Ekipler için Power BI şirket içi eğitim ve uygulamalı içerik

Power BI şirket içi eğitim ile veri alma, dönüştürme, modelleme ve DAX adımlarını uygulamalı öğrenin; canlı eğitim seçenekleri ve PL-300 koşullarını keşfedin.

Power BI şirket içi eğitim, rapor ekranlarından önce verinin hangi kaynaktan alındığını ve analiz için nasıl hazırlandığını öğretmelidir. Eğitime katılmak için ön koşul bulunmuyor; ekipler canlı çevrim içi, sınıf içi veya yerinde eğitim seçeneklerini değerlendirebilir. İçeriğin uygulamalı ilerlemesi, öğrenilen adımların ekiplerin günlük raporlama işlerine bağlanmasını sağlar.

Power BI’ın yalnızca görselleştirme aracı olarak görülmesi, veri hazırlama ve modelleme aşamalarının önemini gölgede bırakabilir. Oysa güvenilir raporlar için veri alma, dönüştürme, ilişkileri kurma ve ölçüleri oluşturma süreçlerini birlikte ele almak gerekir. Bu yazıda eğitim içeriğinin bu adımları nasıl kapsaması gerektiğini, ekiplerin canlı eğitim seçeneklerini ve sertifika koşullarını bulacaksınız.

Ayrıca Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate sertifikası için PL-300 gözetimli sınavını geçme ve sertifikayı 12 ayda bir yenileme koşullarını açıklıyoruz. Böylece ekipler, uygulamalı öğrenme hedefleriyle kişisel sertifika hedeflerini birbirinden ayırabilir ve eğitim kapsamını iş ihtiyaçlarına göre planlayabilir.

Canlı çevrim içi, sınıf içi ve yerinde kurumsal eğitim

Power BI kurumsal eğitimleri çevrim içi, sınıf içi veya işyerinde yürütülebilir. Uygun biçim; ekiplerin çalışma düzenine, uygulama ihtiyacına ve eğitimin kapsamına bağlıdır.

Canlı Eğitim Formatları

Çevrim içi eğitim, farklı konumlardaki çalışanları aynı canlı oturumda buluşturur. Eğitmen Power BI Desktop’ta örnek bir rapor oluştururken katılımcılar adımları izler. Örneğin satış tablosundan veri alıp görselleştirmeye geçebilirler. Ekran paylaşımı, uygulamanın herkes tarafından birlikte takip edilmesini sağlar.

Sınıf içi eğitimde katılımcılar aynı ortamda çalışır. Eğitmen, veri içe aktarma adımlarını ekrandan gösterir; ekipler kendi bilgisayarlarında uygular. Yerinde eğitim ise şirketin çalışma ortamına taşınır. Örneğin, kurum içi raporlama senaryoları üzerinden ilerlemek isteyen ekipler bu biçimi değerlendirebilir.

Seçim yaparken katılım biçimini ve uygulama düzenini birlikte değerlendirin. Çevrim içi oturumlarda bağlantı ve ekran paylaşımı; sınıf içi eğitimde bilgisayar erişimi önemlidir. Power BI temel, ileri seviye ve DAX eğitimleri farklı ihtiyaçlara yönelir: temel eğitim arayüz ve raporlamayı, ileri seviye eğitim kapsamlı analizleri, DAX eğitimi ise hesaplama mantığını öne çıkarır.

Eğitmen Liderliğindeki Sınıflar

Eğitmen eşliğindeki derste konu anlatımı, gösterim ve katılımcı uygulaması sıralı ilerler. Örneğin eğitmen Excel verisini Power BI Desktop’a alır, sütun türlerini düzenler ve rapora görsel ekler. Katılımcılar aynı işlemleri uygularken ortaya çıkan sorunlar oturum içinde ele alınabilir.

Canlı soru-cevap bölümleri, uygulama sırasında ortaya çıkan soruları açıklığa kavuşturur. Katılımcı, örneğin tarih alanının neden metin olarak algılandığını sorabilir. Eğitmen dönüşüm adımını gösterip sonucu açıklar. Bu etkileşim çevrim içi ve sınıf içi eğitimlerde uygulamalı öğrenmeyi destekler.

