Il n'est pas surprenant que de nombreux services de Microsoft reposent sur Azure, mais de plus en plus, la société propose également ses services afin de permettre aux clients d'étendre et de personnaliser leurs produits. Lorsque vous utilisez des flux de données pour extraire, nettoyer et transformer les informations que vous chargez dans Power BI, ces données sont stockées dans Azure Data Lake.
Vous pouvez également l'utiliser dans Azure Databricks ou pour réaliser des analyses via Azure SQL Data Warehouse, via le portail Azure, ou rendre interactif à l'aide de l'application Power BI. L'apprentissage automatique dans Power BI est la fonctionnalité AutoML d'Azure Machine Learning, qui examine ce que vous essayez de prévoir et les données dont vous disposez.
Des fonctionnalités diverses
Power BI dispose également désormais de visualisations intégrées basées sur l'intelligence artificielle telles que Key Influencers, qui exécutent différentes analyses statistiques telles que la régression logistique ou la classification sur les données afin d'extraire le facteur clé associé à un résultat particulier.
Ci-dessous une vidéo présentant Power BI :
Vous faites glisser les facteurs que vous jugez importants dans la visualisation et Power BI les classe. Au fur et à mesure que vous ajoutez d'autres facteurs que vous jugez pertinents, ou que vous explorez un segment spécifique, le modèle est réexécuté pour voir si de plus amples informations révèlent quelque chose de nouveau.
L'intelligence artificielle est exploitée
Il y a deux nouvelles visualisations IA. Le changement de distribution cherche ce qui distingue une distribution de données d'une autre. L'arbre de décomposition envoie plusieurs requêtes au modèle Power BI, puis les lie afin que vous puissiez cliquer sur une métrique dans une visualisation pour voir ce qu'il y a derrière, puis continuer à cliquer sur les différents niveaux de données pour les comprendre plus en profondeur.
De cette manière, vous pouvez voir si ces 500 ventes dans une ville sont générées par un groupe particulier de clients ou par de nombreux clients différents qui ont encore quelque chose en commun.