白茶之前写过《PowerBI本地部署服务器(一)》,大概是在2019年左右,当时和好多小伙伴承诺过后续会继续填坑,一转眼三年过去了,中间我们都经历太多的事情了,本期呢,白茶决定继续本地部署这个话题。
对于Power BI使用者来说,报告最后更新的日期时间是个挺重要的信息。在报告中一般显示在四个边角处,如下图所示。
DM_GWPipeline_Gateway_TimeoutError","parameters":{},"details":[],"exceptionCulprit":1
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用,建议收藏查看。从今年开始,我们除了客观描述 Power BI 的特性外,还将加入大量主观观点态度和吐槽,不过不管怎么吐,都只能继续用,这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。微软官方考试Exam70-778教材的第一章,就是重点介绍这个方面。这种基础性的知识点繁琐而且枯燥,就像一本字典,只有用到的时候才会去查阅。
视觉,视觉,视觉。本月的(几乎)所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外,我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端,我们(除其他外)增加了对缺口显示的支持,在服务上,我们对“新外观”体验进行了一些更新。
虽然的确实现了小多图,但的确是预览式的乞丐版,基本不能作为实际使用,无法按照合理顺序排序等,当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布,以未来每个月一个里程碑来看的话,预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象,优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中,每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询,执行这些查询会增加等待时间,特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能,最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢?一起来看看下面的例子吧! 当用户位于报告的单个页面上时,Power BI仅计算报表
我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来,AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果,因此请务必尝试一下!如果您想了解本月的所有更新和增强功能,请查看完整的博客。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
所谓增量刷新,是指增量刷新数据。一般情况下,在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮,会将数据源的数据全部刷新一遍,如果数据源数据很多,而每次变化的很少,例如只有最近一日发生变化,那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下,PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
BI工具数不胜数,Power BI、Tableau、FineBI、永洪BI、百度智能云等,甚至 python、MATLAB 都可以实现报表功能。
众所周知,Power BI即便是PRO账号也仅仅提供每日8次自动刷新,但对于很多业务场景而言是远远不够的。
话说上回,我们提到了Power BI连接数据的三种方式:导入(Import),直接查询(Direct Query)和实时连接(Live Connection)。我们日常工作和学习中,用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制,最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时(如几张表的记录有几十万条以上),导入和刷新数据,都会耗费相当长的时间,也占本地空间较多。
简言之,Power BI 内网穿透精灵,帮助数据建模师在企业内为全部用户提供数据服务,而不需依赖任何 IT。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中,其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
文章背景: 最近在学习DAX权威指南第17章,介绍了运行DAX查询的引擎内部架构。DAX查询可以完全在存储于内存的模型上运行,也可以完全由原始数据源运行,还可以混合使用这两种方式。
作者:Chris Webb原文:https://blog.crossjoin.co.uk/2020/04/20/five-mistakes-to-avoid-when-migrating-to-power-bi-from-another-bi-platform/
由于公司财政能力有限,在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后,恰逢遇到了疫情,而K12线下教培行业受冲击还比较严重,大老板暂时不再松口了,所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了,也是不得已的办法。
PowerBI 战友联盟,是中国范围内由 PowerBI 从业者发起的专业学习现代商业智能的组织,我们以 PowerBI 为主题研究如何帮助企业和个人提升数字化生产力,面向 PowerBI 的国际最前沿资讯和技术,PowerBI Premium 作为 PowerBI 的企业级扛把子产品,必然要研究透彻,而可惜的是:
Power BI在3月份更新之后,用着用着就经常发生诸如内存不足、报表问题等此类的错误,:
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
周日分享了一个power bi环境部署的踩坑经验,读者群里扯起来了这么一个话题,于是我们来聊聊dev\uat\prod\test\sit等环境到底是什么玩意~
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI,想知道 Power BI 整个架构是怎样的,也方便给老板做介绍。
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
当前,大部分制作优良的报告中都使用书签,尤其是在可视化大赛中的优秀作品中随处可见,书签几乎彻底改变了整个 PBI 报告的设计方法。但是最初,书签是被当作一些保存的视图,可用于讲故事而不是用来导航。然而,当前其实更多的报告制作者使用书签进行导航,而不是讲故事。在2020 年 3 月的更新中,按钮有了一个名为"页导航"的新功能:
Power BI书签的应用场景是非常广泛的,比如实现翻页效果、界面选择系统、切换图和表等:
在搜索商业智能(BI)工具时,可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传,晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友,也有各种IT信息部的大佬,也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用,很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query,其实不必为此纠结,总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中,从 Excel 复制到 Power BI,或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中,将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住,虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI,但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的,即使它包含在其他微软产品或服务中。
某连锁门店的区域经理助理小朱为当前区域门店创建了多个重要指标看板,但无论是区域经理还是店长,因为日常工作太忙,经常没空细看所有数据看板。小朱希望对于重要指标,特别是有异常的重要指标,可以单独预警。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》的最后一篇内容:制作完的报表,如何发布?
Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具,可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。简单来说,Power BI就是一个数据分析工具,它能实现数据分析的所有流程,包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示,从而来帮助个人或企业来对数据进行分析,用数据驱动业务,做出正确的决策。PowerBI分析的数据可以是Excel电子表格,也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。使用Power BI,可以轻松连接到数据源,进行数据分析并可视化。
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图,简称PV,Power View 中提供了非常多的可视化图表,例如:柱状图、条形图、饼图、折线图等,主要帮助我们实现数据可视化。
前文说过,在很多个惬意的下午,我每每爽歪歪地喝着咖啡,看着Power BI每秒钟刷新一次,静静等待某个分公司完成本月绩效任务,自动调用Python在钉钉群中发送喜报:
BI软件即商业智能软件,将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合,并对这些数据进行分析,进而转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件,功能上也是五花八门,不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件(又叫自助式BI软件)两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
文章背景: 在工作中,针对同一份PBI报表,希望不同用户打开该报表时,只能看到跟自己有关的内容,这个需求可以通过动态权限表来完成。
很多人经常问罗叔,对企业的非IT用户而言,如果让自己的PowerBI设计内容在自己的PC与云端的报告保持同步呢?
任务调度是一个通用的计算机概念,可以简单地理解为计算机基于一定时间频率,自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分,Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器,被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域,系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
之前写过一篇文章,在使用Power BI进行建模时,能尽量使用SQL就不要使用Excel文件。
随着 PowerBI 在 2020年2月的更新,增量刷新应该被投票投成了大众货,现在所有小伙伴都可以使用这个功能了。当然,其前提是 PowerBI Pro 帐号,也就是 9.9 美金/月/人的 Level,很合理。这彻底将自助式BI分析推向了成规模级。
可能有很多小伙伴,工作中用到PowerBI的机会并不多,或者使用的场景也并不复杂,因此很多小伙伴都不清楚学习PowerBI的意义和前景在哪,这里白茶简单的描述一下。
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
前面的推文有Samuel大神介绍了用API多次自动刷新数据集的方式,非常好的文章,大家可以查阅历史文章,但这篇文章通常适用于有IT技术背景的玩家,普通的用户可能未必能迅速掌握这奇妙方法。那么还有其他的方法可以这样做吗?今天分享第二个方法用RPA!说白了就是通过录屏的方式,模拟用户真实点击UI界面触发刷新的方式。
现在,很多朋友主要都是在用Power BI Desktop(以下简称PBID,桌面版)做单独的数据分析文件,实际上,PBID所做的模型,是可以作为一个数据分析服务器,为同事提供数据共享和分析服务的,比如在Excel中调用PBI文件的数据模型。
凡是在零售行业的同仁,必定要接触数字。各种报表——日报、周报、月报周期性的要制作:也许要追踪销售进度,也许要查看库存水位,也许要看人员绩效等等。
首先数据量可能很大,超出Excel行数限制,比方一亿行;数据的种类很多,同一报表有的数据来自数据库,有的来自本地文件,有的来自Web等等。
绕开网关,多人在各自电脑上协作更新onedrive数据源,而无需专门用一台不关机不断网的电脑来登录gateway进行刷新。
根据Power BI的报表数据,自动实现给低于销售目标的城市负责人发送邮件,预警销售额较低,及时跟进销售任务,努力达成目标。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云