In quanto strumento leader di business intelligence, Power BI offre agli utenti aziendali potenza e flessibilità nella gestione dei dati. Lo strumento di Microsoft offre di tutto, dall’integrazione con Excel ai report aziendali e un numero crescente di funzionalità di intelligenza artificiale che semplificano l’acquisizione di informazioni più approfondite. In effetti, l’ultimo report di Forrester Wave sulla BI aumentata arriva a dire che “è difficile non considerare Power BI come la scelta migliore per una piattaforma di BI aziendale”. Ma con così tanta potenza e così tante funzionalità a disposizione, bisogna capire come lavorare con Power BI per ottenere il massimo da esso. Questi sono alcuni errori comuni che le aziende commettono con Power BI.

Scatenarsi con Power BI

Lasciare che le persone scoprano da sole come ottenere il meglio da Power BI significa che potrebbero non sfruttarlo al meglio. Ancora peggio, potete finire con l’avere così tanti dati che sono stati caricati (e duplicati da persone diverse) e così tanti artefatti di dati che sono stati creati che nessuno sa chi sta facendo cosa e dove sono i report utili.

Bisogna invece gestire e approvare set di dati affidabili per rendere più facile per le persone trovare dati di qualità. Prendete in considerazione la creazione di un centro di eccellenza che includa architetti BI, esperti di dati e persone che possono aiutare gli utenti aziendali a sfruttare al meglio Power BI. Potreste anche impedire agli utenti aziendali di pubblicare dati fino a quando non hanno ricevuto una formazione per ottenere valore senza portare caos e confusione.

Dimenticare la sicurezza dei dati

I dati più preziosi nella vostra organizzazione potrebbero essere riservati e il loro utilizzo probabilmente deve essere verificato. Attivate l’integrazione con Microsoft Information Protection in modo da poter gestire e tenere traccia dell’utilizzo dei dati e controllare come vengono utilizzati anche se vengono esportati da Power BI a Excel.

Essere troppo restrittivi

La vera chiave per un’adozione di successo di Power BI è ottenere il giusto equilibrio tra responsabilizzazione degli utenti e governance efficace. Un modo sicuro per fallire è invece limitare l’utilizzo a pochi analisti aziendali o data scientist che esamineranno i dati e forniranno linee guida ufficiali. Probabilmente non potrete assumere abbastanza di questi esperti e forse molte più persone nella vostra organizzazione hanno un’alfabetizzazione dei dati tale da trovare informazioni preziose con Power BI che consentano loro di reagire all’ambiente in evoluzione sulla base dei dati piuttosto che delle intuizioni. Non cercate di controllare l’utilizzo di Power BI così strettamente da intralciarli, ma aiutateli a ottenere la migliore esperienza con la formazione e i buoni esempi.

Ignorare le prestazioni

Quando si pensa al valore della business intelligence, è facile concentrarsi sull’intelligenza (le informazioni che si possono ottenere da dati di qualità con le domande giuste) e sul business (il fatto che i dirigenti utilizzeranno gli strumenti e agiranno in base alle informazioni). Ma dovete anche assicurarvi che le basi siano giuste: a meno che i report non vengano caricati rapidamente e gli elementi visivi interattivi non siano veloci, le persone semplicemente non li useranno.

Secondo Microsoft, le adozioni di successo di Power BI sono strettamente correlate a buone prestazioni dei report e non prestare attenzione alle prestazioni è il motivo principale per cui i progetti di business intelligence falliscono.

Usate gli strumenti Query Diagnostics e Performance Analyzer in Power BI Desktop per comprendere e migliorare l’esecuzione di query e report (anche SQL Server Profiler può essere utile per scoprire quali query causano colli di bottiglia). Potete inoltre usare Azure Log Analytics con Power BI Premium per approfondire i tuoi dati di telemetria. Iniziate con il report Usage Metrics integrato per vedere quali report sono popolari e assicuratevi che siano ben ottimizzati. Per le grandi organizzazioni, Microsoft avvisa (in un report anonimo) se Power BI ottiene punteggi di soddisfazione bassi da parte degli utenti, suggerisce quali report stanno causando problemi e, per i clienti più grandi, fornisce consulenza gratuita per aiutarvi a ottimizzare tali report.

microsoft power bi ricerca

Fare eccessivo affidamento sugli elementi visivi

Un’immagine vale più di mille parole e ciò in cui Power BI riesce molto bene è mostrare un’immagine che rivela cosa sta succedendo all’interno dei vostri dati. Ma non tutte le immagini sono utili; troppi grafici e visualizzazioni possono produrre confusione visiva in cui non si notano le misure più importanti. Generano anche molte query che possono rallentare le prestazioni dei report. Trovate gli elementi visivi giusti per ogni report che si concentrano su ciò che è veramente importante o utilizzate gli elementi visivi basati sull’intelligenza artificiale come Key Influencer che cercano di identificare automaticamente i dati più significativi.

