Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В комментариях к моим предыдущим публикациям в блоге читатели неоднократно просили написать мануал по работе с Microsoft Power BI. В этой статье я расскажу, как начать работу с данной платформой.

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

• Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
• Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Как правило, десктопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service. Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop .

Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

1. Группа «Файл»:

• Excel;
• CSV;
• XML;
• Текст;
• JSON;
• Папка.

2. Группа «База данных»:

• SQL Server;
• Access;
• SQL Server Analysis Service;
• Oracle;
• IBM DB2;
• MySQL;
• PostgreSQL;
• Sybase;
• Teradata;
• SAP HANA.

3. Группа «Azure»:

• База данных Microsoft Azure SQL;
• Microsoft Azure Marketplace;
• Microsoft Azure HDInsight;
• Хранилище BLOB-объектов;
• Табличное хранилище Microsoft Azure;
• Azure HDInsight Spark;
• Microsoft Azure DocumentDB;
• Хранилище озера данных Microsoft Azure.

4. Группа «Другое»:

Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.

Какие визуализации можно построить?

Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:

• линейчатая диаграмма с накоплением;
• гистограмма с накоплением;
• линейчатая диаграмма с группировкой;
• гистограмма с группировкой;
• нормированная линейчатая диаграмма;
• нормированная гистограмма;
• график;
• диаграмма с областями;
• диаграмма с областями с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
• линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
• каскадная диаграмма;
• точечная диаграмма;
• круговая диаграмма;
• диаграмма дерева;
• карта;
• таблица;
• матрица;
• заполненная карта;
• воронка;
• датчик;
• многострочная карточка;
• карточка;
• ключевой показатель эффективности;
• срез;
• кольцевой график;
• визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.

Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:

Истории бизнеса и полезные фишки

Как загрузить данные в Power BI Desktop?

Установите связь с Google Analytics

1.1. Приступим непосредственно к загрузке информации из представления Google Analytics. На вкладке «Главная» в группе «Внешние данные» жмем на кнопку «Получить данные»

. После чего в диалоговом окне «Получить данные» в группе «Другое» выбираем сервис «Google Analytics» и жмем «Подключить». 1.2. Далее Power BI запросит вход в аккаунт Google. 1.3. Последний шаг — предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics. 1.4. После клика по кнопке «Разрешить» мы автоматически возвращаемся в окно «Учетная запись Google», где будет оповещение, что вы вошли в систему. Жмем на кнопку «Подключение». В открывшимся окне «Навигатор» вы увидите список всех доступных аккаунтов, ресурсов и представлений Google Analytics. В каждом представлении присутствует одинаковый набор параметров и показателей, распределенных на 28 групп:

• Ad Exchange — информация об эффективности рекламы в Ad Exchange;
• AdSense — информация об эффективности показов рекламы AdSense;
• Adwords — информация об эффективности рекламных кампаний в Google Ads;
• App traking — информация о взаимодействии с мобильным приложением;
• Audience — демографическая информация о посетителях сайта;
• Channel grouping — группы каналов трафика;
• Content Experiments — информация о проводимых экспериментах;
• Contetn Grouping — классификация контента сайта по группам;
• Custom variables or colunms — пользовательские параметры и показатели;
• Google Marketing Platform — информация о эффективности в Google Менеджере рекламы;
• Ecommerce — данные электронной торговли;
• Event tracking — информация о событиях;
• Exceptions — исключения;
• Geo network — геоданные посетителей;
• Goal conversion — данные о достижении целей;
• Internal Search — информация об использовании поиска на сайте;
• Page Tracking — информация о страницах, которые просмотрели пользователи;
• Platform or device — операционные системы и устройства пользователей;
• Related product — связанные сервисы;
• Session — информация о сеансах;
• Site speed — скорость загрузки страниц;
• Social activities — показатели активности в социальных сетях;
• Social interaction — показатели взаимодействия трафика из социальных сетей;
• System — информация о системных показателях посетителей;
• Time — информация о времени совершения событий;
• Traffic source — информация об источниках трафика;
• User — информация о пользователях;
• User timings — длительность сеанса.

В качестве примера давайте выберем следующие параметры: Channel grouping —> Default channel grouping; User —> User Type; Time —> Month of year. В качестве показателей возьмем: Session —> Sessions; Session —> Bounces; Session —> Session duration. Хочу заметить, что в Power BI, как и при любом API запросе в Google Analytics, существует ограничение на максимальное количество запрашиваемых параметров (не более семи) и показателей (не более десяти).

1.5. Для того, чтобы загрузить выбранные данные в модель данных Power BI, жмем кнопку «Загрузить», которая располагается в нижнем правом углу окна «Навигатор». Теперь загруженный набор данных отображается в области полей, и мы можем строить на основе этой информации любой доступный визуальный элемент.

Как загрузить данные из MySQL?

Чтобы показать функциональность Power BI, я сгенерировал и загрузил в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.

