Delfíni na vlnách: Proč je momentálně Power BI hegemonem datové analytiky

Proč tomu tak je a jaké znalosti potřebuje uživatel mít, aby s Power BI pracoval co nejefektivněji? O tom jsme si povídali s Petrem Kolářem, který je považován za jednoho z největších odborníků na Power BI v České republice. 

00:00:36 

Petře, řekni na úvod, jak dlouho vlastně pracuješ v oblasti Business Intelligence dat a podobně? 

Už během vysokoškolských studií jsem se začal věnovat vyučování softwaru. Začal jsem grafickými softwary, pak se přidaly uživatelské aplikace, software od Microsoftu, později přibyl i MS Project Server Dynamics CRM a další. S Power technologií jsem se setkal už v okamžiku, kdy s ní Microsoft přišel, protože od roku 2007 jsem certifikovaný trenér Microsoftu a mám tedy přístup k beta verzím softwarům. 

Když Microsoft v roce 2013 začal přidávat Power moduly do excelu, tak jsme se s nimi ihned začalo seznamovat a zároveň jsme je školili a implementovali do našich projektů. Nástroj Power BI jako byl publikováno pro koncové uživatele v roce 2015 a i zde jsme se s ním seznámili ihned po vydání, následně jsme ho začali školit a pomáhali jsme ho implementovat do klientských projektů. 

00:01:50 

Takže Power BI je na trhu zhruba 8 let. Jak dlouho je dle tvého názoru reálně využitelné v praxi? Dříve bylo na Power BI pohlíženo spíše jako na hračku. Microsoft to v podstatě rozdával zdarma a opravdový rozvoj přišel až v posledních letech. Tipnul bys, kdy to bylo? 

Dlouho to byla spíš taková hračka vylepšená v tom, že byla a je stále zdarma. Ta nejjednodušší verze Power BI desktop je stále k dispozici, každý si ji může stáhnout a dělat v ní analýzy, které jsou pokročilejší a rychlejší než VR. 

Ale tím, že se Power BI začalo rozvíjet, se zvětšila i jeho použitelnost. Třeba v roce 2017 přišel Microsoft s prémiovými licencemi, což umožnilo administraci celého řešení, monitoring platformy i práci s 400 gigabit velkými datovými modely. To byl opravdu velký krok vpřed. Už v roce 2019 byl Power BI vyhlášen jako nejlepší analytický a BI tool, takže ten posun je opravdu dynamický. 

00:03:15 

Ještě před 5-6 lety, když si firmy vybíraly nějaký BI nástroj, tak se zajímaly o produkty jako je Cognos, Business Objects, nebo i MicroStrategy a Oracle Analytics… Dnes mám dojem, že se tento přístup změnil a spíše říkají „Power BI – to je jasné“. Pojďme se podívat, jestli náhodou by nemohlo na tom trhu být něco dalšího, protože mi přijde, že z Power Bi se stal naprostý jako etalon BI nástrojů. Proč myslíš, že to tak je? 

Microsoft je na trhu velký hráč a před Power BI Microsoft používal Reporting Services jako vrcholovou platformu, což se postupem času změnilo. Microsoft začal mohutně investovat do Power BI jako vrcholové reportní platformy a integroval ji do všech svých dalších nástrojů. Například v Dynamics CRM lze vytvářet jednodušší, interní reporty.  Pokud chce uživatel vidět něco složitějšího, report si vytvoří Power BI a  embeduje ho přímo do Dynamics. Tímto způsobem postupuje i s dalšími softwary, a takto je to implementovatelné i do dalších softwarů. 

00:04:38 

Mám pocit, že Power BI je prakticky jediný nástroj, který mají klienti opravdu rádi – ve smyslu, že jsou schopní se do něj zamilovat. Oproti tomu některé starší nástroje nenávidí z hloubi srdce, ale u Power BI jsem se s tímto nikdy nesetkal. V čem myslíš, že je to pro uživatele tak super, proč to tak mají rádi? 

