Bagikan melalui

Mengumpulkan persyaratan untuk bermigrasi ke Power BI

  • Artikel

Artikel ini menjelaskan Tahap 1, yang berkaitan dengan pengumpulan dan prioritas persyaratan saat bermigrasi ke Power BI.

Diagram memperlihatkan tahapan migrasi Power BI. Tahap 1 ditekankan untuk artikel ini.

Catatan

Untuk penjelasan lengkap tentang grafik di atas, lihat gambaran umum migrasi Power BI.

Penekanan Tahap 1 adalah pada pengumpulan informasi dan perencanaan untuk solusi individu yang akan dimigrasikan ke Power BI.

Output dari Tahap 1 mencakup persyaratan terperinci yang telah diprioritaskan. Namun, kegiatan tambahan pada Tahap 2 dan 3 harus diselesaikan untuk sepenuhnya memperkirakan tingkat upaya.

Penting

Tahap 1-5 mewakili aktivitas yang terkait dengan satu solusi tertentu. Terdapat keputusan dan aktivitas di tingkat organisasi/penyewa yang berdampak pada proses di tingkat solusi. Beberapa aktivitas perencanaan tingkat lebih tinggi tersebut dibahas di artikel ringkasan migrasi Power BI. Jika sesuai, tunda keputusan tingkat organisasi untuk efisiensi dan konsistensi.

Peta jalan adopsi Fabric menjelaskan jenis pertimbangan strategis dan taktis ini. Peta ini menekankan adopsi organisasi.

Tip

Sebagian besar topik yang dibahas dalam artikel ini juga berlaku untuk proyek implementasi Power BI standar.

Mengompilasi persyaratan

Inventaris item BI yang ada, yang dikompilasi dalam langkah-langkah pra-migrasi, menjadi input untuk persyaratan solusi baru yang akan dibuat di Power BI. Persyaratan pengumpulan adalah tentang memahami status saat ini, serta item apa yang ingin diubah atau difaktorkan ulang saat laporan didesain ulang dalam Power BI. Persyaratan detail akan berguna untuk perencanaan penyebaran solusi di Tahap 2, selama pembuatan bukti konsep di Tahap 3, dan saat membuat solusi siap produksi di Tahap 4.

Mengumpulkan persyaratan laporan

Kompilasi informasi menyeluruh, mudah direferensikan, tentang laporan, seperti:

  • Tujuan, audiens, dan tindakan yang diharapkan: Identifikasi tujuan dan proses bisnis yang berlaku untuk setiap laporan, serta audiens, alur kerja analitis, dan tindakan yang diharapkan untuk diambil oleh konsumen laporan.
  • Bagaimana konsumen menggunakan laporan: Pertimbangkan untuk duduk bersama konsumen laporan yang ada untuk memahami tepat apa yang mereka lakukan dengan laporan tersebut. Anda mungkin mempelajari bahwa elemen tertentu dari laporan dapat dihilangkan atau ditingkatkan dalam versi Power BI baru. Proses ini melibatkan investasi waktu tambahan tetapi sangat berharga untuk laporan atau laporan penting yang sering digunakan.
  • Pemilik dan pakar bidang: Identifikasi pemilik laporan dan pakar materi pelajaran apa pun yang terkait dengan laporan atau domain data. Mereka mungkin menjadi pemilik laporan Power BI baru ke depannya. Cantumkan persyaratan manajemen perubahan tertentu (yang biasanya berbeda antara solusi yang dikelola IT dengan yang dikelola bisnis) serta persetujuan dan penandatanganannya, yang akan diperlukan saat perubahan dilakukan di masa mendatang. Untuk informasi selengkapnya, lihat artikel ini.
  • Metode pengiriman konten: Menjelaskan ekspektasi konsumen terhadap laporan untuk pengiriman konten. Ini bisa sesuai permintaan, eksekusi interaktif, disematkan dalam aplikasi kustom, atau pengiriman sesuai jadwal menggunakan langganan email. Mungkin juga ada persyaratan untuk memicu pemberitahuan pemberitahuan.
  • Kebutuhan interaktivitas: Tentukan persyaratan interaktivitas penting dan persyaratan tambahan yang diinginkan, seperti filter, tindakan penelusuran lanjut, atau tindakan penelusuran.
  • Sumber data: Pastikan semua sumber data yang diperlukan oleh laporan ditemukan, dan kebutuhan latensi data (kesegaran data) dipahami. Identifikasi persyaratan data historis, tren, dan rekam jepret data untuk setiap laporan sehingga dapat diselaraskan dengan persyaratan data. Dokumentasi sumber data juga dapat berguna nanti saat melakukan validasi data laporan baru dengan data sumbernya.
  • Persyaratan keamanan: Jelaskan persyaratan keamanan (seperti pengakses yang diizinkan, pengedit yang diizinkan, dan kebutuhan keamanan berbasis baris), termasuk pengecualian terhadap kebijakan keamanan organisasi yang biasa. Dokumentasikan tingkat sensitivitas data, privasi data, atau kebutuhan peraturan/kepatuhan apa pun.
  • Perhitungan, KPI, dan aturan bisnis: Identifikasi dan dokumentasikan semua perhitungan, KPI, dan aturan bisnis yang saat ini ditentukan dalam laporan yang ada sehingga dapat selaras dengan persyaratan data.
  • Persyaratan kegunaan, tata letak, dan kosmetik: Mengidentifikasi kegunaan, tata letak, dan kebutuhan kosmetik tertentu yang terkait dengan visualisasi data, persyaratan pengelompokan dan pengurutan, dan visibilitas bersyarat. Cantumkan pertimbangan spesifik yang terkait dengan pengiriman perangkat seluler.
  • Kebutuhan pencetakan dan ekspor: Tentukan apakah ada persyaratan khusus untuk mengekspor atau tata letak siap cetak. Kebutuhan ini akan memengaruhi jenis laporan mana yang paling cocok (seperti laporan Power BI, Excel, atau yang dipaginasi). Ketahuilah bahwa konsumen laporan cenderung menempatkan banyak kepentingan tentang bagaimana mereka selalu melakukan sesuatu, jadi jangan takut untuk menantang cara berpikir mereka. Pastikan untuk berbicara dalam hal peningkatan daripada perubahan.
  • Risiko atau kekhawatiran: Tentukan apakah ada persyaratan teknis atau fungsi lainnya untuk laporan, serta risiko atau kekhawatiran apa pun mengenai informasi yang disajikan di dalamnya.
  • Buka masalah dan item backlog: Identifikasi pemeliharaan di masa mendatang, masalah yang diketahui, atau permintaan yang ditangguhkan untuk ditambahkan ke backlog saat ini.