2.1. Для загрузки данных о продажах из MySQL, как в описанном примере, необходимо воспользоваться командой «Получить данные», которая находится на вкладке «Главная». 2.2. В диалоговом окне «Получить данные» в группе «База данных» выбираем пункт «База данных MySQL». 2.3. После клика по кнопке «Подключить» в окне «База данных MySQL» вводим IP сервера, имя базы данных и текст SQL-запроса. Если вы не знакомы с SQL и хотите просто выбрать некоторые таблицы из базы данных целиком, то вводить SQL-запрос не следует, на следующем шаге у вас будет возможность выбора таблицы. Поскольку я загрузил тестовые данные с локального ПК, то в поле «Сервер» вместо IP я укажу «localhost». 2.4. Далее вводим учетные данные для доступа в MySQL и жмем кнопку «Подключение». 2.5. На этом этапе подключение к MySQL серверу установлено. В случае, если вы ранее прописали SQL-скрипт, то результат его работы будет загружен в модель данных. Поскольку мы не указывали запрос, в левой части диалогового окна «Навигатор» появится список доступных таблиц из указанной ранее базы данных. В моем случае доступна всего одна одна таблица «sales», все остальные — системные, в связи с чем ставим галочку напротив названия таблицы продаж и жмем «Загрузить». Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.

Как упорядочить данные?

После того, как все необходимые данные загружены, необходимо привести их к нужному виду. Наиболее удобный способ редактирования данных — перейти в режим «Данные», с помощью одноименной команды, расположенной на левой панели рабочего окна Power BI. В режиме данных вы можете изменить тип данных, хранящихся в любом столбце, создавать новые столбцы и меры, используя возможности языка формул DAX, заменять значения хранящиеся в столбцах — в общем делать с данными все, что считаете нужным. В нашем случае следует изменить формат вывода поля «Sale» на денежный. В меню «Поля», которое в режиме «Данных» находится в правой части окна, выбираем нужный набор данных (в нашем случае «Данные из MySQL»), после чего кликаем на название столбца «Sales» и меняем формат данных, перейдя на вкладке «Моделирование» в группу «Форматирование».

Как установить связи между таблицами

Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников, необходимо настроить между ними связи. Power BI поддерживает три типа связей:

• многие к одному;
• один к одному;
• один ко многим.

Единственный подходящий для загруженных таблиц тип связи — многие ко многим. Он создается через промежуточные таблицы (справочники) и средствами создания двух связей типа многие к одному и один ко многим. В нашем наборе данных существует три параметра, по которым необходимо настроить связи между таблицами «Default Channel Group», «YearMonth», «UserType». Соответственно необходимо создать три одноименных справочника, которые будут содержать список всех уникальных элементов каждой из перечисленных категорий. В качестве примера мы загрузим список уникальных элементов по каждому полю из CSV файлов.

• channelGroup;
• yearMonth;
• userType.

4.1. Процесс загрузки CSV-файлов в Power BI так же прост, как и описанные раннее подключения к Google Analytics и MySQL: жмем кнопку «Получить данные», в группе «Файл» выбираем «CSV» и по очереди загружаем в модель данных три скачанных CSV-файла.

4.2. При загрузке таблиц «channelGroup» и «userType» необходимо указать, что первая строка — это заголовок столбца. Для этого перейдите в режим редактирования запроса, на вкладке «Преобразование» в выпадающем меню «Таблица» используйте команду «Использовать первую строку в качестве заголовка»: Если на этом этапе вы все сделали правильно, модель данных будет состоять из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI). Power BI самостоятельно определил некоторые связи, поэтому модель данных выглядит следующим образом. 4.3. Для дальнейшего создания всех связей нам необходимо изменить тип текущих связей на однонаправленные, в противном случае связи, которые мы планируем создать, будут неоднозначны и при их определении Power BI выдаст ошибку. Чтобы изменить тип связей необходимо дважды кликнуть по связи левой кнопкой мыши и в диалоговом окне «Изменение связи» поменять направление кроссфильтрации на однонаправленную.

Изменив направление кроссфильтрации связей, созданных автоматически, можно переходить к процессу создания остальных связей.

4.4. В Power BI существует два способа определения связей между таблицами: в визуальном режиме и с помощью диалогового окна «Управление связями». Чтобы создать связь в режиме визуализации модели данных, нужно перетащить с помощью мыши поле из одной таблицы в ту, с которой хотим создать связь. Давайте таким образом активируем связь по полю «Default channel group» в таблице «Данные из GA» с полем «Channel» в таблице «channel». Как в предыдущих примерах, необходимо изменить направление кроссфильтрации на однонаправленную. Теперь модель данных выглядит следующим образом: 4.5. Оставшиеся связи мы будем создавать с помощью диалогового окна «Управление связями», для этого кликните на кнопку «Управление связями» на вкладке «Главная». Диалоговое окно «Управление связями» содержит все созданные ранее связи, для создания новых связей следует нажать на кнопку «Создать».

