Microsoft Power BI, cos’è, a cosa serve, come si utilizza

Nel 2010, da uno spin off degli strumenti di analisi di SQL server è nato Microsoft Power BI: il prodotto con il quale è nata la Self BI, ossia la soluzione di Microsoft per rendere disponibili per chiunque strumenti evoluti di analisi dei dati. Fino al suo ingresso, sul mercato si trovavano solo costosi e spesso ostici programmi di business intelligence.

Microsoft Power BI per l’analisi SQL Server

Nel giro dell’ultimo quinquennio Microsoft Power BI si è fatto largo nel mercato della BI sottraendo progressivamente quote di mercato alla concorrenza (Figura 1) e battendo il nuovo mercato costituito da utilizzatori che, pur non essendo programmatori, sviluppatori e /o esperti informatici, desiderano disporre di un programma di grande usabilità, completo, sicuro ed economico. Power BI, infatti, prevede un piano di ingresso gratuito, previa semplice registrazione.

I risultati, soprattutto dal 2015 in avanti non sono mancati: non è un caso che anche per il 2022, nel rapporto “The 2022 Analytics and Business Intelligence Platforms Magic Quadrant Leaders” Gartner, abbia nuovamente eletto Power BI leader del mercato della Business intelligence (fig. 2).

Cos’è la Business Intelligence

La business intelligence viene citata come il processo di “trasformazione di dati e informazioni in conoscenza”. Il software utilizzato ha l’obiettivo di permettere alle persone di prendere decisioni strategiche fornendo informazioni precise, aggiornate e significative nel contesto di riferimento.

Questa definizione, tratta da Wikipedia, mi colpisce sia perché non sarei in grado di formularne una migliore, sia perché esprime l’essenza della mia professione di consulente aziendale. Chiamato dagli imprenditori in cerca di validazione delle proprie scelte strategiche, svolgo la professione affidandomi alla raccolta, organizzazione e rappresentazione dei dati, senza i quali sarei in grado di fornire solo un’opinione, molto lontana dalla conoscenza basata su dati oggettivi.

Come la Business intelligence è utile al commercialista?

Il commercialista vive a stretto contatto con i numeri aziendali. Budget, bilanci, dichiarazioni fiscali e fatture non sono altro che dati organizzati secondo regole predeterminate in report che hanno il comune scopo di rappresentare e migliorare la conoscenza dell’azienda.

Quanto appena affermato basta per comprendere che, se l’azienda è una fonte di dati, se la business intelligence è lo strumento che li raccoglie, organizza e visualizza, il commercialista deve necessariamente essere colui che interpreta le informazioni e la restituisce alle imprese.

L’aspetto innovativo del processo citato è che grazie alla self-BI l’estrazione, l’elaborazione, la rappresentazione grafica e la condivisione dei dati con le aziende sono ora alla portata di ogni professionista, sia in termini semplicità d’uso che per costi di licenza d’utilizzo accessibili.

Occorre un po’ di curiosità, dimestichezza perché chiunque possa trarre soddisfazione da tali strumenti e stupire i clienti con visualizzazioni grafiche dei dati non solamente d’effetto ma anche molto funzionali.

Prendiamo un caso concreto: le fatture elettroniche. Dal 1° gennaio 2019 in Italia è stata introdotta la fattura in formato XML. Non volendo dilungarmi troppo sugli aspetti tecnico-informatici dell’formato XML, basti dire che sono state superate le vecchie fatture cartacee per essere sostituite da un file con un tracciato standard preciso e definito.

Con Microsoft Power BI è possibile creare un cruscotto di analisi delle fatture elettroniche partendo direttamente dai file delle fatture con estensione xml. E per farlo bastano pochi click e non è necessario essere dei guru dell’informatica. La dashboard creata può essere addirittura pubblicata di modo che il cliente possa fruire del servizio direttamente dal proprio PC ed anche da qualsiasi dispositivo mobile (tablet o cellulare).

