1.2 Power BI——基于云計算的商業分析服務

Power BI 是基于云計算的商業分析服務，旨在通過連接本地或云端數據來幫助用戶創建可交互的儀表板和報表，用戶可以通過不同移動設備隨時隨地連接Power BI，統一管理、分享和查看報表及儀表板。在Power BI中，儀表板可以讓用戶隨時把握工作的脈搏，對工作情況了如指掌。Power BI主要由三部分構成：Power BI服務、Power BI Desktop和Power BI Mobile。

1.2.1 Power BI服務——用瀏覽器實現導入數據、創建、修改報表

Power BI服務是構建在微軟云Microsoft Azure上面的一個SaaS（Software as a Service）服務，用戶可以通過瀏覽器直接訪問Power BI服務，所以也可以稱其為Power BI Web或者Power BI Web服務。通過Power BI服務，用戶可以創建或導入內容包，創建或修改報表和儀表板，設置數據網關及數據集的刷新，以及分享報表等。它是Power BI中最為核心的組成部分，也是用戶對Power BI最直觀的感受。圖1-2-1是一張Power BI服務的結構示意圖，其中淺色的部分都屬于Power BI服務的范圍，它在數據與用戶之間起到了重要的橋梁作用。

下面我們來看看Power BI服務中最重要的幾個概念。

儀表板：儀表板可以將多個不同報表的數據匯聚到一起，任何報表中的圖表都可以被固定到一個相同的儀表板中（在儀表板中叫作磁貼），而且這些圖表中的數據也會隨著報表內數據的刷新而自動更新。不僅如此，用戶還可以向儀表板中添加圖像、Web內容、文本框、視頻等到儀表板。儀表板特別適合作為公司或者部門的數據展示，所有的重要數據和關鍵指標都可以被集中展示在一個儀表板中，所以很多用戶都會選擇把儀表板展示在大屏幕上。儀表板不僅可以用來做展示，還是講故事（Storytelling）的好工具。因為每個被固定在儀表板中的磁貼都是一個跳轉接口，只需要單擊一下這個磁貼，Power BI就會跳轉到這個磁貼來源的報表上，方便演講者在某一個論點上展開多維度的詳細分析。圖1-2-2中展示的就是一個Power BI中的儀表板。

可視化對象：可視化對象也可以叫作視覺對象或可視化，也就是一般意義上的圖表。儀表板和報表都是由可視化對象組成的。Power BI 提供了多種可視化對象，讓用戶以多種方式展現數據。包括：比較圖表（柱狀圖、條形圖、分區圖、瀑布圖），組合圖表（樹狀圖、環形圖、餅狀圖），混合對比和組合圖表（堆積條形圖、堆積柱狀圖），關系型圖表（氣泡圖），地理圖表，百分比圖表等。圖1-2-3就是Power BI可視化效果模板，從這里用戶可以輕松創建圖表。除此之外，微軟還向公眾開放了代碼，開發者可以根據需求和喜好構建自定義視圖。普通用戶也可以根據自己的需要，直接獲取第三方視圖。

報表（交互式報表）:Power BI可以讓用戶在友好的界面中創建豐滿鮮活的交互式報表。一個報表由一系列基于相同數據集的圖標和視圖構成，圖1-2-4展示了Power BI中的一個交互式報表。用戶可以從零開始靈活地構建報表、選擇準備好的報表（如用Power BI Desktop制作好的報表）、選擇相應數據集預制的默認報表，或者添加新視圖。如果使用相同的數據涉及需要強調的方面，需要盡可能多地從單一數據庫創建報表。報表是儀表板易于查看閱讀的基礎，報表包含必要的視覺對象、固定報表、內容子集，報表也可以分享到個人用戶和企業組織，并在電腦和移動設備上操作。

自然語言查詢：自然語言查詢也叫智能問答，是Power BI提供的另一特殊功能。它能夠解析自然語言（目前還不支持中文）。用戶不需要知道SQL查詢語句，更不需要對語法死記硬背，只需要隨著自己的思維輸入問題，Power BI便能將基于問題的關鍵字智能化地過濾，并且選擇合適的視圖進行展示。使用問答功能只需要在儀表板左上方的文本框輸入問題即可，操作簡潔明了。圖1-2-5展示了一個使用自然語言查詢的例子。智能問答可以給出答案，答案的視覺對象還可以被固定到儀表板中，方便進一步使用。