В окне создания связи необходимо указать таблицы и поля, по которым вы планируете настроить связь, а также указать кратность связи и направление кроссфильтрации.

4.6. Для создания связи между таблицей «Данные из GA» и «yearMonth» необходимо в окне создания связи установить следующие параметры. Таким же образом нам надо связать таблицу «данные из MySQL» и «yearMonth». Модель данных теперь выглядит следующим образом. Как видите, таблицы «Данные из GA» и «Данные из MySQL» теперь связаны между собой через справочники и имеют друг к другу кратность связи многие ко многим.

Как построить визуализацию?

5.1. Чтобы создать визуализацию, вернемся в режим «Отчет», воспользовавшись одноименной кнопкой в меню, расположенном в левой части окна Power BI. 5.2. Далее построим диаграмму, на которой совместим данные из разных источников: из Google Analytics будут отображены данные о количестве сеансов, из MySQL — о количестве продаж.

5.2.1. В качестве элемента визуализации будем использовать вид «Линейная гистограмма и гистограмма с накоплением». 5.2.2. Перетягиваем поле «month» из таблицы «yearMonth» в область «Общая ось». 5.2.3 Перетягиваем поле «Session» из таблицы «Данные из GA» в область «Значения столбцов». 5.2.4. Перетягиваем поле «sales» из таблицы «Данные из MySQL» в область «Значения строк». В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида. Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.

5.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой. В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.

Как настроить фильтры данных?

Для более удобной работы с фильтрами данных следует добавить на рабочий лист три среза.

6.1. Перетащите с помощью мыши в пустое место области отчетов следующие поля:

• «userType» из одноименной таблицы;
• «yearMonth» из таблицы «yearMonth»;
• «Channel» из таблицы «channel» соответственно.

6.2. После чего по очереди выделите мышкой каждый из этих объектов и переключите в режим «Срез». В результате у нас получится лист с возможностью фильтрации данных по типу пользователя, источнику / каналу и месяцу года. 6.3. Если вам понадобится сменить аккаунт Google, к которому привязаны определенные представления Google Analytics, воспользуйтесь меню «Файл» —> «Параметры и настройки» —> «Настройки источника данных». Далее вы можете менять параметры или удалять любой подключенный источник данных. 6.4. Поэкспериментируйте с элементами визуализации и выберите наиболее подходящие, (более подробно о правилах выбора диаграммы можно узнать из публикации «Как построить диаграмму и не облажаться»), после чего все диаграммы и таблицы обновляйте нажатием одной кнопки. Перейдя , вы можете скачать файл, приведенный в данной статье.

Как начать работу с Power BI Service?

Как я уже упоминал в начале статьи, помимо обычной стационарной версии, существует онлайн-сервис Power BI. Его функционал не такой обширный, но в целом для онлайн мониторинга основных показателей его вполне достаточно. Откройте Power BI Service перейдя .

Как установить связь Power BI Service с Google Analitycs?

Чтобы открыть рабочую область, нажмите на кнопку с изображением меню. С помощью кнопки «Получение данных» начинаем процесс подключения к Google Analytics. Далее выбираем «Получить данные из веб-служб». В списке доступных служб находим и выбираем Google Analytics. Жмем кнопку «Подключится». Для Google Analytics на данный момент существует только один способ проверки подлинности «oAuth», поэтому в диалоговом окне проверки подлинности ничего не изменяем и жмем «Войти».

1.2. Выбираем нужный нам Google аккаунт. Подтверждаем разрешение Power BI Service на просмотр данных Google Analytics. 1.3. Следующий шаг — выбор аккаунта, ресурса и представления Google Analytics. После того, как вы нажмете «Импорт», в рабочей области автоматически будет сформирован набор данных, отчет и информационная панель.

Как работать с отчетами?

Также вы можете посмотреть все сформированные автоматически отчеты, для этого кликните в основном меню в области отчетов по пункту «Google Analytics». 2.1. Отчеты сгруппированы по страницам:

• Site trafic;
• System usage;
• Total users;
• Page performance;
• Top pages.

2.1.1. Соответственно страница Site traffic содержит информацию о сеансах и хитах, а также о поведенческих показателях пользователей.

2.1.2. Страница System usage содержит информацию о геолокации, операционной системе и типе устройства пользователей. 2.1.3. На странице Total User вы найдете информацию о количестве посетителей. 2.1.4. На странице Page Performance содержится информация о скорости загрузки страниц. 2.1.5. Последняя страница Top Pages отображает информацию о количестве уникальных просмотров, а также о количестве входов и выходов с сайта в разрезе страниц. 2.2 Можно изменить любой элемент отчета либо добавить новую страницу, для этого достаточно кликнуть по кнопке «Изменить отчет». В нижней части экрана отобразится кнопка добавления новых страниц в отчет. 2.3. Как вы могли заметить, в онлайн версии Power BI нет возможности выбора параметров и показателей при загрузке данных из Google Analytics, в связи с чем вы можете работать только со стандартным набором полей, который в свою очередь состоит из пяти таблиц:

2.3.1. Calculaions:

• Avg.daily new users — среднедневное количество новых пользователей;
• Avg. daily new users (weekday) — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
• Avg. daily users — среднедневное количество пользователей;
• Avg.daily users weekday — среднедневное количество пользователей в разрезе дней недели;
• Avg. session duration (sec) — средняя длительность сеанса в секундах;
• Bounces MoM — прирост количества отказов за последние 30 дней;
• Hits MoM — прирост количества хитов за последние 30 дней;
• New users MoM — прирост новых пользователей за последние 30 дней;
• Session MoM — прирост объема сеансов за последние 30 дней.

