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Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

Nei giorni scorsi, Microsoft ha rilasciato un nuovo connettore di Microsoft Graph Security per Power BI (articolo Microsoft), assieme ad esempi e template di dashboard (Security API Solutions) per abilitare il rapido sviluppo di report di sicurezza a livello enterprise.
Ottenere una maggiore visibilità sulle minacce attive e sui trend vi permette di comprendere e gestire meglio la sicurezza ed il rischio in azienda.

Oggi, potete sfruttare il nuovo connettore incluso negli update di Power BI Desktop datati Febbraio 2019.
Grazie al connettore, potrete:
Creare fantastiche dashboard per una panoramica completa dei vostri alert di sicurezza ed informazioni sui punteggi di sicurezza per le diverse soluzioni implementate;
Unire i dati di security ai dati provenienti dagli altri connettori per Power BI, quali i fogli di lavoro Excel o altri database per un quadro della situazione più ricco e popolato;
– Utilizzare Power BI e Microsoft Flow per creare un workflow automatico sulla sicurezza. Ad esempio, creare un ticket ed inviare una notifica quando il punteggio relativo alla security scende al di sotto di una determinata percentuale. Usatelo assieme al connettore Microsoft Graph Security per Flow per creare workflow avanzati.

Il connettore di Power BI per Microsoft Graph riduce il tempo e le risorse necessarie ad integrare diverse sorgenti dati, semplificando la creazione di report per tutte le soluzioni di sicurezza.
Per maggiori dettagli su come integrarlo con il Microsoft Graph Security API, vi rimandiamo ai seguenti articoli:
Microsoft Graph Security API overview;
Use the Microsoft Graph Security API.

Iniziamo
Possiamo utilizzare il connettore su una nuova dashboard Power BI o su una esistente.
Il connettore, come anticipavamo, è incluso nell’aggiornamento di Febbraio 2019 per Power BI Desktop.

1. Prima di tutto, l’amministratore del tenant di Azure Active Directory (AD), deve dare il consenso per il connettore.
Per maggiori info, seguite gli step indicati nella –> documentazione.
2. Selezionate Get Data e poi More dalla barra in Home page di Power BI Desktop dopo averne installato l’aggiornamento di Febbraio.
3. Selezionate Servizi Online dalla lista di categorie.
4. Selezionate Microsoft Graph Security (Beta) e cliccate su Connect come indicato nell’immagine qui sotto.

Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

5. Scegliete una Versione (v1.0 o beta) ed effettuate l’accesso su Azure Active Directory quando vi viene richiesto. Il vostro account deve avere il permesso Security Reader come da richiesta autorizzazione di Microsoft Graph Security.
6. Selezionate l’entità desiderata e cliccate su load per mostrare i risultati come illustrato nel seguente diagramma.

Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

7. A questo punto, siete pronti per utilizzare i dati importati su Power BI Desktop.
Date un’occhiata alla documentazione ufficiale, indicata nel link al punto 1. per opzioni di query avanzate e altri dettagli.

Scenari Utente
Qui sotto abbiamo fornito alcuni esempi di report creati utilizzando il connettore Microsoft Graph Security per Power BI.
Esempi di dashboard e template sono disponibili per il download dal Microsoft Graph Security GitHub repo. Sentitevi liberi di analizzare le informazioni per ognuna delle proprietà dello schema per creare la vostra singola visualizzazione.

Visualizzare gli alert per i diversi Security Products
Ora potete creare una visualizzazione degli alert di sicurezza originati da diversi prodotti di sicurezza distribuiti nella vostra azienda in un determinato periodo.
Un esempio nel diagramma qui sotto.

Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

Visualizzazione dei Top target delle minacce in azienda
Create una visualizzazione, come da diagramma sottostante, per ricavare informazioni circa le maggiori minacce che impattano la vostra azienda. Fatelo, categorizzando i security alert per i diversi prodotti di sicurezza in esecuzione nella vostra organizzazione. Questo, di ritorno, vi permetterà di ottenere una panoramica completa degli aspetti da considerare maggiormente negli accertamenti circa la sicurezza aziendale.

Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

Visualizzazione degli utenti maggiormente colpiti
Ottenete una rappresentazione degli utenti associati agli alert di sicurezza provenienti dai diversi prodotti di sicurezza implementati in azienda grazie al seguente diagramma.
In questo modo, potrete gestire le informazioni di rischio e gli utenti potenzialmente a rischio.

