Power BI企业级分析与应用

本书立足于企业应用场景，从赋能商业价值、培养员工数据分析能力和引领企业数字变革这三大角度勾勒出一套敏捷BI实践指南。

除提供丰富的理论指南和Power BI 实践内容外，本书还涉及Power BI Service治理方面的内容。只有在一个治理完善的Power BI Service架构上，Power BI的规模化应用才有可能得以实现。另外，本书还涉及了Power BI与 Microsoft 365结合的案例，为Power BI的应用场景提供了延伸。

无论你是专注于个人自助分析，还是企业BI解决方案，本书都会以独特的视角为你提供非常有参考价值的内容。

雷元，微软MVP，现任玛氏箭牌数字化供应高级经理、曾任职多家IT企业，如微软、希捷、惠普。

微软认证BI报表专家、微软认证讲师、微软认证Azure Data工程师、微软认证Power Platform 应用专家。

从事数据分析工作已有7年时间，熟悉Power BI与Tableau敏捷BI的应用，负责公司用户培训服务，热心于BI知识的创作与传播。

已出版作品有：

《商业智能数据分析：从零开始学Power BI和Tableau自助式BI》

《 34招精通商业智能数据分析：Power BI和Tableau进阶实战》

《Power BI企业应用与分析》

详解企业场景下Power BI 设计理念

深度探讨Power BI Service管理攻略

开启Power Platform低代码之门

序一

我曾经有幸在玛氏公司工作了9年，这是我在加入微软之前职业生涯中最感恩的一家公司，其对我后续的职业发展影响深远。雷元是我在玛氏时的同事，以前对他的印象是沉稳、内敛。几年过去了，他已经陆续出版了几本BI方面的专业书，在业界有口皆碑。我有幸接到雷元的邀请来为他的新书作序，开心的同时也为雷元感到骄傲，希望这本新作能为中国企业的数字化转型及Power BI在企业中的推广和深度应用做出贡献。

微软公司首席执行官Satya Nadella提出，未来每一家公司都是IT公司，我们必须像IT公司一样思考和运作。对处于数字化转型浪潮中的每一家公司，在客户和竞争对手的数字化能力不断提升的情况下，如何像Satya所讲的那样成为IT公司？其中重要的思路是如何利用技术来赋能，如何理解和探索软件定义产品，软件定义企业，乃至软件定义一切。

感受不到IT才是最好的IT。按照数字化转型的3D模型（Dream，Design，Deliver）来看，业务部门的Dream（梦想）就是可以像使用PPT一样来快速满足各种业务场景的需求，并对IT部门无感知；企业在数字化的业务上不断成长，全员可以以低代码和无代码的方式响应及满足业务需求和客户需求，IT部门成为端到端的数字化赋能组织。

Power BI 是微软公司的产品，是一系列协同工作的软件服务、应用和连接器，其将不同的数据源转化为合乎逻辑、视觉逼真的交互式洞察。Power BI作为微软的“四朵云”之一的Power Platform（另外“三朵云”是 Azure、Microsoft 365、Dynamics 365）的组成部分，是企业数字化转型中必不可少的全员赋能的重要工具。

Power Platform 是当前市场上很完整的低（无）代码云平台之一，特别是其强大的面向应用开发的云平台，也是集大成的企业数字化创新平台。其开创了企业低（无）代码开发的“全民技术”时代，无缝集成微软其他“三朵云”和第三方独立应用，让业务人员可以轻松地开发应用，轻松支持企业开发和管理成百上千个App，将开发时间缩短到以周计甚至以天计。

你可以想象IT部门的传统几大件工作——应用开发工作、接口开发工作、报表开发工作和运维工作，分别被Power Platform平台的Power App、Power Automate、Power BI及Power Virtual Agents来增强甚至取代，“全民技术”的梦想时代已然来临。

让我们将视角从企业数字化转型转回到雷元的这本书。沿着入门、进阶、推广的路线图，这已经是雷元在Power BI领域的第三本著作。全书技术描述准确，行文流畅生动。对于Power BI的推广应用到了一定阶段，需要进行BI治理和BI敏捷化的企业来说，本书站在企业级管理者的高度提供了完整的思考框架和实操建议。在品读本书的同时，也强烈建议大家撸起袖子加油干，在Power BI乃至Power Platform的平台上不断尝试和创新。

刚刚得知雷元获得微软2020—2021年Data Platform领域的MVP最有价值专家！此乃实至名归，恭喜！期待雷元在下一本著作中可以讲述Power BI如何在微软的“四朵云”上打通任督二脉，融会贯通，为致力于数字化转型的伙伴们提供更优秀的思路和实践！

刘 杰

微软（中国）有限公司 战略客户技术总监

序二

《Power BI企业级分析与应用》是作者“Power BI三部曲”的第三部，我有幸提前拜读了其中的大部分内容。令我惊喜的是，有别于市面上的大部分Power BI技术书只是重点介绍操作方面的知识点，本书的内容涉及面更广，包含了企业敏捷BI策略与框架、企业Power BI的实施与治理、以Power BI为首的Power Platform应用，以及Power BI中的高级技能，这些内容让人耳目一新。作为微软数据及人工智能平台的推广者，我认为这部分知识目前在中国市场上是十分稀缺的，同时又是非常具有前瞻性的。作者除了是一名商业分析师外，还是企业中的Power BI门户管理员和内部培训讲师，想必这些不同的身份决定了其创作内容的广度与深度。无论你是专注于个人自助分析，还是企业BI解决方案，该书都会以独特的视角为你提供非常有参考价值的内容。