Tip

Pertimbangkan persyaratan peringkat dengan mengklasifikasikannya sebagaimana mestinya atau bagus untuk dimiliki. Seringkali konsumen meminta semua yang mungkin mereka butuhkan di muka karena mereka percaya itu adalah satu-satunya kesempatan mereka untuk membuat permintaan. Selain itu, saat mengatasi prioritas dalam beberapa perulangan, buat backlog tersedia untuk pemangku kepentingan. Ini membantu komunikasi, pengambilan keputusan, dan pelacakan komitmen yang tertunda.

Mengumpulkan persyaratan data

Kompilasi informasi detail yang berkaitan dengan data, seperti:

  • Kueri yang ada: Identifikasi apakah ada kueri laporan atau prosedur tersimpan yang dapat digunakan oleh model DirectQuery atau model Komposit , atau dapat dikonversi ke model Impor.
  • Jenis sumber data: Mengkompilasi jenis sumber data yang diperlukan, termasuk sumber data terpusat (seperti gudang data perusahaan) serta sumber data non-standar (seperti file datar atau file Excel yang menambah sumber data perusahaan untuk tujuan pelaporan). Menemukan lokasi sumber data, untuk tujuan konektivitas gateway data, juga penting.
  • Kebutuhan struktur dan pembersihan data: Tentukan struktur data untuk setiap sumber data yang diperlukan, dan sejauh mana aktivitas pembersihan data diperlukan.
  • Integrasi data: Menilai bagaimana integrasi data akan ditangani ketika ada beberapa sumber data, dan bagaimana hubungan dapat ditentukan di antara setiap tabel model. Identifikasi elemen data tertentu yang diperlukan untuk menyederhanakan model dan mengurangi ukurannya.
  • latensi data yang dapat diterima: Tentukan kebutuhan latensi data untuk setiap sumber data. Ini akan memengaruhi keputusan tentang mode penyimpanan data mana yang akan digunakan. Frekuensi refresh data untuk Tabel model impor juga penting untuk diketahui.
  • Volume data dan Skalabilitas: Mengevaluasi ekspektasi volume data, yang akan mempengaruhi keputusan terkait dukungan model besar dan merancang DirectQuery atau Model Komposit . Pertimbangan yang terkait dengan kebutuhan data historis juga penting untuk diketahui. Untuk model semantik yang lebih besar, menentukan refresh data bertambah bertahap juga akan diperlukan.
  • Pengukuran, KPI, dan aturan bisnis: Menilai kebutuhan untuk tindakan, KPI, dan aturan bisnis. Mereka akan berdampak pada keputusan mengenai tempat menerapkan logika: dalam model semantik atau proses integrasi data.
  • Data master dan katalog data: Pertimbangkan apakah ada masalah data master yang memerlukan perhatian. Tentukan apakah integrasi dengan katalog data perusahaan sesuai untuk meningkatkan kemampuan penemuan, mengakses definisi, atau menghasilkan terminologi konsisten yang diterima oleh organisasi.
  • Keamanan dan privasi data: Tentukan apakah ada pertimbangan keamanan atau privasi data tertentu untuk model semantik, termasuk persyaratan keamanan tingkat baris .
  • Buka masalah dan item backlog: Tambahkan masalah yang diketahui, cacat kualitas data yang diketahui, pemeliharaan di masa mendatang, atau permintaan yang ditangguhkan ke backlog saat ini.

