Mikä Power BI?

Microsoft Power BI on yksinkertaistettuna lähes kaikille tutun Microsoft Excelin visualisointeihin keskittynyt jatkoversio. Se mahdollistaa esimerkiksi useasta lähteestä saatavan tiedon yhdistämistä, ristiin suodattamista ja näkyväksi tekemistä erinäisten graafien ja muiden visualisointien kautta. Taulukkolaskennassa Excel pitää edelleen paikkansa.

Power BI:n nimessä BI viittaa englannin sanoihin Business Intelligence, joka voidaan suomentaa esimerkiksi liiketoimintatiedon hallinnaksi. Se viittaa nykyisin yleisesti sovelluksiin, joilla voidaan muuntaa dataa tai datamassoja sellaiseen muotoon, jotta sen pohjalta voidaan tehdä analyysejä esimerkiksi liiketoiminnan nykytilasta [1], [2], [3].

Business Intelligence-käsitteen suomenkielisenä synonyyminä käytetään usein tiedolla johtamista, johon tässäkin artikkelissa viitataan. Tiedolla johtaminen on monitahoinen käsite, joka kattaa tiedon keräämiseen, jalostamiseen ja hyödyntämiseen liittyviä prosesseja, joiden tavoitteena on tehostaa organisaation toimintaa ja päätöksentekoa [4].

Tyypillisesti BI-sovelluksissa pääosan muodostavat edellä mainitut graafit ja muut visualisoinnit, joilla voidaan tehdä liiketoiminnan monimuotoisesta datasta helposti ymmärrettävää. Toisin sanoen BI-työkalut ovat tiedolla johtamisen työkaluja.

Kuva 1. PowerBI yleisnäkymä. [5]

Jokapäiväisessä työelämässä Power BI tuo monelle mieleen lähinnä myyntiin tai liiketoimintaan liittyviä suoraan rahassa mitattavia visualisointeja, joissa kuvataan esimerkiksi myynti tuoteryhmittäin tietyn asiakkaan ja -sijainnin mukaan (Kuva 1). Se onkin selkeä ja helppo esimerkki näyttää Power BI:n ominaisuuksia, mutta tässä julkaisussa tuomme esiin tuotantoon ja tuotantoprosesseihin liittyviä sovelluskohteita, joihin Power BI soveltuu yhtä hyvin.

Tiedosta päätöksiin

Hyödyntääkseen Power BI:tä ei tarvitse olla IT-asiantuntija tai osata koodata. Excel-ohjelmiston aiempi käyttö antaa jo hyvät pohjat, vaikka ilman sitäkin pärjää melko pitkälle. Netistä on saatavilla runsaasti ohjeita erilaisiin teknisiin toteutuksiin, joten tärkeintä onkin omata selkeä visio siitä, mitä datan avulla haluaa selvittää [6], [7].

Toisin sanoen, ensin tulee osata määritellä ongelma ja asiaankuuluvat mittarit, joilla tarkasteltavaa asiaa seurataan, ja vasta sitten aloittaa tekemään visualisointeja ohjelmistolla. Tulee myös muistaa, että lähes aina datan kanssa toimiessa työskentelytapa on enemmän tai vähemmän iteratiivinen – eli harvoin tulee kerralla valmista. Tässä korostuukin tilaajan ja toteuttajan välinen kommunikointi, jotta toteutus saadaan vastaamaan tarvetta.

Tiedolla johtamisen prosessi järjestelmien tai työkalujen näkökulmasta voidaan jakaa esimerkiksi yksinkertaistetun pyramidin (Kuva 2) avulla eri osa-alueisiin, joissa huipulla tarvitaan vähiten IT-taitoja, mutta saavutetaan eniten lisäarvoa. Osa-alueet voivat toimia myös vaiheina, ja mahdollisina vastuualueina BI-raportoinnissa.

