Поделиться через

Планирование реализации Power BI: интеграция с другими службами

  • Статья

Примечание.

Эта статья входит в серию статей по планированию реализации Power BI. В этой серии основное внимание уделяется интерфейсу Power BI в Microsoft Fabric. Общие сведения о серии см. в статье о планировании реализации Power BI.

В этой статье показано, как и когда интегрировать Power BI и Microsoft Fabric с другими службами. Эта статья предназначена в первую очередь для следующих целей:

  • Бизнес-аналитика и руководители: руководители и руководители, которые отвечают за надзор за программой и стратегией бизнес-аналитики. Эти лица решают, следует ли использовать другие службы для поддержки конкретных стратегических целей, а также для дополнения Fabric или Power BI.
  • Администраторы Структуры: администраторы, ответственные за надзор за Структурой в организации. Администраторы Структуры управляют тем, какие службы могут интегрироваться с Fabric, включив параметры клиента Integration, и они настраивают интеграцию на уровне клиента со службами в Azure или Microsoft Teams. Часто администраторы Fabric должны сотрудничать с другими администраторами, чтобы упростить эту интеграцию.
  • Центр компетенции (COE), ИТ-отделы и группы бизнес-аналитики: команды, ответственные за надзор за Power BI в организации. Эти команды ищут возможности для использования служб, которые при интеграции помогают людям решать проблемы или эффективнее использовать Power BI.
  • Владельцы контента и создатели контента: команды и лица, которые чемпион аналитики в команде или отделе. Эти команды и отдельные лица выполняют интеграцию на уровне рабочей области и уровня решения для поддержки конкретных потребностей и вариантов использования, где разрешено.

При использовании Power BI могут возникнуть определенные потребности или проблемы, которые нельзя решить с помощью основных средств и функций Power BI. В этих ситуациях можно рассмотреть возможность интеграции Power BI с другими службами. Большинство этих служб службы Майкрософт, таких как Azure или Microsoft 365, но вы также можете интегрировать Power BI с пользовательскими или сторонними службами. Расширение функциональных возможностей Power BI таким образом может помочь решить новые проблемы, и это позволяет людям эффективнее работать с их обычными задачами.

Ниже приведены некоторые распространенные сценарии, связанные с интеграцией Power BI с другими службами:

  • У вас есть конкретные требования, требующие использования другой службы. Например, необходимо интегрировать с Приватный канал Azure для подключения к службам через частную конечную точку в виртуальной сети.
  • Вы столкнулись с конкретными проблемами, которые нельзя преодолеть только с помощью Power BI. Например, для получения подробных диагностика семантических моделей для устранения неполадок и аудита используется интеграция Azure Log Analytics.
  • Вы хотите использовать уже используемые службы или расширить возможности Power BI. Например, можно разрешить пользователям Excel подключаться к семантической модели с помощью надстройки Excel для вставки подключенных сводных таблиц.

Power BI можно интегрировать с другими службами на уровне клиента, рабочей области или отдельных решений (например, семантических моделей и отчетов):

  • Интеграция на уровне клиента: влияет на весь клиент и настраивается администраторами Fabric, как правило, в сотрудничестве с другими администраторами. Например, интеграция Teams настраивается на уровне клиента. Другим примером, влияющим на сеть, является Azure ExpressRoute.
  • Интеграция на уровне рабочей области: влияет на все содержимое рабочей области и настраивается администраторами рабочих областей. Например, интеграция Git настраивается на уровне рабочей области для обеспечения системы управления версиями с помощью Azure Repos, которая является службой Azure DevOps.
  • Интеграция на уровне решения: влияет на один элемент контента и настраивается создателем контента. Например, Python или R настраивается на уровне решения, чтобы включить создание пользовательских интерактивных визуальных элементов.

Для всех трех этих уровней следует учитывать при интеграции Power BI с другими службами:

  • Вопросы безопасности. Интеграция других служб неизбежно приводит к большему риску, который необходимо устранить, чтобы использовать их успешно. Например, интеграция со службами ИИ может предоставлять внутренние данные внешним службам, обучающим их модели. Чтобы устранить этот риск, убедитесь, что вы заранее оцениваете все риски безопасности и рекомендации по интеграции службы. Кроме того, определите конкретные действия для обеспечения соответствия политикам безопасности данных и конфиденциальности в вашем регионе и организации.
  • Рекомендации по лицензированию. Интеграция других служб может потребовать определенной подписки или лицензии. Например, интеграция отчетов Power BI с PowerApps возможна только в том случае, если у вас есть соответствующие лицензии PowerApps. Для каждой службы убедитесь, что требуется определенная лицензия или подписка для ее интеграции, а также то, что оценивается стоимость для каждого пользователя или емкости. Эта оценка выполняется не только для служб, но и для лицензий На уровне пользователей и Power BI.
  • Рекомендации по управлению. Интеграция других служб приводит к более разнообразным действиям и операциям, которые люди выполняют в вашем клиенте, некоторые из которых могут привести к несоответствующим методам. Например, интеграция отчетов Power BI с OneDrive или SharePoint может привести к совместному использованию файлов Power BI Desktop (PBIX) непосредственно с средствами просмотра отчетов. Этот подход отвлекает от лучших методик публикации отчета в рабочую область и совместного использования с помощью прямого доступа, ролей просмотра рабочих областей или приложения Power BI. Поэтому перед интеграцией службы необходимо заранее определить все потенциальные риски управления, а также определить необходимые усилия для мониторинга и поддержки службы в клиенте.
  • Рекомендации по наставничеству и включению пользователей. Интеграция других служб может потребовать времени и усилий для эффективного обучения пользователей использованию новых возможностей. Например, если пользователи могут интегрировать Excel с Power BI, следует обучить пользователей эффективному использованию анализа в Excel. Учебный курс должен направлять их на то, когда он используется, и информировать их о своих соображениях и ограничениях. Убедитесь, что вы заранее планируете обучение и поддержку людей, которые будут использовать эту интеграцию.

Оставшаяся часть этой статьи описывает возможности интеграции Power BI с другими службами на уровне клиента, рабочих областей и отдельных решений (например, отчетов или семантических моделей).

Примечание.

