Dlaczego raporty Power BI nie są używane — i jak to naprawić

Menedżer otwiera Twój raport Power BI, patrzy przez 15 sekund na pełne wykresów dashboardy, nie widzi tam potrzebnych danych na spotkanie z zarządem za godzinę, a następnie zdenerwowany wraca do swojego sprawdzonego pliku Excel. Co poszło nie tak?

Jeśli użytkownicy wolą Excela od Twojego raportu Power BI, prawdopodobnie problem nie leży w danych ani w technologii. Problem leży w tym, że zapomniałeś zapytać ich, co tak naprawdę potrzebują. Takie podejście generuje ryzyko związane z decyzjami opartymi o Excele oraz duże koszty związane z utrzymaniem licencji i infrastruktury Power BI dla nieużywanych raportów.

W tym artykule wyjaśnię, dlaczego raport Power BI dla biznesu może nie spełniać swojej roli, przedstawię case z zarządzania Call Center oraz pokażę, jak podejść do projektowania dashboardów Power BI zgodnie z zasadą „najpierw sens, potem technologia”.

1. Brak jasno zdefiniowanego celu

Raporty BI muszą wspierać konkretne decyzje. Widziałem raport z 47 różnymi wskaźnikami, bo "mogą się przydać". W rzeczywistości kierownik potrzebował odpowiedzi na jedno pytanie: "Czy dotrzymamy celu w tym kwartale?" Reszta była szumem, który ukrywał jedyną istotną informację.

Praktyczny test: Jeśli nie potrafisz w jednym zdaniu powiedzieć, jaką decyzję ma wspierać Twój raport — najprawdopodobniej nikt z niego nie korzysta.

2. Przeładowanie informacjami

Raport musi mieć logiczny przepływ, inaczej użytkownik nie wyciągnie wniosków i nie będzie go używał. Dashboard z 15 wykresami i 20 KPI-ami na jednej stronie przypomina świąteczną choinkę — dużo świeci, ale niczego nie widać. Jeden z klientów miał najważniejszy wskaźnik (konwersja) schowany w prawym dolnym rogu. Menedżerowie otwierali raport, patrzyli 10 sekund i zamykali: "za dużo tam jest". Uprość stronę i pokaż najważniejsze informacje.

3. Brak narracji

Raport to nie katalog wykresów. Użytkownik musi wiedzieć: Co zobaczyć najpierw? Co to oznacza? Co zrobić? Dobry raport prowadzi jak przewodnik: "Sprzedaż spadła o 15%. Największy spadek w regionie północnym. Problem: opóźnienia w dostawach." Bez narracji to tylko losowe informacje.

4. Filtry niezrozumiałe dla biznesu

Spotkałem filtr z opcjami: "Status_ID: 1, 2, 3, 4". Nikt nie wiedział, co to oznacza (1=Nowe, 2=W realizacji...). Menedżerowie bali się filtrować, bo nie byli pewni, czy wybierają właściwe dane. Zmiana na proste nazwy biznesowe zwiększyła korzystanie z filtrów o 400%.

5. Raport projektowany "pod developera"

Raport jest technicznie perfekcyjny (model gwiazdowy, DAX zoptymalizowany), ale nikt nie wie, co z nim zrobić. Miara "MTD_Sales_vs_PY_var_%" jest oczywista dla analityka, ale abstrakcja dla biznesu. Po zmianie na "Sprzedaż w tym miesiącu vs. rok temu (%)" wszyscy zrozumieli.

Zasada: Jeśli potrzebujesz 15-minutowego szkolenia, żeby ktoś zrozumiał raport — zaprojektowałeś go źle.

Pracując z zespołem zarządzającym Call Center, korzystającym z danych z systemu Thulium, zauważyłem, że mimo istnienia rozbudowanego raportu Power BI, menedżerowie regularnie eksportowali dane do Excela, tworząc własne analizy. To dla developera duża frustracja a dla biznesu solidna utrata możliwości.

Raport zawierał wiele kluczowych wskaźników efektywności, składał się z kilku stron pełnych wykresów i tabel, podczas gdy biznes nie zgłaszał bezpośrednich uwag, ale korzystał z Excela - to wskazuje na niedopasowanie raportu do oczekiwań użytkowników.

