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Power BI 實作規劃：與其他服務整合

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注意

本文是 Power BI 實作規劃系列文章的其中一篇。 此系列主要著重於 Microsoft Fabric 中的 Power BI 體驗。 如需有關此系列的簡介，請參閱 Power BI 實作規劃。

本文可協助您規劃 Power BI 和 Microsoft Fabric 與其他服務的整合方式和時機。 本文主要是針對：

  • BI 和分析主管和經理：負責監督 BI 計畫和策略的決策者。 這些人員決定要使用其他服務來支援特定戰略目標，還是要補充 Fabric 或 Power BI。
  • Fabric 管理員：負責監督組織中 Fabric 的管理員。 網狀架構系統管理員可藉由啟用 整合租用戶設定來控制哪些服務可以與 Fabric 整合，並設定租使用者層級與 Azure 或 Microsoft Teams 中的服務整合。 網狀架構系統管理員通常需要與其他系統管理員共同作業，才能促進這項整合。
  • 卓越中心 (COE)、IT和 BI 團隊：這類團隊負責監督組織中的 Power BI。 這些小組會尋找使用服務的機會，當整合式協助人員解決問題或使用Power BI更有效率時。
  • 內容擁有者和內容建立者：支援小組或部門分析的小組和個人。 這些小組和個人會執行工作區層級和解決方案層級整合，以支持允許的特定需求和使用案例。

當您使用Power BI時，可能會遇到某些無法使用核心Power BI 工具和功能解決的需求或挑戰。 在這些情況下，您可以考慮整合 Power BI 與其他服務。 這些服務大多 Microsoft 服務，例如 Azure 或 Microsoft 365，但您也可以整合 Power BI 與自定義或第三方服務。 透過這些方式擴充Power BI的功能可協助解決新問題，並讓人員能夠更有效地執行一般工作。

以下是一些與 Power BI 與其他服務整合的常見案例：

您可以在租使用者、工作區或個別解決方案層級整合 Power BI 與其他服務（例如語意模型和報表）：

  • 租用戶層級整合：影響整個租使用者，並由網狀架構系統管理員設定，通常與其他系統管理員共同作業。 例如， Teams 整合 是在租用戶層級設定。 影響網路的另一個範例是 Azure ExpressRoute。
  • 工作區層級整合：影響工作區中的所有內容，並由工作區系統管理員設定。 例如，Git 整合是在工作區層級設定，以使用 Azure Repos 達成原始檔控制，這是 Azure DevOps 的服務。
  • 解決方案層級整合：影響單一內容專案，並由內容建立者設定。 例如， Python 或 R 是在解決方案層級設定，以啟用自定義互動式視覺效果的建立。

針對這三個層級，在整合 Power BI 與其他服務時，您應該記住下列考慮：

  • 安全性考慮：整合其他服務不可避免地會產生更多風險，您必須降低才能成功使用這些服務的風險。 例如，與 AI 服務的整合有可能將內部數據公開給定型其模型的外部服務。 若要降低此風險，請確定您主動評估整合服務的任何安全性風險和考慮。 此外，請識別具體動作，以確保符合您區域和組織中的數據安全性和隱私策略。
  • 授權考慮：整合其他服務可能需要特定的訂用帳戶或授權。 例如，只有在您擁有適當的PowerApps授權時，才能將Power BI報表與 PowerApps 整合。 針對每個服務，請確定您是否需要特定的授權或訂用帳戶來整合，以及每位使用者或容量的預估成本。 不僅針對服務執行這項評估，也針對網狀架構和 Power BI 每個使用者和每個容量授權執行這項評估。
  • 治理考慮：整合其他服務會導致租用戶中人員進行更多樣化的活動和作業，其中有些可能會導致不適當的做法。 例如，將 Power BI 報表與 OneDrive 或 SharePoint 整合可能會導致直接與報表查看器共用 Power BI Desktop （.pbix） 檔案的人員。 此方法會從將報表發佈至工作區並透過直接存取、工作區查看器角色或Power BI 應用程式來共用報表的較佳做法。 因此，您應該先主動識別任何潛在的治理風險，再整合服務，並找出監視和支援租用戶中服務所需的工作。
  • 指導和使用者啟用考慮：整合其他服務可能需要時間和精力來訓練使用者有效地使用任何新功能。 例如，如果您允許使用者整合 Excel 與 Power BI，您應該訓練使用者如何有效地使用 [在 Excel 中進行分析]。 訓練應引導他們瞭解使用時機，並告知他們其考慮和限制。 請確定您主動規劃如何訓練和支援將使用這項整合的人員。