Ottenete ricchi risultati con il nuovo connettore Microsoft Graph Security per Power BI

Prossimamente
I template e la dashboard di Power BI, grazie all’utilizzo del connettore di Microsoft Graph Security per Power BI, possono aiutarvi ad intraprendere lo sviluppo dei vostri report personalizzati.
Create ed apportate il vostro contributo a template e dashboard di sicurezza sul Microsoft Graph Security Power BI sample GitHub repo seguendo le linee guida che vi abbiamo indicato nei vari link di questo articolo. Il vostro contributo sarà ricompensato con blog pubblicati settimanalmente sulla tech community Microsoft Security Graph.

Provate il connettore di Microsoft Graph Security, potrete rilasciate il vostro feedback nei seguenti canali:
– Community Microsoft Security Graph API;
GitHub;
StackOverflow.

Disponibile lo scheduling time-based delle Sottoscrizioni Email

Lo scorso Ottobre, Microsoft ha annunciato l’arrivo di alcune nuove funzionalità in Power BI per le sottoscrizioni email.
Oggi siamo felici di annunciarvi che una delle feature maggiormente richiesta è ora disponibile: la possibilità di impostare uno scheduling time-based delle sottoscrizioni effettuate ai vostri report e dashboard su Power BI. Questa nuova funzionalità è disponibile per tutti i report di Power BI e le dashboard, sia che abbiate una sottoscrizione Pro o Premium.

Come funziona? La nuova funzionalità vi permette di registrarvi alla ricezione di email relative a pagine di report e dashboard che vi interessano particolarmente.
Una volta effettuata l’iscrizione alla pagina, Power BI invierà regolarmente gli screenshot della report page/dashboard direttamente alla vostra casella di posta, ogniqualvolta i dati cambiano. L’immagine rispecchierà esattamente quanto rappresentato su Power BI ed includerà il link al report in cui visualizzare ulteriori dettagli.
Così, sarà semplicissimo rimanere sempre aggiornati sui dati che interessano maggiormente ogni singolo utente.

Ora, oltre alla possibilità di ricevere un’email successiva al data refresh iniziale, potete decidere di ricevere aggiornamenti quotidianamente, settimanalmente o, magari, solo in determinati giorni della settimana. E, poichè ora potete scegliere il momento esatto in cui eseguire il refresh, avete anche la flessibilità di impostare l’orario in cui ricevere le notifiche.
Volete che venga effettuato un refresh dei dati alle 4 di mattina ed eseguita la sottoscrizione email alle 8 dei giorni feriali così che sia la prima cosa che vedete quando aprite la mailbox?
Ora potete farlo!

Note: il roll out della funzionalità è iniziato a fine gennaio. Dovrebbe essere attivo per tutti gli utenti a partire dal giorno 02/02/19.

Il processo di sottoscrizione per una dashboard o un report è molto semplice. Lo stesso pulsante consente di effettuare la sottoscrizione a dashboard e report del servizio Power BI.
Disponibile lo scheduling time-based delle Sottoscrizioni Email

Una volta aperta la dashboard o il report, cliccate sul pulsante “Subscribe” o sull’icona a forma di busta che trovate nella barra degli strumenti sopra.
Disponibile lo scheduling time-based delle Sottoscrizioni Email

Potete sia creare una nuova sottoscrizione email, sia modificarne una esistente, precedentemente creata.
Non preoccupatevi, le sottoscrizioni esistenti continueranno a lavorare come in precedenza se non le volete modificare.
Se create una nuova sottoscrizione, vedrete che, di default, avrete la possibilità di creare una sottoscrizione di tipo time-based.

Disponibile lo scheduling time-based delle Sottoscrizioni Email

Avete la possibilità di selezionare l’opzione Frequenza che potrà essere: Daily, Weekly, o After Data Refresh (Daily). Ovvero: giornaliera, settimanale o una volta al giorno dopo l’aggiornamento iniziale dei dati.
Se selezionate l’opzione “After Data Refresh”, lo strumento funzionerà come in precedenza per le sottoscrizioni email: riceverete la notifica ogni giorno dopo il primo aggiornamento dei dati. Scegliendo la frequenza giornaliera Daily, riceverete l’email ogni giorno nell’orario desiderato. L’opzione Weekly, invece, vi darà la flessibilità di scegliere giornate specifiche.