Power BI je principiálně nedaleko od toho, jak se používá a co umí Excel. Pro běžné používání se stačí napojit na data, ihned začít dělat vizualizace a ihned je vypublikovat. Jednoduchý report tak může být kompletně hotový za půl hodiny. V okamžiku, kdy je potřeba počítat něco složitějšího, tak výpočetní vzorce v Power BI jsou velmi podobné těm, které se používají v Excelu. Naprosto stejné, co se týká používání v Power Pivot a Power Query v Excelu. Největším benefitem je tedy ta příbuznost s Excelem, který znají prakticky všichni, kteří se zabývají daty. 

00:05:49 

Představme si zaměstnance z oddělení controllingu, který posledních 10 let pracoval v Excelu, dělal si tam vlastní reporty, analýzy a trochu zná Power Pivot, ale s Power Query nemá žádnou zkušenost. Jak dlouho bys řekl, že mu bude trvat, než bude schopný v Power BI sám vytvářet analýzy a vyvíjet reporty střední složitosti? Protože je jasné, že ty opravdu složité úkoly je nutné mít větší expertízu.  

To bude záležet i na síle jeho motivace. U takového člověka ta motivace bude způsobená tím, že jeho reporty jsou velké a v Excelu fungují velmi pomalu. Už jen samotné otevření souborů může být pomalé – čili tento člověk se silnou motivací je schopen během jednoho dne zjistit, že Power BI je nástroj, který je velmi dobře použitelný a během dalších čtyř dní se dokáže adaptovat na to, aby buď dokázal všechny problémy pořešit sám anebo věděl, kde má hledat řešení. Samozřejmě jsou ad hoc velmi složitá témata, která je potřeba zkoumat hlouběji, ale pro běžný reporting je ta adopce velmi rychlá, za mě nesrovnatelná s jinými reporting novými tituly. 

00:07:03 

Jaké zkušenosti by v ideálním případě měl mít tento člověk předtím, než začne s Power BI pracovat, nebo co mu pomůže v tom, aby ho používal efektivně?  

Jednoznačný benefit je, pokud má dopředu představu o tom, co bych chtěl vidět na reportní stránce. Z pohledu Power BI, když ho srovnáme například s Excelem, je potřeba tam změna myšlení. V Excelu dost často lidé používají rozsáhlé tabulky, široké, mnoho sloupců, mnoho řádků, mezi kterými se pohybují posuvníky a hledají dlouho, někdy marně, to, co je vlastně zajímá. 

V Power BI je ta cesta jiná. Prvotním úkolem je správně si vyfiltrovat data, zvolit správný vizuál tak, aby se ta informace, kterou má uživatel vidět, vešla na jednu obrazovku bez nějakých posuvníků. Pokud chce vidět detaily tak, aby se k nim dostal použitím nějaké jiné stránky nebo jiného reportu pomocí Drill Through. 

00:08:09 

Data se do Power BI většinou dostávají z databází. Lze je samozřejmě importovat z Excelu, ale nemyslím si, že to je ideální způsob, jakým by se to mělo používat. Aby uživatel mohl nahrávat data efektivně, měl by vědět něco o datovém modelování, SQL, o databázích, nebo je schopný fungovat i bez těchto znalostí? 

Může fungovat i bez toho. Dle naší praxe jsou většinou reporty kombinací dat z databází a nějakých malých číselníků, slovníčků nebo mapovacích tabulek z Excelu, eventuelně v excelu ložených témat, která v databázi z různých důvodů nejsou. 

A co se týče napojení na databázi, běžný uživatel nemusí o databázích znát vůbec nic. Stačí vědět, že existují tabulky a měl by mít přehled o tom, které tabulky jsou o čem, co znamenají jednotlivé sloupce. Pokud chce tvořit nějaký složitější report, měl bych vědět, jak ty tabulky mezi sebou propojit. I toto je známá funkce Excelu. Výhoda Power BI, potažmo Power Query je, že spoustu transformací dokážou zařídit běžným klikáním na obyčejné ikonky a automaticky se to přeloží do jazyka SQL. 