Kuva 2. Pyramidi BI-työkalujen käytön prosessivaiheista. Mukaillen [8]

Osa-alueet jakautuvat seuraavasti:

• Vaiheista ylimpänä on päätöksenteko, jossa datan pohjalta tehtyjä raportteja tulkitaan, ja tehdään sen pohjalta päätöksiä. Tällöin hyödynnetään jalostettua tietoapäätöksenteon tukena, ja annetaan palautetta mahdollisia iteraatioita varten.
• Toisena tasona on tiedon visualisointi, jossa käsiteltyä tietoa koostetaan visuaaliseen muotoon, ja asetetaan tieto saataville päätöksentekoa varten.
• Kolmas taso on tiedon käsittely, jossa eri tietolähteistä saatavaa dataa muotoillaan tai yhdistetään sellaiseen muotoon, jotta sen pohjalta voidaan tehdä visualisointeja. Tätä vaihetta ei aina tarvita, jos tieto on jo suoraan halutussa muodossa.
• Pyramidin alimpana tasona on tiedon hankinta, jolla tässä tarkoitetaan tiedon yhdistämistä ja yhdistettävään muotoon saattamista tietolähteen päässä. Käytännön tehtävät ovat esimerkiksi ERP-järjestelmän rajapintaintegraatioita, tietokantojen pystyttämistä ja sieltä yhteyden muodostaminen Power BI:n puolelle.

Vaiheiden avulla on mahdollista muodostaa itsessään merkityksettömältä vaikuttavista tiedon murusista kattava syy-seuraussuhteiden analyysi, jonka tukemana on mahdollista tunnistaa esimerkiksi pahimman pullonkaulan tuotantoon aiheuttavat nimikkeet.

Yksinkertainen tehtäväjako edellä kuvatun pyramidin perusteella voisi olla pk-yrityksen näkökulmasta jakaa vaiheet esimerkiksi kahdelle tai kolmelle henkilölle. Toisaalta, jos tieto on helposti saatavilla ilman erillistä IT-tukea esimerkiksi Excel-raporttien muodossa, voisi tiedon hankkia, käsitellä ja visualisoida yksi ihminen, joka sitten toimittaa tiedon visuaalisessa muodossa päätöksentekijälle. Toinen esimerkki on hyödyntää IT-tukea tiedon hankinnassa esimerkiksi ERP-rajapinnan kautta, jonka jälkeen toinen henkilö käsittelee dataa ja tekee sen pohjalta visualisointeja päätöksentekoa varten.

Mahdollista on toki myös ulkoistaa koko prosessi päätöksentekoa lukuun ottamatta, mutta ulkopuolisen kanssa ”yhteisen kielen löytäminen” ei välttämättä sekään ole täysin ongelmatonta. Jos tiedon pohjalta halutaan paras mahdollinen lisäarvo, vaatii se ymmärrystä substanssista (esim. tuotantoprosessi), oman toimintaympäristön ominaispiirteistä sekä BI-ohjelmiston mahdollisuuksista. Käytännön kokemuksen kautta on havaittu, että onnistuneen tuloksen edellytyksenä on, että raporttien loppukäyttäjä on aktiivisesti mukana prosessissa, ja ymmärtää mitä on tehty ja miten.

Datan perustason käsittely ja yksinkertaisten, mutta informatiivisten visualisointien tekeminen ei tyypillisesti vaadi mahdottomia, joten siinä voisi monelle pk-yritykselle olla investointi, joka maksaa itsensä helposti takaisin. Seuraavissa kappaleissa käydään läpi muutamia tosielämän esimerkkejä yksinkertaisista ja informatiivisista ratkaisuista.

Esimerkkitapaus: Nimikeanalyysi

Tässä esimerkissä käsitellään koneistaville yrityksille suunnattua visualisointia, jolla kyetään hahmottamaan tuotannon nykytila koneryhmien, koneiden, sekä nimikkeiden avulla. Esimerkkiversiossa (Kuva 3) työstökoneet ja niillä valmistettavat nimikkeet jaoteltiin nelikenttiin, jotta nähtiin miten ne vertautuvat toisiinsa haluttujen ominaisuuksien mukaan – tässä tapauksessa volyymin ja autonomisuusasteen mukaan. Lisäksi kyetään hahmottamaan esimerkiksi keskimääräiset sarjakoot, koneajat, ja nimikkeiden vaihtuvuus. Oleellisin tieto ko. esimerkissä on kuitenkin suunnitellun ja toteutuneen tuotantoajan erotus.

Kuva 3. Nimikeanalyysi Power BI:llä visualisoituna.