2.3.2. Overwiev:

• Avg. session duration — средняя длительность сеанса;
• Bounces — количество отказов;
• Browser — браузер пользователя;
• Country — страна пользователя;
• Date — дата сеанса;
• DayOfMonth — день месяца, когда был совершен сеанс;
• DayOfWeek — день недели, когда был совершен сеанс;
• DaysFromToday — количество дней с сегодняшнего дня;
• Device category — тип устройства;
• Hits — количество хитов;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• Operating system — операционная система пользователя;
• Page / sessions — среднее количество просмотренных страниц на сеанс;
• Pageviws — общее количество просмотренных страниц;
• Sessions — количество сеансов;
• Year — год.

2.3.3. Page performance:

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• DomainLookupTime — время поиска домена;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• PageLoadTime — время загрузки страницы;
• RedirectionTime — время редиректа;
• Year — год.

2.3.4. Pages:

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• Entrances — количество заходов;
• Exits — количество выходов;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• Page — url страницы;
• PageTitle — название страницы;
• Pageviews — количество просмотров страницы;
• TimeOnPage(sec) — общее время, проведенное на странице в секундах;
• Unique pageviews — количество уникальных просмотров страниц;
• Year — год.

2.3.5. User:

• Date — дата;
• DayOfMonth — день месяца;
• DayOfWeek — день недели;
• DaysFromToday — количество дней с сегодняшнего дня;
• MonthName — название месяца;
• MonthYear — месяц года;
• New users — количество новых пользователей;
• Users — количество пользователей;
• Year — год.

Эти пять таблиц, загруженные из Google Analytics, не связаны между собой, так как в онлайн версии Power BI у вас нет возможности создавать связи. Но в Power BI Service можно публиковать файлы, разработанные в Power BI Desktop файлов.

Как опубликовать информацию с Power BI Desktop?

Для этого достаточно быть зарегистрированным пользователем данной службы и нажать кнопку «Опубликовать». После чего начинается процесс публикации файла в службе Power BI. Если вы все сделали правильно, то получите сообщение, что файл был успешно опубликован, и вы можете запустить автоматический анализ данных. Power BI Service выведет на экран найденные в данных закономерности. В опубликованном файле при этом будут сохранены все существующие между таблицами связи.

Как создавать информационные панели?

4.1. Вы можете создавать новые информационные панели и добавлять на них любой элемент отчета, кликнув по кнопке «Закрепить». 4.2. Далее вам надо выбрать, где вы хотите закрепить выбранный элемент на уже существующей или новой панели мониторинга. 4.3. Любую созданную вами панель мониторинга можно расшарить с помощью кнопки «Поделиться», которая располагается в правом верхнем углу меню каждой созданной панели мониторинга.

Сегодня я рассказал:

1. Как загрузить в программу нужный набор данных (я показал как это делать на примере интеграции с Google Analytics или загрузки данных из MySQL).
2. Как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду.
3. Как построить отчет, где будут отображаться данные из разных источников.
4. Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.

Power BI — мощный и многофункциональный инструмент, поэтому достаточно тяжело описать весь его функционал в рамках одной статьи. Ответы на базовые вопросы по работе с Power BI можно узнать из официального мануала, который вы можете найти На остальные — с радостью отвечу в комментариях.

Мы используем все возможности Power BI с целью создания аналитических инструментов для бизнеса. Если хотите сэкономить на построении собственной бизнес-аналитики, обращайтесь:

Поможем обогнать конкурентов

Вы опубликовали свой отчет Power BI и хотите поделиться им с другими. Теперь вы видите, что вы можете поделиться им через базовый общий доступ, рабочие области, приложения, публикацию в Интернете, встроенную Power BI и SharePoint в Интернете. Широкий спектр этих разнообразных методов совместного использования затрудняет выбор правильного метода. В этом посте вы узнаете обо всех различных методах обмена, преимуществах и недостатках каждого из них и сценариях, для которых вы можете использовать каждый из этих методов. В конце этого поста вы сможете выбрать лучший механизм совместного использования для обмена отчетами Power BI.