Takže není potřeba znát SQL, není potřeba znát databáze, je potřeba se umět napojit na databázi, k čemuž stačí jenom název databáze, přihlašovací údaje, případně mít nainstalovaný příslušný driver, což ve větších firmách zařizuje IT oddělení, pokud to jsou on-premise databáze, tak ten daný zdroj IT nebo nějaký jiný support předá do datové brány. Z pohledu koncového uživatele žádná starost. 

00:10:19 

Z mých zkušeností bývá pro uživatele velký mentální problém, že když dělají reporting v Excelu, tak si můžou jakékoliv číslo libovolně přepsat, když jim výsledky nevychází tak, jak potřebují. Při použití BI nástrojů toto není možné, protože tyto nástroje čerpají data z konkrétní reality, z nějaké databáze. Jak je na tom Power BI? 

Cest je několik. Určitě je možný například hard coding.  Já mohu mít někde uložené nějaké opravné tabulky, které si připojím ke standardním datům a správně je potom dohledám. Další variantou je, že můžu přizpůsobit čísla pomocí what-if analýzy a uzpůsobit si buď jedno číslo nebo třeba celý sloupec o nějakou přidanou nebo vynásobenou hodnotu. 

Další možností je samozřejmě write-back, což je trošičku složitější téma. A jednou z novinek Microsoftu je, že nově umožní používat v Power BI vizuál typu Excel, kde bude možné psát excelové vzorce přímo uvnitř vizuálu. 

00:11:45 

Lidé, kteří dlouho dobu s Excelem, tak se naučí ohromnou spoustu funkcí a jsou schopní v excelu udělat za mě neuvěřitelné věci. Zúročí tyto znalosti i v Power BI, nebo je to skriptování úplně jiné? 

Funguje to jinak. V Excelu se vzorec píše jako jednolitý řetězec písmenek, což nemusí být přehledné. V Power BI využíváme jazyk DAX pro psaní vzorců, což nám umožňuje strukturovat vzorec do více řádků, pohodlně vkládat odřádkování, definovat proměnné a přidávat komentáře k vzorci. Díky této organizované formě je celý vzorec mnohem snáze čitelný a přehledný. Pokud jde o konkrétní funkce, i když Excel nabízí více než 300 výpočetních funkcí, v praxi většina uživatelů využívá pouze 10-20 funkcí. 

V Excelu může být vyhledávání a vnořování funkcí složitější. V Power BI, při používání jazyka DAX, je to prakticky podobné. Klíčový filozofický rozdíl mezi obyčejným vzorcem v Excelu a DAXovými výpočty spočívá v práci s kontextem. V Excelu pracujeme s daty uloženými v buňkách, které mají určitou adresu, buď absolutní nebo relativní. V Power BI pracujeme s daty uloženými v tabulkách nebo s virtuálními výsledky, které vznikají pomocí metrik. Při výuce uživatelů, kteří se učí, jak dělat složitější vzorce než triviální agregace typu „součet“ nebo „průměr“, je nutné vysvětlit, jak pracovat s kontextem. Tato věc se dá vysvětlit během jedné hodiny, ale bez správné průpravy by uživatelé mohli mít s tímto konceptem potíže.  

00:13:52

Mám dojem, že zatím prezentujeme věci trochu idylicky. Všechno vypadá skvěle, nádherně a zdá se, že pro uživatele je vše jednoduché. Ale pojďme se podívat na realitu. S čím uživatelé nejvíce bojují, když začnou pracovat s Power BI? 

Při tvorbě reportů mnozí uživatelé bojují s tím, že v Power BI jsou stovky různých vizualizací. Vyzkoušejí různé možnosti, aby zjistili, která vizualizace by pro jejich téma byla nejlepší. Často se však stává, že vizualizace je vybrána pouze z estetických důvodů, aniž by přinesla skutečnou přidanou hodnotu analýze nebo prezentaci dat.

