Blog

Mik voltak a tapasztalatok? Kiderül a cikkből...

Erről igyekeztem nem úgy elfelejtkezni, mint az alapítás 20. évfordulójáról, és beírtam a naptárba, hogyha eljön majd az idő, akkor írjak róla egy jó kis összefoglalót. Eljött. És most ugyanúgy a fehér lapot bámulom, mint 20 éve :-) No nézzük: Mi érdekelheti az Olvasót? Hányan olvassák?, van-e értelme blogolni 2025-ben?, nem zabál e fel mindent a AI? Kiderül a cikkből...

Itt az AI korában van még ma valaki, aki adattárházat tervez? Ad rá valaki pénzt? Nem ciki? Nagyapáink építettek utoljára ilyet. Tudjátok, ők voltak azok, akik még projektekben gondolkodtak. Meg két kézzel kódoltak. De ma már ezekre mind nincs szükség, hiszen itt az AI és mindent megcsinál pillanatok alatt. Ja, hogy az AI-hoz is adatok kellenek? Ja, hogy ma minden AI konferencia kerekasztalán elhangzik, hogy a legnagyobb AI blokkoló, hogy nincs adat? De mit tegyünk, ha nincs adat és adattárházat építeni már ciki…

Ma még mindenki riportokkal, dahboardokkal, (vagy pivot táblával) kérdezi le a Power BI adatmodellt, de ébredezik egy új szereplő, akit AI asszisztensnek/ügynöknek hívnak, és akik közül egyet a Microsoft szeptembertől ráenged minden adatmodellre, ami olyan tenanton van, ahol engedélyezve van a Copilot...

Lassan vége a nyárnak, nézzük meg, hogy mi várható a közeljövőben

Én nem, de a BI projekt blog most szabadságra megy... Találkozunk szeptemberben!

Lement az első Power BI adatmodell tervező workshop, jöjjenek a tapasztalatok.

Sokan kérdezték, miben más ez az új tanfolyam. És bár nem akarok kampányolni mellette, de nagyon is más. Nem azért, mert nem tanuljuk meg a dimenzionális modellezés alapjait, hanem mert nem ott kezdjük. Hanem ott, ahol a kérdés születik: „Mit is akarunk ebből az adathalmazból kihozni?” Ez a bejegyzés arról szól, miért dobtam ki az egész korábbi tananyagot, és miért kezdtem nulláról újraépíteni: Mert rájöttem, hogy nem a csillagséma hiányzik – hanem az, hogy meg tudjuk tervezni az oda vezető utat…

Ebben a cikkben körbejárjuk, miért nyúlnak az elemzők ösztönösen a széles táblához, miért működik ez jól egy darabig – és mikor jön el az a pont, amikor elkerülhetetlenné válik a csillagséma.

Anno, az első néhány BI projektem valamilyen vezetői cél köré épült. Csökkenjen ez, javuljon az, stb. Aztán egyre többször futottam bele olyan projektbe, ahol BI bevezetés célja x darab riport előállítása volt. Már nem vezetői célok köré épült a BI hanem a cél maga a riport elkészítése volt, és amíg az első esetben folyamatosan láttuk a megtérülést, addig a második esetben már csak riportokat gyártottunk...

A minap a szemem láttára koncoltak fel egy fejlesztőt, mert letért a csiilagsémás modellezés kikövezett útjáról. "Pokolba a csillagsémával, ha nem az adja a legjobb megoldást" - mondta. És ekkor merült fel a kérdés, hogy meddig kell ragaszkodnunk a csillagsémás modellezés szigorú elveihez? Mikor engedhetjük el ezeket, egyáltalán elengedhetjük-e. Erről szól a cikk.

Őőőő... Egy Excelből örökölt bug miatt nem is olyan egyszerű a válasz...

Hozok megint egy teljesítményt romboló példát az adatmodell tervező tanfolyamról. Vaciláltam, (vacilálok még most is), hogy részévé tegyem-e a fizikai adatmodell tervezés standard tematikának, mert az adatmodell tervezésre nincs közvetlen hatással. Meglátjuk. De kidolgozom, opcionálisan lehet majd kérni, illetve kiteszem ide a BI projekt blogba is, hogy miért nem szabad beimportálni felesleges sorokat Power BI-ba.