Ogni utente, può impostare un massimo di 24 sottoscrizioni diverse al giorno per report o dashboard: può pianificarne una all’ora se lo desidera.
Questo potrebbe essere particolarmente utile in scenari in cui utilizzate sia le Direct Query che la Live Connection per le vostre sorgenti dati o se avete report e dataset in funzionalità Premium ed un aggiornamento orario. Se il report o dashboard è ospitato nella capacità Premium, è possibile eseguire la sottoscrizione per altri indirizzi di posta elettronica singoli e alias di gruppi. Se il report o dashboard non è ospitato nella capacità Premium, è possibile eseguire la sottoscrizione per altre persone purché abbiano a loro volta una licenza Power BI Pro.

La cosa da tenere alla mente, quanto impostate l’esecuzione di una sottoscrizione in un determinato intervallo è che è molto importante che non stiate calendarizzando un’attività di data refresh nello stesso momento. In questo modo, vedrete sempre le ultime informazioni nell’immagine che sarà inviata nella vostra mailbox.

Per saperne di più, vi invitiamo a leggere la documentazione ufficiale.

Funzionalita’ di Machine Learning senza codice su Power BI

La nuova integrazione di Power BI con Azure Cognitive Services ed Azure Machine Learning mette l’Intelligenza Artificiale al servizio di chiunque .

I business moderni poggiano le fondamenta sulle informazioni ma siamo sempre più sommersi da dati derivanti dalle linee di business, database aziendali, dati generati dai sistemi di IoT industriale e da tutti i tipi di dati provenienti dall’esterno.
In uno scenario di questo tipo, come possiamo dominare i dati che abbiamo per raggiungere i risultati di business di cui abbiamo bisogno quando i data scientist sono rari da trovare e costosi da impiegare?

Gli strumenti di data analysis moderni come Tableau e Power BI hanno una grande esperienza nella risoluzione di questi problemi avendo al loro interno strumenti grafici che semplificano la costruzione di query e che mostrano i risultati.
Creato a partire dalla strumentazione analitica di Excel, Power BI può lavorare su diversi data set, costruendo e testando query e mostrando un set di visualizzazioni personalizzabile.

Introduzione di Intelligenza Artificiale pragmatica
Steve Guggenheimer di Microsoft, in un suo blog post relativo a quello che definisce real word o ‘pragmatic AI’, suggerisce che il dato è la base per l’AI e che senza dati, non vi sarebbe Intelligenza Artificiale.
Continua poi notando che prima dell’AI, vi è un bisogno di risultati tangibili, elevando il concetto della BI anteriormente rispetto all’AI.
È qui che la piattaforma di business application di Microsoft entra in gioco essendo centrata attorno al Common Data Model (CDM) e ad un grafico condiviso per le entità di dati di business.

Machine Learning senza codice su Power BI
Il Modello comune dei dati di Microsoft, (CDM), è uno schema sulla raccolta dei dati standardizzato, modulare ed estendibile. È formato da entità, attributi, metadati semantici e relazioni.

Costruito a partire dal modello dei dati di Dynamics CRM ed ERP, il CDM mescola dati orizzontali, trattando di concetti di common business, a dati verticali specifici della singola industria.
Questo è un approccio che si adatta perfettamente agli strumenti analitici quali Power BI, permettendovi di analizzare i vostri dati cercando risultati che possano essere utilizzati per creare nuovi modelli di machine learning da includere nelle vostre applicazioni. Con un approccio interattivo e l’accesso a strumenti di ML precostruiti, Power BI può diventare il modo per costruire modelli di machine learning senza che sia necessario scrivere codici complicati.

Dopo tutto, non tutti sono in grado di programmare in R o Python – i principali linguaggi di programmazione analitica utilizzati in particolar modo nel sistema ML. In ogni caso, c’è un concetto che hanno in comune con Power BI: l’utilizzo delle notebook condivise per esplorare i dati e visualizzare i risultati.

