Power BI + AI

Power BI her ay güncelleniyor, durağan bir uygulama kesinlikle değil. Son dönemde duyurulan yeniliklerden biri yakın zamanda gelecek olan AI (yapay zeka) özellikleri. Veri bilimi ve makine öğrenimiyle ilgilenenlerin kayıtsız kalmaması gereken yenilikler.

Önce mevcut durumdaki kabiliyetlere değineyim:

Quick Insights : Yaklaşık bir yıldan biraz daha uzun bir süredir kullanımda, ilk çıktığında çok limitli bir analiz üretiyordu ama gün geçtikçe kabiliyeti arttı.  Bir veri setini bulutta yayınlandığınızda otomatik olarak çalışıyor ve belli algoritmalara göre sonuçlar üretiyor. Korelasyon, outliers detection, trend analizi, mevsimsellik gibi durumları gayet başarılı bir şekilde yakalıyor. Korelasyon kabiliyeti , yani birbiriyle ilişkili değişkenleri bulma kabiliyeti -benim değerlendirmeme göre- hala yeterince iyi değil ama ilk çıkışına göre oldukça yol katetmiş durumda.

Quick Insight 'ta ne tür analizler yapıldığına ilişkin detaylar için buraya lütfen.

Veri seti üzerinden ya da dashboard görselleri üzerinden bu özelliği nasıl kullanabileceğimize ilişkin video ve açıklamalar da burada.


Cortana Entegrasyonu : Apple'ın Siri'si gibi Windows'un da Cortana'sı var, yani digital asistanı. Power BI ile birlikte kullanıldığında şu an sadece İngilizce'yi destekliyor ve bölgesel ayarları da uyumlu hale getirmek gerekiyor. Bulutta yayınladığınız veri setini Cortana'nın erişimine açtığınızda, bulut servisine girmeden Windows 10 bilgisayarınızdan sesli sorular sorarak veya yazarak rapor setlerini görüntülemek mümkün.

Kullanıma ilişkin detaylar için buraya ve buraya lütfen.

Çok uzak olmayan bir gelecekte işe gelirken dünün raporlarını sorular sorarak dinlersek şaşırmayalım!

R Entegrasyonu : Power BI ile birlikte R kullanımı uzun süredir mevcut. R scriptleri hem görsel oluşturmak amacıyla hem de veri manipülasyonu-temizliği yapmak amacıyla kullanılabiliyor. Birden fazla R IDE'si destekleniyor. Eğer R ile ilgileniyorsanız  veya kullanıyorsanız bu entegrasyonu incelemenizi şiddetle tavsiye ederim. R ile yapabildiğiniz her şeyi, Power BI 'da görselleştirme amacıyla kullanabilirsiniz.

R entegrasyonu için gerekli işlemler için buradan, R özelinde kullanılabilecek özel görseller içinse buradan.

Q&A (Questions & Answers) : Bu özellik de uzun süredir mevcut. Modelinize  yapısal bir şekilde  -şimdilik- İngilizce sorular sormaya başladığınızda size en uygun görseli oluşturuyor.


Bu özelliği de Microsoft geliştirmeye devam ediyor, bir kaç ay önce özellikle grafiksel gösterimlerde "artışı açıkla", "azalmayı açıkla" , "analiz et" gibi eklentilerle farklı algoritmalar çalıştırmaya başladı.


İlk çıktığında "demolarda iyi gider" diyebileceğim bir kıvamdayken ciddi anlamda gelişmeye başladı. Microsoft'un duyurduğu son Power BI yol haritasına göre geliştirilmeye de devam edecek gibi gözüküyor. Son derece etkili bir özellik olmaya aday kesinlikle.

Q&A hem Power BI Desktop'ta hem de bulut servisinde destekleniyor.

** Örnek sorular için Intellect BI web sitesine göz atabilirsiniz. Eğer cep telefonundan bağlanmazsanız Q&A  nasıl çalışıyor izleyebilirsiniz.