В этой статье представлен обзор различных служб, которые можно интегрировать с Power BI, и потенциальные варианты использования. Цель этой статьи заключается в том, чтобы не руководствоваться техническими шагами, необходимыми для настройки или устранения неполадок интеграции. Вы найдете ссылки на технические сведения в каждом соответствующем разделе этой статьи.

Интеграция на уровне клиента

Администраторы Структуры могут интегрировать некоторые службы для использования во всем клиенте. Как правило, эта интеграция упрощает более широкое взаимодействие между Fabric или Power BI и связанными службами, например доступными в Azure. Интеграция на уровне клиента также может повлиять на обработку определенных данных.

Внимание

Общие сведения о соответствующих параметрах администрирования, которые администратор Fabric может использовать для управления интеграцией Microsoft Fabric или Power BI с внешними службами, см. в разделе "Параметры клиента интеграции". Администратор Fabric может управлять интеграцией со службами на всех уровнях с этими параметрами клиента.

Интеграция со службами Azure

Вы можете интегрировать клиент с широким спектром служб Azure, которые вы уже можете использовать для хранения или управления данными. Эта интеграция помогает применить область и преимущества служб Azure из Fabric и Power BI. Кроме того, он обеспечивает более расширенные возможности, которые могут поддерживать множество ролей, от администраторов и централизованных команд до децентрализованных владельцев контента или создателей контента.

Для интеграции со службами Azure требуется, чтобы для них была активная подписка Azure. Кроме того, существуют некоторые конкретные рекомендации по лицензированию для этого варианта. Для использования меток конфиденциальности и политик защиты от потери данных требуется лицензия Azure Information Protection Premium P1 или Premium P2. Пользователям может потребоваться лицензия Power BI Pro или Premium на пользователя (PPU) для использования функций, полученных из этой интеграции, таких как применение меток конфиденциальности. Наконец, некоторые из этих служб также требуют наличия емкости Fabric или Premium, и они могут использовать ресурсы емкости.

Инструкции по интеграции со службами Azure см. в статье:

Хотя не обязательно службы Azure, вы также можете использовать следующие средства, доступные для интеграции на уровне клиента с Power BI:

Интеграция со службами ИИ

Помимо Copilot в Fabric, существуют различные службы искусственного интеллекта, которые можно интегрировать с Fabric и Power BI. Эти службы помогают выполнять расширенную аналитику для применения конкретных моделей к данным в зависимости от ваших потребностей и вариантов использования.

Для интеграции со службами ИИ Azure требуется, чтобы у вас была активная подписка Azure. Кроме того, некоторые из этих служб также требуют наличия емкости Fabric или Premium, и они будут использовать ресурсы емкости. Чтобы убедиться, что эти рабочие нагрузки не оказывают негативного влияния на использование емкости, убедитесь, что в емкости установлен предел памяти для рабочих нагрузок ИИ. Таким образом, можно избежать неожиданного использования единиц емкости (ЦС). Дополнительные сведения см. в разделе "Управление воздействием на емкость Premium".

Инструкции по интеграции с различными службами ИИ в Azure см. в следующих статье:

Интеграция служб ИИ Azure в Power Query

Вы можете вызывать определенные функции ИИ в Power Query с помощью служб ИИ Azure. Эти функции выполняются с помощью емкости Fabric или емкости Premium для выбранной рабочей области. Они могут извлекать полезные сведения из менее структурированного текста или данных изображения.

Варианты использования для интеграции Служб ИИ Azure с семантической моделью или потоком данных включают:

Интеграция Машинное обучение Azure в Power Query

Аналогичным образом, как можно использовать службы искусственного интеллекта Azure, можно применять модели машинного обучения к данным, вызывая динамические функции Power Query. Эти модели машинного обучения должны иметь файлы схемы, созданные в Python создателем модели.

Создатели потока данных 1-го поколения также могут использовать AutoML для создания собственных моделей машинного обучения с помощью Power BI во время подготовки данных. Создатели могут выбрать конкретный тип модели, двоичное прогнозирование, общую классификацию или регрессию. Затем они обучают эти модели с входными данными и оценивают результаты перед применением модели к новым или обновленным данным после обновления потока данных.

Варианты использования для интеграции Машинное обучение Azure с семантической моделью или потоком данных 1-го поколения:

  • Проводите прогнозное моделирование в Power BI без необходимости глубокого опыта в средствах обработки и анализа данных или Python.
  • Выполните простое прогнозирование и прогнозирование.
  • Применение организационных моделей в Машинное обучение Azure для обогащения данных в Power BI.

Интеграция независимых поставщиков программного обеспечения

Независимые поставщики программного обеспечения (ISV), которые производят и продают программное обеспечение, могут интегрироваться с Fabric для поддержки и расширения своих приложений.

Существует три различных модели, которые могут использовать поставщики программного обеспечения для интеграции с Fabric:

  • Модель взаимодействия: поставщики программного обеспечения могут интегрироваться с OneLake с помощью различных средств, таких как API OneLake и другие.
  • Разработка модели Fabric: поставщики программного обеспечения могут разрабатывать собственные продукты и службы в Fabric, а также внедрять возможности Fabric в программное обеспечение.
  • Создание модели рабочей нагрузки Fabric: поставщики программного обеспечения могут использовать пакет средств разработки рабочей нагрузки Microsoft Fabric для создания и монетизации рабочих нагрузок.

Дополнительные сведения о том, как поставщики программного обеспечения могут интегрироваться с Fabric, см. в статье Microsoft Fabric Integration Pathways for ISVs.

Интеграция Microsoft Teams

Вы можете интегрировать клиент с Microsoft Teams, чтобы пользователи могли получать доступ к Fabric и Power BI из приложения Teams. Эта возможность является удобным способом централизации совместной работы и содействия внедрению Teams и Power BI.

Дополнительные сведения об интеграции команд с Power BI см. в следующем разделе:

Варианты использования интеграции Teams с Power BI:

  • Курируйте централизованный портал для сообщества практики и внедрения ключевых отчетов и ресурсов Power BI.
  • Создайте выделенные команды или каналы команд для содержимого, распределенного из приложения Power BI, где пользователи могут обмениваться отзывами, проблемами или задавать вопросы о содержимом.
  • Обучите пользователей делать общие представления , которые они могут совместно использовать с помощью Teams для обсуждения конкретных перспектив или точек данных.