Permettere a Power BI di avere accesso ad una vasta quantità di dati
Un sistema di business intelligence moderno, solitamente, recupera i dati da un bacino di dati e li inserisce all’interno di uno strumento di BI fai da te come Power BI. In ogni caso, per operazioni più responsive, Power BI include un’opzione più flessibile nel suo dataflow.
Il sistema tradizionale richiede tempo di sviluppo, questo perchè c’è bisogno di costruire lo strumento di Extract-Transform-Load (ETL) con il quale attingere dal bacino dei dati. Con dataflows utilizzate invece tecniche di query building familiari per costruire entità di dati ri-utilizzabili senza che sia necessario conoscerne le tecnologie sottostanti.

Machine Learning senza codice su Power BI

La preparazione dei dati di tipo self-service senza avere a disposizione un sistema di ETL, porta via molto tempo alla business analysis. Non c’è bisogno di attendere che specialisti di ETL costruiscano e testino una pipeline ETL. Tutto quello che dovete fare è definire il vostro dataflow e testare le risultanti entità. Se non funziona, tornate indietro e costruitene uno nuovo. Potete inoltre condividere dataflow costruiti e testarli con i colleghi, democratizzando lo sviluppo degli strumenti di business analysis. Non dovrete scrivere alcuna riga di codice, è tutto gestito dagli strumenti di Power BI che già conoscete.

Le query su larga scala possono sfruttare Azure Data Explorer, che ora offre l’integrazione con Power BI.
Data Explorer vi serve per lavorare con grandi quantitativi di dati in real time: in questo modo potete utilizzarlo per esplorare i file di log o altre sorgenti con quantità di dati consistenti.

Apportare funzionalità di machine learning a Power BI
Microsoft ha recentemente aggiunto la possibilità di utilizzare gli Azure Cognitive Services su Power BI.
Invece di scrivere query per visualizzare ed esplorare i dati, potete integrare i Cognitive Services per gestire risposte complesse utilizzando i sistemi di machine-learning pre-costituiti. Utilizzando uno tra i molteplici servizi di Microsoft di machine learning, potete facilmente estrarre i dati importanti dal vostro bacino di dati e da risorse esterne.
Prendiamo l’esempio in cui vogliate campionare Twitter in real-time per cercare menzioni della vostra azienda. Prendendo i dati ed utilizzando un modello di analisi del sentimento proveniente da Azure Cognitive Services, potete rilevare sentimenti positivi o negativi ed evidenziarli nella dashboard di Power BI.

Combinando questo approccio sia con i dataflow che con Azure Data Explorer, potete velocemente costruire una dashboard intelligente per il vostro business.
Combinare la BI con l’AI è un’operazione molto utile poichè è lì che si trovano grandi quantitativi di dati necessari per istruire i modelli e raccogliere dei risultati significativi. Utilizzare strumenti quali Azure Cognitive Services, normalmente richiede la creazione di applicazioni e la collaborazione con le API di Azure. Integrando tutto questo con uno strumento di business analytics di tipo desktop, Microsoft, di fatto, toglie la figura dello sviluppatore dall’equazione e mette i suoi strumenti di machine learning a disposizione degli utenti business.

Machine Learning senza codice su Power BI

Il prossimo passaggio consiste nell’andare oltre i modelli pre-formati e pre-costuiti ed utilizzare Power BI ed i vostri data warehouses per strutturare e “addestrare” i vostri modelli di machine learning.
Microsoft ha aggiunto nuovi workflow di Power BI che vi aiutano a scegliere un modello appropriato per le vostre applicazioni, prima di selezionare i training data e successivamente istruire il modello su come gestire le vostre specifiche problematiche di business. Il modello risultante sarà disponibile attraverso Azure Machine Learning e può essere condiviso con i colleghi e creato sia sul desktop che sulle applicazioni cloud.

Le aziende possono rapidamente creare librerie di modelli di machine-learning su Azure. Power BI, in questo caso, offre un metodo alternativo e che non ha bisogno di codice per utilizzarli nelle vostre applicazioni.
Le vostre app di Power BI effettueranno una scansione dei modelli disponibili e genereranno automaticamente un’interfaccia utente che vi permetta di effettuare un drag-and-drop del componente nelle vostre applicazioni di BI. Anche in questo caso, non avrete bisogno di alcun codice e di nessuna competenza di data science. Se avete accesso ad un modello, potete utilizzarlo nei vostri report o sulla dashboard.

