Tecnologie
Power BI
Power BI come ultimo anello: prima definizioni e pipeline, poi dashboard che qualcuno può fidarsi.
Power BI ha senso quando le metriche sono già chiare a monte. Evitiamo di usarlo come luogo dove si sistema il caos: warehouse, trasformazioni e semantic layer restano fuori dalla sola dashboard, altrimenti ogni report diventa un altro pezzo di debito.
Quando basta lo strumento e quando serve custom
Quando lo strumento
Stack Microsoft, bisogno di distribuzione report ampia, modello semantico condiviso, team che già lavora in Fabric/Azure.
Quando il custom
Quando il problema è la qualità dati o l’assenza di un modello comune: prima piattaforma dati, poi lo strumento BI.
Da dove partire
Partiamo da un processo concreto, non dal logo. Se lo strumento è la leva giusta lo usiamo; se no, costruiamo il pezzo mancante.
Approfondimenti
Linee di servizio collegate
Dalla scheda tecnologica alle linee operative dove usiamo lo strumento sul campo.
- Reporting esecutivoDashboard e report condivisi per direzione, marketing e operations: metriche allineate, revisione periodica e…Vai al servizio
- Piattaforma datiPipeline ETL/ELT, data warehouse, modello denormalizzato e semantic layer: una Single Source of Truth tra…Vai al servizio
- Data analyticsBusiness Intelligence e dashboard (Power BI, Microsoft Fabric), metriche condivise, qualità dati, piattaforma…Vai al servizio
Domande frequenti
Quello che ci chiedono spesso
FAQ
Fate solo dashboard Power BI?
No. Partiamo da decisioni, fonti e modello dati. Power BI è lo strato di distribuzione quando ha senso.
Power BI o altri tool BI?
Power BI è un esempio frequente nello stack Microsoft. Tableau, Looker o Metabase possono essere giusti: conta il modello, non il logo.