2021-02-26

Power BI成功的背后

Power BI成功的背后

魔力象限

又是一年Gartner数据分析与BI魔力象限报告的发布，Power BI毫无悬念的第一，并且拉开与其他产品的差距越来越大。在Power BI dataflows（Power Query Online）与 DirectQuery for Power BI datasets and Azure Analysis Services发布后，可以认为Power BI与其他产品已经不在一个层次上了。真正的将企业BI与自助分析融为一体。

 

官方文章

先看下官方blog的说明，主要推荐了几个最新的医疗，保险，零售大客户的案例。列举了客户选择Power BI的10大原因，虽然是比较Marketing的说法，但毫不夸张。与Teams的集成是一个完美的组合。

  1. Power BI Insights, Office 365 productivity—integrated into Excel and Microsoft Teams.
  2. Connect to data anywhere with hundreds of built-in connectors with Power Query.
  3. Quickly build systems of intelligence with Power BI + Microsoft Azure Synapse Analytics.
  4. Go from insight to action with Microsoft Power Platform.
  5. Only BI product with built in Data Loss Prevention through Microsoft Information Protection and Microsoft Cloud App security.
  6. Industry leading AI to help you find answers fast.
  7. Best in class mobile experiences with Power BI Mobile.
  8. Cloud maturity—rely on one of the largest and fastest growing BI clouds.
  9. Rapid, user driven innovation—new features released weekly based user feedback.
  10. Economics to drive a data culture with access for everyone.

Zdnet

Zdnet同时发布的一篇文章通过与Power BI之父Amir Netz（微软技术fellow）的交流介绍成功背后的故事并总结几大原因：

  1. 低价格
  2. 云原生SaaS
  3. 自我革命（创业心态）
  4. 社区

https://www.zdnet.com/article/as-power-bi-aces-gartners-new-magic-quadrant-whats-the-story-behind-microsofts-success/

两大特性

Power BI可以认为是3个模块组成

  • Power Query-自助式，无代码ETL
  • SQL Server Analysis Services Tabular-内存列式数据库引擎，业界第一的企业级OLAP
  • Power BI Report-300+可视化图形

如下图所示：

 

Power BI dataflows是Power Query Online版本，通过与Azure Data Lake的集成，做成了自助模式数据湖或数据仓库。

https://docs.microsoft.com/en-us/power-query/dataflows/overview-dataflows-across-power-platform-dynamics-365

 DirectQuery for Power BI datasets and Azure Analysis Services解决了语义模型的最后难题。

https://www.sqlbi.com/articles/new-composite-models-in-power-bi-a-milestone-in-business-intelligence/

 

个人经历

我在数据分析和BI的工作分为3段

  • Oracle+SAP BO
  • SAP BW/HANA
  • SQL Server Analysis Services Tabular+Power BI

1.前2段都是传统的企业BI，最终都是将数据导出，使用Excel制作动态报表。Excel的各种函数与技巧。sumifs，sumproduct，index+match这类函数的大量使用。

2.最早是在2015年通过一个宣传视频了解到了PowerPivot，在Excel里面处理1亿数据（Power BI的前身），当时花了2个月的时间研究。

3.后来使用SAP HANA OLAP的时候看到HANA与Power BI组合，才真正开始使用Power BI。

4.学习SQL Server Analysis Services Tabular时候了解到SQLBI，通过SQLBI的书和Blog，完全掌握了SSAS与DAX，之后的工作就完全是Power BI。

5.2017年Power BI的本地部署版本(Power BI Report Server)发布后，开始使用各种数据库做SSAS模型，从Oracle，SQL Server，Sybase IQ到Mysql，PostgreSQL。

6.2020年下半年开始Azure Data探索，开始了数据湖与现代化数仓（AWS也发布了SQL Server Analysis Services Tabular的RDS服务）

 

 　　　　　　　　(个人学习使用中，还未用到生产中)

 

 Power BI产品本身的成熟度时间也刚好吻合，因为工作只能使用本地部署版本就只介绍本地部署相关产品，公有云就不介绍了。

2016-Power BI成熟

        -SQL Server Analysis Services Tabular大规模生产级可用

2017-Power BI Report Server本地部署发布

2018-Power BI Report Server生产级可用

2019-Power BI Report Server大规模生产级可用

        -SQL Server Analysis Services Tabular 2019

2020-DirectQuery for Power BI datasets and Azure Analysis Services

2021-等待DirectQuery for Power BI datasets and Azure Analysis Services成熟到生产可用和SQL Server Analysis Services Tabular 2021发布（？）

SQLBI

Power BI的学习官方文档是最强的，从来没有见到那个产品有这么好的文档。

功能都在Desktop

https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/

最佳实践

https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/

DAX

https://docs.microsoft.com/en-us/dax/dax-function-reference

Power Query

https://docs.microsoft.com/en-us/power-query/

SSAS只看表格模型Tabular（多维模型与数据挖掘已经淘汰过时，可以完全忽略）

https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services

Power BI Report Server

https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/report-server/

（en-us切成zh-cn就是中文版，同时可以下载pdf）

如果要达到企业级的使用，专家水平，那就需要SQLBI.

 

https://www.sqlbi.com/books/

https://www.sqlbi.com/tools/dax-studio/

未来计划

从2017开始到现在4年的Power BI使用，相关的架构，解决方案培训材料写了很多，今年开始有时间分享出来。

  1. 第一阶段准备翻译The Definitive Guide to DAX – 2nd Edition，预计一周1-2章，估计2个月完成。
  2. Power Query，SSAS，Power BI Report Server分享
  3. 业界最佳实践材料分享

 

附录

Power BI博客地图

 

 Power BI生态（德语区）

 









原文转载：http://www.shaoqun.com/a/587594.html

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