Microsoft ha fatto molto per semplificare l’utilizzo del machine learning nelle applicazioni di business, con le library di Windows e con le RESTful API.
Integrando questi ultimi in Power BI viene fatto un ulteriore passo avanti, rilasciando il codice a favore di drag-and-drop e wizard. Se già sfruttate l’AI in azienda, allora rendetela disponibile agli utenti che hanno bisogno di interrogare i dati. Power BI è già diventato un importante strumento desktop nelle aziende, aggiungendovi l’intelligenza diventa praticamente essenziale.

Annunciate le nuove funzionalita’ di Intelligenza Artificiale su Power BI

Uno degli obiettivi e mission di Microsoft è quello di fornire ad ogni utente ed azienda del pianeta gli strumenti per poter essere più produttivi.
Power BI è lo strumento che fa sì che ogni utente, in azienda, possa prendere decisioni migliori basandosi su dati grazie a report intuitivi e dashboard di alto livello.

Con un consistente volume di dati generati oggi, ogni attività di business che vuole ottenere dei risultati a partire dai dati si trova di fronte ad una bella sfida.
È qui che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale (AI).
L’AI vi supporta in molteplici attività: dall’esplorazione dei dati, al filtrarli per trovare automaticamente schemi e andamenti, dal comprendere il significato dei dati raccolti a prevedere risultati futuri.

Si aprono enormi opportunità nel momento in cui i dipendenti di tutta l’azienda sono in grado di fare leva sull’Intelligenza Artificiale per migliorare i risultati di business.
Ma i data scientists, figure fondamentali nell’implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale, affermano di non avere sufficiente banda per fornire soluzioni customizzate a tutti gli utenti di un’organizzazione. Le aziende hanno perciò bisogno di nuovi modi di far emergere il prezioso lavoro dei data scientists e dare agli utenti gli strumenti per fare leva sull’AI in modo semplice ed intuitivo.

Power BI è da sempre pioniere nell’applicare l’AI attraverso funzionalità quali il linguaggio naturale che abilita gli utenti ad avere risposte facendo domande in modo chiaro in inglese, o utilizzando la modalità Quick Insights, che trova automaticamente dei modelli ricorrenti all’interno dei dati.

Oggi facciamo un ulteriore passo avanti nell’avvicinare AI e BI, annunciando diverse nuove funzionalità di Intelligenza Artificiale in Power BI, attualmente disponibili in preview.

  • È ora possibile attivare funzionalità quali il riconoscimento immagine e l’analisi del testo direttamente su Power BI;
  • Analisi chiave aiutano gli utenti a comprendere l’influenza delle metriche chiave per il business;
  • È possibile creare modelli di machine learning direttamente su Power BI utilizzando un sistema di machine learning automatizzato;
  • Gli utenti hanno ora a disposizione un’integrazione senza interruzioni di Azure Machine Learning all’interno Power BI.

Tutte queste nuove funzionalità di AI – introdotte dapprima su Azure ed ora disponibili su Power BI – non hanno bisogno di codice.
Questo permette a tutti gli utenti di Power BI di far emergere risultati molto utili e, a prima vista, nascosti nei loro dati ed erogare migliori risultati di business con un Intelligenza Artificiale di semplice utilizzo.

Funzionalità di Azure Cognitive Services su Power BI
Gli Azure Cognitive Services sono modelli di machine learning sofisticati in grado di estrarre risultati a partire dai dati. Microsoft sta portanto le funzionalità di Azure Cognitive Service in Power BI per fornire metodi potenti di estrarre informazioni da una varietà di risorse come documenti, immagini e feed dei social media. Questi algoritmi possono identificare entità quali organizzazioni, persone e location. Sono in grado di riconoscere oggetti all’interno di immagini, identificare la lingua, individuare frasi chiave e determinare sentimenti positivi o negativi.

Immaginate di essere un business analyst per una catena di hotel e di voler valutare cosa stiano dicendo gli ospiti nelle review online.
Con Azure Cognitive Services su Power BI, potete facilmente analizzare migliaia di recensioni online, comprendere se gli ospiti ne sono stati contenti o meno ed individuare aree di miglioramento. Nell’esempio qui sotto, l’utente può capire quale specifico hotel presenta problematiche di aria condizionata che causano l’insoddisfazione dei clienti e feedback negativi. Le funzionalità di Azure Cognitive Services su Power BI fanno emergere questi risultati in maniera automatica: in questo modo, l’hotel, potrà prendere provvedimenti e migliorare il servizio.