Python Entegrasyonu : Veri madenciliği tarafındaki R ile birlikte en popüler uygulamalardan biri Python. Phyton desteği Power BI Desktop'a yeni geldi, bulut servisine de yakında gelecek duyurulduğuna göre.

Desktop'ta Python kullanımı için buradan.

Yeni duyurulan özelliklere gelince:

Key Driver Analsysis, ya da Key Influencer Analysis, yani anahtar metriklerimizin artı ya da eksi değişiminin hangi faktörlere hangi derecede bağlı olduğunu gösteren bir özellik geliyor.

Burada bir ara cümle kurmakta fayda var, istatistikte arka planda ağır-kolay teorisi olan bir çok konuyu illaki belli algoritmaları kullanarak çözebiliriz, başkaca bir yol yok demek doğru değil. Pekala bildik standart görselleştirmelerle de -örneğin scatter diagramlar, matrisler- metriklerimizin nelerden etkilendiğini çıkartabiliriz. Ve bu bizim illaki veri madencisi – bilimcisi olmamızı gerektirmez.

R veya Python ile Random Forest, çoklu regresyon ya da Recursive Feature Elimination algoritmalarını kullanarak da Key Driver Analysis yapabiliriz.

Konuyu şuraya bağlayacağım, iş kullanıcıları olarak -misal- K-means-clustering ne demek biz -genelde- bilmiyoruz. Ama kar marjını tetikleyen/etkileyen müşteri sınıfını, kategorisini, ürün özelliğini, fiyat grubunu önümüze düşürdüğümüzde yorumlayabiliyoruz!

Konuyu çok uzatmamak adına yorumumu tamamlayayım; veri bilimi jargonu iş kullanıcısının anlayabildiği forma dönüşebildiği sürece kıymetli. İş diline dökülemeyen algoritma bizim için bir uzaylı kelamı gibi! Bu yüzden bu tür konuları iş diline yaklaştıran her gelişmeyi önemli buluyorum.

Neredeyse sıfır kod yazarak bunları yapabilir hale gelmek ise iş kullanıcısı için bulunmaz nimet!


Azure Cognitive Servisleri ile entegrasyon : Azure'daki bu servisler nispeten yeni servisler ve çok farklı uygulama alanları olabilecek servisler. Duyuruda örnek olarak eğer bir otel zinciriyseniz binlerce müşteri yorumunu analiz edebilir, kim hangi konulardan memnun ya da şikayetçi olmuş bulabilirsiniz örneği verilmiş. Bir e-ticaret sitesiyseniz hangi tür görsellere daha çok yorum yapıldığını da bulabilirsiniz. Twitter ciddi anlamda bir pazarlama ortamıysa şirketiniz için sentiment analizi de yapabilirsiniz. Kim pozitif yorumluyor, kim negatif yorumluyor!

Bu özelliğin "premium" lisansta olacağı belirtilmiş duyuruya göre, umarım Pro lisansa da gelir, bir çok kişinin test edip denemek isteyeceği bir özellik çünkü ve uygulama alanı çok geniş olabilir.

Azure Machine Learning entegrasyonu: Başlı başına ayrı bir dünya olan bir başka Azure servisi! Nasıl bir entegrasyon olacağı konusunda teknik bilgi paylaşılmamış ama Microsoft'un bu yöne doğru gittiği uzun zamandır biliniyordu. Bekleyip göreceğiz hep birlikte!

Veri bilimciyle iş kullanıcısı arasındaki boşluğu doldurmak üzere tasarlanıyor tüm bu özellikler. Eğer Microsoft bu entegrasyonları kullanışlı bir hale getirmeyi başarırsa inanılmaz bir fark yaratacaktır.

Tüm bunların en heyecan verici kısmı -benim için- bir kaç yıl öncesinde yapmaya kalksak çok "şey" gerektirecek işlerin gittikçe kolaylaşıyor olması, uygulanabilirliğinin artması.

Tüm bu özelliklerin Mart 2019 gibi önizlemeye açılacağı belirtilmiş, sabırsızlıkla bekliyorum.