注意

儀表板的圖表可能包含了來自多個數據集的數據，因此建議數據模型的相關表名使用簡單的詞，如果表的名字是英文，應盡量避免縮寫。

數據源授權與認證：更新數據和對數據的訪問進行加密，在BI解決方案中都是很重要的工作。個人用戶使用注冊的賬戶登錄網站https://app.powerbi.cn，企業組織用戶使用由管理員分發的同一域名下的賬戶，這些統一組織的賬戶彼此之間可以輕松地分享儀表板和報表。如果是微軟合作同盟Active Directory下面的客戶，也能進行數據訪問。SSO（單點登錄）機制將允許Power BI自動識別企業組織的令牌并相應地根據授權策略發放權限。

Power BI使用安全集成的方式連接數據源，依據已存在的賬戶登錄信息連接特定的數據源。在SSAS（SQL Server Analysis Services）與Power BI連接中，Azure Active Directory應用現有的基于角色的安全性，以及行級安全性來限制數據訪問。當用戶使用 Power BI查看數據時，數據將保留在Analysis Services多維數據集級別的內部部署中，并應用維度和單元級安全性。當Power BI連接Azure服務時，可以用Azure AD管理認證過程和控制云端環境的訪問。在Excel和Power BI Desktop中，商業分析員通過登錄信息連接本地的數據源，導入多個數據后發布到Power BI服務，這其中數據網關能夠讓儀表板和報表保持更新同步?；诙喾N認證方式，Power BI、Excel、Power BI Desktop可以連接多種數據源，認證方式如表1-2-1所示。

數據刷新：Power BI通過刷新讓數據保持最新的狀態，通過連接云端的Power BI，可以實現本地數據源的實時刷新、計劃刷新等功能。參考界面如圖1-2-6所示。

通過Azure的流數據分析或Power BI REST API集成Power BI時，數據將被直接推送到Power BI，因此可以實現儀表板和報表的實時刷新和實時可見。例如，對交通燈、溫度等用物聯網設備捕獲到的實時性較高的數據進行實時分析。通過Power BI連接本地的SQL Server和SSAS，是一種實時連接，它意味著不需要對數據設置計劃刷新便能實時查詢獲取到數據，當導航或單擊報表和視覺對象的時候，自動獲取到最新的數據反饋。對于 SaaS解決方案，Power BI不需要人為干預便可以日常自動刷新，用戶也可以根據需求進行手動刷新。

基于Excel工作簿存儲在One Drive for Business或SharePoint上的報表也可以刷新。無須設置刷新，Power BI大約每小時會自動檢測Excel工作簿是否存在更新，如果文件有變更，如度量值修改、列的修改、可視化編輯，則這些更改會在一小時內反映在儀表板和報表中。當你需要立即看到更新時，可以使用“立即刷新”功能來手動刷新數據集。

Power BI的數據同步解決方案是創建本地數據到Power BI服務的數據網關。這些數據網關允許用戶從構建的數據源上刷新Power BI Desktop文件中的數據，用戶還可以根據自定義的計劃手動或自動刷新數據。Power BI 的數據網關分為兩種：個人網關和企業網關。兩者的本質區別在于企業網關為多個用戶設計，因此具有細粒度的訪問控制、監控和審計。作為額外的好處，企業網關允許Direct Query連接本地數據源SQL Server數據。Power BI的個人網關和企業網關主要區別如表1-2-2所示。

Power BI 的數據網關如同橋梁，它起到了連接Power BI服務和數據源的作用，并承擔它們之間數據加密傳輸的中轉作用。Power BI服務作為一個公開服務，通常沒有辦法直接訪問那些安全級別較高的數據，例如公司內部網中的數據庫或數據倉庫等。數據網關首先起到了為Power BI打通內網的功能，使得由Power BI服務發起的數據刷新請求可以最終到達數據源。其次，它保證了數據網關與Power BI服務之間的加密通信。用戶可以開啟數據網關設置中的 HTTPS 通信，這個設置可以將數據通過加密的方式發送到 Azure 的Service Bus（服務總線）服務，然后Service Bus會根據Power BI的實際需求以安全的方式轉發給Power BI的底層服務。數據網關的結構如圖1-2-7所示。

