===== 什么是 PowerBI =====

在计算机领域，BI 已经是一个古老的话题了，大部分的公司都已经使用了 BI 的系统，更有甚者已经更新换代了好几次。我们为什么要用 BI 系统？什么是 PowerBI？下面简单介绍一下：

==== 为什么需要 BI ====

BI (商务智能)工具已经走过20多年的历史，并不是什么高大上的技术。其核心仍然是在电子表格的基础上做的扩展应用，从一个最本质的角度，狭义的商业智能分析可以理解为就是用**业务逻辑常识对数据分类汇总**，下面我们从电子表格出发，看看 BI 工具需要具备的能力：

=== L1, 数据透视 ===

最经典的商务智能应用，就是透视表，以及与之相关的切片、上下钻等基本功。日常的办公对透视表的应用占据了数据处理人员 <color #00a2e8>80%</color> 以上的 Excel 应用，因此，常用的透视功能事实上也可以用 Excel 来完成。而 Excel 作为电子表格的王者，也就成了最普遍也是最常用的 BI 工具。

在 PowerBI 中，能通过其<color #00a2e8>矩阵</color>的功能，更为方便地进行数据透视操作。且大部分 PowerBI 的数据组织方式，都类似于 Excel 数据透视表的<color #00a2e8>行/列</color>的组织方式，能很快让大家从 Excel 过度到 PowerBI。

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此外，对目前 PowerBI 上发布的报表，如订单明细、Bluesky 明细等报表，我们亦**开放其数据透视功能**，让大家在熟悉的数据表格基础上做透视汇总。
=== L2, 多表的关联 ===

业务的数据往往不是孤立的，而我们获取到原始的业务数据时，往往只会下载关键信息。例如，在下载订单时不会把所有的主数据信息都下载下来，也不会把所有的经销商信息都下载下来，否则会因为文件太大而无法下载。这时候就涉及到多表的关联。

在 Excel 里，我们通常是通过 VLOOKUP 函数来达到表关联的目的。VLOOKUP 作为 Excel 最有用的函数之一被人们所熟悉，但其操作仍然比较复杂，特别是在关联多个信息的时候。借助一些图形化的工具做表关联是所有数据分析软件的共同特点，PowerBI 亦提供了这样的连接模式：

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=== L3, 大数据量处理 ===

现在的Excel，大概能存下 100 万行数据，而我们的门店数量就接近百万，一个月的订单明细，更是轻松过百万。因此，在需要对明细数据做分析时，Excel 会遇到明显瓶颈。而且事实上当我们打开一个接近百万级别的 Excel 表时，电脑会变得十分卡顿。因此企业级的数据应用，必然需要有 BI 工具去承载，以处理百万、千万、甚至过亿级别的数据。

事实上，当我们提出"我需要下载所有的明细数据"这个需求时，我们真的需要这些明细吗？如果需要对明细数据做核对，其实可以在具体的业务系统中查询，如订单，拜访等。我们利用 BI 工具汇总、筛选出想要的数据结果后，再把核心的信息下载下来，才是提升效率的方法。
=== L4, 获取被授权的数据 ===

企业的数据应用，必然会根据用户所属的组织层级、部门等因素划分数据的访问级别，因此，被授权的数据访问是 BI 工具的基础功能之一。通过工具提取、访问数据才能有效保护信息安全。

我们的 PowerBI 在发布之时，就自动做了多重权限控制。
=== L5, 复用与分享 ===

目前大家在没有合适的工具之前，日常的报表工作往往是 RTM，TM，SPPM 线下 Excel 处理后，把数据发到群里。而处理这些数据，也需要设计一些 Excel 模板来支持。尽管这已经有一定的效率提升，但仍然需要人工的干预，下载数据，粘贴等动作。BI 工具支持让资深的用户自定义自己的数据报表，并自动更新数据。
我们将会推出一系列培训方案，逐步释放 PowerBI 的各项高级功能。
==== 为什么选择 PowerBI ====

BI 产品是企业的基础信息化组件之一，但在众多工具中，我们务实地选择了 PowerBI，皆因：

**PowerBI 是目前市面上最优秀的产品**

2021.02.18，微软已经连续 14 年宣布，微软已被定位为 Gartner 2021 年分析和商业智能平台魔力象限的领导者。且连续三年位于全象限最高领导者。