Çevrim içi eğitim mi, sınıf içi eğitim mi daha verimlidir? Yanıt, ekibin erişimine ve uygulama biçimine bağlıdır. Farklı konumlardaki ekipler canlı çevrim içi oturumda birlikte çalışabilir. Aynı ortamda uygulama yapmak ve doğrudan yönlendirme almak isteyen ekipler sınıf içi eğitimi tercih edebilir.

Eğitim Süresi ve Gün Planı

Süre, hedeflenen seviye ve konu kapsamına göre belirlenir. Microsoft Power BI Temel & İleri Eğitimi 30 saat, beş gün sürer. Advanced Power BI eğitimi 12 saat, iki gün olarak listelenir. Bu örnekler farklı kapsamların farklı takvimler gerektirdiğini gösterir.

Power BI şirket içi eğitim kaç gün sürer? Süre; katılımcıların başlangıç düzeyine, uygulamalı çalışmaların kapsamına ve DAX içeriğine göre planlanır. Günlük akış konu anlatımı, uygulama ve soru-cevap bölümlerini içerebilir. Eğitim süresi belirlenirken kurumun çalışma düzeni de dikkate alınır.

Eğitim ücreti kişi başına mı, gün bazında mı belirlenir? Tek bir fiyatlandırma biçimi varsaymak doğru olmaz; ücret kapsam ve teklif talebine göre belirlenir. Katılımcı sayısı, eğitim süresi, içerik ve sunum biçimi maliyeti etkiler. Teklif ve sözleşmede kapsamı, değişiklikleri ve varsa ek ücretleri açıkça değerlendirin.

Eğitim seçerken eğitmenin Power BI uygulama deneyimini, ders örneklerini ve soru-cevap düzenini değerlendirin. İçeriğin ekibin günlük işlerine ne ölçüde uyduğunu ve katılımcıların uygulama yapıp yapmayacağını da göz önünde bulundurun. Bu ölçütler, eğitim seçeneklerini yalnızca isimlerine göre değil, içeriğine ve yöntemine göre karşılaştırmayı sağlar.

Ön hazırlıkta Power BI Desktop erişimini ve kullanılacak bilgisayarları planlayın. Gerekli yazılım ve erişim hazırlığı, eğitimde yapılacak işlemlere göre değişebilir; rapor geliştirme ile yayımlama aynı hazırlığı gerektirmeyebilir. Uygulamalı projede şirket verisi kullanılacaksa gizlilik sınırlarını önceden belirleyin. Örnek verilerle çalışmak, hassas bilgileri oturuma taşımadan pratik yapmayı sağlar.

Katılım ve başarı sertifikası koşulları

Power BI şirket içi eğitimine katılmak için önceden Power BI bilgisi gerekmez. Katılımcı sayısını değerlendirirken uygulamalı çalışmaların nasıl yürütüleceğini dikkate alın. Örneğin eğitmen her katılımcının modelini ayrı ayrı inceleyecekse sınıf düzeni ve geri bildirim süresi planlamada önem kazanır.

Katılım belgesi ile Microsoft sertifikası aynı şey değildir. Eğitim sonunda verilen belge, kursa katılımı veya tamamlamayı gösterebilir; koşulları eğitimi düzenleyen kurum belirler. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate ise ayrı bir sertifikadır. Bu sertifika için PL-300 gözetimli sınavını geçmek gerekir.

PL-300 hazırlığında yalnızca kavramları ezberlemek yeterli olmaz. Power BI Desktop üzerinde veri hazırlama, model oluşturma ve raporlama adımlarını uygulamak gerekir. Örneğin, dağınık bir satış tablosundaki veri türlerini düzenleyip ilişkileri kurabilir, ardından görselleştirme ile bulguları sunabilirsiniz. Bu çalışma, sınav konularını uygulama sırasıyla ilişkilendirir.

Hazırlık planında şu beceri alanlarını birlikte ele alın:

PL-300 konularına çalışırken her beceriyi küçük bir senaryoyla pekiştirin. Örneğin, sipariş tablosunu müşteri tablosuyla ilişkilendirin ve toplam satış ölçüsü oluşturun. Sonra tarih filtresi ekleyerek dönemler arasındaki farkı inceleyin. Yapay zekâ destekli özellikleri ele alan çalışmalar, temel veri hazırlama ve modelleme bilgisinin yerine geçmez; önce veri akışını anlamaya odaklanın.