1.2.2 Power BI Desktop桌面應用——可視化的報表分析工具

在Power BI組件中，Power BI Desktop是專門用來制作報表的工具，也是Power BI服務配套應用程序之一。相對于以往創建商業智能資源庫和報表的分散、不連續的問題， Power BI Desktop 提供的是集成化、簡單化、線性化的體驗。用戶可以連接幾乎所有常用類型的數據源，并且使用多種方式構建、轉換、分析并瀏覽數據，以拖動視覺對象放入數據的方式制作報表。對于用戶來說，它非常簡單易用，只需要簡單幾步就可以連接上數據源，開始制作需要的報表，不需要經過專業培訓。但是作為 BI 解決方案中的重要一環， Power BI Desktop也可以勝任復雜的抽取和轉換的任務。

Power BI Desktop提供一個查詢編輯器（Query Editor），這個查詢編輯器是構建于Power Query之上的一個可視化工具。在用Power BI Desktop 連接數據源之后，用戶便可以根據自己的需求對數據進行轉換和加工，其中包括移除錯誤行（不進行抽?。⒏淖償祿愋?、展開數據列、合并數據行、檢驗和修復錯誤等。對多個查詢合并和對已有的查詢進行追加，交互式的查詢視圖能夠精確地進行優化。查詢編輯器還會捕獲用戶對數據進行的操作步驟，用戶不僅可以瀏覽整個操作和對應的結果，還可以對過程進行修改，它支持添加、編輯、刪除等操作。

Power BI Desktop還提供了數據分析能力，幫助用戶構建復雜的數據、創建數據關系、定義多樣化的計算、發現關聯、標注異常、預測商業收入等。當數據導入到Power BI Desktop中時，它將會自動檢測數據關系、數據類別、應用默認摘要并最終自動建立一個數據模型。具體來說，它的 Autodetect（自動檢測）功能可以識別所有數據里不同表之間的關系并加以分析。當然，用戶也可以根據需要改進模型，例如手動創建關系或調整關系類型，其中包括一對一、一對多、多對一和多對多關系。用戶可通過應用單向或雙向過濾器對其他視圖進行交叉過濾。

為了支持數據分析，Power BI Desktop 還可以定義計算（Calculation）和度量值（Measure）。這些度量值的結果將會被用于報表的求和或平均值等。用戶也可以通過數據分析表達式（Data Analysis Expression）DAX語言定義度量值。Power BI Desktop包含了擁有200多個公式的DAX庫，極大豐富了報表的內容。通過DAX語言，用戶不需要對數據源進行任何修改，便可以按照自己的意圖產生需要的計算數據，從而生成需要的報表。

通過多種可視化的方式，用戶可以選擇、排序瀏覽數據，也可以過濾數據、交叉過濾數據、鉆取數據集，透視和切片數據，改變可視化的方式。圖1-2-8展示了一個Power BI Desktop 中的可視化對象，在畫布中可通過自由拖動進行數據的選擇、轉換、整合、創建報表等操作。Power BI Desktop除了豐富的數據優化整合功能外，還提供了直觀交互式的報告創作體驗。加載數據，自由拖動相關數據進行選擇、轉換、整合并創建報表，連接數據源之后便可直接進入畫布創建報表。

當完成報表制作之后，用戶可將它保存為.pbix格式的文件。這是一種Power BI專用的格式，文件中包含了從數據源加載的數據?？梢员４鏀祿玫哪Ｐ?，并發布到Power BI服務。需要注意的是，正確的共享方式是將報表發布到Power BI服務，然后打包成內容包共享給目標用戶。如果將.pbix文件直接發送給其他人，用戶則可以訪問該文件的全部內容。

1.2.3 Power BI 移動應用——手機端訪問交互式報表

Power BI移動應用也是Power BI的重要組成部分之一。在移動互聯網時代，手機已經是人們接入互聯網最重要的媒介，Power BI也理所當然地提供了手機端的支持。Power BI服務是用戶管理和使用報表儀表板的核心組件，它具備最完善的功能。但是在一些實際應用場景中，用戶是沒有辦法使用計算機來訪問報表的，而移動設備的Web瀏覽器又受限于屏幕尺寸，很難以讓人滿意的效果來展現交互式報表和儀表板。針對這個問題，Power BI為移動應用場景專門設計了解決方案。不管是儀表板還是報表，在設計和開發的過程中，用戶都可以直接指定開發的布局模式：桌面布局（Web 布局）和移動布局（電話布局）。默認的桌面布局就是在計算機上看到的效果，而切換至移動布局就可以看到手機上的移動視圖預覽，如圖1-2-9所示。這兩個布局是相互獨立的，用戶可以根據自己的喜好修改設計。