Какие методы совместного использования будут рассмотрены в этом посте

В этом посте вы узнаете только о методах совместного использования, которые являются интерактивными и основанными на облаке. Мы не будем говорить об обмене файлом * .pbix с другими, это, очевидно, метод совместного использования, но это не то, что мы считаем правильным методом совместного использования. Мы не будем говорить об экспорте отчета Power BI в слайд Power Point и обмениваться им с другими, поскольку он не является интерактивным. Мы не будем говорить о том, чтобы делать снимок экрана отчета Power BI и делиться им с другими. Также мы не будем говорить о совместном использовании локальных решений с сервером отчетов Power BI. Это отдельная тема. В этой статье мы сосредоточимся только на облачных интерактивных методах обмена отчетами Power BI. В этом посте рассматриваются только следующие способы обмена:

• Basic Sharing
• Workspace
• Power BI App
• Publish to Web
• Embed in SharePoint Online
• Power BI Embedded
• Secure Embed

Basic Sharing — Основной общий доступ к панелям и отчетам

Это наиболее распространенный способ совместного использования содержимого Power BI. Тем не менее, это не всегда лучший способ. Basic Sharing — очень простой и удобный в использовании метод. Вы можете просто нажать кнопку «Share» на панели инструментов или в отчете, а затем поделиться ею с другими пользователями.

Этот метод предоставляет пользователям два уровня доступа: Read-only или Read-only and re-share

По умолчанию, когда вы предоставляете доступ к панели Power BI dashboard с помощью этого метода, отчет и набор данных также будут доступны. Однако вы можете перейти к разделу «Manage Permission» и настроить разрешение специально для каждого элемента, если хотите.

Пользователи могут легко щелкнуть по разделу «Shared with me» в своем профиле, и они увидят все отчеты и информационные панели, которыми с ними поделились.

Этот метод имеет свои плюсы и минусы.

Преимущества совместного использования панели мониторинга

Совместное использование панели мониторинга — это основной способ обмена контентом в Power BI. Этот метод быстр и прост в настройке. Вам не нужно выполнять много шагов, чтобы настроить общий доступ к панели мониторинга. Возможность поделиться ей очень быстро делает этот метод наиболее распространенным методом обмена для тестирования.

Если вы создали контент Power BI и хотите легко делиться им с другими только для тестирования, это один из ваших первых вариантов общего доступа к панели мониторинга.

Недостатки совместного использования панели мониторинга

Метод совместного использования панели мониторинга прост; однако он имеет много недостатков, что затрудняет его использование в производстве. Не рекомендуется использовать этот метод для обмена контентом Power BI с пользователями в производственной среде по причинам, указанным ниже:

Нет прав редактирования

При совместном использовании Dashboard вы не можете указать доступ для редактирования. Для конечных пользователей вы никогда не захотите предоставлять доступ к редактированию, однако, если вы работаете с командой разработчиков и хотите предоставить им доступ к редактированию контента, вы не сможете сделать это с помощью общего доступа к панели мониторинга. Вы должны использовать другие методы обмена, которые появятся в следующих нескольких постах.

Одновременное совместное использование только одного объекта

Вы можете использовать только одну панель одновременно. Что если вы захотите поделиться сотнями панелей? Вы должны перейти на каждую панель инструментов и обмениваться элементами по отдельности. Совместное использование каждой панели добавит много лишних затрат на обслуживание вашей работе. Лучше всего было бы иметь все содержимое в группе и делиться им с другими сразу.

Workspaces

Рабочие пространства созданы, чтобы покрыть два основных ограничения основного обмена: права редактирования и обмен несколькими объектами. С помощью рабочей области вы можете одновременно использовать столько элементов, сколько у вас есть в этой рабочей области. Вы также можете выбрать уровень доступа к рабочему пространству: Edit или Read-Only. Рабочие пространства из-за этих двух функций интенсивно используются в качестве сред совместной разработки.

Вы можете иметь два уровня доступа: Edit или Read-Only для рабочей области

Рабочие пространства также имеют свои преимущества и недостатки, давайте проверим их:

Преимущества Workspaces

Совместное использование нескольких контентов с командой

Возможно, вы поделились панелью с несколькими вашими коллегами в организации, через несколько недель возникнет необходимость в новой панели, и вы поделитесь этой панелью с ними. Через пару месяцев другой член вашей команды запрашивает доступ к набору данных в Power BI, чтобы иметь возможность создать отчет и поделиться с некоторыми другими. Workspaces Power BI позволяют обмениваться контентом (панелью, отчетом и набором данных) со всеми членами группы. Вам не нужно делиться каждой панелью с каждым пользователем; группы сделали это легко для вас.

Несколько рабочих мест

Если вы участвуете в нескольких командах, и у каждой команды есть свой набор информационных панелей, отчетов и наборов данных, то это формирует беспокойную среду. В вашем разделе «Shared with me» в Power BI будут сотни элементов, и вы найдете что-то, что могло бы стать проблемой. Рабочие пространства Power BI создают отдельную среду для всех членов группы. Вы можете легко переключаться между рабочими пространствами в Power BI.

