Weinig gebruikte visuals in Power BI: Decomposition Tree

Binnen Power BI zijn er ondertussen een stuk of 30 visuals die je kunt gebruiken in je dashboards en rapporten. Vaak zijn we geneigd om allereerst te grijpen naar de ‘bekende’ visuals, zoals de staafdiagram, kolomdiagram of een eenvoudige tabel. Deze zijn namelijk eenvoudig te configureren en breed inzetbaar. Echter, is het soms moeilijk om goed je data te kunnen analyseren zonder direct te moeten filteren of meerdere visuals op een pagina te hoeven plaatsen. Een handige oplossing is de decomposition tree. Een visual die wij nog niet heel vaak tegenkomen in Power BI dashboards, maar die wel degelijk van grote waarde kan zijn. Wil jij wetenwaarom? Lees dan verder.

Overzicht

Met het gebruik van de decomposition tree kun je eenvoudig inzicht krijgen in de dimensies van je dataset. Wanneer we bijvoorbeeld te maken hebben met een webshop kunnen er productnamen, categorieën, subcategorieën en misschien zelfs nog sub-subcategorieën aanwezig zijn. Wil je eenvoudig de totale verkopen zien per genoemde dimensie? Dan kun je ideaal een decomposition tree gebruiken. Zoals in het onderstaande voorbeeld te zien is, begint de tree aan de linkerkant met de totale verkopen. Verder in de tree worden deze verkoopdata van links tot rechts steeds verder gedefinieerd tot op het uiteindelijke product-niveau. Per dimensie wordt aangegeven wat de verkopen zijn voor het specifieke onderdeel.

Analyse door gebruiker

Het grote voordeel van de decomposition tree is dat de gebruiker van het dashboard zelf een analyse kan doen. Wanneer we de decomposition tree creëren, kunnen we zoveel dimensies toevoegen als we willen. Wanneer de gebruiker daarna de decomposition tree opent, kan hij/zij zelf kiezen op basis van welke dimensie er moet worden geanalyseerd.
‍
Een voorbeeld: We nemen weer de verkoopdata van de webshop. In het “analyze” veld voegen we de meetwaarde voor de totale verkopen toe (dit is het feit). In het “explain by” veld voegen we het land, geboortejaar en de productcategorie toe. Wanneer we nu op het plusje naast de verkopen klikken, zien we de dimensies die we gekozen hebben. Vanaf hier kunnen we dus zelf kiezen op basis waarvan we de verkopen willen analyseren. Dit geeft de gebruiker veel flexibiliteit en de mogelijkheid om zonder een dashboard vol met verschillende visuals, data te kunnen analyseren.

‍
AI-functie

Zoals in het bovenstaande voorbeeld zichtbaar is, is het ook mogelijk om voor de “Highest value” of “Lowest value” te kiezen. Power BI analyseert dan zelf jouw data en toont de dimensie met de meeste of minste verkopen. Zo kun je dus ook gemakkelijk je data analyseren zonder dat je eerst de volledige tree hoeft open te klikken.

Conclusie

De decomposition tree is een erg handige visual voor gebruikers die veel data hebben die ze op een vrije manier willen analyseren. Met het gebruik van de decomposition tree kunnen veel andere visuals weggelaten worden en kan de focus worden gelegd op het analyseren van de data (en op basis daarvan beslissingen nemen). Wij vinden de decomposition tree dan ook echt bijdragen aan het praktische nut van Business Intelligence. Geen onoverzichtelijke dashboards met veel visuals, maar geanalyseerde data op basis van de juiste meetwaarden.

Wil je meer weten over Power BI en de functies die voor jouw business interessant kunnen zijn? Neem contact met ons op.