除了提供不同的視圖效果以外，移動應用還提供了分享、智能問答等功能。甚至還有根據地理位置篩選、二維碼分享等一些有趣又實用的移動版專屬功能。目前Power BI移動應用已經針對幾乎所有主流移動平臺提供了專屬的移動應用，可用的移動設備有 iOS 設備：iPhone、iPad、iPod Touch和Apple Watch,Android手機和平板電腦，以及Windows 10設備。

1.2.4 Power BI示例展示—— 一家國際公司的全球數據分析案例

Power BI服務中包含了一些行業常用的分析示例和合作伙伴作品展示。對于剛開始接觸Power BI或者交互式報表的用戶，可以快速導入這些現成的示例報表和儀表板，體驗一下它們的效果，直觀地體會一下交互式報表的強大功能。

注意

由于示例中使用的數據都來源于Power BI國際版，盡管Power BI的界面支持用戶選擇自己使用的語言，但是這些示例中的英文數據卻沒有被漢化。

1.2.4.1 IT支出分析示例

在用戶連接了“IT支出分析示例”后，可以看到工作區內出現了以“IT支出分析”（IT Spend Analysis Sample）命名的數據集、報表和儀表板。其中的報表又包含了三頁不同的分析報告頁，分別是IT支出趨勢（IT Spend Trend），支出成本要素（Spend by Cost Element）和計劃差異分析（Plan Variance Analysis）。其中工作區在圖中最左側，報表頁的選擇按鈕在下方的黑框內，占絕大部分面積的白色區域都是報表的內容，頁面布局如圖1-2-10所示。在圖中展示的IT支出分析頁面上，可以看到四個視覺對象，其中包括按地區劃分的計劃與差異的柱狀圖，按業務范圍劃分的計劃差異散點圖，按時間劃分的計劃差異折線圖，和按IT分類劃分的計劃差異區域圖。

當用戶單擊圖1-2-10中柱狀圖中的拉丁美洲區域后，Power BI顯示的報表就變成了篩選后的樣子，如圖1-2-11所示?？梢宰⒁獾皆谥鶢顖D中，除了被選中的地區外，其他顏色都變成了淺綠色。表明這個報表內的數據進行了過濾，顯示的都是拉丁美洲區域內的數據。例如在右下方的區域圖內，由于拉丁美洲的IT分類中只有三類數據，所以區域圖中的分類從原本的五類變為了三類。

這種對數據集從不同維度上進行篩選的操作，通常被稱為切片與切碎（Slicing and Dicing）。在大數據行業內，這是非常重要的一個概念。如果需要把一個多維的數據集有效地轉變為人能夠理解的知識，首先就需要對它的維度進行過濾，然后轉換成最直觀的表現形式。同樣地，當用戶單擊散點圖中的基礎設施（Infrastructure）類別的時候，相應地， Power BI也會對數據根據基礎設施類別進行篩選。基礎設施篩選結果如圖1-2-12所示，折線圖和區域圖都變成了業務范圍屬于基礎設施的數據，而左上角的柱狀圖變成了兩個柱狀圖嵌套在一個視覺對象中的樣子，篩選后的柱狀圖如圖1-2-13所示。當鼠標懸停在視覺對象上面的時候，還可以顯示出數據的具體圖例。這是由于Power BI支持多種篩選過濾的形式，用戶可以根據自己的實際需求進行修改。

1.2.4.2 客戶盈利率示例

再來看一下客戶盈利率示例中的團隊記分卡報表，如圖1-2-14所示。當用戶單擊左下角柱狀圖中的1月份的立柱來進行篩選時，就會得到如圖1-2-15所示的篩選結果。

如果用戶希望通過更多維度進行數據篩選，例如：查看Andrew Ma團隊11月份的數據，就需要通過Power BI中的切片器來實現。選中圖1-2-15中左邊方框內的“Andrew Ma”，再根據用戶的需求進行交互，則報表的交互結果都將是篩選Andrew Ma團隊之后的數據，如圖1-2-16所示。

通過切片器，用戶可以達到任意維度的數據篩選。Power BI支持對所有類型的數據進行篩選，而針對不同類型的數據，還可以選擇單選、多選及范圍選擇等。

這種交互式的篩選，要求系統能夠對不同的查詢進行實時反饋，任何延遲都會造成用戶體驗值的下降。正是得益于微軟的內存計算引擎，Power BI才能達到這種體驗效果。需要注意的是，只有被導入到Power BI系統的數據才能獲得最佳的交互效果，而使用Direct Query 形式連接的數據源將很大程度上取決于數據源和網絡的響應速度，很難保證上佳的用戶體驗。