Power BI è la piattaforma di business intelligence e visualizzazione di Microsoft, pensata per trasformare dati grezzi in report interattivi e insight condivisibili. Nell’esame DP-900 rappresenta la fase finale del ciclo analitico — la parte di visualization che rende comprensibili i dati preparati e modellati a monte. È anche lo strumento tipico del data analyst, il ruolo che si occupa di modellare i dati e costruire visualizzazioni per il business (distinto dal data engineer, che progetta le pipeline, e dal database administrator, che gestisce i database).

Il flusso di lavoro di Power BI

Power BI non è un singolo prodotto ma un ecosistema. I due componenti chiave da conoscere sono:

  • Power BI Desktop: applicazione desktop gratuita (solo Windows) dove l’analista si connette alle sorgenti, trasforma e pulisce i dati con Power Query, definisce le relazioni tra tabelle e crea il modello semantico e i report. È l’ambiente di authoring.
  • Power BI Service: piattaforma cloud (SaaS) dove i report vengono pubblicati, condivisi e consultati. Qui si creano le dashboard, si impostano gli aggiornamenti pianificati (scheduled refresh) e si distribuiscono i contenuti tramite le workspace e le app.

Il pattern tipico è quindi: modello e progetto in Desktop → pubblico nel Service → condivido con i colleghi. Esistono anche Power BI Mobile per la fruizione su smartphone/tablet e Power BI Report Builder per i report paginati (formato stampa/PDF).

Gli elementi principali

Modello semantico (dataset)

Il modello semantico (già noto come dataset) è il cuore di Power BI: contiene i dati importati, le relazioni tra tabelle, le gerarchie e le misure calcolate. Un singolo modello semantico può alimentare più report diversi, garantendo una single source of truth. In ambito Microsoft Fabric, i modelli semantici si integrano nativamente con i dati del OneLake.

Report

Un report è una o più pagine di visualizzazioni interattive costruite su un unico modello semantico. Supporta filtri, slicer e drill-down: cliccando su un elemento si filtrano dinamicamente gli altri (cross-filtering).

Dashboard

Una dashboard esiste solo nel Power BI Service ed è una singola pagina (canvas) che raccoglie tile — riquadri “appuntati” (pin) da uno o più report anche diversi. Serve come vista d’insieme di monitoraggio; non è interattiva e modellabile come un report.

Il ruolo di DAX

DAX (Data Analysis Expressions) è il linguaggio di formule usato per definire calcoli sul modello. Nei livelli fundamentals occorre distinguere:

  • Misure (measures): calcoli aggregati e dinamici, valutati in base al contesto del filtro (es. Total Sales = SUM(Sales[Amount])). Non occupano spazio in tabella e reagiscono a slicer e filtri.
  • Colonne calcolate (calculated columns): valori calcolati riga per riga e memorizzati nella tabella.

DAX include funzioni di aggregazione, logiche e soprattutto di time intelligence (confronti anno-su-anno, totali progressivi).

Scegliere la visualizzazione giusta

La scelta del grafico dipende dal messaggio da comunicare:

  • Bar/Column chart: confrontare valori tra categorie (vendite per regione).
  • Line chart: mostrare andamenti nel tempo (trend, serie temporali).
  • Pie/Donut chart: composizione (quota sul totale), solo con poche categorie.
  • Scatter chart: correlazione tra due misure numeriche.
  • Card / KPI: evidenziare un singolo valore o il raggiungimento di un obiettivo.
  • Table / Matrix: dati dettagliati o pivot con righe e colonne.
  • Map: dati con dimensione geografica.
  • Treemap / Funnel: gerarchie proporzionali o fasi di un processo.

Trappole tipiche d’esame

  • Scenario: devi creare relazioni tra tabelle e definire misure prima di pubblicare → usa Power BI Desktop (l’authoring/modeling non si fa nel Service).
  • Scenario: vuoi condividere un report con i colleghi e schedulare il refresh dei dati → Power BI Service (la condivisione e gli aggiornamenti pianificati sono cloud).
  • Scenario: serve una singola pagina di monitoraggio con tile presi da più report → è una dashboard, non un report (e la dashboard esiste solo nel Service).
  • Scenario: devi calcolare un totale vendite che reagisce ai filtri dell’utente → definisci una misura DAX, non una colonna calcolata.
  • Scenario: vuoi mostrare l’andamento del fatturato mese per mese → line chart (il bar chart va per confronti tra categorie, non per trend temporali).