本文的其餘部分說明在租使用者、工作區和個別解決方案層級整合Power BI與其他服務的可能性（例如報表或語意模型）。

注意

本文提供您可以與 Power BI 整合的不同服務概觀，以及執行這項操作的潛在使用案例。 本文 的目的不是 引導您進行設定或疑難解答整合所需的技術步驟。 您可以在本文的每個個別區段中找到技術信息的連結。

租用戶層級整合

網狀架構管理員可以整合一些服務，以在整個租用戶之間使用。 一般而言，這項整合有助於網狀架構或Power BI與相關服務之間的更廣泛互操作性，例如 Azure 中可用的服務。 租用戶層級整合也會影響處理特定數據的方式。

重要

如需網狀架構系統管理員可用來控制 Microsoft Fabric 或 Power BI 與外部服務整合的相關系統管理設定概觀，請參閱 整合租用戶設定。 網狀架構管理員可以透過這些租用戶設定來控制與所有層級服務的整合。

Azure 服務整合

您可以將租使用者與您可能用來儲存或管理數據的各種 Azure 服務整合。 這項整合可協助您從 Fabric 和 Power BI 內套用 Azure 服務的範圍和優點。 它也啟用更進階的功能，可支援許多角色，從系統管理員和集中式小組到分散式內容擁有者或建立者。

與 Azure 服務整合需要您有作用中的 Azure 訂用帳戶。 此外，這個選項也有一些特定的授權考慮。 使用敏感度標籤和 DLP 原則需要 Azure 資訊保護 Premium P1 或 Premium P2 授權。 使用者可能需要Power BI Pro或 Premium Per User （PPU） 授權，才能使用此整合所產生的功能，例如套用敏感度標籤。 最後，其中一些服務也需要您有網狀架構或進階容量，而且可能會使用您的容量資源。

如需如何與 Azure 服務整合的指引，請參閱：

雖然不一定是 Azure 服務，但您也可以使用下列工具來與 Power BI 進行租用戶層級整合：

與 AI 服務整合

除了 Fabric 中的 Copilot 之外，還有各種 AI 服務可以與 Fabric 和 Power BI 整合。 這些服務可協助您執行進階分析，根據需求和使用案例，將特定模型套用至您的數據。

與 AI Azure 服務整合需要您有作用中的 Azure 訂用帳戶。 此外，其中有些服務也需要您有網狀架構或進階容量，而且會使用您的容量資源。 為了確保這些工作負載對您的容量使用率沒有負面影響，請確定您已為容量內的 AI 工作負載設定記憶體限制。 如此一來，您就可以避免非預期的容量單位使用量。 如需詳細資訊，請參閱 管理對 Premium 容量的影響。

如需如何在 Azure 中與不同 AI 服務整合的指引，請參閱：

在 Power Query 中整合 Azure AI 服務

您可以使用 Azure AI 服務，在 Power Query 中叫用特定的 AI 函式。 這些函式會使用所選工作區的 Fabric 容量或 Premium 容量來執行。 它們可以從結構化較不結構化的文字或影像數據衍生有用的資訊。

Azure AI Services 與語意模型或數據流整合的使用案例包括：

在 Power Query 中整合 Azure 機器學習

同樣地，您可以使用 Azure AI 服務，藉由 叫用動態 Power Query 函式，將機器學習模型套用至您的數據。 這些機器學習模型必須具有模型建立者在 Python 中產生的架構檔案。

數據流 Gen1 建立者也可以使用 AutoML 在數據準備期間使用 Power BI 建立自己的機器學習模型。 建立者可以選擇特定類型的模型、 二元預測、 一般分類或 回歸。 接下來，他們會使用輸入數據來定型這些模型，並在數據流重新整理之後，先評估結果 ，再將模型 套用至新的或更新的數據。

Azure 機器學習 與語意模型或數據流 Gen1 整合的使用案例包括：

  • 在 Power BI 中進行預測模型化，而不需要數據科學工具或 Python 的深入專業知識。
  • 執行簡單的變換預測和預測。
  • 在 Azure 機器學習 中套用組織模型，以擴充 Power BI 中的數據。

