Power BI - Transformeer data tot inzichtelijke visualisaties

Tegenwoordig wordt overal om ons heen enorme hoeveelheden data gegenereerd. Denk hierbij aan zaken zoals het aantal auto's dat over een bepaalde weg rijdt, hoe vaak je je telefoon oppakt, of hoelang iemand een bepaalde LinkedIn-post bekijkt.

Het verzamelen van deze gegevens is echter slechts het halve werk; de waarde van data zit in het visualiseren ervan, zodat het op de juiste manier geanalyseerd kan worden. Data zelf is vaak namelijk niet makkelijk te begrijpen. Het zegt iemand niets als op 1 november 7604 auto's over de A15 hebben gereden. Het wordt veel duidelijker wanneer deze data wordt gevisualiseerd, bijvoorbeeld door het aantal auto's dat gedurende heel 2023 per dag over de A15 heeft gereden weer te geven in een staafdiagram.

Het menselijk brein verwerkt informatie namelijk beter en sneller wanneer er gebruik wordt gemaakt van diagrammen of grafieken. Om grafieken en diagrammen te maken die gegevens op een duidelijke manier weergeven, kan een datavisualisatietool zoals Power BI worden gebruikt.

Hoe werkt het?

Met Power BI is het mogelijk om data uit één of meerdere bronnen te verzamelen, schoon te maken en samen te voegen tot bruikbare informatie. Power BI biedt een enorm scala aan manieren om allerlei bronnen aan een Power BI-dashboard te koppelen. Uit deze bronnen kan 'ruwe' data, data die nog ongestructureerd en ongefilterd is en dus fouten kan bevatten, op allerlei manieren worden verwerkt tot 'schone' data. Dit proces wordt ETL genoemd; Extract, Transform en Load. Het onttrekken van data uit één of meerdere bronnen wordt Extract (extraheren) genoemd. Het transformeren van ruwe data tot bruikbare data wordt Transform (transformeren) genoemd. Het transformeren van de data is het belangrijkste onderdeel van het proces. In het onderstaande voorbeeld zie je waarom.

De tabel bevat een aantal foutieve waarden. Speler D heeft 'three' punten gekregen, speler I heeft '?' rebounds gemaakt en speler K heeft ' ' punten gescoord en assists gegeven. Het is belangrijk om deze foutieve waarden uit de ruwe data te filteren voordat deze wordt gebruikt. Wanneer er toch foutieve waarden worden gebruikt in een visualisatie, wordt er in het beste geval een foutmelding getoond; dan weet je dat er iets mis is met de data. In het slechtste geval wordt de data getoond zonder de foutieve waarden. Omdat 'three' geen getal is, geeft de tool dan de waarde 0 weer. Je zou dan bijvoorbeeld kunnen denken dat speler D 0 punten heeft gescoord, terwijl dit in werkelijkheid 3 is. Dit is een simpel voorbeeld, maar voor complexe data kunnen de gevolgen van foutief getoonde data desastreus zijn.

Het transformeren van data binnen Power BI wordt gedaan met Power Query. Dit is een gegevenstransformatie- en voorbereidingsengine in Power BI. Data kan hiermee op allerlei manieren worden getransformeerd. In de onderstaande afbeeldingen zijn de manieren om data te transformeren te zien.

Wanneer de data schoon is, kan deze naar wens worden gevisualiseerd. Hiervoor biedt Power BI een breed scala aan visuals aan, zodat de data altijd in de best passende grafiek of diagram kan worden weergegeven.

Power BI en Power Platform

De verschillende onderdelen van het Power Platform (Power Apps, Power Automate en Power BI) zijn naadloos op elkaar aangesloten. Het is mogelijk om een Power Apps applicatie in een Power BI-dashboard te integreren. Het is bijvoorbeeld mogelijk om een Power BI-dashboard met daarin een Power Apps applicatie te creëren, waarbij belangrijke data wordt gevisualiseerd in het dashboard. Als er op basis van de inzichten uit dit dashboard actie moet worden ondernomen, kan dit direct vanuit de Power Apps applicatie in het dashboard worden verwerkt.

Andersom is het ook mogelijk om een Power BI-grafiek of -diagram te integreren in een Power Apps applicatie. Als bijvoorbeeld een applicatie is ontwikkeld waarin een medewerker zijn gewerkte uren registreert, kan hier ook een Power BI-grafiek in worden geïntegreerd die de gewerkte uren van de afgelopen maand weergeeft. Op deze manier kan een medewerker snel en gemakkelijk inzicht krijgen in zijn eigen prestaties en aanwezigheid.

Data analyseren en visualiseren

Het doorlopen van het ETL-proces voor ruwe data kan een complex proces zijn. Data ophalen uit verschillende bronnen, deze data vervolgens samenvoegen en beslissen op welke manier de data moet worden gefilterd en bewerkt, zonder dat hierbij bruikbare data verloren gaat, kunnen stappen zijn waar (onnodig) veel tijd in gaat zitten. Zeker wanneer de gemaakte diagrammen of grafieken ook nog eens geïntegreerd moeten worden in een Power Apps applicatie, of vice versa.

Hoewel het Microsoft Power Platform is ontwikkeld om iedereen te laten bouwen en ontwikkelen, kan het voor bedrijfskritische oplossingen beter zijn om een Power Platform specialist in de hand te nemen. Hierbij wordt er gekeken naar wat je wilt bereiken, en binnen afzienbare tijd wordt een op maat gemaakte oplossing ontwikkeld die stabiel, betrouwbaar en schaalbaar is. Het is mogelijk om dit zelf te doen, maar door met een Power Platform specialist zoals eMPower samen te werken, wordt veel tijd bespaard terwijl er een kwalitatief betere oplossing wordt ontwikkeld.

Zie je mogelijkheden binnen jouw bedrijf of het bedrijf waar je werkzaam bent? Neem dan gerust contact op met eMPower voor een vrijblijvend gesprek over de kansen die er zijn binnen het bedrijf.