艾德思：PowerBI和Azure作为企业分析的未来

 结合Power BI和各种Azure数据处理服务,您将获得下一代商业智能和分析.毫不奇怪,微软自己的许多服务都建立在Azure上,但越来越多的微软也提供Azure服务作为客户扩展和定制产品的一种方法.使用数据流提取,清理和转换要加载到Power BI中的数据时,该数据将存储在Azure Data Lake中.您还可以在Azure Databricks中使用它,或者通过Azure SQL数据仓库进行分析,您可以通过Azure门户进行分析,或使用Power BI Desktop应用程序进行交互.

Power BI中的自动化机器学习是Azure机器学习的AutoML功能,它可以查看您要预测的内容以及您可用的数据,并通过多种机器学习算法进行迭代,以发现哪些获得最佳分数.或者,您可以利用Azure Cognitive Services分析图像和文本中的数据,或者构建自己的机器学习模型并运行它们.

Power BI现在还具有内置的AI驱动的可视化功能,如关键影响因子,它运行不同的统计分析,如逻辑回归或数据分类,以提取与特定结果相关的关键因素.您可以将您认为重要的因素拖到可视化中,然后Power BI对它们进行排名.当您添加更多您认为可能相关的因素或钻取到特定细分时,它会不断重新运行模型,以查看是否有更多信息显示任何新信息.

因此,如果您正在分析哪些访客回到您的酒店再次入住,那么关键影响者可能就是他们来自哪个国家.但是,如果您选择特定年龄段的访客,那么该模型仅依赖于那些数据,其中关键影响因素可能是他们是在酒店餐厅吃饭还是进行了水疗.如果您正在查看运输延迟,您可以添加一些因素,例如哪个部门发送了交货,它来自哪个工厂,或者从哪个区域发送,以查看什么对准时到达的内容产生的影响以及什么是迟交的.

有两种新的AI可视化.分布变化查找是什么使一个数据分布与另一个不同.分解树将多个查询发送到Power BI模型,然后将它们链接在一起,以便您可以单击可视化中的度量标准以查看其背后的内容,然后继续单击不同级别的数据以深入了解它.这样,您可以看到一个城市的500个销售是由特定客户群还是仍然有共同点的许多不同客户推动的.

所有这些都可以用于Power BI众所周知的可视化,仪表板和自然语言问答功能,以及以前需要SQL Server的新分页报告.例如,当您使用自动机器学习时,每行的预测都包含有助于预测的详细信息,因此您可以在报告中包含说明,以阐明数据的来源以及似乎涉及的因素.

Power BI有不同的做法,这取决于您是一个想要让他们的工作可用于其他业务的数据科学家,还是想要使用机器学习但没有技能的分析师它本身.

数据科学家可以添加数据流的步骤,通过提取关键字,进行情感分析或检测照片中的内容,从非结构化数据(如推文或评论中的图像或文本)中提取信息.这是由认知服务提供支持,但没有撰写代码来调用API的常规步骤 - 您只需将图像和文本分析添加到数据流即可.

随着新的认知服务问世,Power BI将添加更多这些功能.最新的是从图像,手写识别和实体识别中提取文本 - 不仅仅是提取关键字,还要对它们所指的内容进行分类.如果您是酒店老板在互联网上查看评论,实体认可可以告诉您在评论中"骑自行车'是否意味着一个快乐的客人,他们在骑自行车旅行时留下来或不满意的客人抱怨空调骑自行车整夜.

如果您在Azure机器学习中创建自己的机器学习模型并将其作为Web服务发布,您可以通过Azure门户为组织中的Power BI分析员提供基于角色的访问权限,然后它们将显示出来作为模型,他们可以像认知服务一样使用.如果您想分析这些酒店评论中的照片,您可能需要培训自定义图像识别模型,以了解您在酒店找到的内容的图片.酒店评论中的空调,灯泡,窗户和升降机的照片可能是一个不好的标志,标准的图像识别模型可能不会将它们强调为重要

如果您正在构建自己的机器学习模型并使用Python和R将其集成到Power BI中,或者使用Power BI中的AutoML让它发现什么机器学习算法最适合您的数据,您现在可以上传Azure Machine Learning的那些模型可以管理它们或进一步调整它们.这意味着业务分析师可以使用自动化选项,如果证明有用,数据科学家可以选择并进一步开发.

所有这些见解都可以通过多种方法使用.Power BI中的交互式仪表板和可视化功能非常强大,有时候业务用户想要的是熟悉的报告,他们可以打印出来并阅读,或通过电子邮件发送给客户或供应商.Power BI现在支持带有页眉和页脚以及表格,图表或矩阵布局的相同分页报表作为SQL Server Reporting Services(使用新的报表生成器工具来创建它们).分页报告是Power BI Premium的一部分,但它们也与内部部署的Power BI报告服务器兼容.

因此,如果您想将分析从SQL Server Reporting Services转移到Power BI,您可以创建一个企业商务智能系统,为您提供从组织可能已经依赖的报告到机器学习的全方位业务分析.自动查找不一定是结构化或数字化的数据的见解.如果Power BI不能满足您自己的需求,那么我们的想法是使用Azure轻松扩展,业务用户可以自己完成.

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