Sınav hazırlığı için kısa bir deneme akışı kurun: önce veri setini inceleyin, sonra dönüştürün, modelleyin ve raporlayın. Her adımda hatalı veri türleri veya beklenmeyen ölçü sonuçları gibi sorunları not edin. Bu yöntem, bilgi açığını görünür kılar. Microsoft sertifikası her 12 ayda bir yenilenmelidir; dolayısıyla sınav başarısı, sertifika sürecinin tek seferlik son adımı değildir.

Veri modelleme, ilişkiler ve hesaplanmış ölçüler

Power BI raporlamasının temeli, veriler arasındaki anlamlı ilişkilerdir. Stok hareketlerini ürün ve tarih tablolarıyla ilişkilendirmek, veri modellemeyi somutlaştırır. Böylece raporlar ürün ve dönemleri tutarlı tanımlarla analiz eder.

Modeli kurarken işlem kayıtlarını boyut bilgilerinden ayırın. Örneğin hareket tablosunda miktar ve işlem tarihi, ürün tablosunda ürün adı ve kategori bulunabilir. Ürün anahtarıyla ilişki kurulduğunda kategori filtresi ilgili hareketleri süzer. Bu düzen, görselleştirmelerde tutarlı kırılımlar sağlar.

İlişkilerde anahtar alanların veri türleri eşleşmelidir. Ürün tablosundaki her anahtar tekil olmalı; hareket tablosunda aynı anahtar birden fazla kez bulunabilir. Bu yapı, boyut tablosundan olgu tablosuna bire çok ilişki kurmaya uygundur. Örneğin ürün kategorisi seçildiğinde ilgili stok hareketleri filtrelenir. Yinelenen anahtarlar veya yanlış ilişki yönü beklenmedik toplamlar doğurabilir.

Hesaplanmış sütun her satır için değer üretir ve modelde saklanır. Örneğin ürün kodundan kategori etiketi türetmek için DAX ile metin işlemi yapılabilir. DAX ölçüsü ise rapor filtresi değiştikçe yeniden hesaplanır. Stok miktarlarının toplamı gibi bir ölçü, ürün veya depo seçimine göre farklı sonuç verir. Sütun ile ölçü arasında seçim yaparken sonucun satıra mı, filtre bağlamına mı bağlı olduğunu belirleyin.

Ölçülerde iş kuralını açıkça tanımlayın. Örneğin kullanılabilir stok, eldeki miktardan ayrılmış miktarın çıkarılmasıyla hesaplanabilir. Bu kuralı DAX ölçüsünde tanımlamak, aynı hesabı farklı raporlarda kullanmayı sağlar. “Kullanılabilir Stok” gibi açıklayıcı ölçü adları, görsellerin yanlış yorumlanması riskini azaltır.

Tarih ve zaman zekâsı hesaplamaları için tarih tablosu kullanın. Takvim tablosunda gün, ay, çeyrek ve yıl alanları bulunabilir. Bu tabloyu hareket verisinin tarih alanıyla ilişkilendirin. Ardından DAX ile yıl içi toplam veya önceki dönem karşılaştırması oluşturun. Tarih alanlarının doğru veri türünde olması, bu hesaplamaların temel adımıdır.

Son kontrolde, aynı filtre altında tablo toplamıyla ölçü sonucunu karşılaştırın. Örneğin tek bir depo seçildiğinde stok ölçüsünün yalnızca o depoyu yansıttığını doğrulayın. Bu kontrol, modelin raporlama mantığının doğru çalışıp çalışmadığını görmenizi sağlar.

Modelin güvenilirliği için ilişki çizgilerini yalnızca tabloları bağlayan teknik öğeler olarak değil, rapordaki filtrelerin izleyeceği yol olarak değerlendirin. Ürün, depo ve tarih seçimlerinin hangi hareket kayıtlarını etkilediğini ayrı ayrı sınamak, beklenmedik sonuçların kaynağını bulmayı kolaylaştırır. Bir filtre beklenen satırları kapsamıyorsa anahtarların tekilliğini, alan türlerini ve ilişki yönünü yeniden inceleyin. Ölçüleri farklı görsellerde kullanırken aynı iş kuralını koruyun; böylece tablo, kart veya grafik değişse de sonuç aynı filtre bağlamında tutarlı kalır. Hesaplanmış sütunları satırın niteliğini tanımlamak, ölçüleri ise seçimlere göre değişen toplamları sunmak için tercih edin. Dönem karşılaştırmalarında tarih tablosunun kapsamını ve hareket tarihleriyle eşleşmesini kontrol etmek de yorumların doğruluğunu destekler.