Администрирование изолированного пользователя / группы

Когда вы делитесь контентом с человеком в организации, если этот человек покидает компанию или заменяется кем-то из другой команды, вам придется удалить общий доступ из предыдущей учетной записи пользователя и назначить его новой учетной записи пользователя. Лучшая практика — делиться контентом с группами. И членами группы тогда легко может управлять администратор. Рабочие пространства Power BI полностью синхронизированы с группами Office 365. После того, как вы использовали группу в Power BI, добавление или удаление участников из нее — только задача администратора.

Лучшая среда для разработчиков

Для группы разработчиков требуется среда для совместного использования нескольких материалов Power BI. Каждый должен иметь доступ для редактирования к контенту, предоставленному командой. Рабочая среда Power BI — это идеальное решение для среды разработки. Вы можете создать рабочее пространство в качестве среды разработки, а затем поделиться им с другими членами группы разработчиков с правами редактирования. Тогда у вас всех будет доступ к одному и тому же контенту в рабочей области разработки.

Рабочая среда Power BI — идеальное решение для среды разработки

Недостатки Workspaces

Рабочие пространства полезны по причинам, изложенным выше. Однако есть и некоторые недостатки.

Не подходит для конечных пользователей

Рабочие пространства не подходят для обмена контентом с конечными пользователями. Вы можете спросить, почему? Вы можете предоставить пользователям рабочей области доступ только для чтения к содержимому. Тем не менее, это половина требования. В среде совместного использования конечным пользователем одно из основных требований состоит в том, чтобы среда разработки и пользовательская среда были отделены друг от друга.

Предположим, что вы создали рабочее пространство и поделились им с конечными пользователями. Если вы внезапно вносите изменения в рабочее пространство, пока они его используют, то их взгляд на мир ломается и меняется.

С одним рабочим пространством ваша разработка и пользовательская среда одинаковы.

Вы не можете использовать одно рабочее пространство для совместного использования разработчиками и пользователями. Создание нескольких рабочих областей также приносит еще одну проблему.

Накладные расходы на несколько рабочих пространств

Если у вас есть несколько рабочих пространств, то перемещение или копирование содержимого между рабочими областями невозможно (на момент написания этого сообщения в блоге это невозможно, очень скоро он будет доступен). Вышеуказанное ограничение означает, что вы должны воссоздавать свои панели мониторинга в каждом рабочем пространстве. Накладные расходы на техническое обслуживание такого сценария высоки.

Power BI App

Рабочие пространства являются отличным способом обмена контентом с пользователями, но когда речь идет о среде разработки и пользователя, управление рабочими пространствами не так просто. Power BI App — это решение для подхода с несколькими средами. С приложением Power BI ваша среда разработки (рабочая область) и пользовательская среда (приложение) изолированы друг от друга.

Создать приложение для рабочего пространства очень просто.

Пользователи могут легко получить к нему доступ через раздел «Apps» своей учетной записи Power BI

Приложения являются отличным методом совместного использования для нескольких сред и лучшим способом совместного использования для пользователей в производственной среде. Тем не менее, приложения также имеют свои плюсы и минусы, как показано ниже.

Преимущества и недостатки Power BI Apps

Преимущества Power BI Apps

Отдельные среды для разработчика и конечного пользователя

Большим преимуществом этого метода является наличие двух отдельных сред: среда для разработчиков для редактирования содержимого Power BI в рабочей области для совместной работы, еще одна среда для конечных пользователей, использующая отчет. Конечные пользователи смогут только просматривать отчеты, а разработчики смогут вносить изменения.

Power BI App — лучшее решение для изолированной среды разработчика и конечного пользователя.

Управление несколькими контентами Power BI

Как и в рабочей области, с приложением Power BI вы можете одновременно использовать несколько панелей мониторинга, отчетов и наборов данных. Управление множественным содержимым означает меньшие затраты на обслуживание по сравнению с общим доступом к инструментальной панели, то есть по одной информационной панели за раз.

Внешний обмен

Еще одно большое преимущество приложения Power BI — это возможность интегрировать его со службами B2B Azure и обеспечить внешний обмен. Если вы хотите поделиться контентом Power BI с людьми за пределами вашей компании, вы можете сделать это с помощью приложения Azure B2B и Power BI. Вот сообщение об этом в блоге от команды Microsoft Product.

Недостатки Power BI Apps

Приложение Power BI является одним из новейших способов совместного использования в Power BI, поэтому оно имеет некоторые ограничения. Этот метод является заменой для пакетов содержимого Power BI. Тем не менее, он по-прежнему имеет некоторые недостатки, которые необходимо устранить.

Power BI Apps не является полной заменой Content Pack

Пользователи не могут сделать копию, как они могли бы сделать в Content Pack. Вы спросите: какая польза от копирования? Ответ таков: Power BI — это самообслуживание. Всегда есть пользователи, которые хотят создать свою версию отчета. С Content Pack это можно было сделать без проблем. Пользователи могут сделать копию и изменить свою копию, не касаясь исходного отчета. С новым приложением они не могут ничего изменить. Они не могут сделать копию. Или, если они являются частью группы с правами доступа к рабочему пространству, они МОГУТ ИЗМЕНИТЬ оригинал! Это либо слишком много, либо ничего.

