Blog

A mostani cikkben megpróbálom egy faék egyszerűségű példával szemléltetni az adatvizualizáció lényegét és jelentését

Adott egy hazai nagyvállalat. Van már adattárházuk, BI rendszerük, az adatokat intenzíven használják. Kívülről nézve ők az ideális szervezet, az elemzések fellegvára. Az ADATVEZÉRELT vállalat így csupa nagybetűvel. Az adatmenedzsment csoport vezetője mégis panaszkodik: Nem tudja kielégíteni a felhasználók riportigényét. Hiába dolgozik egyre több emberrel, hiába használ egyre korszerűbb BI rendszereket, a probléma nem oldódik meg. Sőt. Egyre rosszabb lesz. Mi a megoldás? Kiderül a cikkből.

Adatbetöltő programokat eddig tipikusan az IT/BI fejlesztők írták. Ma azonban már elérhetőek azok az önkiszolgáló ETL eszközök, amelyekkel az elemzők saját maguk képesek adatbetöltőket írni, adatot tisztítani, transzformálni. Kérdés csak az, hogy képesek-e/akarják-e magukra húzni ezt a feladatot is. Ennek járunk utána

Embernek és gépnek/szoftvernek együtt kell fejlődnie. Ha ez nem párhuzamosan történik, akkor a fejletlenebb lerontja a fejlettet a saját szintjére. Legyen az ember vagy gép...

Az egyik legalapvetőbb Power Pivot Best practice, hogy minden egyes Power Pivot adatmodellbe létrehozunk egy dátum táblát és e dátum táblán keresztül szűrjük, aggregáljuk a kapcsolódó táblák mutatóit.

Pár hete lement az utolsó nyílt Excel 2013-as önkiszolgáló BI workshop. Jó volt, jó közönség volt, élvezet volt nekik/nektek előadni. Ezzel egy szép fejezet lezárult a BI projekt életében. Itt az Ideje továbblépni és arccal az új technológiák felé fordulni.

Két tanfolyam fejlesztésén is dolgozom már hónapok óta és ezek közül az egyik, az Excel 2016-os Önkiszolgáló BI workshop már révbe ért. (A Power BI tanfolyamra még várni kell egy kicsit, de már nem sokat :-))

Anno csak a megtörtént eseményeket tároltuk. Csak azt tároltuk, hogy ki, mit vásárolt. Aztán ha valamely elvetemült elemző feltette azt a kérdést, hogy „Mi az, amit nem vett meg pedig megvehetett volna”, akkor megnéztük hogy mi volt készleten vagy az árlistáján és kivonva belőle a mit vett termékeket megkaptuk, hogy mit nem vett. De ezek nagyon kezdetleges megoldások voltak. Ma már nem is így csináljuk :-) A Big Data teljesen új lehetőségeket nyit ezen a téren (is) a „hagyományos” vállalatoknak.

Következzen egy rövid figyelemfelkeltő cikk a közelgő BI és Big Data témájuk rendezvényekről.

Megjelent egy nagyon hasznos kis bővítmény, amely összefogja azon segédfunkciók nagy részét, amelyeket a Power Pivotos fejlesztések során használni szoktunk: A modellben használt számított mezők és oszlopok listáját, a legtöbb memóriát fogyasztó oszlopok listáját, stb.

Az elemzés evolúciós lépcsőjének első fokán még csak riportokat kérnek a felhasználók az IT-tól. Később már nyersadatot kérnek aztán ha az is kevésnek bizonyul, akkor jön a hozzáférés kérése az adatok forrásához, rendszerek adatbázisához, adattárházakhoz. Itt tartunk most, de mi következik ezután? Ha megvan a hozzáférés az adatokhoz akkor mi lesz a felhasználók következő kérése az IT felé? Erről szól a cikk...

A gyorsan növő/változó szervezeti egységek jellemzője, hogy mindent kinőnek, mindent folyamatosan változtatnak. Változnak a célok, napról napra változnak a prioritások és az igazságnak nem egy verziója van. Illetve pontosítok: Az igazságnak mindig van egy verziója, de ez időről időre változik :-) Hogyan érdemes egy ilyen gyorsan növő/változó szervezet információigényét kielégíteni? Erről szól a cikk...

Helyesbítés következik: A tegnapi blogbejegyzésben tévesen február 26.-át írtam az utolsó Excel 2013-as Önkiszolgáló BI workshop dátumaként. A helyes dátum 2016. február 25!

Február 25.-én véget ér egy történet, hiszen utolsó alkalommal kerül megrendezésre az Excel 2013-as önkiszolgáló BI workshop. Részletek a cikkben...

„A válaszidőknek gyorsnak kell lennie” olvasható szinte minden BI ajánlati felhívásban. De miért kell gyorsnak lennie és mit jelent a gyors? Miért rugózunk ennyire ezen a témán? Ennek járunk utána a következő cikkben...

Kezdjük az idei évet a számadással és nézzük meg mi változott az elmúlt 15-20 évben a döntéstámogatás világában.