Esempio pratico di creazione di un cruscotto di analisi delle fatture elettroniche

Per prima cosa dobbiamo disporre delle fatture elettroniche. Se già non le abbiamo è possibile accedere al sito “fatture e corrispettivi” dell’agenzia delle entrate, scaricarle e salvarle in una cartella apposita. (Fig. 3)

 

Per preparare la base di dati necessaria per l’analisi occorre utilizzare l’apposito tool di Power BI, ossia Power Query, che svolge le funzioni di ETL (Export, Tranform and Load). In poche e semplici parole, questo strumento, che per la verità è integrato anche in Excel, ha il compito di agganciarsi alla base di dati (in questo caso la cartella contenente i file XML delle Fatture) e:

• compiere le trasformazioni perché dai file siano estratti i dati;
• dare forma tabellare ai dati (al pari di una tabella di excel)
• accodare i dati presenti in ogni file XML della cartella, nella tabella delle fatture

Sarà poi necessario effettuare qualche ulteriore operazione di trasformazione massiva dei dati (per esempio attribuire il tipo corretto alle varie colonne. Per esempio, tipo “Data” – per la data fattura, tipo “Testo” – per la ragione sociale o la Partita IVA, tipo “Numerico decimale” – per gli importi imponibile e Iva.

È importante sottolineare che i processi e le operazioni fatte da Power query vengono registrate tra i “PASSAGGI APPLICATI” e verranno rieseguiti cliccando sul pulsante “aggiorna dati”. Questo significa che aggiungendo nuove fatture, la base di dati si aggiornerà automaticamente!

Ora che il database delle fatture elettroniche è pronto, cliccando sul tasto “Chiudi e carica” si torna in Power BI per l’ultima fase, ovvero la rappresentazione dei dati contenuti nelle fatture.

Prima di entrare nel dettaglio un minimo di teoria: occorre prima conoscere la differenza tra i “Fatti” e le “Dimensioni”. I Fatti sono dati che possono essere misurati, per i quali ha senso effettuare operazioni di aggregazione come somma, media, minimo e massimo. Nel nostro esempio l’imponibile della fattura è un chiaro esempio di “fatto”.

Le dimensioni rappresentano la prospettiva di analisi dei fatti. Ne sono un esempio la data del documento (dimensione “Tempo”), la provincia o la nazione del cliente (dimensione “geografica”), gli articoli venduti ecc. ecc.

Il modello di dati può crescere contenendo altre tabelle di Dimensioni e di Fatti (Anagrafica articoli, Clienti, Pagamenti ecc. ecc.). Nell’esempio, volendo mantenere semplicità, verrà considerato solo la tabella delle Fatture.

Il cruscotto di analisi

Siamo giunti alla parte finale: la creazione del cruscotto di analisi. Sarete colpiti dalla semplicità con la quale si possono ottenere grafici come istogrammi, torte, matrici e ogni genere di rappresentazione dei dati.

Tutto quello che si deve fare è scegliere il tipo di grafico, la dimensione di analisi (per la descrizione del prodotto) e i fatti (per esempio l’imponibile e la quantità). Magicamente i fatti verranno sommati (ma è possibile scegliere altre operazioni) in base alla descrizione prodotto.

Si possono aggiungere “Slicer” (filtri) che interagiscono con i grafici: selezionando per esempio uno specifico periodo (esempio il primo trimestre) tutti i grafici presenti vengono filtrati mostrando solo quelli che sono in relazione con il valore della “dimensione” di analisi scelta.

Anche se non trattato in questo articolo, è utile sapere che il report creato può essere condiviso attraverso il servizio cloud di Power bi: significa quindi che vi si potrà accedere dal browser (o dal cellulare) ovunque ci si trovi.

Voglio essere sincero fino in fondo: tutti sanno che esistono vari livelli di utilizzo di un software. Prendiamo Excel per esempio: in base alla conoscenza del software e all’uso che se ne deve fare si possono chiamare in causa formule e visual basic for application (VBA), che è un vero e proprio linguaggio di programmazione. Questo però non rappresenta un limite al fatto che moltissime persone utilizzano Excel quotidianamente, anche se per finalità più semplici.

In Power BI il discorso è analogo e in questo breve articolo di introduzione ho volutamente omesso diversi concetti meritevoli di approfondimento ma inutili rispetto al fine di stimolare la curiosità verso questo potente strumento di analisi dei dati sempre più diffuso e alla portata di tutti.

 

Luca Spreafico, Dottore commercialista, data analyst, partner di LS Lexjus Sinacta