Power BI Workshop 20180626是一份关于Power BI学习的资料,Power BI是Microsoft开发的一款强大的商业智能工具,它允许用户从各种数据源创建交互式报告和仪表板,以便进行数据分析和可视化。这份文档详细探讨了Power BI在不同应用场景下的使用。
首先,文档介绍了Power BI的应用场景。在部门级场景中,Power BI Desktop通常被用于导入模式,适合数据量较小、用户较少且数据处理需求简单的场景。优点在于其敏捷性和快速响应,但缺点是数据积累困难,不适合处理大量复杂数据,且在数据权限管理上可能存在挑战。
在部门级架构中,Power BI Desktop作为基础工具,而Power BI Services提供了一个集中化的服务环境,适合小型组织或团队协作。然而,这种架构在处理大规模数据和复杂分析时可能力有不逮,且数据权限控制较为复杂。
对于企业级应用场景,Power BI被设计为更高级的数据处理平台。它能够自动完成数据处理和建模,适合大型企业使用,因为它们通常拥有大量的数据、众多用户,并对数据安全和权限控制有严格的要求。企业级应用往往要求长期的分析需求,Power BI在此角色中主要负责数据分析和展示,而不是数据管理和存储。
Power BI企业级架构中,数据连接至关重要。直连方式(DirectQuery)被优先推荐,支持多种数据源,包括Amazon Redshift、Azure HDInsight Spark(beta)、Azure SQL数据库等,这些数据源支持实时刷新和高效的数据计算,但同时也意味着对数据源性能的依赖较高。此外,还包括Oracle、SAP Business Warehouse、SAP HANA等知名数据库系统,以及Snowflake、Teradata等云数据仓库。
在数据采集阶段,Power BI可以利用SQL Server Integration Services(SSIS)、Master Data Services(MDS)、Data Quality Services(DQS)等多种工具进行数据整合。对于数据仓库建设,涉及到维度表和事实表的设计,以及ETL(数据提取、转换、加载)过程中的数据质量控制和主数据管理。
移动报表和报告是Power BI的重要特性,允许用户将分析结果方便地分享到移动设备上,进一步增强信息的即时可达性。
总结来说,Power BI Workshop 20180626深入剖析了Power BI在不同规模和场景下的应用,从基础操作到企业级解决方案,强调了数据源选择、数据处理策略、权限管理以及移动分析的重要性。无论是个人学习还是企业部署,这份文档都提供了有价值的指导。