Немедленная потребность в администраторе рабочей области приложения

Пользователи, которые не являются администраторами группы, но имеют доступ только к редактированию, могут опубликовать приложение! Обновление или публикация приложения предполагают слишком много доступа. Представьте себе ситуацию, когда пользователи используют опубликованное приложение, и вдруг кто-то по ошибке обновляет приложение! Крайне важно, чтобы администратор рабочей области приложения был единственным, кто может опубликовать приложение. Или, по крайней мере, может дать это разрешение определенной группе людей.

Изменения в наборе данных применяются немедленно

Приложение Power BI разделяет среды разработчика и конечного пользователя, и изменения в отчете в рабочей области не влияют на конечного пользователя, пока вы не обновите приложение. Однако эта функциональность не работает с набором данных таким образом. Приложение Power BI и рабочее пространство совместно используют одни и те же наборы данных, поэтому любые изменения в обновлении расписания или структурные изменения будут применяться к обоим.

Publish to Web

Иногда вам не нужен безопасный способ обмена, вы можете искать простой и бесплатный способ обмена, и ваш контент не является конфиденциальным или восприимчивым. Publish to Web — это ваш друг в такой ситуации. Это единственный бесплатный способ совместного использования в Power BI, но имейте в виду, что этот метод небезопасен.

Метод Publish to Web предоставляет код для встраивания, который можно использовать на любых веб-страницах для встраивания в него отчета Power BI.

Таким образом, встроенный контент будет доступен для всех, кто имеет доступ к этой странице.

Publish to Web — это бесплатный способ публикации, и если вы подумаете об использовании этого метода, из некоторых соображений безопасности стоит прочитать о нем заранее.

Что можно сказать о безопасности Publish to Web?

То, чем вы делитесь, доступно всем!

Как правило, первое, о чем вы можете подумать, это безопасность. Как вы здесь можете управлять безопасностью? Краткий ответ: здесь нет безопасности. Отчет передается через Интернет или по электронной почте всем. Таким образом, каждый, кто имеет ссылку или встраивает код, может получить доступ к отчету. Они не могут редактировать это. Но он может просматривать его без ограничений.

Все страницы отчета видны

Если у вас есть отчет с более чем 10 страницами, все они будут видны браузерам. Вы не можете установить, какие страницы вы хотите показывать, а какие нет. Например, отчет, который вы видите выше, имеет более одной страницы, и вы можете просмотреть все из них. Рекомендуется создавать разные отчеты, если вы хотите ограничить некоторые страницы и поделиться ими по отдельности.

Пользователи могут поделиться им с другими!

Отчет, который публикуется в Интернете, имеет раздел общего доступа справа внизу. Каждый может поделиться этим отчетом с кем-либо еще по всем каналам социальных сетей; Facebook, Twitter, LinkedIn, делиться ссылкой напрямую! Этот метод обмена не является безопасным. Рекомендуется использовать этот метод только для публикации данных, которые вы хотите опубликовать в открытом отчете на веб-сайте вашей компании или организации.

Embed in SharePoint Online

Если вы используете SharePoint онлайн в качестве портала для управления документами и уже по каким-то другим причинам, рассмотрите возможность использования функции встраивания в SharePoint Online в отчетах Power BI. Этот метод безопасен, и вы можете поделиться отчетом только с теми пользователями Power BI, которые вам нужны.

Содержимое Power BI можно легко встроить в онлайн-страницу SharePoint:

Управление безопасностью и совместное использование этого контента должно осуществляться в двух разных местах: на сайте SharePoint и в Power BI.

Этот метод также имеет плюсы и минусы.

Преимущества и недостатки встраивания в SharePoint Online

Преимущества:

Один портал для всего контента

С SharePoint Online вы также можете делиться другими документами. Почему бы не использовать его для всех других документов, а также для отчета Power BI? У вас может быть один портал, который является центральным порталом общего доступа для вашего клиента Office 265. Пользователи обычно любят целостность.

Легкое встраивание

В отличие от Power BI Embedded, встраивание в SharePoint онлайн осуществляется легко. Вы просто получаете URL-адрес и внедряете его в объект Power BI в SharePoint Online. Для этого вам не нужно писать ни одной строки кода, но для Power BI Embedded вам нужен разработчик.

Недостатки:

Не используются возможности Power BI Service

Одним из важных аспектов компонентов Power BI является сервис. Если вы используете встраивание в SharePoint, то пользователи будут использовать его в качестве портала для отчетов. Служба Power BI имеет много интересных функций, которые могут быть неэффективно использованы в этом сценарии, такие как оповещения, панели инструментов функций, сама панель инструментов, вопросы и ответы и многие другие элементы. Пользователи по-прежнему могут входить в службу Power BI и просматривать отчет, но возможности, которые вы создаете для них с помощью SharePoint в Интернете, отсутствуют.