Penting

Penggunaan kembali data dapat dicapai dengan model semantik bersama, yang secara opsional dapat disertifikasi untuk menunjukkan kepercayaan dan meningkatkan penemuan. Penggunaan kembali persiapan data dapat dicapai dengan aliran data untuk mengurangi logika berulang dalam beberapa model semantik. Aliran data juga dapat secara signifikan mengurangi beban pada sistem sumber karena data diambil lebih jarang—beberapa model semantik kemudian dapat mengimpor data dari aliran data.

Identifikasi peluang peningkatan

Dalam kebanyakan situasi, beberapa modifikasi dan peningkatan terjadi. Jarang migrasi langsung satu-ke-satu terjadi tanpa pemfaktoran ulang atau peningkatan. Tiga jenis peningkatan yang dapat Anda pertimbangkan meliputi:

  • Konsolidasi laporan: Laporan serupa mungkin dapat dikonsolidasikan menggunakan teknik seperti filter, penanda buku, atau personalisasi. Memiliki lebih sedikit laporan, yang masing-masing lebih fleksibel, dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman bagi konsumen laporan. Pertimbangkan untuk mengoptimalkan model semantik untuk Tanya Jawab Umum (kueri bahasa alami) untuk memberikan fleksibilitas yang lebih besar untuk melaporkan konsumen, memungkinkan mereka membuat visualisasi mereka sendiri.
  • Peningkatan efisiensi: Selama pengumpulan persyaratan, perbaikan sering dapat diidentifikasi. Misalnya, saat analis mengkompilasi angka secara manual atau kapan alur kerja dapat disederhanakan. Power Query dapat memainkan peran besar dalam menggantikan aktivitas manual yang saat ini dilakukan. Jika analis bisnis menemukan diri mereka melakukan aktivitas yang sama untuk membersihkan dan menyiapkan data secara teratur, langkah-langkah persiapan data Power Query yang dapat diulang dapat menghasilkan penghematan waktu yang signifikan dan mengurangi kesalahan.
  • Sentralisasi model data: Model semantik otoritatif dan bersertifikat berfungsi sebagai tulang punggung untuk BI layanan mandiri terkelola. Dalam hal ini, data dikelola sekali, dan analis memiliki fleksibilitas untuk menggunakan dan menambah data tersebut untuk memenuhi kebutuhan pelaporan dan analisis mereka.

Catatan

Untuk informasi selengkapnya tentang pemusatan model data, baca tentang disiplin pada inti dan fleksibilitas di tepi.

Memprioritaskan dan menilai kompleksitas

Pada titik ini, inventarisasi awal tersedia dan mungkin mencakup persyaratan tertentu. Saat memprioritaskan set awal item BI yang siap untuk migrasi, laporan dan data harus dipertimbangkan secara kolektif serta independen satu sama lain.

Identifikasi laporan prioritas tinggi, yang mungkin menyertakan laporan yang:

  • Membawa nilai signifikan bagi bisnis.
  • Sering dijalankan.
  • Diperlukan oleh pimpinan atau eksekutif senior.
  • Libatkan tingkat kompleksitas yang wajar (untuk meningkatkan kemungkinan keberhasilan selama iterasi migrasi awal).

Identifikasi data prioritas tinggi, yang mungkin menyertakan data yang:

  • Berisi elemen data penting.
  • Adalah data organisasi umum yang melayani banyak kasus penggunaan.
  • Dapat digunakan untuk membuat model semantik bersama untuk digunakan kembali oleh laporan dan banyak pembuat laporan.
  • Melibatkan tingkat kompleksitas yang wajar (untuk meningkatkan peluang keberhasilan ketika dalam iterasi migrasi awal).

Konten terkait

Pada artikel berikutnya dalam seri migrasi Power BI ini, pelajari tentang Tahap 2, yang berkaitan dengan perencanaan migrasi untuk satu solusi Power BI.

Sumber daya bermanfaat lainnya meliputi:

Mitra Power BI berpengalaman tersedia untuk membantu kesuksesan organisasi Anda dalam proses migrasi. Untuk menemukan mitra Power BI, kunjungi portal mitra Microsoft Power BI .