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 analyticsMetriche condivise, qualità dati, enrichment, piattaforma dati (warehouse, ETL, semantic layer), CRM…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.