Интеграция геопространственных служб

При работе с геопространственных данных, вероятно, вы захотите визуализировать его в визуальных элементах интерактивной карты с помощью Power BI. Однако эти визуальные элементы требуют интеграции с другими службами, которые можно управлять на уровне клиента с помощью параметров клиента. Эти визуальные элементы могут быть эффективными в отчетах, которые представляют геопространственные данные, но следует убедиться, что использование этих служб не нарушает никаких требований к месту расположения данных или соответствия требованиям.

Дополнительные сведения об интеграции Power BI с различными геопространственных службами см. в следующем разделе:

Предупреждение

Геопространственные службы могут использовать другие службы, которые находятся за пределами географического региона клиента Power BI, границы соответствия или национального облачного экземпляра. Кроме того, эти службы могут хранить и обрабатывать данные, в которых они хранятся, и использование этих служб может быть предметом отдельных условий и политик конфиденциальности за пределами Power BI.

Это предупреждение также относится к любому стороннему пользовательскому визуальному элементу, используемому для визуализации геопространственных сведений.

Интеграция на уровне рабочей области

Вы можете интегрировать определенные службы на уровне отдельных рабочих областей. Эти службы могут включать возможности для разработки, управления и просмотра содержимого в рабочей области.

Интеграция с Git

Если в рабочей области используется емкость Fabric, емкость Premium или режимы лицензий PPU, можно использовать интеграцию Git для подключения рабочей области к удаленному репозиторию Git для поддержки более сложных сценариев управления жизненным циклом. Удаленный репозиторий Git упрощает управление версиями файлов, что позволяет создателям содержимого отслеживать изменения и управлять ими. Интеграция Git также способствует совместной работе между разработчиками, особенно при использовании ветвей для изоляции разработки конкретных функций перед интеграцией этих изменений в основную ветвь с слиянием перед развертыванием.

Вкратце создатели содержимого могут разрабатывать содержимое локально или в служба Power BI, а затем зафиксировать и отправить эти изменения в удаленный репозиторий Git, например Azure Repos или GitHub Enterprise. Сведения о настройке и использовании интеграции Git для Power BI и Fabric см. в статье "Начало работы с интеграцией Git" или "Руководство. Комплексное управление жизненным циклом".

Создатели содержимого хранят файлы Проекта Power BI (PBIP), файлы метаданных и документацию в централизованной удаленный репозиторий Azure Repos. Эти файлы курируются техническим владельцем. Хотя создатель контента разрабатывает решение, технический владелец отвечает за управление решением и просмотр изменений и объединение их в одно решение. Azure Repos предоставляет более сложные возможности для отслеживания изменений и управления ими по сравнению с SharePoint и OneDrive. Обслуживание хорошо курированного, документированного репозитория важно, так как это основа всего содержимого и совместной работы.

Рассмотрите возможность использования системы управления версиями для отслеживания изменений и управления ими в следующих сценариях:

  • Централизованные или децентрализованные команды создают содержимое и управляют им.
  • Создатели контента совместно работают с помощью Azure DevOps.
  • Создатели содержимого знакомы с Git, управлением версиями или архитектурой DataOps.
  • Создатели контента управляют сложным или важным содержимым, или они ожидают, что содержимое будет масштабироваться и увеличиваться в сложности и важности.

Чтобы эффективно использовать управление версиями в Azure DevOps, необходимо учитывать рекомендации и соответствовать определенным предварительным требованиям:

  • Git. Чтобы зафиксировать и отправить изменения в удаленный репозиторий, создатели содержимого должны скачать и установить Git. Git — это распределенная система управления версиями, которая отслеживает изменения в файлах. Дополнительные сведения об основах Git см. в статье "Что такое Git?".
  • Средства. Чтобы использовать Git, создатели содержимого должны использовать интерфейс командной строки (CLI) или графический клиент пользовательского интерфейса (GUI), который имеет интегрированное управление версиями (SCM), например Visual Studio или Visual Studio Code.
  • Лицензии и разрешения. Чтобы создать и использовать репозиторий Azure Repos Git, создатели содержимого должны:
    • Для уровня доступа Azure DevOps задано значение "Базовый" (в отличие от заинтересованных лиц).
    • Принадлежит организации Azure DevOps и проекту.
    • У вас есть соответствующие разрешения репозитория Azure DevOps.
    • Работа с элементами Power BI только из-за ограничений интеграции Git при использовании емкости Power BI Premium (SKU) или рабочих областей PPU.
  • Интеграция Fabric Git. Чтобы синхронизировать содержимое в удаленный репозиторий с рабочей областью Fabric, создатели содержимого используют интеграцию Fabric Git. Это средство важно, так как оно отслеживает и управляет изменениями содержимого, созданного на портале Fabric, например потоков данных.

Интеграция Azure Log Analytics

Вы можете использовать Azure Log Analytics для сбора ценных сведений для поддержки аудита на уровне данных элементов рабочей области. Azure Log Analytics — это компонент службы Azure Monitor . В частности, интеграция Azure Log Analytics с Power BI позволяет записывать события семантической модели из всех семантических моделей в рабочей области Power BI. Она поддерживается только для рабочих областей, использующих емкость Fabric или Premium. Сведения о настройке и использовании Azure Log Analytics для Power BI и Fabric см. в статье об аудите на уровне данных: Azure Log Analytics и настройке Azure Log Analytics в Power BI.

После настройки интеграции Azure Log Analytics и включения подключения (для поддерживаемой рабочей области) события семантической модели автоматически фиксируются и постоянно отправляются в рабочую область Azure Log Analytics. Журналы семантической модели хранятся в Azure Data Explorer, которая является базой данных только для добавления, оптимизированной для записи больших объемов данных телеметрии практически в режиме реального времени.

Варианты использования Azure Log Analytics:

  • Вы хотите отслеживать стратегически важные семантические модели, такие как централизованные модели, предоставляемые децентрализованным командам в управляемом сценарии самостоятельного использования.
  • Вы хотите проверить или исследовать семантические модели, которые оказывают большое влияние на использование ресурсов, например емкость Fabric.
  • Вам нужна подробная аналитика по шаблонам запросов и использования для семантических моделей.