獨立軟體廠商的整合

生產及銷售軟體的獨立軟體供應商（ISV）可以與 Fabric 整合，以支援及擴充其應用程式。

ISV 可用來與 Fabric 整合的模型有三種不同的模型：

如需ISV如何與網狀架構整合的詳細資訊，請參閱 Microsoft ISV 的網狀架構整合路徑。

Microsoft Teams 整合

您可以將租使用者與 Microsoft Teams 整合，以允許使用者從 Teams 應用程式中存取 Fabric 和 Power BI。 這項功能是集中共同作業並提升 Teams 和 Power BI 採用的便利方式。

如需如何整合小組與Power BI的詳細資訊，請參閱：

Teams 與 Power BI 整合的使用案例包括：

地理空間服務整合

當您使用地理空間數據時，您可能想要在Power BI的互動式地圖視覺效果中將其可視化。 不過，這些視覺效果需要與其他服務整合，您可以使用租用戶設定來控制租用戶層級。 這些視覺效果在呈現地理空間數據的報表中可能有效，但您應該確保使用這些服務不會違反任何數據落地或合規性需求。

如需如何整合 Power BI 與各種地理空間服務的詳細資訊，請參閱：

警告

地理空間服務可能會使用Power BI租使用者地理區域之外的其他服務、合規性界限或國家雲端實例。 此外，這些服務可能會儲存及處理維護設施的數據，而使用這些服務可能會受限於Power BI以外的個別條款和隱私策略。

此警告也適用於您用來可視化地理空間資訊的任何第三方自定義視覺效果。

工作區層級整合

您可以在個別工作區層級整合特定服務。 這些服務可啟用功能，協助您在工作區中開發、管理及檢視內容。

Git 整合

如果您的工作區使用 Fabric 容量、Premium 容量或 PPU 授權模式，您可以使用 Git 整合 將工作區連線到遠端 Git 存放庫，以支援更進階的生命週期管理案例。 遠端 Git 存放庫可 協助原始檔控制 ，讓內容建立者能夠 追蹤和管理變更。 Git 整合也會促進 開發人員之間的共同 作業，特別是在使用 分支 來隔離開發特定功能時，再將這些變更整合到主要分支與部署前的合併。

簡言之，內容建立者可以在本機或 Power BI 服務 中開發內容，然後將這些變更認可並推送至遠端 Git 存放庫，例如 Azure Repos 或 GitHub Enterprise。 如需如何設定及使用Power BI和 Fabric 的 Git 整合的相關信息，請參閱 開始使用 Git 整合 或 教學課程：端對端生命週期管理。

內容建立者會將Power BI專案 （.pbip） 檔案、元數據檔案和文件儲存在中央 Azure Repos 遠端存放庫中。 這些檔案是由 技術擁有者所策劃。 當內容建立者開發解決方案時，技術擁有者會負責管理解決方案，並檢閱變更，並將其合併成單一解決方案。 相較於 SharePoint 和 OneDrive，Azure Repos 提供更複雜的選項來追蹤及管理變更。 維護精心策展且有記載的存放庫非常重要，因為其為所有內容和共同作業的基礎。

請考慮使用原始檔控制來追蹤及管理下列案例中的變更：

  • 集中式或分散式小組會建立及管理內容。
  • 內容建立者會使用 Azure DevOps 共同作業。
  • 內容建立者熟悉 Git、原始檔控制管理或 DataOps 架構設計。
  • 內容建立者會管理複雜或重要的內容，或預期內容會以複雜度和重要性來調整和成長。

若要協助您有效地搭配 Azure DevOps 使用原始檔控制，您必須注意考慮並符合特定必要條件：

  • Git：若要認可變更並推送至遠端存放庫，內容建立者必須下載並安裝 Git。 Git 是一種分散式版本控制系統，可追蹤檔案中的變更。 若要瞭解 Git 的基本概念，請參閱 什麼是 Git？。
  • 工具：若要使用 Git，內容建立者必須使用命令行介面 （CLI） 或具有整合原始檔控制管理 （SCM） 的圖形使用者介面 （GUI） 用戶端，例如 Visual Studio 或 Visual Studio Code。
  • 授權和許可權：若要建立及使用 Azure Repos Git 存放庫，內容建立者必須：
    • 將其 Azure DevOps 存取層級設定為 [基本] （而不是項目關係人）。
    • 屬於 Azure DevOps 組織和專案。
    • 具有適當的 Azure DevOps 存放庫許可權。
    • 只有在使用 Power BI Premium 容量 （A SKU） 或 PPU 工作區時，才會使用 Power BI 專案。
  • 網狀架構 Git 整合：若要同步遠端存放庫中的內容與 Fabric 工作區，內容建立者會使用 Fabric Git 整合。 此工具很重要，因為它會追蹤及管理在網狀架構入口網站中建立的內容變更，例如數據流。