Puhuttaessa koneistavasta yrityksestä, asiakas ostaa tuotteita, mutta yritys myy käytännössä koneaikaa eli kapasiteettia. Jokaisella koneella on laskettu konetuntihinta, joka yhdestä koneen käyttötunnista laskutetaan asiakkaalta. Jos asiakas tilaa esimerkiksi 100 kappaletta osia, joiden suunniteltu koneaika on 3 min / kpl, ostaa asiakas 300 min konekapasiteettia. Suunnitellun koneajan määritys on perinteisesti yksi koneistavan yrityksen myyntityön ydinasioista, ja siten todella tärkeä asia.

Mikäli edellisessä esimerkissä konetuntihinta on 60 € / h, ja asiakkaalle myyty konekapasiteetin määrä on 300 min, tulee kyseisten tuotteiden konekustannukseksi 300 €. Laskelma perustuu kuitenkin suunniteltuun koneaikaan, johon todellisessa maailmassa tulee helposti heittoa – mikäli toteutunut koneaika onkin 5 min / valmistettu kappale, muodostuukin käytetyksi konekapasiteetiksi 500 minuuttia. Tämä puolestaan tarkoittaa, että konekustannus onkin noin 498 €, joka on suunniteltuun nähden noin 66 % korkeampi.

Rahallisen tappion lisäksi tämän kaltaiset heitot vaikuttavat mm. tuotannonsuunnitteluun, kun seuraavan työn aloitus viivästyy. Mikäli tämän kaltaisia virheitä on toiminnassa systemaattisesti, kumuloituu virhe käytössä olevien koneiden määrän myötä – koneistavilla yrityksillä voi olla jopa kymmeniä yksittäisiä koneita, joiden työt täytyy suunnitella tilauskohtaisesti. Mikäli yrityksen toimintaa tarkastellaan vain kokonaiskannattavuuden tasolla, tämänkaltaiset epäkohdat saattavat jäädä huomaamatta, koska kokonaistulos voi silti näyttää hyvältä.

Yleinen tapahtumaketju (Kuva 4) on, jossa onnistuneet nimikkeet (vihreät palkit) kannattelevat nimikkeitä, joiden toteutunut koneaika ei vastaa suunniteltua koneaikaa. Tämän kaltaiset vaihtelut aiheuttavat sen, että yleisellä tasolla toiminta voi näyttää hyvältä keskiarvojen valossa, vaikka toiminnan kannattavuudessa voisi olla huomattavasti parannettavaa.

Kuva 4. Esimerkkikoneen ”Sorvi 2” nimikekohtainen toteuma. Suunniteltu aika on kuvattu viivadiagrammina ja toteutunut palkkidiagrammina.

Samankaltaista raporttia voi hyödyntää myös menetelmäkehityksen näkökulmasta. Jos huomataan ns. alisuoriutumista tietyillä koneilla, on BI-työkalulla helppo lähteä tutkimaan mistä ongelma johtuu. Valmiista visualisoinneista on mahdollista tuottaa ja viedä ulos erilaisia raportteja varsin yksinkertaisesti, kun eri tietolähteet on jo yhdistetty BI-ohjelmistossa.

Yksi esimerkki tällaisesta raportista on menetelmäkehitystä varten tuotettu lista TOP-10 eniten alisuoriutuvista nimikkeistä, jolloin ongelmalliset nimikkeet löytyvät välittömästi verrattuna siihen, että käydään läpi kaikki kyseisellä koneella tehtävät tuotteet yksitellen, joita on tyypillisesti tuhansia.

Yhteenvetona: BI-työkalujen vahvuus tässä esimerkissä on se, että tietoa voidaan yhdistää eri lähteistä ja esittää tuotos selkeässä visuaalisessa muodossa. Esimerkissä tietoa on hankittu työstökoneesta ja toiminnanohjausjärjestelmästä (ERP), jolloin työstökoneesta saatavalla tiedolla muodostetaan toteuma-aika, ja toiminnanohjausjärjestelmän kautta saadaan suunniteltu aika.