Évről évre, minden év végén felelevenítjük az elmúlt esztendő fontosabb híreit és eseményeit. Így teszünk most is :-) Aki még dolgozik, azoknak kitartást, a szabadságon lévőknek pedig jó pihenést és természetesen boldog új évet kívánok!

Megjelent a Cső: Tematika, ár és minden egyéb fontos információ elérhető a könyv oldalán. Részletek a cikkben.

Holnaptól rendelhető a Cső, amely segítségégére lesz majd azoknak akik el akarnak indulni a Big Data világa felé, meg akarják ismerni azokat az architektúrákat, amelyek ki tudják szolgálni a real time Big Data igényeket, és meg akarják tudni azt is, hogy ezek megvalósításához milyen komponensek állnak ma rendelkezésre a Microsoft felhőjében (Azure). Mára már csak egy témánk maradt: Miért cső lett a neve...

Elkészült a Cső prototípusa, indulhat a sorozatgyártás, hétfőtől rendelhető az anyag! Részletek a cikkben.

Készülök a téli szünetre egy kis olvasnivalóval annak, akit érdekel az IoT és a Real Time Big Data rendszerek megvalósítási lehetőségei az Azurban...

Rendhagyó BI meetup lesz December 9.-én ahol többen is sztorizgatunk majd a BI hőskoráról. Én megpróbálom felvázolni a BI projekt fontosabb sikereit, kudarcait és annak a kacskaringós útnak a főbb mérföldköveit, ami a mai BI projekt kialakulásához vezetett. Beszélek majd az indulásról, hullámvölgyekről, pofonokról elismerésekről és minden olyan dologról, ami tanulságos lehet annak aki BI-jal foglalkozik vagy BI-jal akar foglalkozni. Részletek a cikkben...

Ma már sokkal több információ áll rendelkezésünkre mint korábban bármikor. A kérdés csak az, hogy a több információ jobb döntést eredményez-e, illetve az, hogy a mai kor döntéshozójának jobban kell-e majd a BI, mint a 15 évvel ezelőtti kor emberének… Kiderül a cikkből...

Az önkiszolgáló BI workshopoknak van egy állandó visszatérő kérdése: Hogyan tudunk a dashboardnak olyan címet adni, amelyik visszaadja a szeletelőkön kiválasztott összes értékeket?

Az elmúlt egy évben jó néhány termelőcéggel dolgoztam együtt a termelési adataikban rejlő tudás feltárásában. A fő téma mindig a minőségbiztosítás volt és mindig arra a kérdésre kerestük a választ, hogy hogyan fedezhetjük fel egy gyártás alatt álló félkész termékről, hogy az nagy valószínűséggel selejtes lesz. A hibás félkész termékeket kivéve a gyártási folyamatból óriási összegeket spórolhatunk meg pusztán azzal, hogy nem végzünk rajtuk további műveleteket, vagy nem építjük be őket egy olyan végtermékbe, amelyet aztán szedhetünk szét/semmisíthetünk meg a selejtes komponens miatt. A most következő cikkben arra a kérdésre keressük a választ, hogy miért kapnak kevesebb figyelmet BI szempontból a termelési adatok és arra, hogy milyen változások figyelhetőek meg ebben az ágazatban.

Az angol és a francia után itt jönnek a német excel fügvények magyar megfelelői is (Vagy a magyar Excel fügvények német fegfelelői attól függően, hogy ki milyen irányból keres) Részletek a cikkben.

Most jöttem egy ügyféltől, aki arról panaszkodott, hogy a beérkezett ajánlatok egyike sem tartalmazta, hogy miért lesz jó az ügyfélnek az adott szállító megoldása. „Szakszavak, magas árak, széles vigyorral kezet rázó öltönyös emberek képei, önfényezés oldalakon keresztül de sehol egy magyarázat arra, hogy miért a szállító által javasolt megoldás lesz a legjobb a problémánkra...” Tanulságok a cikkben.

A következő bejegyzésből megismerheti a francia Excel függvények magyar megfelelőit (vagy a magyar Excel függvények francia megfeleőit :-)) Magyarul a következő bejegyzés egy francia-magyar Excel függvény szótárt tartalmaz.

A most következő cikkben megmutatom a tortadiagramok csúcsát, és egyben az egyetlen alkalmazási területet, ahol nemhogy kerülendő, hanem egyenesen kötelezően alkalmazandó adatvizualizációs eszköz a tortadiagram.

Tíz évvel ezelőtt 2005 október 9.-én jelent meg az első bejegyzés itt a BI projekt blogon úgyhogy ennek apropóján következzen egy rövid visszaemlékezés a 10 évvel ezelőtti világról.

Az SQL Server 2000 és 2005 megjelenése között 5 év telt el. Ennyi év kellett ahhoz, hogy a Microsoft új szoftververziót dobjon piacra. Ezt követően még 2005-ben bejelentették, hogy az új stratégiának megfelelően rövidíteni fogják a termékek megjelenése között eltelt időt, és az SQL Serverből 3 évente új verziót fognak piacra dobni. Ma a felhős BI és az önkiszolgáló BI világában már ott tartunk, hogy hetente jelennek meg újdonságok. Jó ez nekünk? Utánajárunk a cikkben