Hệ thống phân tích hoạt động trong thời gian gần hoặc thời gian thực có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên những gì đang diễn ra ngay bây giờ, giúp các công ty có lợi thế hơn so với những người đưa ra quyết định dựa trên các sự kiện trong quá khứ và thông tin lỗi thời.
Power BI ban đầu không được thiết kế để xử lý dữ liệu thời gian thực (giống như hầu hết các công cụ BI truyền thống trên thị trường). Các công ty sử dụng các công cụ này dựa vào việc làm mới dữ liệu liên tục thông qua một cổng dữ liệu, đủ cho một số báo cáo hàng ngày và Dashboard tổng quan. Nhưng khi dữ liệu phát trực tuyến trở nên phổ biến hơn và kỳ vọng của khách hàng 24/7 tăng lên, thì việc làm mới là không đủ. Để đáp ứng nhu cầu kinh doanh đang phát triển, Power BI cung cấp hai tùy chọn cho báo cáo và trang tổng quan theo thời gian thực.
Ra quyết định theo thời gian thực rất quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn
Bạn có thể đã đầu tư vào một công cụ phân tích dữ liệu để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết. Bạn có thể khám phá và phân tích dữ liệu một cách trực quan trong một nền tảng duy nhất. Mặc dù điều này rất quan trọng để thúc đẩy văn hóa data-driven, nhưng nếu bạn không đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực, bạn sẽ không thể cạnh tranh được. Ví dụ:
- Xem xét dịch vụ khách hàng – khi khách hàng liên hệ với bộ phận hỗ trợ, họ mong muốn các đại lý có dữ liệu thời gian thực trong tầm tay để các vấn đề có thể được giải quyết trong cuộc gọi.
- Hiệu quả hoạt động yêu cầu dữ liệu thời gian thực. Các công ty trong lĩnh vực phân phối cần biết thông tin cập nhật theo thời gian thực về các lô hàng và hàng tồn kho để có thể thực hiện hành động khắc phục. Một công ty thương mại điện tử trong mùa lễ cần dữ liệu thời gian thực để đảm bảo các đơn đặt hàng được xử lý và giao hàng đúng thời hạn.
- Nhân viên có thể được thúc đẩy bởi dữ liệu thời gian thực. Khi nhân viên có thể thấy so sánh hiệu suất hoạt động của mình so với các đồng nghiệp, họ sẽ có động lực cải tiến công việc.
Không có ngành nào được miễn trừ những lợi ích của việc ra quyết định theo thời gian thực. Ngay cả khi dữ liệu của bạn không nhạy cảm về thời gian, việc đưa ra quyết định trên dữ liệu thời gian thực cho phép bạn đưa ra quyết định nhanh hơn, chủ động hơn so với đối thủ cạnh tranh của mình. Hãy thảo luận về cách đạt được điều này trong Power BI.
Các tính năng Power BI để phân tích thời gian thực
Phương pháp làm mới dữ liệu lâu đời trong Power BI là sử dụng cổng dữ liệu tại chỗ, cổng này hoạt động như một đường truyền để dữ liệu đi từ các file nguồn vào Power BI. Người dùng Power BI Pro có thể lên lịch tối đa 8 lần làm mới mỗi ngày và tối đa 48 lần làm mới với phiên bản Premium. Điều đó có nghĩa là ngay cả với Power BI Premium, việc làm mới theo lịch trình có thể xảy ra nhiều nhất 10 phút một lần trong một ngày làm việc 8 giờ. Tuy nhiên, có hai cách để đạt được phân tích thời gian thực trong Power BI: Automatic Page Refresh và Streaming.
