Eerste stap richting een modern datawarehouse: Power BI Dataflows

Het (on)belang van een datawarehouse

‘Vroeger’ was het noodzakelijk om een degelijk datawarehouse te hebben staan om meerdere databronnen te ontsluiten en aan elkaar te verbinden. Zowel on-premise, als in de cloud gebaseerde warehouses, vergen manueel veel werk in onder andere het installeren, voeden, beheren en extraheren van data omdat hiervoor altijd een speciale ETL (Extract, Transform, Load) tool nodig is die dit mogelijk maakt. Zelfs wanneer de data eenvoudig kan worden ontsloten, moet dit nog worden gevisualiseerd. Microsoft heeft dit vereenvoudigd door ‘Dataflows’ toe te voegen aan Power BI.

De voordelen van de nieuwe Power BI Dataflows

Een Power BI Dataflow is een proces dat op de achtergrond draait in de cloud. Een dataflow proces zorgt ervoor dat de (benodigde) data wordt opgehaald en wordt opgeslagen in de Cloud (Common Data Service). De Dataflow met verschillende databronnen kan vervolgens in Power BI aan elkaar gekoppeld worden. Wanneer de juiste relaties zijn gelegd, kan de onderliggende data worden gevisualiseerd door middel van Power BI.

Het werken met Dataflows is eenvoudig onder de knie te krijgen en vereist geen of weinig kennis van databases of ETL-processen. De voordelen die wij zien bij het werken met Dataflows is met name de eenvoud van het proces. De dataflow kan worden samengesteld in de browser van Power BI. Bij het samenstellen van onze Dataflow kunnen we kiezen uit vele gangbare databronnen. Denk hierbij aan SQL Server, SAP, Oracle, Amazon Redshift, Snowflake maar ook aan Excel, JSON, XML-files of een API-koppeling. Na de gewenste bron te selecteren kan door een preview de benodigde data uit het systeem worden gefilterd en kan deze worden ontsloten, bewerkt, gekoppeld en gevisualiseerd in Power BI desktop.

Naast de gebruiksvriendelijkheid en eenvoud, gaat het werken met Dataflows erg snel. Geen lange wachttijden totdat de gehele dataset is binnengehaald, maar een preview waarmee je snel verder kan. Vanwege het feit dat de data wordt opgeslagen in Azure, is de grootte van de dataset schaalbaar, wat handig kan zijn wanneer er meer opslag nodig is.

Alleen maar voordelen?

De enige beperking die wij hebben gemerkt zit in het bewerken van de Dataflow, er kunnen geen entiteiten (databronnen) worden samengevoegd waardoor Dataflows sterk zijn in het ontsluiten maar het transformeren te wensen overlaat. Hiervoor gebruiken we de datasets van Power BI. Binnenkort kun je daarom een blog van ons verwachten over het gebruiken vande Dataflows in de Power BI datasets. Wil je nu alvast zelf aan de slag met Power BI Dataflows, vind je hier meer informatie.

Building the bridge between business en IT

Omdat Power BI Dataflows volledig self-service zijn, is de business zelf in staat om binnen een aantal kliks hun data eenvoudig en snel ontsluiten, bewerken, koppelen en visualiseren. Wil je eens sparren over hoe we je nog meer kunnen ondersteunen op het gebied van Business Intelligence? Neem dan contact op met onze BI Consultants.