Чтобы использовать Azure Log Analytics, необходимо настроить и заплатить за рабочую область Azure Log Analytics в рамках подписки Azure. Вы платите за Azure Log Analytics с помощью подписки с оплатой по мере использования. Дополнительные сведения см. на странице цен на Log Analytics.

Интеграция Azure Data Lake Storage 2-го поколения

Вы можете подключить рабочую область к учетной записи Azure Data Lake Storage (ADLS) 2-го поколения. При подключении рабочей области к ADLS 2-го поколения можно хранить данные для потоков данных Power BI (также называемых потоками данных 1-го поколения) и резервными копиями семантической модели. Сведения о настройке и использовании ADLS 2-го поколения для хранения данных из потоков данных Power BI см. в статье Настройка хранилища потоков данных для использования Azure Data Lake 2-го поколения.

Настройка подключений Azure на портале администрирования Fabric не означает, что все потоки данных Power BI для клиента хранятся по умолчанию в учетной записи ADLS 2-го поколения. Чтобы использовать определенную учетную запись хранения (вместо внутреннего хранилища), каждая рабочая область должна быть явно подключена. Важно задать подключения к рабочей области Azure перед созданием потоков данных Power BI в рабочей области.

В следующих двух разделах приведены причины, по которым можно интегрировать рабочую область с ADLS 2-го поколения.

Хранение данных потоков данных Power BI

Если вы приносите собственное озеро данных, доступ к данным для потоков данных Power BI (1-го поколения) можно получить непосредственно в Azure. Прямой доступ к хранилищу потоков данных в ADLS 2-го поколения полезен, если вы хотите, чтобы другие пользователи или процессы просматривали или получают доступ к данным. Особенно полезно, если ваша цель заключается в повторном использовании потоков данных за пределами Power BI.

Существует два варианта назначения хранилища:

  • Хранилище на уровне клиента. Этот параметр полезен, если требуется централизировать все данные для потоков данных Power BI в одну учетную запись ADLS 2-го поколения.
  • Хранилище на уровне рабочей области. Этот параметр полезен, если подразделения управляют собственным озером данных или имеют определенные требования к месту расположения данных.

Совет

При использовании Fabric рекомендуется использовать потоки данных 2-го поколения, которые могут хранить данные в разных местах назначения, включая OneLake. Потоки данных 2-го поколения являются более гибкими, чем потоки данных 1-го поколения, так как они предоставляют больше возможностей для интеграции с другими конвейерами данных, и они получают преимущества от высокомасштабируемых вычислений.

Резервное копирование и восстановление для семантических моделей Power BI

Функция резервного копирования и восстановления семантической модели Power BI поддерживается для рабочих областей, назначенных емкости Fabric, емкости Premium или PPU. Эта функция использует ту же учетную запись ADLS 2-го поколения, которая используется для хранения данных потоков данных Power BI (описано в предыдущем разделе).

Резервные копии семантической модели помогают:

  • Соблюдайте требования к хранению данных.
  • Хранение стандартных резервных копий в рамках стратегии аварийного восстановления.
  • Хранение резервных копий в другом регионе.
  • Перенос модели данных.

Интеграция на уровне решения

Вы можете интегрировать определенные службы на уровне отдельных элементов, таких как семантические модели или отчеты. Эти интеграции могут включать конкретные варианты использования и расширять функциональные возможности элементов Power BI.

Интеграция с Microsoft Fabric

Power BI является частью Fabric, но Power BI — это отдельная рабочая нагрузка в Fabric, которая может интегрироваться с другими интерфейсами, объединенными под зонтиком Fabric. Если вы знакомы только с Power BI, важно понимать возможности и возможности применения других рабочих нагрузок, элементов и функций в Fabric.

В следующих разделах приведены примеры интеграции содержимого Power BI с Fabric для расширения возможностей Power BI.

Интеграция OneLake с семантической моделью

Создатели содержимого, которые делают семантические модели Power BI, могут использовать интеграцию OneLake для записи таблиц моделей в таблицы Delta в OneLake. После первоначального копирования таблиц в памяти их можно повторно использовать из OneLake для других вариантов использования без необходимости их копирования. Разностные таблицы доступны через озеро в Fabric. Пользователи также могут создавать ярлыки для доступа к таблицам, чтобы они могли использовать их из другого озера или другого типа элемента, например хранилища данных.

Варианты использования интеграции OneLake с семантическими моделями включают:

  • Повторное использование данных из семантической модели, которая еще не доступна в OneLake.
  • Повторное использование данных из семантической модели для использования в другом интерфейсе Fabric.
  • Создание моментальных снимков таблицы семантической модели.

Создатели содержимого, которые создают семантические модели или анализируют данные в записных книжках, могут использовать семантику ссылки для чтения и записи в семантические модели из записной книжки в Fabric. Семантическая связь имеет широкий спектр преимуществ для разработчиков Power BI, включая повышенную производительность, автоматизацию и возможность быстро и легко выполнять нерегламентированный анализ в коде.

Ниже описаны варианты использования интеграции семантической связи с семантической моделью:

  • Автоматизация тестирования семантических моделей путем оценки запросов DAX и сравнения результатов с известными базовыми показателями.
  • Программное управление семантических моделей путем запуска анализатора рекомендаций для нескольких моделей одновременно для выявления и классификации возможных проблем.
  • Сохраните общие шаблоны и шаблоны для мер DAX и бизнес-логики (например, преобразования валют), которые можно применить к новым семантических моделям.
  • Анализ и визуализация данных из семантической модели с помощью Python.
  • Проверьте модели, созданные специалистами по обработке и анализу данных, с помощью бизнес-логики из семантической модели.
  • Используйте данные из семантической модели для обогащения анализа.

Совет

Библиотека Python семантической компоновки еще больше расширяет служебную программу семантической связи. Это ценный инструмент для всех, кто создает семантические модели и управляет и хочет повысить производительность и эффективность процесса создания или управления моделью.

Даже если вы не знаете Python, вы можете использовать Copilot и Chat-magics для получения помощи в написании функционального кода Python, чтобы получить полезный результат.

