Power BI -raportointiratkaisun toteutus uuden junan lipunmyynnin ja liikevaihdon seurantaan
Keränen, Suvi (2025)
2025
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025120332222
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025120332222
Tiivistelmä
Dataa kerätään yrityksissä valtavia määriä lukuisista erilaista lähteistä joka hetki. Pelkkä datan kerääminen ei kuitenkaan hyödytä yrityksiä, vaan dataa tulee jalostaa monin tavoin, jotta siitä voitaisiin lopulta saada liiketoiminnallista hyötyä. Eri lähteistä virtaavaa dataa yhdistellään, muokataan yhdenmukaiseen muotoon sekä varastoidaan keskitetysti. Tyypillisesti lopulliseen muotoonsa muokattu data varastoidaan tietovarastoihin, joista data on helposti käytettävissä analysointia ja raportointia varten. Business intelligence eli liiketoimintatiedon hallinta keskittyy nimenomaan prosessoidun datan käsittelyyn liiketoiminnan tarpeisiin. Business intelligencen yhtenä tärkeimpänä tavoitteena on auttaa yrityksiä tekemään parempia, tietoon perustuvia päätöksiä.
Business intelligenceen liittyy keskeisesti datan mallintaminen, jolla pyritään luomaan looginen kuvaus tarkasteltavasta liiketoiminta-alueesta tai -prosessista. Dimensionaalinen datamallinnus on eräs datan mallintamisen tekniikka, jossa data pyritään luokittelemaan fakta- ja dimensiotauluihin, sekä näitä yhdistäviin relaatioihin. Faktataulut sisältävät tyypillisesti paljon rivejä erilaisiin tapahtumiin liittyen ja dimensiotaulut kuvaavat puolestaan erilaisia ulottuvuuksia faktataulun datalle. Yksinkertaisin tapa dimensionaalisen datamallin luomiseen on käyttää tähtimallia, joka koostuu faktataulusta ja sitä ympäröivistä dimensioista.
Tämän opinnäytetyön aihe liittyy keskeisesti business intelligenceen, sillä tavoitteena oli toteuttaa Power BI -raportointiratkaisu uuden Pendolino Plus -junan lipunmyynnin ja liikevaihdon seurantaan toimeksiantaja VR Groupille. Työn empiirinen osa toteutettiin kesän 2025 aikana, jolloin myös lipunmyynti uuteen junaan alkoi. Projektin onnistumista pyrittiin arvioimaan loppukäyttäjien käyttökokemuksen näkökulmasta.
Työn empiirinen osa koostui neljästä selkeästä eroteltavista vaiheesta. Ensimmäisessä vaiheessa määriteltiin liiketoiminnan tärkeimmät vaatimukset uudelle raportille, mikä toimi myös työtä rajaavana tekijänä. Seuraavassa vaiheessa tutustuttiin lähdedataan ja luotiin datamalli, joka ajettiin Snowflake-data-alustalla tietokantaan. Tietokannasta tuotiin dataa Power BI -sovellukseen, jossa dataa mallinnettiin edelleen. Viimeisessä vaiheessa raportille luotiin tarvittavat raporttisivut, jotka sisälsivät dataa visuaalisessa muodossa esitettynä. Valmis raportti julkaistiin Power BI Service -palveluun ja jaettiin oikealle kohderyhmälle.
Johtopäätöksinä projektin todettiin onnistuneen, sillä loppukäyttäjät saivat raportilta tarvitsemansa informaation eikä valmiiseen raporttiin tarvinnut tehdä käytännössä mitään muutoksia. Projekti pysyi hyvin aikataulussaan, mikä mahdollisti myös liiketoiminnalta tulleiden lisätoiveiden implementoimisen raporttiin. Mahdollisuudet raportin jatkokehittämiseen olivat hyvät muun muassa huolella tehdyn datamallinnuksen ansiosta. Opinnäytetyön tekeminen kokonaisuudessaan kehitti merkittävästi tekijän ammatillista osaamista BI-kehittäjänä.
Business intelligenceen liittyy keskeisesti datan mallintaminen, jolla pyritään luomaan looginen kuvaus tarkasteltavasta liiketoiminta-alueesta tai -prosessista. Dimensionaalinen datamallinnus on eräs datan mallintamisen tekniikka, jossa data pyritään luokittelemaan fakta- ja dimensiotauluihin, sekä näitä yhdistäviin relaatioihin. Faktataulut sisältävät tyypillisesti paljon rivejä erilaisiin tapahtumiin liittyen ja dimensiotaulut kuvaavat puolestaan erilaisia ulottuvuuksia faktataulun datalle. Yksinkertaisin tapa dimensionaalisen datamallin luomiseen on käyttää tähtimallia, joka koostuu faktataulusta ja sitä ympäröivistä dimensioista.
Tämän opinnäytetyön aihe liittyy keskeisesti business intelligenceen, sillä tavoitteena oli toteuttaa Power BI -raportointiratkaisu uuden Pendolino Plus -junan lipunmyynnin ja liikevaihdon seurantaan toimeksiantaja VR Groupille. Työn empiirinen osa toteutettiin kesän 2025 aikana, jolloin myös lipunmyynti uuteen junaan alkoi. Projektin onnistumista pyrittiin arvioimaan loppukäyttäjien käyttökokemuksen näkökulmasta.
Työn empiirinen osa koostui neljästä selkeästä eroteltavista vaiheesta. Ensimmäisessä vaiheessa määriteltiin liiketoiminnan tärkeimmät vaatimukset uudelle raportille, mikä toimi myös työtä rajaavana tekijänä. Seuraavassa vaiheessa tutustuttiin lähdedataan ja luotiin datamalli, joka ajettiin Snowflake-data-alustalla tietokantaan. Tietokannasta tuotiin dataa Power BI -sovellukseen, jossa dataa mallinnettiin edelleen. Viimeisessä vaiheessa raportille luotiin tarvittavat raporttisivut, jotka sisälsivät dataa visuaalisessa muodossa esitettynä. Valmis raportti julkaistiin Power BI Service -palveluun ja jaettiin oikealle kohderyhmälle.
Johtopäätöksinä projektin todettiin onnistuneen, sillä loppukäyttäjät saivat raportilta tarvitsemansa informaation eikä valmiiseen raporttiin tarvinnut tehdä käytännössä mitään muutoksia. Projekti pysyi hyvin aikataulussaan, mikä mahdollisti myös liiketoiminnalta tulleiden lisätoiveiden implementoimisen raporttiin. Mahdollisuudet raportin jatkokehittämiseen olivat hyvät muun muassa huolella tehdyn datamallinnuksen ansiosta. Opinnäytetyön tekeminen kokonaisuudessaan kehitti merkittävästi tekijän ammatillista osaamista BI-kehittäjänä.