także przetwarzaniem w czasie rzeczywistym muszą poradzić sobie nowe metody.

Infografika, Dashboard, Mapa

Infografiki, które w ostatnim czasie stały się szczególnie popularne, są doskonałym środkiem, by przedstawić złożone problemy w sposób, który będzie zrozumiały dla każdego użytkownika. Infografiki są zwykle starannie przygotowane w formie plakatu bądź prezentacji i w przejrzysty sposób obejmują wieloaspektowe, wielowymiarowe problemy. Ich dużą wadą jednak jest fakt, że zwykle są one stałe w czasie, a zatem ograniczone są możliwości wykorzystania ich w interaktywnej analizie danych. Co więcej, ich autorzy raczej skupiają się na aspektach estetycznych, a nie na danych i wnioskach, które z nich płyną. Z infografikami należy więc uważać.

Dashboardy łączą wiele aspektów danych na jednym ekranie i najczęściej pozwalają odbiorcy na interakcję. Są przeznaczone dla grona przeszkolonych odbiorców. Więcej o tego typu raportach biznesowych dowiesz się z artykułu Co to jest dashboard?.

Mapy są idealne do przedstawiania danych zróżnicowanych geograficznie, a ich popularność stale rośnie dzięki coraz większej ilości map i danych dostępnych publicznie.

Warto tutaj odnotować, że znani dostawcy narzędzi business intelligence, jak IBM, Cognos czy SAS, w dalszym ciągu są dużymi graczami na dynamicznie rozwijającym się rynku odkrywania danych, wizualizacji i umiejętności wyciągania właściwych wniosków, lecz ich udział w tym rynku maleje. Obecnie firmy nie muszą wydawać ogromnych kwot, by poradzić sobie z wizualizacją danych, bowiem narzędzia temu dedykowane stają się nie tylko coraz powszechniej dostępne, lecz także proste w użytkowaniu, co jest szczególnie ważne dla użytkowników spoza branży IT. Jako przykład mogą posłużyć Vizify, D3.js, Visual.ly, GNU R i wiele innych.

Najlepszym podsumowaniem będzie chyba wniosek, że problem big data jest nierozerwalnie związany z wizualizacją danych, która obok coraz to lepszych narzędzi hardware’owych i software’owych stanowi jeden filarów analityki big data.

Jak zmienia się świat analityki biznesowej? – Tableau, QlikView, Microsoft PowerBI

Podążając za wymaganiami klientów, dostawcy programów zmienili paradygmat, uznając, że centralną postacią w kwestii przetwarzania danych i ich obróbki powinien być każdy zwykły użytkownik, a nie tylko wyspecjalizowane zespoły działów IT. Każda szanująca się firma software’owa zaczęła więc – z różnym skutkiem – przygotowywać narzędzia, które pozwolą podłączyć się do źródła danych, zaprezentować je poprzez ich wizualizację, przeanalizować w interaktywny sposób i udostępnić innym pracownikom. Te 4 filary łączą produkty tworzone m.in. przez Tableau (Tableau Desktop), QlikView (QlikSense Desktop) i Microsoft (Power BI Designer).

Możliwości wizualizacyjne każdego z tych programów omówimy szczegółowo w kolejnym artykule, warto jednak podkreślić jedno – przyszłość analityki biznesowej nierozłącznie wiąże się z wizualizacją danych i dashboardami, a umiejętność analizy danych z pomocą jednego z tych programów będzie kluczem do rozwoju własnego i organizacji, w której pracujemy.

Infografika Big Data

Jako ciekawostkę zamieszczamy poniżej infografikę, prezentującą nieco więcej danych statystycznych na temat big data.

Źródło: https://hrboss.com/blog/2014-02-03/what-big-data-infographic

Czy fragmentator w PowerView jest zupełną nowością?

Taki instrument pozwalający ograniczyć ilość wyświetlanych danych nie jest niczym nowym – już w wersji 2010 programu Microsoft Excel można było użyć fragmentatorów w połączeniu z tabelą przestawną, wskutek czego mogliśmy stworzyć efektowny dashboard.

Jak utworzyć fragmentator na dashboardzie?

Tworzenie  fragmentatora jest bardzo proste – należy najpierw utworzyć tabelę na podstawie danych tylko z jednej kolumny, a następnie (mając zaznaczoną tą tabelę) kliknąć Projekt -> Fragmentator: Kliknięcie na wybrany element w naszym narzędziu skutkuje ograniczeniem danych użytych w raporcie do tego właśnie elementu. Możemy zaznaczyć więcej niż jeden element przytrzymując klawisz CRTL Powrót do stanu początkowego możemy zrealizować jednym kliknięciem w ikonę gumki znajdującej się w jego górnym prawym rogu. Ikonka ta pojawia się tylko po najechaniu kursorem na obszar fragmentatora. Działanie tego narzędzia w praktyce można sprawdzić na raporcie znajdującym się w naszym przykładowym pliku (odnośnik pod artykułem). Można utworzyć tabelę na podstawie obiektu Region z tabeli Tabela_Sprzedaż, a następnie utworzyć z niej fragmentator. Można także próbować innych obiektów, ale należy pamiętać iż może wystąpić sytuacja w której niektóre wykresy nie będą reagowały na operacje wykonywane na fragmentatorze – wszystko zależy od wzajemnego powiązania danych (relacji między tabelami), czyli po prostu struktury naszej bazy danych w PowerPivot.

Kiedy stosować fragmentator na dashboardzie w PowerView?

Fragmentator jest filtrem, który sugeruje użytkownikowi, że cały raport został zaprojektowany w taki sposób, że jego klikanie będzie miało wpływ na cały raport. Zadaniem osoby projektującej raport jest więc taka konfiguracja modelu danych i dobór wykresu, aby rzeczywiście kliknięcie na ten filtr miało wpływ na cały dashboard.

Gdzie umieścić fragmentator na raporcie?

Zasadniczo filtry dashboardu powinny być umieszczone po prawej stronie, aby nie skupiło zbytnio uwagi odbiorcy. W przypadku fragmentatorów w PowerView, które sugerują domyślny sposób operowania na danych, bardziej wskazane jest ich umieszczanie z lewej strony raportu.

Czy da się zmienić układ fragmentatora z pionowego na poziomy?

Analogicznie jak w zwykłym arkuszu programu Excel, fragmentator może być tylko w pionie.

Uważacie tę opcją za przydatną, czy też jedynie niepotrzebnie dubluje opcje filtrów? Wyraźcie swoją opinię w komentarzach!

Plik do pobrania

Plik z przykładowymi danymi: fragmentatory w Excel 2013 PowerView