Интеграция активатора Fabric с отчетами Power BI

Создатели содержимого или потребители, которые создают или используют отчеты Power BI, могут использовать Активатор для автоматизации действий и уведомлений на основе изменений данных. Как и оповещения о данных на плитках панели мониторинга, пользователь может задать оповещения в визуальном элементе Power BI и определить триггеры для этих оповещений. Пользователь также может расширить эту функцию, чтобы использовать пользовательские действия для активации потока Power Automate, который может инициировать другие подчиненные изменения.

Варианты использования интеграции активатора с Power BI:

  • Автоматическое обнаружение аномалий, задав оповещение для активации, когда значение превышает пороговое значение.
  • Автоматическое тестирование регрессии критически важных для бизнеса отчетов, задав оповещение, чтобы активировать, когда значение (например, продажи за предыдущий год или отклонение бюджета) превышает пороговое значение.

Интеграция с Microsoft Office 365

Существует множество способов интеграции Power BI с продуктами Microsoft 365, такими как Excel, PowerPoint и Outlook.

Использование данных Power BI в Excel

Пользователи, которые предпочитают работать в Excel, могут использовать анализ в Excel или динамические подключенные таблицы для использования данных Power BI.

Потребители содержимого, имеющие разрешение на сборку для семантической модели, могут подключаться к модели из Excel для использования анализа в Excel. Этот подход позволяет пользователям изучать модели, чтобы они могли выполнять собственный нерегламентированный анализ с помощью сводных таблиц.

Варианты использования для анализа в Excel:

  • Пользователи предпочитают анализировать данные в Excel вместо использования Power BI.
  • Пользователи хотят проводить личную бизнес-аналитику для создания собственных отчетов в Excel.
  • Пользователи хотят использовать данные Power BI для поддержки существующего анализа в Excel.

Совет

Если вы ожидаете, что пользователи будут подключаться к семантической модели из Excel, убедитесь, что вы выполните необходимые действия для обучения их использованию и упорядочения семантической модели полезным образом. Например, упорядочение полей в папки отображения и скрытие таблиц и полей, которые не предназначены для использования в отчетах.

Анализ в Excel использует многомерные выражения для запросов вместо выражений анализа данных (DAX), используемых отчетами Power BI. Запросы многомерных выражений могут повысить производительность по сравнению с эквивалентными запросами DAX. Убедитесь, что пользователи должны понимать, что они должны использовать анализ в Excel для высокоуровневого статистического анализа и выполнять более подробный анализ с помощью Power BI или других функций Fabric.

Кроме того, некоторые функции в семантической модели, такие как параметры поля и строки динамического формата мер, не работают в Analysis в Excel. Дополнительные сведения и ограничения см . в этой статье.

Вы также можете получить данные Power BI в Excel с помощью динамических таблиц. Благодаря этому подходу пользователи, которые экспортируют данные из визуального элемента отчета Power BI, получают книгу Excel, содержащую таблицу, заполненную данными. Запрос таблицы автоматически получает последние данные при открытии книги или при обновлении таблицы вручную.

Варианты использования для динамически подключенных таблиц:

  • Пользователи хотят исследовать или анализировать данные в определенном визуальном элементе.
  • Пользователям необходимо регулярно экспортировать данные для поддержки допустимого бизнес-дела.
  • Вы выполняете ручное тестирование семантической модели или отчета.

При экспорте динамически подключенных таблиц лучше, чем при экспорте отключенных таблиц из отчета Power BI, следует поощрять пользователей избегать экспорта данных. Экспортированные данные представляют проблемы управления и риски безопасности данных, которые могут привести к краже данных из организации. Вместо этого рекомендуется обучать пользователей подключаться к семантической модели из Excel или Power BI Desktop, чтобы выполнить собственный анализ и безопасно поделиться результатами со своими коллегами.

Управление экспортом данных — это важное упражнение по управлению изменениями для повышения зрелости языка и региональных параметров данных и обеспечения эффективного использования Power BI пользователями.

Интеграция отчетов Power BI в PowerPoint

Надстройка Power BI для PowerPoint позволяет добавлять интерактивные интерактивные отчеты Power BI или определенные визуальные элементы на слайды PowerPoint. Эта функция является хорошей альтернативой вставке статических снимков экрана, так как визуальные элементы можно фильтровать и взаимодействовать с ними во время презентации.

PowerPoint — это полезное средство для дополнения существующих отчетов Power BI, но оно не масштабируется как основной метод распространения. Вместо этого используйте методы распространения отчетов, такие как приложения Power BI, и ищите возможности для интеграции PowerPoint, чтобы дополнить или расширить их.

Управление распространением отчетов в виде неструктурированных файлов и презентаций PowerPoint является важным упражнением по управлению изменениями для повышения зрелости области и региональных параметров и доставки содержимого данных, а также для эффективного использования Power BI пользователями.

Варианты использования интеграции Power BI в PowerPoint:

  • Непрерывно воспроизводит презентацию в режиме слайд-шоу с актуальными отчетами Power BI, например на большом экране в фабрике.
  • Заморозить моментальные снимки определенного представления, чтобы данные отчета не обновлялись автоматически, например, если вы хотите просматривать отчеты по истечении предыдущей даты.
  • Поделитесь презентацией с динамическими отчетами Power BI, чтобы пользователи могли просматривать последние данные, например, если вы хотите, чтобы аудитория просматривала презентацию и отчеты, прежде чем представить ее.

Администраторы Структуры могут управлять его использованием с параметром включения надстройки Power BI для клиента PowerPoint . Дополнительные сведения и ограничения см . в этой статье.

Интеграция с Power Platform

Power BI входит в состав Power Platform. Таким образом, Power BI хорошо интегрируется с другими приложениями в семействе Power Platform, таких как Power Apps, Power Automate и Power Pages.

  • Power Apps позволяет быстро создавать и развертывать приложения с низким кодом в организации.
  • Power Automate позволяет автоматизировать задачи и рабочие процессы путем создания логических потоков, которые активируются автоматически, по расписанию или в ответ на действие вручную. Вы можете создать облачные потоки , которые выполняются автоматически без выделенного компьютера. Вы также можете использовать приложение Power Automate для компьютеров для разработки потоков настольных компьютеров, требующих компьютера, так как они используют автоматизацию роботизированных процессов для имитации действий пользователей.
  • Power Pages позволяет создавать внешние бизнес-сайты с помощью пользовательского интерфейса с низким кодом.