Most, amikor készülök az új adatmodell tervező tanfolyamra, eszembe jutott egy sztori aminek sajnos a most kirobbani készülő vámháború aktualitást ad...

Elkészült egy új Power BI adatmodell tervező tanfolyam. Ez már a második verzió. Az első túl technikai és túl "elméleti" volt, úgyhogy átalakítottam majdnem szintisztán gyakorlatira, és a tematikát az üzleti felhasználók, elemzők igényeire szabtam. Nézze meg milyen lett az eredménye.

Újabb gyöngyszemmel bővült a publikusan elérhető hazai Power BI dashboardok tárháza. Most a Magyar Energetikai és Közmű-szabályozási Hivatal (MEKH) váltott a ppt-pdf alapú adatszolgáltatásról Power BI alapú adatszolgáltatásra, és tette közzé az adatait interaktív dashboardokon. Az eredmény megtekinthető, részletek a cikkben

Egy baki és pár szolgálati közlemény következik...

Ha érdekli a Power BI története, akkor jöjjön el a keddi Power BI meetupra, mert sok minden más mellett erről is szó lesz. Részletek a cikkben

Készülök a szerdai BI és adattárház projektvezető képzésre és eszembe jutott, hogy mindig onnan indulunk, hogy eldörren a startpisztoly. Pedig azzal is érdemes lenne foglalkozni, hogy mivel tudnánk megágyazni az adattárháznak. Mik azok, amelyek adattárház nélkül is értéket teremtenek a szervezetnek és nagyban felgyorsítják az adattárház majdani bevezetését.

A 20 éves évfordulóról elfeljetkeztem, úgyhogy jöjjön egy cikk a BI projekt 21 évvel ezelőtti megalakulásának körülményeiről.

Olvassa el a BI projekt szokásos évértékelő összefoglalóját a 2024-es évről. Részletek a cikkben.

Múltkor beszéltünk a fix szélességű (monospace) betűtípusok fontosságáról Power BI vizualizációkban. A fix szélességnek azonban nem csak vizualizációkor van szerepe, hanem az adatok előkészítése során is. A most következő cikkből megismerheti, hogy Power Query-ben hogy használhatunk fix szélességű betűtípusokat.

Milyen betűtípust használjunk Power BI-ban? Használhatunk-e saját betűtípust Power BI-ban? Mi van, ha a választott betűtípus nincs telepítve a kliens gépen? A cikk ezekre a kérdésekre keresi a választ.

Épp ajánlatot írok Power BI workshop voucherre és eszembe jutott, hogy ez talán másoknak is érdekes lehet.

Megmondom őszintén, hogy sokat próbálkoztunk vele, de szinte sosem volt gyümölcsöző az együttműködés. Sosem azt kaptuk amit szerettünk volna, és 1) vagy betereltük magunk egy olyan utcába, ahonnan már nem volt visszaút, 2) vagy nem vettük figyelembe, amit a grafikus mondott és akkor abból volt sértődés. De mi miért nem tudtunk együttműködni? Egész egyszerűen csak rosszul kértünk…

November 23.-án a MOME Openen tartok BI képzést Excellel. Rég nem tartottam már meg ezt a képzést, pedig a téma még mindig időszerű. Tudom, hogy a szakmából sokan utálják az Excelt, pedig nála jobb ad-hoc elemzőeszköz nincs. Csak máshogy kell használni, mint ahogy most használjuk. Nagyon máshogy. A cikk apropóját az adja hogy november 5.-én lesz egy ingyenes webinár, ahol lehet kérdezni a tanfolyamról, adatvizualizációról, stb…

November 18.-án a Budapest BI-on tartok Power BI workshopot. A tematika még nincs kész, de mondom hogy min dolgozok. Illetve először még csak annyit, hogy ki jár a fejemben amikor a témákat gyűjtöm...

Érdekes kérdés, és elgondolkodtató, hogy miért ennyire népszerű még mindig a ppt. Nem jobb nála a Power BI? Kiderül a cikkből...

Találós kérdés: A cikkben található ábrán hányszor kérdezi le a Power Query ugyanazt a forrástáblát?

Hol érdemes kiszámolni egy oszlopot? Power Query-ben, Power BI-ban, vagy a forrásoldalon? Kiderül a cikkből