Реклама

Power BI — настоящая сенсация. Прошло около года со времени выпуска обновленной второй версии и перехода от Office 365 к PowerBI.com и Power BI Desktop. За это время компания Gartner переместила Microsoft на ведущие позиции в своем магическом квадранте для бизнес-аналитики и аналитических платформ (см. рисунок 1). Как породистую скаковую лошадь, резво выходящую в лидеры, Power BI начинают воспринимать всерьез, и крупные игроки выбирают удачный момент, чтобы сделать ставки.

 

Магический квадрант компании Gartner для решений бизнес-аналитики
Рисунок 1. Магический квадрант компании Gartner для решений бизнес-аналитики

По оценке Gartner, компания Microsoft имеет лучшую «завершенность видения», а Tableau и Qlik выигрывают по «способности к реализации». Это вполне объяснимо, так как Microsoft BI не сводится к простому выбору одного продукта. На мой взгляд, платформа бизнес-аналитики Microsoft состоит из многих компонентов и отличается разнообразием выбора, но несомненно обеспечивает полноту функциональности и масштабируемость. Microsoft всегда грешила обилием вариантов там, где конкуренты предоставляли монолитный продукт. Power BI — превосходное решение на основе единственного продукта для простых проектов, при необходимости предоставляющее достаточное пространство для роста. При масштабировании Power BI прекрасно обеспечивает завершающий этап визуализации данных на надежной основе SQL Server, служб Analysis Services, Integration Services, HDInsight, Stream Analytics, машинного обучения и прочих служб Azure.

В конце 2015 года я посетил первое собрание новой группы Power BI MeetUp в Портленде. А в середине февраля 2016 года зал конференций был полон. Группы Power BI возникают по всему миру, по мере того как пользователи, компании и специалисты по бизнес-аналитике осваивают этот продукт. Сегодня на сайте сообщества Power BI (http://community.powerbi.com/t5/Power-BI-User-Groups/ct-p/Groups) насчитывается 59 пользовательских групп. Каждый месяц продукт дополняется многочисленными возможностями, и темпы разработки нарастают. Внимание в первой волне уделялось в основном функциям для малых групп. Следующая волна охватит крупномасштабные сценарии, безопасность, инструменты администрирования и разработки для интеграции. В недавних заявлениях разработчики SQL Server и продуктов BI ясно обозначили свои намерения. Очевидно, что новая платформа бизнес-аналитики будет ориентирована на крупные «облачные» и локальные бизнес-решения. Налицо значительный прогресс, но предстоит сделать еще очень много.

Мой сын, который немного интересуется данными, недавно познакомился с Power BI. Он изучил маркетинговые материалы и посмотрел демонстрационные видеоролики, после чего сказал: «Это легко. Что тут особенного?» Я с ним согласился отчасти. Несмотря на внешнюю простоту, решать практические задачи с бизнес-данными всегда сложно, независимо от инстру­мента.

Лучшая аналогия, которую я могу предложить для решения Power BI корпоративного масштаба, выглядит следующим образом: как автономный продукт, Power BI удовлетворяет определенные потребности с помощью инструментов, охватывающих все области — извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL), моделирование данных, вычисления, анализ и презентация. По мере увеличения масштабов решений, этот инструментарий может оказаться лишь верхушкой айсберга. Для более крупных решений Power BI объединяет такие корпоративные технологии, как Analysis Services и SQL Server. На рисунке 2 Power BI — выше ватерлинии, а для всего, что ниже, можно использовать другие инструменты.

 

Архитектура решений
Рисунок 2. Архитектура решений

В локальном варианте архитектура аналогична BI-решениям, которые мы строили уже много лет, используя проверенные временем навыки и методы проектирования. Краткое описание подхода: данные извлекаются из источника и преобразуются с помощью таких инструментов, как службы SSIS; данные очищаются, согласуются и моделируются по схеме размерностей, хранящейся в реляционных таблицах SQL Server, а затем преобразуются в семантическую модель с помощью служб SQL Server Analysis Services (многомерную или табличную в памяти), как показано на рисунке 3.

 

Полномасштабное решение бизнес-аналитики
Рисунок 3. Полномасштабное решение бизнес-аналитики

Локальные данные могут использоваться в масштабируемом решении Power BI одним из двух способов: в рамках планового обновления для синхронизации данных с размещенной в «облаке» моделью или направлением запросов к локальным базам данных в процессе взаимодействия пользователей с отчетами (см. рисунок 4). Компоненты Power BI Gateway, необходимые в данном случае, можно загрузить из PowerBI.com.

 

Работа с локальными данными
Рисунок 4. Работа с локальными данными

Вероятно, мы увидим, как компоненты, указанные на полномасштабной локальной диаграмме, добавляются в «облачные» службы, в частности по мере расширения Windows Azure и Cortana Analytics. При этом возникают многочисленные вопросы, связанные с тем, каким образом будут соединены эти элементы мозаики, но платформа быстро развивается. Судя по тому, что я успел узнать, многие пробелы будут закрыты в ближайшем будущем, в частности корпоративными клиентами и интеграторами решений уже в 2016 году. На платформе Azure (не локальной) данные могут быть получены из источника, преобразованы, очищены и размещены аналогичным образом (см. рисунок 5).

 

Расширяемое «облачное» решение
Рисунок 5. Расширяемое «облачное» решение

В следующей части статьи мы рассмотрим подход к проектированию архитектуры масштабируемого решения с использованием Power BI. Я покажу, как использовать персональный и корпоративный шлюзы Power, чтобы задействовать эти возможности.

Купить номер с этой статьей в PDF