Два места для управления разрешениями

На момент написания этого поста вам необходимо управлять разрешениями в Power BI Service, а также в SharePoint онлайн. Это может занять некоторое время на обслуживание, а также некоторое согласование, чтобы проверить, всегда ли те люди, которые имеют доступ к странице, имеют право читать отчет. Надеемся, что эта проблема быстро решится в следующих нескольких обновлениях Power BI Service

Power BI Embedded

Иногда вы хотите встроить контент Power BI в свое пользовательское приложение и хотите, чтобы контент был защищен. В большинстве случаев вы хотите использовать пользовательское управление вашим текущим приложением, а не учетные записи Power BI. Встроенный Power BI предоставляет все эти функции. Единственным побочным эффектом этого является необходимость веб-разработчика.

Power BI Embedded использует API, который мы называем Power REST API, и обладает множеством замечательных функций для взаимодействия с содержимым Power BI.

Пользователи могут легко получить доступ к отчетам только через ваше приложение

Преимущества и недостатки Power BI Embedded

С Power BI Embedded вы получаете полностью настраиваемое решение. С приложением Power BI вы можете делать все, что захотите, внутри своего приложения. Вы можете вставлять отчеты, панель инструментов, ячейки и даже вопросы и ответы. Вы можете взаимодействовать с этими элементами на веб-странице.

Power BI Embedded может работать без использования учетных записей Power BI. Если у вас есть набор пользователей без учетных записей или ваши пользователи не являются частью одной компании, то Embedded может быть действительно большим преимуществом.

Для внедрения Power BI Embedded требуется веб-разработчик. Это не просто одноразовое встраивание вашего первого контента: каждое изменение после него или каждая новая функциональность, которую вы добавляете в свое приложение, требует прикосновения веб-разработчика.

Secure Embed

Недавно был выпущен новый метод обмена, называемый Secure Embed. Этот метод представляет собой сочетание лучшего из двух методов: Publish in Web и Power BI Embedded. Используя Secure Embed, вы можете поделиться своими отчетами через веб-портал всего за несколько кликов. Однако, в отличие от Publish in Web, Secure Embed — это безопасный метод совместного использования, доступ к которому имеют только авторизованные пользователи. В результате этот метод также поддерживает отчеты с включенной безопасностью на уровне строк.

Преимущества и недостатки Secure Embed

Как и все другие методы, этот метод также имеет свои плюсы и минусы.

Совместное использование только с несколькими щелчками мыши. Разработчик не требуется

Вы можете использовать этот метод обмена, и вам не нужно писать ни одной строки кода: он просто работает с опцией Secure Embed. Все, что вам нужно сделать, это использовать вывод URL-адреса Secure Embed или встроить HTML-код в нужную вам веб-страницу. Этот метод, в отличие от Power BI Embedded (который требует взаимодействия с разработчиком), очень прост в реализации.

Безопасное совместное использование

Об этом нетрудно догадаться, глядя на название этого метода обмена — Secure Embed. Вы также видели в этом посте на примере, как защищен контент только для тех пользователей, которым разрешено просматривать контент. Этот метод, в отличие от Publish to Web, является безопасным методом обмена.

Поддержка безопасности на уровне строк

Метод Publish to Web не поддерживает безопасность на уровне строк, поскольку отсутствует концепция входа пользователя в систему, поскольку вход в систему не требуется. Однако, используя Secure Embed, только авторизованные пользователи будут иметь доступ к отчету, и в результате возможна безопасность на уровне строк.

Недостатки и ограничения

Применяются некоторые ограничения Power BI Embedded в отношении содержимого, подлежащего обмену. Например, ArcGIS Maps в настоящее время не поддерживается.

В настоящее время Secure Embed не поддерживает панели мониторинга или постраничные отчеты.

Чтобы узнать больше о Secure Embed, прочитайте этот пост.

Сравнение всех методов обмена

Итак, вы вкратце узнали, что делает каждый метод, а теперь давайте посмотрим на их разницу в одном месте:

Шпаргалка: какой метод выбрать?

Basic Sharing	Быстрый способ совместного использования для тестирования отчетов и панелей мониторинга.
Work Space	Отличный вариант для совместной среды разработки между группами разработчиков Power BI.
Power BI App	Лучший вариант для предоставления отчетов конечным пользователям в пользовательской среде, изолированной от среды разработчика.
Publish to the web	Бесплатный метод обмена, лучший для общедоступных наборов данных, где природа данных не является конфиденциальной
SharePoint Online	Хороший выбор, когда SharePoint Online является текущим порталом для пользователей в организации.
Power BI Embedded	имеет возможность переносить контент Power BI в ваше приложение, когда управление пользователями может осуществляться непосредственно в приложении.
Secure Embed	Совместное использование просто и безопасно в локальных или пользовательских веб-приложениях SharePoint без необходимости веб-разработчика