整合 Azure Log Analytics

您可以使用 Azure Log Analytics 來收集重要資訊，以支援 工作區專案的數據層級稽核 。 Azure Log Analytics 是 Azure 監視器服務的元件之一。 具體而言， Azure Log Analytics 與 Power BI 整合可讓您從 Power BI 工作區中的所有語意模型擷取語意模型事件。 它只支援使用 Fabric 或 Premium 容量的工作區。 如需如何設定及使用適用於 Power BI 和 Fabric 的 Azure Log Analytics 的詳細資訊，請參閱 數據層級稽核：Azure Log Analytics 和 在 Power BI 中設定 Azure Log Analytics。

設定 Azure Log Analytics 整合並啟用連線之後（針對支援的工作區），語意模型事件會自動擷取並持續傳送至 Azure Log Analytics 工作區。 語意模型記錄會儲存在 Azure 數據總管中，這是專為擷取大量近乎即時遙測數據而優化的僅限附加資料庫。

使用 Azure Log Analytics 的使用案例包括：

  • 您想要監視策略性重要的語意模型，例如您在受控自助使用案例中提供給分散式小組的集中式模型。
  • 您想要稽核或調查對資源使用率產生高影響的語意模型，例如 Fabric 容量。
  • 您要針對語意模型進行查詢和使用模式的詳細分析。

若要使用 Azure Log Analytics，您必須在 Azure 訂用帳戶中設定並支付 Azure Log Analytics 工作區 的費用。 您可以使用隨用隨付訂用帳戶來支付 Azure Log Analytics 的費用。 如需詳細資訊，請參閱 Azure Log Analytics 價格。

整合 Azure Data Lake Storage Gen2

您可以將工作區連線到 Azure Data Lake Storage （ADLS） Gen2 帳戶。 當您將工作區連線到 ADLS Gen2 時，您可以儲存 Power BI 資料流的數據（也稱為數據流 Gen1）和語意模型備份。 如需如何設定和使用ADLS Gen2從Power BI資料流儲存資料的資訊，請參閱 設定數據流記憶體以使用 Azure Data Lake Gen 2。

在網狀架構管理入口網站中設定 Azure 連線 並不表示租使用者的所有 Power BI 數據流預設都會儲存在 ADLS Gen2 帳戶中。 若要使用特定的記憶體帳戶（而不是內部記憶體），每個工作區都必須明確連線。 在工作區中建立任何 Power BI 數據流之前，請務必先設定工作區 Azure 連線。

下列兩節提供整合工作區與 ADLS Gen2 的原因。

儲存 Power BI 數據流數據

如果您自備 Data Lake，可以直接在 Azure 中存取 Power BI 數據流 （Gen1） 的數據。 當您想要讓其他使用者或程序檢視或存取資料時，直接存取 ADLS Gen2 中的資料流程儲存體會很有幫助。 當您的目標是重複使用 Power BI 以外的資料流程資料時，這特別有用。

指派記憶體有兩個選項：

  • 租用戶層級記憶體：當您想要將Power BI數據流的所有數據集中到一個ADLS Gen2帳戶時，此選項很有用。
  • 工作區層級記憶體：當業務單位管理自己的數據湖或具有特定數據落地需求時，此選項會很有説明。

提示

如果您使用 Fabric，建議您使用 數據流 Gen2，以將資料儲存在不同的 目的地，包括 OneLake。 數據流 Gen2 比數據流 Gen1 更有彈性，因為它們提供更多選項來 與其他數據管線 整合，而且受益於 大規模的計算。

Power BI 語意模型的備份與還原

指派 給 Fabric 容量、Premium 容量或 PPU 的工作區支援 Power BI 語意模型備份和還原功能 。 此功能會使用相同的ADLS Gen2帳戶來儲存Power BI資料流資料（如上一節所述）。