Использование визуального элемента Power Apps в отчете Power BI

Вы можете интегрировать Power Apps в Power BI с помощью визуального элемента Power Apps. Этот визуальный элемент позволяет отображать интерактивное функциональное приложение холста Power Apps в отчете Power BI. В Power BI можно выбрать поля для добавления в визуальный элемент Power Apps. Затем в Power Apps эти поля можно использовать для создания меток, управляемых данными, и функциональных возможностей для улучшения приложения. Вместе интеграция отчетов Power BI и Power Apps обеспечивает широкий спектр вариантов использования, которые могут помочь людям принимать решения и принимать меры с помощью данных в отчете.

Существуют некоторые рекомендации по лицензированию, которые следует учитывать, если вы используете этот подход. Чтобы использовать визуальный элемент Power Apps в отчете Power BI, средство просмотра отчетов должно иметь лицензию Power Apps в дополнение к любым необходимым лицензиям Power BI для каждого пользователя. Кроме того, вы можете использовать план оплаты по мере использования для Power Apps и Power Automate.

Варианты использования визуального элемента Power Apps:

  • Упрощение обратной записи в базу данных, например добавление комментариев определенным клиентам или изменение значений прогноза из отчета Power BI.
  • Упрощайте прямые действия, информированные отчетом Power BI, например контактировать с клиентами из отчета об удовлетворенности клиентов.
  • Разрешить пользователям отправлять формы из отчета Power BI, например формы обратной связи, опросы или опросы.

В внедренном сценарии визуальный элемент Power Apps поддерживается только для сценария внедрения для вашей организации , а не для сценария внедрения для клиентов . Другие ограничения см. в разделе "Ограничения" визуального элемента Power Apps.

Интеграция отчета Power BI в приложение холста Power Apps

Плитки панели мониторинга Power BI можно интегрировать в приложение холста Power Apps. При таком подходе основной средой потребления является Приложение Power App, которое улучшено плиткой Power BI. Вы внедряете плитки с помощью элемента управления плитки Power BI во время разработки приложений холста.

Выполнение действий в Power BI из Power Automate

С помощью Power Automate можно автоматизировать определенные действия в Power BI, например экспорт отчетов, обновление семантических моделей или оценку запросов DAX. Эта возможность может быть полезной для оптимизации определенных задач или повышения производительности.

Варианты использования для автоматизации Power BI из Power Automate:

  • Активируйте обновление семантической модели при обновлении вышестоящего источника данных.
  • Автоматизация распределения отчетов Power BI или отчетов с разбивкой на страницы.
  • Добавьте строки в таблицу семантической модели Power BI при активации потока.

Активация потока Power Automate из Power BI

Вы также можете использовать Power BI для активации облачного потока Power Automate тремя способами:

С помощью этого подхода вы не автоматизаете действия Power BI так же, как и реагирование на события, происходящие в Power BI. Эти события можно активировать вручную (например, визуальный элемент Power Automate) или автоматически (например, оповещения о данных). Вы также можете использовать данные из нижестоящего потока Power BI, которые помогут автоматизировать более конкретные и соответствующие действия.

Существуют некоторые рекомендации по лицензированию, которые следует учитывать при таком подходе. Чтобы использовать визуальный элемент Power Automate в отчете Power BI, средство просмотра отчетов должно иметь доступ к потоку Power Automate и лицензии Power Automate, если это необходимо, помимо всех необходимых лицензий Power BI для каждого пользователя. Кроме того, вы можете использовать план оплаты по мере использования для Power Apps и Power Automate.

Варианты использования для активации потока Power Automate из Power BI:

  • Обновление или добавление строк в таблицу Excel из отчета Power BI с помощью визуального элемента Power Automate.
  • Автоматизируйте тестирование регрессии, настроив отчеты и панели мониторинга для отчета о различиях в текущих значениях с известными базовыми планами, а также путем настройки оповещений данных на плитках панели мониторинга.
  • Уведомляйте команду или отдельного человека, если в данных семантической модели есть непредвиденные значения или аномалии с помощью оповещений о данных. Чтобы использовать визуальный элемент Power Automate в отчете Power BI, средство просмотра отчетов должно иметь доступ к потоку Power Automate и лицензии Power Automate, если это необходимо, помимо всех необходимых лицензий Power BI для каждого пользователя. Кроме того, вы можете использовать план оплаты по мере использования для Power Apps и Power Automate.

Внедрение отчета Power BI на веб-сайте Power Pages

Вы можете внедрить отчет Power BI на веб-сайт Power Pages, который позволяет отображать отчеты Power BI на внешнем веб-сайте, сделанном с помощью Power Pages. Этот подход упрощает внедрение для клиентов, включив службу Power BI Embedded из Центра администрирования Power Platform.

Существуют некоторые рекомендации по лицензированию, которые следует учитывать при таком подходе. Чтобы внедрить отчеты Power BI на веб-сайт Power Pages, необходимо иметь номер SKU F, P, EM или SKU. Вам также нужна соответствующая лицензия Power Pages.

Варианты использования для внедрения отчета Power BI на веб-сайте Power Pages:

  • Распространение отчетов с помощью пользовательского портала внешним пользователям или клиентам.
  • Отображение аналитики веб-сайтов, таких как подписчики или трафик для вашего веб-сайта.
  • Улучшение веб-сайта Power Pages с помощью интерактивных визуализаций Power BI.

Помимо ограничений Power BI Embedded, существуют также определенные ограничения для внедрения отчета в Power Pages. Например, отчет должен быть опубликован в той же рабочей области, что и подключенная семантическая модель. Перед внедрением содержимого Power BI на веб-сайте Power Pages необходимо учитывать эти рекомендации.

Интеграция OneDrive и SharePoint

OneDrive и SharePoint часто используются, так как они удобны для хранения содержимого и файлов данных для Power BI. Интеграция OneDrive и SharePoint позволяет расширить возможности совместного использования.

