Giới thiệu
Mặc dù hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có thể tiếp cận giải pháp sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, Scala hoặc thậm chí Julia, nhưng cũng có một số triển khai cấp cao hơn có thể giúp họ hoàn thành công việc trong một số trường hợp nhất định. Một ví dụ thực sự thú vị về điều này là Microsoft’s Power BI.
Power BI không phải là một kiểu ngôn ngữ lập trình, mà là một ứng dụng cấp cao giống như Microsoft Excel. Mặc dù đôi khi có liên quan đến lập trình, nhưng vào cuối ngày, hầu hết người dùng không cần nhiều nỗ lực để thực hành.
Sử dụng Power-Bi
Để cài đặt Power BI, bạn cần có hệ điều hành Windows. Bản thân tôi là người dùng Fedora, vì vậy tôi đã khởi động một hệ điều hành ảo mới với Gnome’s Boxes. Boxes là một QEMU GUI giúp bạn chạy nhiều hệ điều hành ảo trong một hệ điều hành đồng thời vô cùng dễ dàng. Ngoài ra, bạn luôn có thể sử dụng phiên bản trực tuyến của ứng dụng. Từ việc ít sử dụng phiên bản thân thiện với web, tôi đã nhận thấy rằng các tính năng khá thiếu so sánh và thường bị tách biệt giữa hai tính năng.
Với ý nghĩ đó, có một số cấp độ đăng ký mà một người có thể tham gia. Vì tôi chắc chắn không quan tâm đến việc sử dụng Power-Bi một cách nhất quán (vì lý do tôi sẽ đề cập đến) nên tôi sẽ sử dụng phiên bản miễn phí.
Lợi ích
Miễn phí
Tất nhiên, một cách tuyệt vời để tiếp cận công nghệ mới là luôn có sẵn nó. Đây thực sự là trường hợp của Power BI. Mặc dù Power BI có một số giấy phép được bao gồm cho cả người dùng doanh nghiệp và cá nhân chuyên nghiệp, Power BI vẫn miễn phí để học và thực hành với mục đích sử dụng phi thương mại. Nếu bạn là một người dùng Linux hoặc Mac, về cơ bản bạn không gặp may khi sử dụng công cụ này.
Rất thân thiện với người dùng
Một trong những tính năng nổi bật nhất của Power BI là nó rất dễ sử dụng. So với hầu như mọi giải pháp khác để nhà khoa học dữ liệu làm việc, Power BI làm cho các hoạt động dữ liệu cơ bản và thậm chí khó hơn trở nên dễ dàng hơn nhiều. Đối với tôi, đây sẽ là lý do lớn nhất để tiếp cận một công cụ như Power BI
Kết nối dữ liệu
Một lợi thế lớn khác của việc lựa chọn Power BI làm công cụ phân tích dữ liệu là việc người dùng có thể nhập dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nó cung cấp kết nối dữ liệu với các tệp dữ liệu (như XML, JSON), cơ sở dữ liệu Microsoft Excel, SQL Server, nguồn Azure, nguồn dựa trên đám mây, các dịch vụ trực tuyến như Google Analytics, Facebook, v.v. Ngoài tất cả điều này, Power BI có thể cũng truy cập trực tiếp các nguồn dữ liệu lớn. Do đó, người dùng sẽ có được tất cả các loại nguồn dữ liệu để kết nối và nhận dữ liệu để phân tích và lập báo cáo.
Máy học
Thách thức lớn nhất thực sự là thu thập đủ dữ liệu liên quan đến một chủ đề cụ thể để thực sự nghiên cứu, phân tích, làm sạch và dự đoán. Như đã nói, Power-Bi giúp việc kết nối với toàn bộ nguồn dữ liệu trở nên vô cùng dễ dàng với Microsoft và các công ty khác hỗ trợ các điểm cuối nổi bật có sẵn.
Trực quan hóa dữ liệu
Điểm mạnh cuối cùng của Power BI là những hình ảnh trực quan tuyệt vời có thể được tạo ra bằng phần mềm. Power BI cung cấp một loạt các trực quan hóa tùy chỉnh, tức là trực quan hóa được thực hiện bởi các nhà phát triển cho một mục đích sử dụng cụ thể, hình ảnh tùy chỉnh có sẵn trên thị trường Microsoft. Ngoài bộ trực quan chung có sẵn, người dùng có thể sử dụng tùy chỉnh giao diện trong báo cáo và bảng điều khiển của mình. Phạm vi trực quan hóa tùy chỉnh bao gồm KPI, bản đồ, biểu đồ, đồ thị, hình ảnh tập lệnh R
Nhược điểm
Nguồn đóng
Dễ dàng thấy nhược điểm lớn nhất đối với Power BI là nó là công nghệ nguồn đóng, độc quyền. Mặc dù trong một số tình huống, đây không phải là một trở ngại nghiêm trọng như vậy, nhưng theo ý kiến của tôi nếu một công cụ không phải là mã nguồn mở, tôi không thể thực sự hiểu nó làm gì.
Giá
Mặc dù Power BI miễn phí cho mục đích sử dụng cá nhân, nhưng bạn bắt buộc phải trả tiền cho các mục đích thương mại. Ví dụ, các công ty về cơ bản ít có khả năng sử dụng Power BI hơn chỉ vì nó tốn kém hơn nhiều so với các giải pháp khác.
Cấu hình của hình ảnh chưa sắc nét
Trong hầu hết các trường hợp, người dùng có thể không cảm thấy cần phải định cấu hình và tối ưu hóa trực quan hóa trong Power BI. Nhưng ngay cả khi làm như vậy, Power BI không cung cấp nhiều tùy chọn để định cấu hình trực quan hóa của người dùng theo yêu cầu. Do đó, người dùng có các tùy chọn giới hạn cho những gì họ có thể thay đổi trong hình ảnh.
Phức tạp
Thông thường, Power BI là công cụ phân tích kinh doanh dễ sử dụng nhất nếu người dùng đang sử dụng nó đơn giản để nhập dữ liệu và tạo báo cáo. Nhưng Power BI là một bộ toàn bộ có rất nhiều công cụ liên quan đến nhau. Khi mục đích sử dụng không chỉ là tạo báo cáo trong Power BI Desktop, người dùng cần tìm hiểu và thành thạo một số công cụ khác như Gateways, Power BI Report Server, Power BI Services…
[cs_spacer cs_spacer_height=”2″Kết luận
Câu hỏi đặt ra với tính linh hoạt và khả năng sử dụng của Power BI cho các nhà khoa học dữ liệu; chúng ta có nên sử dụng Power BI cho khoa học dữ liệu không? Câu trả lời của tôi là không, bởi vì tôi nghĩ rằng có những hệ sinh thái lập trình đang ở phía trước. Tuy nhiên, đối với một nhà khoa học mới hơn, những người có thể muốn tập trung vào phân tích hoặc trực quan hơn là thuật toán, Power BI có thể là một bước đệm tốt để đưa dữ liệu đến với chính bạn. Để kết luận, tôi nghĩ rằng Power BI có thể có một số giá trị đối với những người đang cố gắng theo đuổi phân tích, nhưng những người có kinh nghiệm (đặc biệt là trong lập trình) có lẽ không nên sử dụng ứng dụng này.
Theo Medium
Xem thêm
Đón đầu xu hướng ngành nghề của thời đại cùng Power BI