Ważne pytanie do biznesu

Zaczynając prace nad takim raportem naturalnym odruchem większości specjalistów jest stwierdzenie że:

" Trzeba poprawić model danych oraz performance raportu"

Zamiast rzucać się w wir pracy obrałem inną drogę, zadałem kilka pytań biznesowi:

" Dlaczego nie korzystacie z tego raportu Power BI ? Czego tak naprawdę potrzebujecie? "

Godzinne warsztaty Design Thinking pomogły mi dogłębnie zrozumieć proces biznesowy i potrzeby analityczne. Wnioski były następujące:

• raport nie uwzględniał nowych zmian w procesie pracy zespołu,

• brakowało dodania do analizy nowych biur obsługi klienta,

• raport Power BI dla biznesu wydawał się nieadekwatny do codziennych potrzeb raportowania,

• brak przygotowania pod miesięczne raportowanie dla zarządu.

Kluczowy insight: problem nie leżał w modelu danych, lecz w braku aktualizacji i odpowiedniego projektowania dashboardów Power BI pod kątem biznesu.

Wprowadzone zmiany

Zamiast od razu optymalizować model danych (co zabrałoby tygodnie pracy), poświęciłem 3 dni na rozmowy z użytkownikami i zrozumienie ich codziennej pracy. Następnie przeprowadziłem zmiany, które faktycznie miały znaczenie:

Przebudowa struktury — zamiast generycznego dashboardu "dla wszystkich", stworzyłem dedykowane widoki dla każdej roli: Specialista ma wgląd w szczegółowe dane operacyjne, Team Leader widzi efektywność zespołu, Manager operacyjny analizuje przepływ zgłoszeń oraz otrzymuje miesięczne podsumowanie dla zarządu.

Aktualizacja KPIs — usunąłem wskaźniki, których nikt nie śledził (jak "średni czas bez aktywności") i dodałem te, które faktycznie wpływały na premie: czas pierwszej odpowiedzi, resolution rate, procent rozwiązanych spraw przy pierwszym kontakcie.

Uproszczenie wykresów — z 12 wizualizacji zostały 4 kluczowe prezentowane w różnej perspektywie danych. Użytkownicy byli w stanie szybciej odnaleźć się na stronie i wyszukać potrzebne informacje.

Aktualizacja filtrów — zamiast technicznego "Location_ID" pojawił się prosty wybór: "Warszawa | Kraków | Wrocław | Gdańsk". Dodałem także preset "Mój zespół", który automatycznie pokazuje dane dla zalogowanego managera.

Poprawa nazewnictwa — zmiany brzmią banalnie, ale zrobiły różnicę: "Calls_handled_MTD" → "Obsłużone połączenia w tym miesiącu" | "Avg_Call_sec" → "Średni czas rozmowy (min)".

Rezultat?

Przed zmianami: 5-8 wejść miesięcznie, głównie ze strony jednego analityka.

Po zmianach: 50-80 wejść miesięcznie, raport stał się podstawowym narzędziem w codziennej pracy 8-osobowego zespołu.

Najlepszy feedback? Manager przestał wysyłać mi emaile z prośbami o "export danych do Excela" — znalazł odpowiedzi w raporcie.

Optymalizacja techniczna jako drugi krok

Dopiero gdy raport był faktycznie używany, zabrałem się za performance. Zoptymalizowałem model danych, poprawiłem miary DAX i skróciłem czas ładowania z 8 do 2 sekund.

Kluczowa lekcja: Gdybym zaczął od optymalizacji technicznej, miałbym szybki raport, którego nikt nie używa. Zamiast tego dostałem raport, który faktycznie pracuje dla biznesu — i dodatkowo działa sprawnie.

Podsumowanie

Po latach pracy z raportami Power BI nauczyłem się jednej rzeczy: najbardziej wartościowe godziny w projekcie BI to nie te spędzone na optymalizacji DAX, ale te spędzone na rozmowach z użytkownikami. To tam dowiadujesz się, że Twój zaprojektowany dashboard rozwiązuje problem, którego biznes już nie ma – albo nigdy nie miał.

Dlatego zanim zaczniesz swój następny projekt, zainwestuj godzinę na zrozumienie kontekstu. Zapytaj o procesy, o decyzje, o to, co naprawdę trzyma ludzi w nocy. Dopiero wtedy otwórz Power BI.

Bo raport, który nie jest używany, to nie jest raport – to tylko plik na serwerze.

Najczęstsze powody, dla których raporty Power BI są ignorowane

Case: raport Power BI dla zarządzających Call Center

Już niedługo startuję z kursami online, gdzie podzielę się dodatkowymi wskazówkami i trikami z obszaru danych i Power BI.
Nie chcesz przegapić premiery?
Podaj swój email a dowiesz się jako pierwszy.