Обновление OneDrive файлов Power BI Desktop

При сохранении файла Power BI Desktop (PBIX) в OneDrive для работы или учебного заведения или SharePoint этот файл можно импортировать в рабочую область из OneDrive вместо публикации из Power BI Desktop. Таким образом, вы можете воспользоваться обновлением OneDrive, где модель данных автоматически обновляется в течение часа.

Варианты использования обновления OneDrive:

  • Пользователи самообслуживания хотят упростить публикацию файлов Power BI Desktop.
  • Создатели содержимого хотят отслеживать изменения и управлять ими при совместной работе в OneDrive.

Помимо интеграции OneDrive для отдельного PBIX-файла для семантических моделей и отчетов, можно также настроить интеграцию на уровне рабочей области с OneDrive.

Предварительная версия файлов Power BI Desktop в OneDrive и SharePoint

Когда вы предоставляете общий доступ к файлу Power BI Desktop пользователям через OneDrive или SharePoint, они могут предварительно просмотреть отчет из OneDrive или SharePoint, не открыв его в Power BI Desktop. Эта возможность работает только для отчетов, подключенных к общей семантической модели, или файлов Power BI Desktop, содержащих отчет и семантику импорта. Кроме того, вы не можете просматривать файлы Power BI Desktop, размером 1 ГБ или больше. Дополнительные сведения см. в разделе "Рекомендации и ограничения".

Существуют некоторые рекомендации по лицензированию, которые следует учитывать при таком подходе. Пользователям требуется лицензия Power BI Pro для предварительной версии файлов Power BI Desktop в OneDrive или SharePoint. Дополнительные сведения см. в предварительных требованиях для просмотра отчетов в OneDrive и SharePoint.

Варианты использования OneDrive для предварительной версии файлов включают:

  • Создатели содержимого используют OneDrive или SharePoint для упрощения совместной работы.
  • Создатели содержимого, использующие интеграции OneDrive, такие как обновление OneDrive, или используют его для отслеживания изменений pbix-файлов и управления ими, хотите, чтобы удобство предварительно просмотреть файлы перед их открытием.

Внедрение отчетов Power BI в SharePoint Online

Вы можете интегрировать Power BI с SharePoint, внедрив отчеты Power BI в SharePoint Online (также известный как безопасное внедрение). Взаимодействие с отчетом совпадает с тем, когда пользователи просматривают их в рабочей области Fabric, используя ссылку, предоставленную прямой доступ. Безопасность на уровне строк применяется вместе с разрешениями элемента. Пользователи должны иметь прямой доступ к отчетам, чтобы просмотреть их на сайте SharePoint.

Варианты использования для внедрения отчетов Power BI в SharePoint Online:

  • Вы хотите распространять отчеты с портала SharePoint вместо рабочей области Fabric. Этот подход может быть полезным, если вы хотите распространять отчеты из нескольких рабочих областей для определенной аудитории.
  • Вы хотите внедрить отчеты, поддерживающие совместную работу или принятие решений на сайте SharePoint.

Интеграция с Visual Studio и VS Code

Многие разработчики знакомы с помощью Visual Studio или Visual Studio Code (VS Code) для управления исходными файлами и метаданными. Эти средства предоставляют несколько вариантов интеграции с Power BI и Fabric.

Разработка семантических моделей с помощью Visual Studio с проектами служб Analysis Services

Если разработчики предпочитают работать в Visual Studio, они могут разрабатывать и развертывать семантические модели из Visual Studio вместо Power BI Desktop. В этом случае им требуется Visual Studio 2017 или более поздняя версия, а также версия 2.9.14 (или более поздняя) расширения SQL Server Data Tools (SSDT).

Совет

Разработчики, которые предпочитают интерфейс, похожий на Visual Studio, создавать семантические модели и управлять ими, могут оказаться более эффективными для использования табличного редактора. Табличный редактор — это внешнее средство, которое подключается к локальной модели, открытой в Power BI Desktop, или удаленной модели через конечную точку чтения и записи XMLA. Она также поддерживает скрипты и пакетную задачу для повышения производительности разработчика.

Дополнительные сведения см. в статье "Расширенное управление моделями данных".

Управление элементами с помощью VS Code

Если разработчики предпочитают работать в VS Code, они могут использовать расширения для упрощения работы с Power BI с помощью приложения VS Code.

Существует несколько средств, которые можно использовать для управления различными частями Power BI из VS Code:

  • TMDL: официальное расширение VS Code от Майкрософт, которое предоставляет языковую поддержку языка определения табличной модели (TMDL) для работы с семантических моделей, использующих формат метаданных TMDL.
  • Power BI Studio: расширение VS Code, разработанное сообществом, использующее REST API Power BI для просмотра элементов в рабочей области и управления ими.
  • Пакет расширений VSCode Power BI: коллекция расширений VS Code, которая позволяет разработчикам работать в VS Code с Fabric и Power BI. Он включает расширения TMDL и Power BI Studio.

Интеграция VS Code также поддерживается другими интерфейсами Fabric, такими как записные книжки для проектирования данных и обработки и анализа данных, или для управления семантических моделей Power BI с помощью семантической ссылки (описано выше).

Интеграция Python или R

Скрипты Python или R можно запускать в семантических моделях и отчетах Power BI, чтобы расширить функциональные возможности этих элементов. Эта возможность может быть полезной для создателей контента, знакомых с Python или R, а также для создания и распространения содержимого для бизнес-пользователей с помощью Power BI.

Владельцы содержимого или создатели, которые являются опытными в Python или R, могут воспользоваться элементами записной книжки в емкости Fabric. Для многих вариантов использования записные книжки являются предпочтительным вариантом интеграции Python и R с Power BI. Это связано с тем, что они предоставляют больше возможностей для создания и обслуживания решений, встроенных на этих языках, они также имеют меньше ограничений и обычно требуют меньше усилий для поддержки.

Запуск кода Python или R в семантической модели

Вы можете интегрировать код Python или R в рамках преобразований данных, выполняемых в семантической модели, которая использует режим хранения импорта. Эта интеграция позволяет преобразовывать данные или выполнять расширенную аналитику с помощью Python или R при каждом обновлении модели.