Bu modelleme adımlarını öğrenme planına yerleştirirken Microsoft Power BI eğitimi için listelenen tarihlerden yararlanılabilir. Listelenen tarihler arasında 14 Kasım 2026, 20 Kasım 2026, 25 Kasım 2026 ve 26 Kasım 2026 bulunur. Ayrıca 02 Ocak 2027 ve 01 Şubat 2027 tarihleri de listelenmiştir. Bu tarihlerden hangisi seçilirse seçilsin, uygulamada aynı örnek veri yapısını kullanmak ilişki ve ölçü sonuçlarını karşılaştırmayı kolaylaştırır. Önce ürün veya depo filtresinin hareket tablosuna etkisini gözlemleyin; sonra kullanılabilir stok ölçüsünü aynı seçim altında değerlendirin. Takvim alanlarıyla dönem değiştirildiğinde toplamın beklenen biçimde güncellenip güncellenmediğini kontrol edin. Böylece modelin yapısı ile raporda görünen sonuç arasındaki bağlantı, her aşamada açık ve izlenebilir olur.

Power bi şirket içi eğitim

Power BI veri kaynaklarına bağlanma ve veri alma

Power BI’da analitiğe başlarken doğru veri kaynağını seçin. Örneğin satış ekibi Excel dosyasındaki siparişleri, finans ekibi ise veritabanındaki hareketleri inceleyebilir. Bağlantı türünü, verinin nerede bulunduğuna ve ne sıklıkta güncellendiğine göre belirleyin. Böylece eğitim, yalnızca görsel hazırlamayı değil, raporun beslendiği veri akışını da kapsar.

Power BI Desktop’ta bağlantıyı kurarken önce Veri al seçeneğinden kaynağı belirleyin. Excel örneğinde dosyayı seçin, ardından kullanacağınız sayfa veya tabloyu işaretleyin. Önizleme ekranında sütun adlarını ve değerleri inceleyin. Veritabanı bağlantısında sunucu ve veritabanı bilgilerini girin. Kurumsal erişim bilgilerini eğitim ortamında paylaşmayın.

  1. Kaynağı ve rapor ihtiyacını belirleyin. Örneğin satış raporu için sipariş tablosunu seçin.
  2. Power BI Desktop’ta uygun bağlayıcıyı açın ve kaynağa bağlanın.
  3. Önizlemede gerekli tablo veya sayfaları seçin.
  4. Power Query’de sütun türlerini düzenleyin ve gereksiz alanları çıkarın.
  5. Veriyi modele yükleyin, alanların beklenen sonuç verdiğini sınayın.

Power Query, veriyi yüklemeden önce dönüştürmek için kullanılır. Örneğin tarih alanı metin biçimindeyse türünü tarihe çevirin. Boş satırları kaldırın veya farklı adlandırılmış sütunları tutarlı hâle getirin. Satış tablosunda yalnızca raporda kullanılacak alanları tutmak modeli anlaşılır kılar. Dönüşüm adımlarını sıralı uygulamak, veri hazırlama sürecini izlenebilir hâle getirir.

Bağlantı biçimini seçerken güncelleme ihtiyacını da değerlendirin. İçe aktarma, veriyi modele alarak raporlarda kullanır. DirectQuery ise sorguları kaynağa yönlendirir. Örneğin günlük güncellenen bir Excel raporu ile sık değişen kurumsal veritabanı aynı bağlantı yaklaşımını gerektirmeyebilir. Seçimde güncellik, performans ve kaynak sistem üzerindeki iş yükü arasında denge kurun.

Son aşamada alanları ve sonuçları örnek kayıtlarla doğrulayın. Sipariş tablosunda toplam tutarı kontrol edin; tarih filtresi uygulandığında beklenen dönemin kaldığını inceleyin. Kaynakta yapılan adlandırma veya biçim değişiklikleri yenileme akışını etkileyebilir. Bağlantı adımlarını ve dönüşüm mantığını belgelemek, rapor bakımını kolaylaştırır.