Funzionalità di Azure Cognitive Services su Power BI

Nuove funzionalità chiave di Analisi su Power BI
Ogni azienda possiede indicatori di metrica o performance chiave che misurano il successo del business.
Come fanno le aziende a determinare quale impatto hanno questi KPI – Key Performance Indicator sul loro business? Quali sono i fattori che determinano l’andamento di questi KPI e cioè che si alzino, si abbassino o rimangano fissi?
Le dinamiche di business più ovvie sono tipicamente semplici da individuare ma non ci vuole molto per complicare le cose. Ciò che guida i risultati di business è spesso una linea sottile e dipende da combinazioni di diverse circostanze.

Le analisi dei key driver vi aiutano a comprendere da cosa dipende un risultato.
Dipende dai vostri dati, dall’attribuire un punteggio a ciò che è rilevante e dal far venire a galla gli elementi chiave.
Per esempio, consideriamo come KPI i piani di uno studente di andare al college. Ci sono diversi fattori che influenzano il fatto che un ragazzo pianifichi di iscriversi al college. Le analisi degli elementi chiave portano a galla ciò che è più rilevante.

Qui sotto, vediamo come l’incoraggiamento dei genitori abbia un impatto significativamente positivo sui piani dello studente.

Nuove funzionalità chiave di Analisi su Power BI

Costruisci i tuoi modelli di Machine Learning su Power BI
Su Power BI, i business analysts sono ora in grado di costruire i propri modelli di machine learning senza scrivere alcuna linea di codice.
Negli esempi qui sopra, stiamo utilizzando la funzionalità di machine learning automatica su Azure Machine Learning ma, Microsoft non si rivolge solo a sviluppatori o data scientist, ed ha semplificato il tutto rendendolo ampiamente accessibile per i casi di utilizzo più comuni. Questo significa che quando un analyst costruisce un modello di machine learning su Power BI, il grosso del lavoro è semplicemente quello di selezionare il migliore algoritmo e funzionalità in pochi click.

Ad esempio, un business analyst potrebbe sfruttare la tecnologia di machine learning automatica per creare in modo semplice e veloce un modello in grado di anticipare le previsioni di vincita di un’opportunità.
Questo aiuterebbe un sales manager a privilegiare e dare priorità alle opportunità che meritano maggiore attenzione e comprendere quanto sia probabile raggiungere l’obiettivo.

Costruisci i tuoi modelli di Machine Learning su Power BI

Integra i tuoi modelli di Azure Machine Learning su Power BI
Il machine learning avanzato richiede specifici strumenti di data science.
Azure Machine Learning è una piattaforma in cui i data scientist sviluppano modelli di machine learning per far fronte a complesse sfide di business.
I modelli di Azure ML creati dai data scientists possono ora essere facilmente condivisi con i business analysts. Power BI lavora dietro le quinte per scoprire i modelli a cui ogni utente ha accesso e creare automaticamente un’interfaccia utente di tipo punta e clicca. Questo rende la collaborazione tra i business analysts ed i data scientists più semplice e veloce di quanto non sia mai stata.

Registratevi per la preview per provare tutte le funzionalità di AI per Power BI
Power BI si basa su anni e anni di lavoro tra Microsoft Research ed Azure ed ha fatto sì che tutte queste funzionalità siano alla portata di qualsiasi utente aziendale, indipendentemente dalle sue capacità di scrittura di codice.
Le attività tipicamente più complesse che, solitamente, richiedono un know-how tecnico – quali estrazioni di frasi chiave, analisi del sentimento generale, comprensione dei driver, creazione di modelli di machine learning – ora sono fattibili in pochi semplici click, senza bisogno di codice.
Tutto questo accresce le possibilità di chiunque in azienda di sfruttare la potenza dell’Intelligenza Artificiale per prendere decisioni migliori.

Registrati per la preview a questo link: Power BI AI Features Preview

Ottieni il massimo dai tuoi investimenti IT con Microsoft 365 usage analytics per Power BI

In qualità di responsabile IT, hai implementato gli ultimi e migliori strumenti per la collaborazione e creatività della tua azienda.
Benissimo. E adesso? Gli utenti li sfruttano? Come?

Microsoft 365 usage analytics illustra percorsi di adozione ed utilizzo degli strumenti aziendali performati dai tuoi utenti per aiutarti ad aumentare l’efficienza del tuo business e realizzare a pieno valore tutti i tuoi investimenti IT.

