Uden data, og en velfungerende datamodel, kan der ikke laves hensigtsmæssige løsninger i f.eks. Power BI. Dette er en forudsætning for nedenstående, men datamodellering er også ganske velkendt for N5.
Hvem spiller på Roskilde 2022?
Verdens befolkning
Med håbet om at RF 2022 gennemføres, vises her de offentliggjorte bands.
Datakilder:
Roskilde-festival.dk.
Genre inddeling er baseret på websøgning, samt udviklerens subjektive opfattelse (kunne der ligge en forbedring her?)
Formål:
At illustrere at data kan optræde meget forskelligt afhængigt af hvilken kontekst at data præsenteres i. Anvendt forkert kan data være direkte manipulerende.
Sekundært er verdens lande og subregioner vist på en overskuelige måde
Datakilder:
UN. Kaggle. Egen Power BI tabel
Anvendte værktøjer:
Power BI. M-kode. DAX beregninger
Som eksempel på at Power BI også kan anvendes som lommeregner, er her en lille ROI beregninger på en evt. BI investering.
Som tidligere rugbyspiller, har jeg hjulpet Dansk Rugby Union med en løsning til håndtering af kampe og resultater. Se løsningen i produktion på rugby.dk