語意模型備份可協助您：

  • 符合數據保留需求。
  • 將例行備份儲存為災害復原策略的一部分。
  • 將備份儲存在不同的區域中。
  • 移轉數據模型。

解決方案層級整合

您可以在個別專案層級整合特定服務，例如語意模型或報表。 這些整合可以啟用特定的使用案例，並擴充Power BI專案的功能。

與 Microsoft Fabric 整合

Power BI 是 Fabric 的一部分，但 Power BI 是 Fabric 中不同的工作負載，可以與 Fabric 保護傘下整合的其他體驗整合。 如果您只熟悉 Power BI，請務必瞭解在 Fabric 中套用其他工作負載、專案和功能的可能性和機會。

下列各節將示範如何整合 Power BI 內容與 Fabric，以擴充 Power BI 的功能。

OneLake 與語意模型整合

製作 Power BI 語意模型的內容建立者可以使用 OneLake 整合 ，將模型數據表 寫入 OneLake 中的 Delta 數據表。 在初始複製記憶體內部數據表之後，就可以從 OneLake 重複使用其他使用案例，而不需要複製它們。 Delta 數據表可透過 Fabric 中的 Lakehouse 存取。 使用者也可以建立快捷方式來存取數據表，以便從另一 個 Lakehouse 或不同的專案類型使用數據表，例如數據倉儲。

使用 OneLake 與語意模型整合的使用案例包括：

  • 重複使用 OneLake 中尚未提供之語意模型的數據。
  • 重複使用語意模型中的數據，以便在另一個網狀架構體驗中使用。
  • 建立語意模型數據表的快照集。

在筆記本中建置語意模型或分析數據的內容建立者可以使用 語意連結 ，從 Fabric 中的筆記本讀取和寫入語意模型。 語意連結對於Power BI開發人員有廣泛的優點，包括提升生產力、自動化，以及快速且輕鬆地在程式碼中執行臨機操作分析的能力。

使用語意連結與語意模型整合的使用案例包括：

  • 藉由評估 DAX 查詢並將結果與已知基準進行比較，將語意模型測試自動化。
  • 以程式設計方式管理語意模型，方法是同時透過多個模型執行 最佳做法分析器 ，以識別和分類可能的問題。
  • 儲存 DAX 量值和商業規則的常見範本和模式（例如貨幣轉換），這些範本和模式可以套用至新的語意模型。
  • 使用 Python 分析及可視化語意模型中的數據。
  • 使用語意模型中的商業規則，驗證數據科學家所建立的模型。
  • 使用語意模型的數據來豐富分析。

提示

semantic-link-labs Python 連結庫會進一步擴充語意連結的公用程式。 對於任何建立和管理語意模型，並想要改善模型建立或管理程序的生產力和效率的人來說，這是一個有價值的工具。

即使您不知道 Python，您也可以使用 Copilot 和 Chat-magics 取得撰寫功能性 Python 程式代碼的協助，以取得有用的結果。

網狀架構啟動器與Power BI報表整合

建置或使用Power BI報表的內容建立者或取用者可以使用 啟動器 ，根據數據變更將動作和通知自動化。 與 來自儀錶板磚的數據警示類似，用戶可以在Power BI視覺效果上設定警示，並定義這些警示的觸發程式。 使用者也可以擴充這項功能，以使用 自定義動作來觸發可起始其他下游變更的Power Automate流程 。

啟用器與 Power BI 整合的使用案例包括：

  • 自動化異常偵測，方法是將警示設定為在值超過臨界值時觸發。
  • 藉由設定警示以觸發值（例如上一年銷售額或預算變異數）超過臨界值時，自動進行業務關鍵報告的回歸測試。

與 Microsoft Office 365 整合

有許多方式可將 Power BI 與 Microsoft 365 產品整合，例如 Excel、PowerPoint 和 Outlook。

在 Excel 中使用 Power BI 數據

偏好在 Excel 中工作的使用者可以使用 [在 Excel 中進行分析] 或即時連線的數據表來使用 Power BI 數據。

具有語意模型建置許可權的內容取用者可以從Excel線上到模型，以使用 [在 Excel）中進行分析]。 此方法可讓使用者探索模型，讓其可以使用數據透視表執行自己的臨機操作分析。