Oggi siamo felici di annunciarti la general availability di Microsoft 365 usage analytics per Power BI, con nuovi dati e report per Microsoft Teams.
Se sei alle prime armi, ti consigliamo la lettura del seguente articolo:
Enable Microsoft 365 usage analytics che ti spiega come utilizzare usage analytics su Power BI.

Pivot e condivisioni con Power BI
Power BI è una suite di strumenti di business analytics che ti aiuta a creare magnifici report che possono essere condivisi in maniera sicura sul web e sui diversi dispositivi mobili.

Tutti i tuoi dati di utilizzo di Microsoft 365, possono essere collegati direttamente a Power BI per comprendere al meglio come gli utenti sfruttano i servizi di Microsoft 365 in 4 aree principali:
1. Adozione
2. Comunicazione
3. Collaborazione
4. Attivazione

Puoi addentrarti in interessanti report, pivot create grazie ai dati provenienti da Azure Active Directory e costruire viste personalizzate.
Basandosi sui trend di utilizzo, gli IT possono portare valore al business fornendo agli utenti training specifici e comunicazioni che aiutino le loro aziende ad utilizzare al meglio Microsoft 365 mentre sfruttano appieno quanto speso in investimenti IT.

Lo scorso anno, Microsoft aveva annunciato la public preview di usage analytics in Power BI, ricevendo un responso eccezionale dagli amministratori.
Finalmente è arrivata la general availability: quindi scatenatevi!

Nuovi dati e report per Teams e Gruppi
Microsoft Teams è il centro per il teamwork che contiene persone, contenuto e strumenti di cui la tua azienda ha bisogno per essere più coinvolgente ed efficiente.
Usage analytics for Microsoft 365 include le informazioni su come la tua azienda sta utilizzando Teams per far sì che i tuoi utenti creino, collaborino e comunichino in maniera più efficiente.

I report di utilizzo di Teams forniscono una panoramica di come la tua azienda sta usando Teams, inclusa una vista su come utilizzano le varie funzioni quali chat, canali e meeting.

Ottieni il massimo dai tuoi investimenti IT con l'analisi di utilizzo di Microsoft 365 su Power BI

I nuovi report di User Activity di Teams, ti mostrano l’utilizzo dei vari strumenti basandosi sulle caratteristiche fornite da Azure Active Directory, come dipartimento, organizzazione o location.

Ottieni il massimo dai tuoi investimenti IT con Microsoft 365 usage analytics per Power BI

Inoltre, i dati di Teams sono stati integrati in altri report attinenti come l’Adoption Overview, il Product usage, il Communication e molti altri.

Ottieni il massimo dai tuoi investimenti IT con Microsoft 365 usage analytics per Power BI

C’è poi un nuovo report che ti mostra come i Gruppi di Office 365 vengono utilizzati in azienda.

utilizzo dei gruppi di Office 365 con Microsoft 365 usage analytics per Power BI

Come avere usage analytics per Power BI
Per accedere ad usage analytics con Power BI, devi essere global admin, service admin o report reader.
Puoi iniziare ad utilizzare Power BI gratuitamente dal sito Power BI oppure leggere la documentazione ufficiale che ti spiega come abilitare Microsoft 365 usage analytics.

Altri modi in cui vedere i tuoi dati
Microsoft fornisce i medesimi dati di utilizzo in altre modalità che potrebbero rispondere alle esigenze di alcuni utenti.
Sono stati costruiti dei risultati azionabili direttamente dall’interno dell’interfaccia di amministrazione di Microsoft 365: il tuo punto di riferimento per la gestione di app, servizi, utenti, dati e dispositivi. Per visualizzarli, clicca sulla tab Reports dal pannello di navigazione a sinistra e sceglie i dati comunemente accessibili.

Microsoft Graph è la API per Microsoft 365 che ti connette in maniera sicura ad Office 365, Windows 10, e Enterprise Mobility + Security.
Puoi utilizzare graph per costruire una soluzione custom e connettere i dati di Microsoft 365 allo strumento di data analytics che preferisci.

Microsoft crede fortemente che i dati siano la chiave per trasformare le aziende e, per questo, continua a creare nuovi modi per comprendere al meglio i comportamenti degli utenti aziendali.
Per maggiori informazioni, unisciti alla Microsoft 365 Tech Community.