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。
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