Tiedon jakaminen ja lisenssityypit

Power BI etuihin kuuluu myös mahdollisuus jakaa tuotettuja raportteja ja koontinäyttöjä organisaation jäsenten kanssa. Power BI:stä tietoa voidaan esimerkiksi jakaa Power BI Servicen kautta, joka on pilvipohjainen palvelu ja mahdollistaa visuaalisten raporttien julkaisemisen verkkoon. Power BI Serviceen voidaan jakaa tiedostoja, määrittää jakamissäännöt ja antaa käyttöoikeudet tietyille käyttäjille tai ryhmille. Tässä etuna on, että organisaation jäsenet voivat käyttää niitä missä tahansa laitteessa, jossa on internetyhteys.

Sisäistä tietoa kannatta jakaa jakeluryhmissä, jotka koostuvat tietyistä käyttäjistä. Toisaalta tietoja voidaan jakaa näille ryhmille suoraan Power BI Servicen kautta. Tämä helpottaa raporttien jakamista tietyille osastoille tai projektiryhmille organisaatiossa. Yrityksen sisäistä tietoa, kuten raportteja voidaan Power BI:n avulla myös upottaa suoraan organisaation sisäisiin sovelluksiin ja verkkosivustoihin. Tämä mahdollistaa tietojen jakamisen organisaation jäsenille heidän tutuissa työkaluissaan ja vähentää tarvetta siirtyä erillisiin Power BI -ympäristöihin.

Mikäli tieto on julkista, se voidaan jakaa julkisena upotuksena. Tiedostot voidaan upottaa tällöin julkisiin verkkosivustoihin tai blogikirjoituksiin, jotta muut voivat nähdä ja käyttää niitä ilman Power BI -käyttöoikeuksia. Tällaista tietoa voisi olla esimerkiksi yrityksen geneeristen laatutavoitteiden tai tapaturmattomien työpäivien määrän esittäminen.

Kuva 5. Power BI lisenssityypit. [9]

Power BI ympäristössä olennaista jakamisessa on tunnistaa organisaation tarpeet ja niiden perusteella määritellä organisaatioon sopiva Power BI -lisenssi. Power BI tarjoaa erilaisia lisenssejä, jotka määrittävät jakamismahdollisuuksia ja käyttöoikeuksia. Artikkelin kirjoitushetkellä lisenssit ovat [10]:

Power BI Free on maksuton versio, joka tarjoaa perustoiminnallisuudet tiedon visualisointiin ja raportointiin. Free-tunnus on tarkoitettu lähinnä henkilökohtaiseen käyttöön eikä tunnuksella voi jakaa raportteja kollegoille tai lukea muiden jakamia raportteja, mutta kaikille näkyvät julkiset raportit ovat mahdollisia [10].  

Power BI Pro -lisenssi tarjoaa laajemmat jakamismahdollisuudet ja käyttöoikeudet. Sisällön julkaiseminen toisiin työtiloihin, raporttinäyttöjen jakaminen, raporttien ja raporttinäkymien tilaaminen, jakaminen käyttäjille, joilla on Pro-käyttöoikeus [10].

Power BI Premium-lisenssi puolestaan tarjoaa edistyneitä ominaisuuksia suuremmille organisaatioille. Se sisältää kaikki Power BI Pron ominaisuudet, mutta lisäksi Premium-lisenssi mahdollistaa joustavamman jakelun ja käyttöoikeuksien hallinnan. Voit jakaa raportteja ja visualisointeja organisaatiosi ulkopuolisille käyttäjille ja hyödyntää laajempia tiedon määrityksiä ja päivitysvälejä. Tietoa voidaan jakaa myös, joilla on maksuttomat ja Pro-käyttöoikeudet. Power BI Premium -lisenssi edellyttää erillistä lisenssimaksua. Huomaa, että Power BI Premium on itsessään useampi versio Power BI Premium Per User ja Power BI Premium (isoille yli 500 henkilön yrityksille) [10].

Lisäksi on olemassa Power BI Embedded, joka sopii muihin Microsoftin tuotteisiin kuten SharePoint Online, Dynamics, Teams tai Power Apps. Embedded sopii tilanteisiin, joissa tarvitaan useampia jakoalustoja. Esimerkki tällaisesta tilanteesta on, jos halutaan kohtuullisilla kustannuksilla pystyä toteuttamaan raportointia esimerkiksi erillisen asiakasportaalin kautta suurelle määrälle asiakkaita.