Další výzvou, která je společná jak pro Power BI, tak pro Excel, je skutečnost, že při prezentaci výsledků v reportingu není vždy jasné, zda jsou čísla správná nebo ne. Je nezbytné definovat nějaké cíle a targety, které umožní porovnávat výsledky na reportní stránce ve všech úrovních drill downu. Je důležité pochopit, co je vhodné dávat na reportní stránku.

Velké množství uživatelů se snaží na jednu reportní stránku vložit mnoho obsahu. Je to podobné jako u Power Pointu, kde můžu mít složitý snímek, spoustu textu, spoustu podpůrné grafiky nebo smart artů, ale nemusí to být přehledné. Přílišný obsah na jednom snímku v prezentaci nemusí čtenáři jasně odkázat na jádro pudla.

Je tedy vhodné zamyslet se nad tím, jak udělat reportní stránku jednoduchou a jak obsah rozdělit mezi několik stránek. Pokud jde o publikaci reportů, neměl by být problém s licencemi nebo datovými toky. Samozřejmě, pokud se vytváří nějaký složitý vzorec a není napsán správně, může dojít k výkonnostním problémům a vizuál se nenačte. Naštěstí tato situace je patrná přímo v prostředí desktop, což umožňuje ihned zareagovat a vzorec opravit. 

Pokud jde o používání reportingu pro koncové uživatele, kteří se na něj dívají prostřednictvím aplikací v cloudu nebo přes webový prohlížeč v cloudu, doporučuji, aby tito uživatelé absolvovali krátké školení, na kterém získají přehled o tom, co všechno se dá použít, jak se efektivně orientovat, jak najít relevantní obsah pro reporty a co všechno lze s tímto obsahem provádět. 

00:16:28 

Když firma přechází z reportingu v Excelu na použití BI nástroje, jeden z důvodů může být vylepšení výkonu. Dalším důležitým důvodem je práce s daty – aby se někde neválely spousty souborů, které se posílají mailem a nikdo nemá moc velkou kontrolu nad tím, co se děje.  

Cílem těchto firem je zavést governance. Jak se s tímto pracuje v Power BI? Je vhodné nástroj úplně otevřít a nechat jednotlivce, ať si v prostředí dělají, co chtějí, sdílejí reporty podle svého, nebo by měla existovat alespoň základní pravidla pro lepší kontrolu a pokud ano, jak by pravidla měla vypadat?  

U Excelu vzniká problém, když uživatelé posílají excelové soubory prostřednictvím e-mailu nebo například aplikace Teams. Reporty jsou aktualizovány v různých okamžicích, což vede k absenci jednotné pravdy. Pokud jsou soubory uložené na jednotném místě, může tento problém zmizet. Excel může být efektivní v případě dedikovaného týmu, který má přehled o obsahu reportů a může uživatele edukovat, jak číst výsledky. 

Power BI je velice rychlý nástroj, ve kterém se dá snadno orientovat, má rozšířené možnosti vizualizace a nabízí proklikávání do detailů, do různých reportů, vyhledávání souvislostí. Navíc Power BI obsahuje umožňuje snadnou analýzu dat. Jednoduše lze prostřednictvím pravého kliku na sloupeček grafu zeptat například na příčiny poklesu nebo nárůstu sledované metriky a Power BI na základě relačních vztahů a vztahů mezi daty ukáže, čím by to mohlo být způsobeno. 

Co se týče governance, tam lze identifikovat dvě úrovně. První úroveň se týká standardního firemního reportingu, který obvykle provádějí datoví specialisté a specialisté na BI. Tito odborníci mají přehled o datech a vědí, co se s nimi bude dít v budoucnosti. Jsou schopni predikovat, jaké dopady bude mít každý zásah do databáze a jak a kde se tyto změny projeví. Zároveň jsou schopni optimalizovat výkon všech reportů, aby je mohlo současně prohlížet tisíce uživatelů, i přes to, že pozadí reportu obsahuje desítky gigabitů dat. 