Чтобы обновить опубликованную семантику, использующую Python или R, интегрированную в Power Query, необходимо использовать локальный шлюз данных в личном режиме. Это связано с тем, что код Python или R выполняется локально с помощью Python или R, установленного на компьютере. Как правило, эта настройка является сложной задачей для управления и обслуживания. Если вам нужно использовать Python или R в семантической модели, рекомендуется использовать альтернативные подходы, такие как записные книжки в Fabric.

Создание визуальных элементов Python или R в отчетах Power BI

Вы можете интегрировать Python или R с отчетами Power BI, чтобы создавать пользовательские визуальные элементы с библиотеками Python, такими как Seaborn или R- пакеты, такие как ggplot2. Эти визуальные элементы полностью настраиваются и поддерживают интерактивные функции в Power BI, такие как отрисовка отфильтрованного результата, перекрестная фильтрация, пользовательские подсказки, детализация и детализация.

Убедитесь, что все визуальные элементы Python или R используют библиотеки Python и пакеты R, поддерживаемые в Fabric. Если вы используете неподдерживаемую библиотеку или пакет, визуальный элемент не будет отображаться в служба Power BI, даже если визуальный элемент отображается в отчете в Power BI Desktop.

Хотя вы можете преобразовать данные и выполнить вычисления в рамках пользовательского визуального элемента Python или R, это не рекомендуется. Размещение этой логики в визуальном элементе Python или R может привести к снижению длительности отрисовки, а также к большей сложности для поддержания визуального элемента и достижения согласования между визуальными элементами и отчетами в логике вычисления.

Вместо этого добавьте логику в вычисления DAX, создавая меры и выполняя преобразования далее вверх, например в Power Query или источнике данных, если это возможно.

Пользовательские визуальные элементы для отчетов Power BI

Существуют другие варианты создания пользовательских визуальных элементов в отчетах Power BI, кроме Python и R. Хотя и не явно интеграция, можно использовать пользовательские визуальные элементы в отчетах Power BI для расширенных или конкретных вариантов использования. Вы можете создать собственный пользовательский визуальный элемент, который не требует интеграции с другими службами, или получить визуальный элемент из AppSource, который может быть бесплатным или требует лицензии. В зависимости от пользовательского визуального элемента она может включать интеграцию со сторонней службой, и вам потребуется согласиться с условиями лицензии.

Если вы думаете об использовании пользовательских визуальных элементов для расширения функциональных возможностей отчетов Power BI, рассмотрите Денеб. Deneb — это разработанный сообществом настраиваемый визуальный элемент, который позволяет использовать декларативный синтаксис JSON языков Vega или Vega-Lite для создания собственных визуализаций. Deneb имеет большое сообщество и множество шаблонов, что делает его хорошим выбором для создателей отчетов, которые хотят создать собственные визуальные элементы без использования JavaScript, Python или R.

Интеграция с другими сторонними службами

Существуют другие сторонние службы, которые предлагают интеграцию с Power BI.

В следующем разделе представлены сторонние службы, а также варианты использования, которые важно учитывать.

Интеграция с семантических моделей с помощью конечной точки XMLA

В Power BI внешние средства могут подключаться к семантической модели Power BI с помощью конечной точки XMLA. Существуют как открытый код, так и коммерчески доступные инструменты, которые можно использовать для повышения производительности или расширения функциональности существующих семантических моделей.

Ниже приведены некоторые примеры инструментов, которые могут интегрироваться с семантическими моделями с помощью конечной точки XMLA:

  • Командлеты PowerShell для автоматизации определенных задач семантической модели.
  • Построитель отчетов Power BI для запроса семантических моделей с помощью DAX и создания отчетов с разбивкой на страницы.
  • Табличный редактор— стороннее средство для разработки и управления семантических моделей.
  • DAX Studio— стороннее средство для разработки и оптимизации запросов DAX.
  • Набор средств ALM, сторонний инструмент для сравнения и развертывания семантических моделей.

Дополнительные сведения о конечных точках XMLA и клиентских приложениях и средствах, использующих их, см. в статье "Подключение к семантической модели" и управление ими с помощью конечной точки XMLA в Power BI. Конечная точка XMLA поддерживается только для рабочих областей, для которых задан режим лицензии, для емкости Fabric, емкости Premium или Premium для каждого пользователя.

Вы можете включить конечную точку XMLA и задать ее для чтения или записи из параметров рабочей нагрузки Power BI на портале администрирования. Существует также несколько параметров клиента, которые можно использовать для управления тем, какие пользователи и группы могут использовать конечную точку XMLA.

Контрольный список . При планировании интеграции Power BI с другими службами ключевые решения и рекомендации включают:

  • Определите требование: опишите то, что вы пытаетесь достичь, и что ожидается преимущество этого.
  • Описание того, почему вы не можете выполнить задачу в Power BI в одиночку: определите проблемы или ограничения, которые препятствуют выполнению этого требования со встроенными инструментами и функциями в Power BI.
  • Определите службы, которые помогут вам выполнить требование: скомпилируйте список служб, которые помогут вам достичь цели. В зависимости от требования может быть только один правдоподобный вариант.
  • Определите возможные риски, ограничения или рекомендации. Тщательно спланируйте и рассмотрите последствия для этой интеграции для различных областей, таких как безопасность, лицензирование, управление и включение пользователей.
  • Узнайте, как настроить интеграцию: ознакомьтесь с соответствующей технической документацией и скомпилируйте пошаговый протокол, который применяется к конкретному сценарию для интеграции Power BI со службой или средством. Обратите особое внимание на возможное устранение неполадок или настройку этой интеграции, которую может потребоваться выполнить.
  • Провести тест или подтверждение концепции (POC): прежде чем настроить интеграцию для клиента, рабочей области или элемента, сначала выполните представительную пробную версию для проверки любых предположений и выявления любых проблем или ограничений. Важно проводить тест или POC.
  • Настройка обучения и мониторинга. Убедитесь, что централизованные команды оснащены для мониторинга новой службы и его влияния на использование в клиенте. Подготовьте соответствующие учебные материалы, чтобы люди могли использовать новую службу, и это помогает им избежать проблем.

Связанный контент

Дополнительные рекомендации, действия, критерии принятия решений и рекомендации по внедрению Power BI см. в статье о планировании реализации Power BI.