Yhteenveto

Power BI on tehokas työkalu tiedon visualisointiin ja analysointiin, joka erityisenä vahvuutenaan mahdollistaa useasta eri tietolähteestä saatavan datan yhdistämisen selkeiksi graafeiksi ja visualisoinneiksi. Peruskäyttö on helposti omaksuttavissa, eikä vaadi suurta IT-osaamista, ja mahdollistaa yleisistä mielikuvista huolimatta myynnin lukujen ja KPI-mittareiden esittämisen lisäksi myös monta muuta sovelluskohdetta. Sen avulla voi hankkia arvokasta tietoa esimerkiksi tuotantoprosesseista ja niiden suoriutumisesta, tarjoten mahdollisuuden havaita ja ratkaista ongelmia esimerkiksi myös menetelmäkehityksen näkökulmasta.

Suurena etuna Power BI:lle voidaan nähdä sen yleisyys, ja käytön aloittamisen helppous Microsoftin toimisto-ohjelmista tutun käyttöliittymän sekä netistä löytyvien kattavien oppaiden myötä. Olemassa on toki myös monia muita BI-työkaluja, mutta Power BI voidaan nähdä ns. matalankynnyksen ohjelmistona BI-ohjelmistojen maailmaan.

Kirjoittajat:

Jari Lipponen, Ari Tanskanen & Henri Juntunen

DiVa-hanke, Savonia-ammattikorkeakoulu

https://diva.savonia.fi/hanke/

Lähteet:

1. [1] Meltwater Group, “Miten business intelligence voi vauhdittaa yritystoimintaasi?”, Meltwater Group, 28.4.2022. [Verkkoartikkeli]. [Viitattu: 19.6.2023]. Saatavissa: https://www.meltwater.com/fi/blog/business-intelligence-eli-liiketoimintatiedon-hallinta
2. [2] Lime Technologies, ”Business Intelligence haastaa informaatiotulvan”, Lime Technologies, n.d. [Verkkoartikkeli]. [Viitattu: 19.6.2023]. Saatavissa: https://www.lime-technologies.com/fi/articles/business-intelligence-haastaa-informaatiotulvan/
3. [3] C. Stedman, “Definition – business intelligence (BI)”, TechTarget, n.d., [Verkkoartikkeli]. [Viitattu: 19.6.2023]. Saatavissa: https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/business-intelligence-BI.
4. [4] E. Partanen, ”Tiedolla johtamisen käsitteen nykytila”, Tampere: Tampereen yliopisto, 2020, pp. 34–38. [Kandidaatintyö]. Saatavissa: https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202008186544.
5. [5] Microsoft Power BI, ”Pikaopas: Tietoihin yhdistäminen Power BI Desktopissa”, Microsoft 7.6.2023, [Verkkosivu]. [Viitattu: 7.8.2023]. Saatavissa: https://learn.microsoft.com/fi-fi/power-bi/connect-data/desktop-quickstart-connect-to-data.
6. [6] Microsoft Learn, “Power BI -dokumentaatio”, Microsoft, n.d., [Verkkosivu]. [Viitattu: 19.6.2023]. Saatavissa: https://learn.microsoft.com/fi-fi/power-bi/.
7. [7] Microsoft Power BI, “Get Help with Power BI”, Microsoft, n.d., [Verkkofoorumi]. [Viitattu: 19.6.2023]. Saatavissa: https://community.fabric.microsoft.com/t5/Get-Help-with-Power-BI/ct-p/PBI_GetHelp.
8. [8] H. Laihonen et al., ”Tietojohtaminen”, Tampere: Tampereen yliopisto, 2013, pp. 34–38. [Erillisteos]. Saatavissa: https://urn.fi/URN:ISBN:978-952-15-3058-6.
9. [9] L. Viastikopoulos, ” Successful Enterprise Roll-Out of Power BI (Part 3)”, Adatis, 21.4.2020, [Verkkoartikkeli]. [Viitattu: 7.8.2023]. Saatavissa: https://adatis.co.uk/successful-enterprise-roll-out-of-power-bi-part-3/.
10. [10] Microsoft Learn, ”Power BI -palvelu käyttäjä- ja kapasiteettipohjaiset käyttöoikeudet”, Microsoft 7.6.2023, [Verkkosivu]. [Viitattu: 26.6.2023]. Saatavissa: https://learn.microsoft.com/fi-fi/power-bi/fundamentals/service-features-license-type