Druhý pohled na reporting je tzv. Self-service.  Koncoví uživatelé, obvykle vrcholoví manažeři, kteří na to nemají moc času, potřebují mít možnost provádět reporting ad hoc podle svých potřeb. Chtějí se rychle napojit na data, vytvořit si vlastní vizualizace a dále s nimi pracovat. 

Tato cesta self-servisu v Power BI je rozhodně perspektivní, dle mého názoru dokonce nejlepší ze všech toolů, které se v reportingu obecně používají. Je ale samozřejmě vhodné zajistit, aby se reporty jsou ukládaly do správných pracovních prostorů a administrátoři jsou schopni měřit výkon a byli schopni identifikovat případné problémy dříve, než se s nimi setká vrcholový manažer a začne bádat, v čem je problém. 

00:20:08 

Mluvili jsme o tom, jak jednoduché je pro uživatele vytvářet reporty. Jaká je tedy přidaná hodnota expertů na Power BI a konzultantů, kteří s tímto nástrojem pracují? 

Specialisté pomáhají s nastavením governance a pravidel, na která běžný koncový uživatel nemusí myslet. Například jaké důsledky může mít to, že se report uloží do nevhodného místa, nebo se v něm nastaví aktualizace po jedné minutě, přestože čerpá gigabity dat. To je věc, kterou si koncový uživatel nemusí uvědomit. 

Další důležitou rolí je role expertního týmu. V situaci, kdy 80 % uživatelů firmy začne využívat self-service funkcionalitu – ačkoliv Power BI je intuitivní nástroj, manažeři mohou mít mnoho zajímavých nápadů a konceptů, které by chtěli realizovat, ale nemají čas procházet dokumentaci a hledat, jak by se takové věci měly implementovat. My doporučujeme vytvořit ve firmách expertní tým pokročilých uživatelů anebo zvolit dodavatele, který má s nástrojem bohaté zkušenosti a dokáže radit koncovým uživatelům, jak věci dělat efektivně. Samozřejmě tímto krokem se šetří čas a i celá platforma. 

00:21:36 

Kam myslíš, že se celá platforma vyvíjí, jaká je její budoucnost a kam se Power BI dostane v nadcházejících letech? 

Power BI určitě zůstane vrcholovou platformou za Microsoft, a to s sebou nese to, že Microsoft bude investovat úsilí, peníze i čas do toho, aby se platforma se rozvíjela. Microsoft má i svoje plány rozvoje a v brzké době představí možnost vytvářet sémantickou vrstvu přímo v cloudu, což umožní přímé ovládání této vrstvy prostřednictvím cloudu. Kromě toho plánuje implementovat pokročilé zabezpečení dat a bude zlepšovat možnosti vizualizace. Už nyní nabízí každý měsíc nové vizuály a očekává se, že Microsoft přijde s vizualizací, která umožní reportní stránce pracovat s daty přímo v Power BI a podobně jako v Excelu vytvářet vzorce. 

Určitě se práce s platformou bude urychlovat, což umožňovat pracovat s větším množstvím dat. umožní efektivní manipulaci s rozsáhlejším objemem dat. Již v současné době je možné propojit vrcholový Power BI reportní pohled přímo na zdrojová data uložená ve One Lake. To eliminuje potřebu jednotlivých datových mezivrstev, zejména pokud jsou data řádně uložena přímo v tomto date lake. 

V dalším vývoji bude platforma umožňovat práci s mesh technologií a také dojde ke zlepšení možností formátování. Očekává se také zlepšení integrace platformy s různými nástroji, což zahrnuje možnost vkládání Power BI reportů do různých míst v rámci jiných nástrojů. Integrace s Office 365 do Teams, SharePointu, Outlooku a Wordu se bude dále vyvíjet tak, jako je již nyní možné vkládat živé Power BI reporty do PowerPointu. 

DALŠÍ PODCASTY SI MŮŽETE POSLECHNOUT ZDE!