Power BI从发布至今，已经5岁了，每个月Power BI开发团队都会以惊人的速度更新其功能。Power BI也被赋予了更多、更强的功能，如AI功能。很高兴本书中也多次展示这些新功能的应用场景，BI的AI化必然是BI发展的一个趋势。在这里我还要提到一个非常重要的平台：Azure 数据平台，它包括了各种结构化和非结构化数据的抽取、存储、分析及预测。通过与Azure数据平台中其他组件的结合可以使Power BI具备更大的洞察力，展现更优的性能。很高兴作者将进一步进行Azure 数据平台的研究，期待不久会有新作问世。

最近微软发布的Power Platform平台吸引了许多人的注意，这也是微软继“云为先”之后的一次重大的战略部署。通过“Less Code，More Power”的方式，以Power BI为首的Power Platform平台将释放更多的创造能力与价值，让大家像使用Excel一样开放并使用数据应用，让数据应用回归业务。更值得一提的是，该能力属于每一个人，每一个人都可以成为其中的创造者，发挥自己的才智，贡献价值。无疑，“Less Code”是BI发展的又一个趋势，乐见此书中提供了非常丰富的应用场景。

未来，不确定性也许会成为我们生活中的常态，但我相信不确定性只会让这个世界变得更加强大，更多的思维桎梏等待我们去打破，希望此书能为你的数据分析之路提供一份指南，使你通向更美好的世界。

刘建晔

微软（中国）有限公司Data＆AI资深架构师

自序

自笔者的第一本书《商业智能数据分析：从零开始学Power BI和Tableau自助式BI》出版至今，已有一年的光景。紧接其后，笔者的第二本书《34招精通商业智能数据分析：Power BI和Tableau进阶实战》也与读者见面了。第一本书作为零基础启蒙课，快速帮助读者入门BI工具，着重对读者“技”的培养；第二本书为BI工具进阶实践，提供了大量的分析模板，帮助读者实现由“技”到“术”的转变。

基于前两本书，本书立足于企业应用场景，从赋能商业价值、培养员工数据分析能力和引领企业数字变革这三大角度勾勒出一套企业敏捷BI实践指南。让读者实现从“术”向“道”的转变。

除提供了丰富的理论指南和Power BI 实践内容外，本书还花了许多笔墨介绍Power BI Service治理方面的内容，而这部分内容是市面上现有同类书所缺失的。只有在一个治理完善的Power BI Service架构上，Power BI的规模化应用才有可能得以实现。另外，本书还涉及了Power BI与Microsoft 365结合的案例，为Power BI的应用场景提供了延伸。

最后要强调的是，工具永远是为解决实际需求而存在的。除了技术，我们更要从理解问题的角度出发，真正发挥数据分析的价值。希望本书中的内容对读者的BI实践之路有所启发，令更多的人得以受益。时不我待，carpe diem（抓住机遇，把握现在）！

特此感谢汪皛与陈靖凇对本书的贡献。

作 者

目录


第1章 自助式BI 1
1．1 自助式数据分析 1
1．2 自助式BI在企业中的价值 2
1．3 为什么使用Power BI 5
1．4 Power BI报表开发流程 10
1．5 敏捷BI开发模式 11

第2章 从一个商业智能分析案例认识Power BI 19
2．1 业务理解 19
2．2 数据理解 19
2．3 数据整理 20
2．4 数据建模 22
2．5 可视化呈现 41
2．6 数据洞察 47

第3章 深入理解Power BI 51
3．1 数据整理：连接SharePoint上的Excel文件 51
3．2 数据整理：获取并追加的文件夹中的内容 55
3．3 数据整理：6种合并查询 61
3．4 数据整理：多层表头数据表的追加 65
3．5 数据建模：订制日期表的时间函数 71
3．6 可视化呈现：可视化报表制作原则 78
3．7 可视化呈现：Power BI报表主题颜色设置 82
3．8 Power BI Service应用：发布与分享内容 85
3．9 Power BI Service应用：通过“在Excel中分析”功能读取Power BI数据 92
3．10 Excel应用：拆分Excel数据透视表 98
3．11 数据建模：行级别权限设置 102

第4章 Power BI应用案例 106
4．1 语义分析的应用：《辛普森一家》 106
4．2 自然语言归纳与聚类学习的应用：《凡高的故事》 112
4．3 Excel Power功能与VBA的结合应用：《股票量化回测》 123

第5章 Power BI企业级应用 130
5．1 Power BI的企业架构总览 130
5．2 企业场景中的数据连接模式 131
5．3 优化数据连接设计：混合模式 134
5．4 Power BI Service中的数据整理：数据流 138
5．5 优化数据集刷新：Power BI Service的增量刷新 146
5．6 Power BI Premium 介绍 149
5．7 Power BI Embedded介绍 153
5．8 Power BI Report Server介绍 159
5．9 数据网关介绍 160

第6章 Power BI Service治理 164
6．1 Power BI Service介绍 164
6．2 Power BI Premium管理手册 170
6．3 Power BI报表性能设计规范 180
6．4 Power BI Premium Capacity Metrics工具 182

第7章 Power Platform：低代码云平台助力Power BI 187
7．1 Power Platform应用介绍 187
7．2 Forms、Power Automate与Power BI的协同应用 191
7．3 专有容量申请管理：在Power BI中调用Power Apps 198
7．4 自动化阈值警报：用Power Automate助力Power BI仪表板 203
7．5 用手机刷新Power BI报表：Power Automate的UI Flow应用 208

后记 Power BI在企业级解决方案中的技术亮点 214