TƯƠNG LAI CỦA NỀN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU DOANH NGHIỆP – MICROSOFT POWER BI VÀ AZURE

Không có gì đáng ngạc nhiên khi nhiều dịch vụ của Microsoft được xây dựng trên Azure, và Microsoft cũng dần dần cung cấp dịch vụ Azure rộng và mở hơn như một cách để khách hàng mở rộng và tùy chỉnh sản phẩm.

Khi người dùng sử dụng luồng dữ liệu để trích xuất, dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu đang tải vào Power BI, dữ liệu đó được lưu trữ trong Azure Data Lake. Người dùng cũng có thể sử dụng Power BI trong Azure Databricks hoặc để phân tích thông qua Kho dữ liệu Azure SQL, đồng thời có thể thực hiện thông qua cổng thông tin Azure hoặc thực hiện tương tác bằng ứng dụng Power BI Desktop.

Machine Learning tích hợp trong Power BI là tính năng AutoML từ Azure Machine Learning, xem xét những gì người dùng đang cố gắng dự đoán và dữ liệu hiện có, và lặp lại qua nhiều thuật toán học máy để khám phá điểm số cao nhất. Hoặc người dùng có thể tận dụng Azure Cognitive Services để phân tích dữ liệu bằng hình ảnh và văn bản hoặc xây dựng các mô hình Machine Learning riêng biệt.

Power BI hiện cũng có các hình ảnh trực quan được hỗ trợ bởi AI như Key Influencers, chạy các phân tích thống kê khác nhau như hồi quy hậu cần hoặc phân loại trên dữ liệu để trích xuất yếu tố chính liên quan đến một kết quả cụ thể. Người dùng kéo các yếu tố cho là quan trọng vào trực quan hóa và Power BI xếp hạng chúng. Khi thêm nhiều yếu tố mà người dùng nghĩ có thể có liên quan hoặc đi sâu vào một phân khúc cụ thể, Power BI sẽ tiếp tục chạy lại mô hình để xem nếu có thêm thông tin tiết lộ bất kỳ điều gì mới.

Có hai cách thức hình ảnh hóa AI mới. Phân phối Thay đổi – Distribution Change tìm kiếm những gì làm cho một phân phối dữ liệu khác với phân phối khác. Cây phân tách – Decomposition Tree gửi nhiều truy vấn đến mô hình Power BI và sau đó liên kết chúng lại với nhau để người dùng có thể nhấp vào một số liệu trong trực quan để xem những gì đằng sau nó, sau đó tiếp tục nhấp vào các mức dữ liệu khác nhau để hiểu sâu hơn. Bằng cách đó, người dùng có thể xâu chuỗi và khám phá được các điểm chung của tệp dữ liệu đang làm việc dù đối tượng là khác nhau.

Tất cả những điều này có thể cung cấp cho các hình ảnh trực quan, bảng điều khiển và các tính năng Hỏi & Đáp ngôn ngữ tự nhiên mà Power BI được biết đến, cũng như các báo cáo phân trang mới mà SQL Server yêu cầu trước đây.

ĐIỂM NÔI BẬT TRONG XÂY DỰNG VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Power BI có các cách khác nhau để thực hiện việc này, tùy thuộc vào việc người dùng muốn tự mình triển khai công việc cho phần còn lại của doanh nghiệp hay muốn sử dụng Machine Learning nhưng không có kỹ năng để thực hiện.

Các kỹ sư dữ liệu có thể thêm các bước vào một dataflow để trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh hoặc văn bản từ các tweet hoặc đánh giá, bằng cách trích xuất từ ​​khóa, phân tích tình cảm hoặc phát hiện những gì trong một bức ảnh.

Khi Cognitive Services mới ra mắt, Power BI sẽ bổ sung thêm các tính năng này. Mới nhất là trích xuất văn bản từ hình ảnh, nhận dạng chữ viết tay và nhận dạng thực thể – không chỉ trích xuất từ ​​khóa, mà còn phân loại những gì được đề cập đến.

Nếu người dùng đang tạo các mô hình Machine Learning của riêng mình trong Azure Machine Learning và xuất bản chúng dưới dạng dịch vụ web, người dùng có thể cung cấp cho các nhà phân tích Power BI trong quyền truy cập dựa trên vai trò tổ chức thông qua cổng thông tin Azure, sau đó dữ liệu sẽ hiển thị như các mô hình mà có thể sử dụng giống như Cognitive Services.

Và nếu người dùng đang xây dựng mô hình Machine Learning của riêng mình và sử dụng Python và R để tích hợp mô hình đó vào Power BI hoặc sử dụng AutoML trong Power BI để khám phá thuật toán học máy nào hoạt động tốt nhất với dữ liệu người dùng, giờ đây người dùng có thể tải lên những mô hình đó cho Azure Machine Learning để quản lý chúng hoặc điều chỉnh chúng hơn nữa. Điều đó có nghĩa là các nhà phân tích kinh doanh có thể sử dụng tùy chọn tự động và nếu nó chứng minh hữu ích, một nhà khoa học dữ liệu có thể chọn nó và phát triển nó hơn nữa.

Tất cả các tính năng và lợi ích này đều có thể được áp dụng trong thực tế theo nhiều cách. Mạnh mẽ như bảng điều khiển tương tác và trực quan hóa trong Power BI, các báo cáo có thể là dạng quen thuộc mà người dùng có thể in ra và đọc hoặc gửi email cho khách hàng hoặc nhà cung cấp. Power BI hiện hỗ trợ các báo cáo được phân trang tương tự với các tiêu đề và chân trang và bảng, biểu đồ hoặc ma trận như Dịch vụ báo cáo SQL Server (với công cụ Trình tạo báo cáo mới để tạo chúng). Báo cáo được phân loại là một phần của Power BI Premium, nhưng chúng cũng tương thích với Power BI Report Server. tại chỗ.

Vì vậy, nếu doanh nghiệp muốn chuyển phân tích từ SQL Server Reporting Services sang Power BI, người dùng có thể tạo một hệ thống phân tích dữ liệu thông minh doanh nghiệp toàn bộ phân tích kinh doanh, từ các báo cáo mà tổ chức có thể đã quen thuộc, đến các Machine Learning để tự động tìm hiểu sâu về dữ liệu không nhất thiết phải có cấu trúc hoặc bằng số. Nếu Power BI không phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp thì việc kết hợp hoặc mở rộng nó với Azure để nhà quản trị và phân tích doanh nghiệp có thể tối ưu hóa tính năng và đơn giản hóa công việc phân tích dữ liệu.

Vậy làm thế nào để Doanh nghiệp có thể đầu tư hiệu quả Azure và Power BI trong hệ thống mà không gặp bất kì một vấn đề nào liên quan đến đầu tư Giấy phép bản quyên license, hỗ trợ cài đặt, đào tạo và triển khai trong thực tế?

Cách tốt nhất là lựa chọn một doanh nghiệp đối tác bản quyền tại Việt Nam có kinh nghiệm sâu rộng trong tư vấn license và triển khai thực tế. Tại Việt Nam, SOFT365 nổi bật là Doang nghiệp hoạt động mạnh trong lĩnh vực phần mềm và triển khai giải pháp với nhiều Chứng chỉ nổi bật về Azure và BI.

📣📣📣

Liên hệ để nhận tư vấn cụ thể về các sản phẩm phần mềm bản quyền

☎ 024 7305 0506 | 028 7305 0508

🎯 HOTLINE 24/7: 0936 362 158

📩 [email protected]

🏁 https://store.soft365.vn/