Automatic Page Refresh – Cập nhật trang báo cáo tự động
Khách hàng cần hiển thị dữ liệu gần thời gian thực đến từ các máy sản xuất trong cùng một màn hình báo cáo. Truyền bộ dữ liệu trong Power BI không phải là một lựa chọn phù hợp, vì các biểu đồ hạn chế và việc xây dựng các cống kết nối API sẽ mất quá nhiều thời gian. Thay vào đó, hãy sử dụng chức năng Automatic Page Refresh, vì nó dễ dàng kết nối với cơ sở dữ liệu hiện có của bạn và việc thiết lập có thể được thực hiện trong vài giờ. Chúng ta cũng có thể tận dụng tất cả biểu đồ và tính năng của Power BI mà không thể truy cập bằng bộ dữ liệu phát trực tuyến API.
Hướng dẫn Automatic Page Refresh
Tính năng này được giới thiệu vào tháng 10 năm 2019. Bạn có thể tự động cập nhật báo cáo trên Power BI Desktop, tuy nhiên, Automatic Page Refresh chỉ hoạt động khi bạn kết nối dữ liệu DirectQuery (Microsoft chưa hỗ trợ cho phương thức kết nối dữ liệu Import và LiveConnect).
Bước 1: File \ Option \ Preview features \ Automatic Page Refresh
Bước 2: Chọn vùng trắng trang gấy \ Visualizations \ Format \ Page refresh – On \ chọn Auto page refresh và nhập khoảng thời gian cập nhật mong muốn.
Việc làm mới mỗi giây có thể chưa tối ưu tùy thuộc vào độ phức tạp của truy vấn và phần cứng của nguồn dữ liệu. Để tối ưu hóa tốt hơn hiệu suất của Power BI, hãy xem tính năng Performance Analyzer để giảm thiểu các truy vấn và sử dụng tối ưu tài nguyên trong Power BI.
Báo cáo có thể được đăng tải (Publish) khi đã bật Automatic Page Refresh, nhưng chúng sẽ không cập nhật (Refresh) trừ khi các cài đặt này được định cấu hình đúng:
- Tập dữ liệu nguồn phải được kết nối với cổng dữ liệu tại chỗ (on-premises data gateway)
- Báo cáo phải được đăng tải (Publish) lên không gian làm việc (Workspace) có dung lượng Premium hoặc Embedded. Chú ý, cài đặt lịch cập nhật (Refresh) phải khớp với giá trị được chỉ định trong Power BI Desktop.
- Dữ liệu ngồn được tạo và quản lý trong Azure (phải trả phí).
- Cập nhật Gateway không cần phải được bật. Dữ liệu sẽ cập nhật bằng tính năng Automatic Page Refresh.
Streaming – Phát trực tuyến
Được giới thiệu vào năm 2016, các tập dữ liệu phát trực tuyến có thể đến từ luồng dữ liệu Azure, PubNub hoặc REST API và chúng cung cấp dữ liệu thời gian thực thực sự. Để tận dụng tính năng này, trước tiên hãy tạo tập dữ liệu (dataset) phát trực tuyến trong Power BI Service. Sau đó chỉ định tên của tập dữ liệu và các giá trị nhận được từ luồng dữ liệu. Hiện tại, các kiểu dữ liệu được hỗ trợ là Text, Number và DateTime. Khi tập dữ liệu được định cấu hình, Power BI Service sẽ tạo Push URL. Push URL là nơi dữ liệu của bạn sẽ được gửi lên Power BI Service.
Với sự thay đổi của ngành công nghiệp phân tích với tốc độ nhanh chóng như vậy, UniTrain hiểu rằng việc theo kịp các tính năng và công nghệ mới là một thách thức. Với tư cách là trung tâm đào tạo các kỹ năng dữ liệu và phân tích hiện đại được nhiều học viên và doanh nghiệp lựa chọn trong suốt nhiều năm qua, UniTrain giới thiệu khóa học PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU VỚI POWER BI. Khóa học giúp bạn khám phá công cụ Power BI với toàn diện để tạo ra những cách báo cáo hiện đại, cập nhật theo thời gian thực với 100% thời gian thực hành ngay tại lớp.
UniTrain biên tập – nguồn Theo Analytics8
Xem thêm