Veri kaynağına bağlanmayı öğrenmek, yalnızca bir dosyayı açmayı değil, verinin rapora nasıl taşındığını anlamayı da gerektirir. Eğitimde katılımcılar örnek bir rapor ihtiyacından başlayarak uygun kaynağı seçebilir, önizlemede alanları inceleyebilir ve Power Query’de gerekli düzenlemeleri yapabilir. Her tercihin nedenini açıklamak, benzer görevlerin daha sonra tutarlı biçimde yürütülmesine yardımcı olur. Uygulamalar veri türlerini kontrol etme, kullanılmayan sütunları ayıklama ve yüklenen sonuçları örnek kayıtlarla karşılaştırma adımlarını içerebilir. Böylece bağlantı kurma, raporun amacına bağlı bir iş akışı olarak ele alınır.

Bayer, veri akademisine 3.400+ çalışan kaydetti. Bu bilgi, kurum içinde veri becerilerini geliştirmeye yönelik bir öğrenme çalışmasının ölçeğini gösterir; ancak tek başına belirli bir Power BI uygulamasının kullanıldığı anlamına gelmez. Eğitim içeriği planlanırken veri kaynağını tanıma, dönüşüm adımlarını açıklama ve sonuçları doğrulama becerileri birlikte ele alınabilir. Katılımcılardan seçimlerinin rapor ihtiyacıyla ilişkisini belirtmeleri istenebilir. Örneğin hangi alanların tutulduğu, türlerin neden düzenlendiği ve güncelleme beklentisinin bağlantı biçimini nasıl etkilediği açıkça ifade edilebilir. Bu yaklaşım, veri hazırlama kararlarının anlaşılır ve gözden geçirilebilir olmasına odaklanır; ayrıca raporun bakımını üstlenen kişilerin izleyebileceği bir süreç oluşturmayı destekler. Kaynak erişimi ve kurum içi kurallar da uygulama sırasında gözetilmelidir.

Power BI şirket içi eğitim içeriğinde hangi konular yer almalı?

Etkili bir program, Power BI Desktop kullanımını iş akışına bağlamalıdır. Katılımcılar önce rapor ihtiyacını tanımlar. Örneğin satış yöneticisi, bölge bazında ciroyu izlemek isteyebilir. Bu hedef, hangi verilerin ve görsellerin gerektiğini belirler. European Commission, Power BI gibi araçların büyük veri setlerini analiz etmeyi, eğilimleri belirlemeyi ve verileri görsel sunmayı kapsadığını belirtir.

İçerik, kaynağı tanımaktan başlayıp raporun paylaşımına kadar ilerlemelidir. Katılımcılar Excel tablosundaki sütunları inceleyebilir. Ardından Power Query’de veri türlerini düzenleyebilirler. Örneğin metin biçimindeki satış tarihini tarih alanına dönüştürürler. Sonraki adımda model ilişkilerini ve temel DAX ölçülerini çalışırlar. Böylece veri hazırlama, modelleme ve raporlama tek uygulama akışında birleşir.

Uygulamalı çalışma, kurumun karar süreçlerine benzeyen örnekler içermelidir. Satış, finans veya operasyon senaryolarından biri seçilebilir. Örneğin satış raporunda ürün, bölge ve dönem kırılımları incelenir. Katılımcılar toplam satış ölçüsünü oluşturur, ardından bölge filtresi uygulayıp sonucun nasıl değiştiğini yorumlar. Bu senaryo, teknik adımların iş sorularına nasıl yanıt verdiğini gösterir.

Her görsel belirli bir soruya yanıt vermelidir. Bölgesel karşılaştırma için çubuk grafik, aylık eğilimleri izlemek için çizgi grafik kullanılabilir. Katılımcılar aynı veri setinde iki görseli karşılaştırarak okunabilirliklerini değerlendirir. Renk, başlık ve filtre kullanımı da raporun yorumlanmasını etkiler.

Kurumsal eğitimde güvenlik ve yönetişim de ele alınmalıdır. Örneğin satış ekibinin yalnızca kendi bölgesini görmesi gereken bir senaryo, erişim tasarımını gündeme getirir. Katılımcılar rapor paylaşımını ve çalışma alanlarının kullanımını inceler. Güncelleme sorumluluğu ile veri sahipliğini de süreç içinde tanımlayın. Böylece rapor yalnızca hazırlanmaz, kontrollü biçimde kullanılır.

Program sonunda katılımcılar kısa bir iş senaryosunu baştan sona tamamlayabilir: kaynağı seçer, veriyi hazırlar, modeli kurar ve raporu oluştururlar. Eğitmen değerlendirmesinde ölçü doğruluğu, filtre davranışı ve görsel açıklığı ele alınır. Bu uygulamalı çerçeve, kurumsal Power BI eğitimini günlük analitik görevlerle ilişkilendirir.