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或者我们可以看看这些年来 PowerBI 的发展趋势

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有幸，经过多方的努力，我们用上了最 Top 的数据化工具。

**PowerBI 拥有全球最大的用户社区**

一个工具必须有足够大的用户社区，才具备延续并发展的生命力。PowerBI 有全球最大的用户社区

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同时，在国内亦拥有多个论坛以及各种网络视频教程，能让大家迅速上手各种功能，可形成不断深化的学习路线。

**PowerBI 与 Excel 天然结合**

同时，作为微软的数据产品，PowerBI 与 Excel 有着天然的联系，其中的 Power Query，Power Pivot，Power View 等功能都能在 Excel 上找到，而且大部分的 PowerBI 公式/函数的语法与 Excel 极其类似甚至一样。这样对于日常习惯 Excel 办公一族来说，学习曲线大大降低，甚至可以快速上手。这是其他 BI 产品所不具备的最大的优势之一。

选择 PowerBI 是项目组多次论证后的结果，望公司全体人员都能逐步把工具熟悉起来，数据利用起来。

==== PowerBI 产品概览 ====

我们已经选择了 PowerBI，那 PowerBI 究竟是一个什么？是一个需要在电脑上安装的软件？还是一个网站？事实上这都只是 PowerBI 的一种呈现/体现的形式。我们从数据产品的生命周期过程来描述 PowerBI 是个什么东西，而我们有用了哪些内容：

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如上图所示，PowerBI 不是一个单一的产品，而是通过 <color #00a2e8>数据获取 -> 数据建模 -> 数据呈现</color> 这个数据分析的流程， 提供不同的产品/方案以满足不同的应用场景。其中：

  * 在 Excel 中已经存在的 Power Query, Power Pivot, Power View, Power Map 等组件作为整个平台的基础框架；这更多会是开发人员使用；
  * 整合了以上功能，加上发布等功能的 PowerBI Desktop 桌面应用；这适合数据分析人员使用，这部分将在后续培训中讲解；
  * 报表或者数据集做好后，发布到在线网站供大家查询、分析；这是本次培训的重点；
  * 一些重要的报表，将整合到企微等移动端使用，便于随时跟进核心信息；

可见，PowerBI 不是一个单独的产品，而是微软整个数据分析体系的结合体，且其中很多功能都是跟 Excel 一体的。因此，学习 PowerBI 也能令大家的 Excel 技能大幅提升。


===== 我们的 PowerBI =====

根据 PowerBI 产品的特点，以及平台开发的进度，我们亦循序渐进地推进 PowerBI 的各项功能，以帮助大家更好地获取、分析数据。现在及即将推出的内容有：

=== 固定格式报表 ===

这部分内容是长期的一些基础数据查询及考核数据报表，便于用户能快速打开、查看到日常执行的相关数据。固定格式报表使用相对简单，大家对报表或者上面的指标有疑问，都可以点击每张报表右上角的问号，以查看相关帮助信息。

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=== 独立的数据集及Cube ===

对于每个固定报表，后台都对应一个数据集。下载固定格式报表有15万行数据的限制，且操作较大的数据 Excel 时电脑性能受到影响。对此，我们亦将每个报表对应的数据集给到大家，以便大家在现有的数据基础上，拖拉出自己想要的数据信息：

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=== PowerBI Desktop ===

若需要更大自由度的定制分析，则需要使用 PowerBI Desktop。通过个人电脑的 Desktop，可以对数据进行更深入的加工和处理。这亦将纳入在我们后续的培训计划中

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===== 总结 =====

新的工具推出之初，有诸多不便，望大家见谅！我们应该有信心能将这个工具用好，因为

  * 这是目前最优秀的 BI 工具
  * 它涉及了从数据处理到建模到展现的整个数据分析链条
  * 我们将先推广在线 PowerBI 的功能，后续将逐步推广 Desktop

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//**Reference:** \\
[[https://www.zhihu.com/question/466836956/answer/1956722974|为什么说PowerBI是商业智能领域工具的终结者？]]
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