Non riuscire a sfruttare al meglio il mobile

Non tutti coloro che trovano utile Power BI siedono alla scrivania ed evitare report sovraffollati è particolarmente importante quando le informazioni dettagliate aiutano i lavoratori in prima linea. L’app Power BI Mobile è utile in questo caso, così come l’incorporamento di report in Power Apps o la configurazione di schede e punteggi OKR con notifiche per obiettivi specifici che i dipendenti vedranno ovunque si trovino.

In futuro, l’app mobile utilizzerà “ancoraggi spaziali” per portare dati e report nello spazio fisico in cui i dati vengono effettivamente generati, con una visuale in realtà aumentata che collegherà i report agli oggetti fisici. Ciò potrebbe comportare la visualizzazione dello stato di utilizzo delle attrezzature ginniche in una palestra, i dati di vendita dei prodotti sullo scaffale di un supermercato, la produttività e altre statistiche per i macchinari in una fabbrica o le auto in una concessionaria: tutto ciò in cui si hanno i dati corretti immediatamente visibili potrebbe aiutare a prendere la decisione migliore.

Trascurare DAX

Le espressioni di analisi dei dati (DAX) sono potenti funzioni che consentono di utilizzare filtri complessi, logica condizionale e aggregazioni per analisi più avanzate. Le funzioni DAX scritte male possono però rallentare i report. Usate Performance Analyzer di Power BI per trovare misure DAX che necessitano di miglioramenti e assicuratevi di disporre di risorse e formazione per aiutare gli utenti a capire come usare DAX in modo corretto.

Supporre che il sistema di back-end possa gestire DirectQuery

Non dover replicare i dati in Power BI per utilizzarli può essere molto comodo, ma è necessario verificare che il sistema di back-end sia in grado di gestire questo carico di lavoro. Secondo Microsoft la risposta deve essere inferiore a 5 secondi per una tipica query aggregata, ma ricordate di moltiplicarla per il numero di oggetti visivi nei report. Se sono presenti 10 o 20 oggetti visivi, il caricamento di quel report genererà 10 o 20 query, il che significa che gli utenti aspetteranno uno o due minuti solo per il caricamento del report.

Non utilizzare aggiornamenti incrementali e aggregazioni

Il caricamento dei dati in Power BI per sfruttare il motore di query ad alte prestazioni è molto semplice, con pacchetti di connessione da un’ampia gamma di origini dati e un gateway per i dati locali. È così facile che gli utenti ricaricheranno frequentemente tutti i dati ogni giorno per assicurarsi che siano aggiornati, ma non è necessario ricaricare i vecchi dati che non sono cambiati.

È possibile accelerare gli aggiornamenti utilizzando aggiornamenti incrementali che caricano solo i dati modificati; questo ridurrà anche il carico sul sistema di back-end. Per DirectQuery, abilitate le aggregazioni che precaricano e aggregano automaticamente i dati in una cache per velocizzare i report e ridurre il carico di lavoro sul sistema esterno sul quale state eseguendo le query.

Non costruire una cultura dei dati

Le adozioni di maggior successo di Power BI offrono strumenti per i dati a un’ampia gamma di dipendenti, non solo alle persone esperte di dati. Questo significa rendere naturale per i vostri utenti business fare affidamento sui dati come mezzo per prendere decisioni.

Perché ciò accada, è necessario sviluppare una cultura dei dati in cui, come suggerisce il CTO di Microsoft Analytics Amir Netz, “ogni conversazione inizia con ciò che dicono i dati e ogni suggerimento include ciò che i dati supportano. Passare da ciò che pensate e conoscete a ciò che sapete e a ciò che dicono i fatti fa un’enorme differenza. Adottare una vera cultura dei dati significa passare dall’operare sulla base di intuizioni a essere un’organizzazione obiettiva che guarda e misura costantemente se stessa e che ottimizza costantemente per ottenere risultati migliori”.