Ekibinizin raporlama senaryolarına uygun eğitim kapsamını planlayın.

Momentum Data Labs: Power BI Consulting & Governance

Momentum Data Labs, kurumların analitik ihtiyaçlarına yönelik Power BI eğitimi ve danışmanlık sunar. Ekipler uygulamalı öğrenme, rapor standartları veya mevcut modellerin değerlendirilmesi için destek aradığında bu çalışmalar uygun bir sonraki adımdır. Öncelikle eğitim hedeflerini ve raporlama süreçlerindeki ihtiyaçları netleştirin.

Kurumsal Power BI Eğitimi, ekiplerin çalışma ihtiyaçlarına göre planlanabilir. Veri Modelleme ve DAX Eğitimi model tasarımına ve DAX ifadelerine odaklanırken Kurumsal SSAS Eğitimi tabular modelleme çalışmalarını destekler. Eğitim içeriği, kurumun geliştirmek istediği yetkinliklerle ilişkilendirilir.

Modelde yinelenen hesaplamalar, tutarsız rapor sonuçları veya yavaş sorgular varsa Veri Modelleme ve DAX Optimizasyonu değerlendirilebilir. Çalışmada model yapısı ve DAX ifadeleri gözden geçirilir. Örneğin aynı hesabın raporlarda farklı sonuç vermesi, ölçü tanımının ve filtre bağlamının incelenmesini gerektirebilir.

Power BI Danışmanlık ve Yönetişim; çalışma alanlarına, model standartlarına ve kontrollü self-service BI yaklaşımına odaklanır. Farklı ekipler rapor üretirken ortak tanımlar ve erişim düzeni önem kazanır. Satış ölçülerinin ekipler arasında aynı iş anlamını taşıması, raporların karşılaştırılabilirliğini destekler.

Power BI ortamının performans, güvenlik ve destek ihtiyaçları için Power BI Yönetilen Hizmetler değerlendirilebilir. Veri platformunun dönüşümü gündemdeyse Microsoft Fabric Geçiş ve Modernizasyon Danışmanlığı kurumun seçeneklerini ele alır. Bu çalışmalar, kurumun analitik önceliklerine göre şekillenir.

İlk değerlendirmede ekiplerin rolleri, veri kaynakları ve raporlama hedefleri birlikte ele alınır. Ardından ihtiyaçlar eğitim, model optimizasyonu, yönetişim veya modernizasyon çalışmalarıyla eşleştirilir. Kapsam, kurumun mevcut analitik ortamına ve hedeflerine göre şekillenir.

Power BI eğitim veya yönetişim ihtiyaçlarınızı görüşmek için Momentum Data Labs ile iletişime geçin.

Öğrenmeyi sürdürülebilir iş pratiğine dönüştürün

Power BI şirket içi eğitimini tek seferlik bir etkinlik yerine, ekiplerin çalışma yöntemlerini geliştiren bir adım olarak planlayın. Sonraki aşamada, öğrenilenleri günlük raporlama süreçlerine aktaracak sorumlulukları belirleyin. Örneğin rapor sahipleri ölçü tanımlarını ve veri yenileme süreçlerini ortak bir çalışma düzeninde ele alabilir. Böylece yeni raporlar geliştirilirken tutarlılık ve yönetişim de gözetilir.

Başlangıç için ekibin analitik hedeflerini, mevcut çalışma biçimini ve geliştirmek istediği yetkinlikleri netleştirin. Bu öncelikler, eğitim kapsamının yanı sıra danışmanlık veya modernizasyon ihtiyacını da değerlendirmeye yardımcı olur. Momentum Data Labs; Power BI Danışmanlık ve Yönetişim, Fabric geçiş ve modernizasyon, Veri Modelleme ve DAX Optimizasyonu alanlarında kurumların ihtiyaçlarına yönelik çalışmalar yürütür. Her çalışma, mevcut analitik ortam ve hedeflerle ilişkilendirilir.

Bir sonraki adım, ekibinizin önceliklerini somutlaştırıp uygun çalışma kapsamını belirlemektir. Momentum Data Labs ile iletişime geçin ve Power BI yol haritanızı güvenle şekillendirin.