在 Excel 中分析的使用案例包括：

  • 使用者偏好在 Excel 中分析數據，而不是使用 Power BI。
  • 使用者想要進行 個人 BI ，以在 Excel 中建立自己的報表。
  • 使用者想要使用Power BI資料來支援Excel中的現有分析。

提示

如果您預期使用者要從 Excel 連線到語意模型，請確定您採取必要的步驟來定型其使用方式，並以有用的方式組織您的語意模型。 例如，將欄位組織成顯示資料夾，並隱藏不適合用於報表的數據表和欄位。

在 Excel 中分析會使用多維度表示式 （MDX） 進行查詢，而不是 Power BI 報表所使用的數據分析表達式 （DAX）。 相較於對等的 DAX 查詢，MDX 查詢可能會遇到較差的效能。 請確定使用者了解他們應該使用 [在 Excel 中進行分析] 進行高階匯總分析，並使用 Power BI 或其他網狀架構體驗執行更詳細的分析。

此外，語意模型中的某些功能，例如 字段參數 和 動態量值格式字元串，無法在 Excel 中進行分析。 如需其他考慮和限制，請參閱 這篇文章。

您也可以使用 即時連接的數據表，在 Excel 中取得 Power BI 數據。 使用此方法，從 Power BI 報表視覺效果匯出數據的使用者會收到包含填入數據的數據表的 Excel 活頁簿。 當開啟活頁簿或手動重新整理數據表時，數據表查詢會自動擷取最新的數據。

即時連線數據表的使用案例包括：

  • 使用者想要調查或分析特定視覺效果中的數據。
  • 用戶必須定期匯出數據以支援有效的商務案例。
  • 您正在執行語意模型或報表的手動測試。

雖然匯出即時連接的數據表比從 Power BI 報表匯出中斷連線的數據表更好，但您應該鼓勵使用者避免匯出任何數據。 匯出的數據呈現治理挑戰和數據安全性風險，可能導致數據從組織外洩。 相反地，請考慮訓練使用者從 Excel 或 Power BI Desktop 連線到語意模型，以執行自己的分析，並安全地與同事共享結果。

管理數據匯出是改善數據文化特性成熟度的重要變更管理練習，可讓人員有效地使用Power BI。

在PowerPoint中整合Power BI報表

您可以使用 PowerPoint 的Power BI載入巨集，將即時、互動式Power BI報表或特定視覺效果新增至PowerPoint投影片。 這項功能是插入靜態螢幕快照的好選擇，因為視覺效果可以在簡報期間進行篩選和互動。

PowerPoint 是補充現有 Power BI 報表的實用工具，但不會調整為主要散發方法。 請改用報表散發方法，例如 Power BI 應用程式，並尋找 PowerPoint 整合的機會來補充或擴充它們。

將報表散發管理為一般檔案和 PowerPoint 簡報，是改善數據文化特性和內容傳遞範圍的成熟度的重要變更管理練習，並可讓人員有效地使用 Power BI。

PowerPoint 中的 Power BI 整合使用案例包括：

  • 使用最新的 Power BI 報表，以幻燈片放映模式 持續播放簡報，例如在處理站的大型螢幕上。
  • 凍結特定檢視的快照集，讓報表數據不會自動更新，例如當您想要從過去的日期檢閱時間點報表時。
  • 與即時 Power BI 報表共用簡報，讓人員可以看到最新的數據，例如當您想要觀眾在呈現簡報之前檢閱簡報和報表時。

網狀架構系統管理員可以使用 PowerPoint 租使用者設定啟用Power BI載入巨集。 如需其他考慮和限制，請參閱 這篇文章。

與 Power Platform 整合

Power BI 是 Power Platform 的一部分。 因此，Power BI 與 Power Platform 系列中的其他應用程式整合良好，例如 Power Apps、Power Automate 和 Power Pages。

在 Power BI 報表中使用 Power Apps 視覺效果

您可以使用Power Apps 視覺效果，在Power BI中整合Power Apps。 此視覺效果可讓您在Power BI報表內顯示互動式的功能Power Apps 畫布應用程式。 在 Power BI 中，您可以選取要新增至 Power Apps 視覺效果的欄位。 然後，在 Power Apps 中，您可以使用這些欄位來建立資料驅動標籤和功能，以增強您的應用程式。 Power BI 報表和 Power Apps 的整合可啟用各種使用案例，可協助人們在報表中使用數據做出決策並採取動作。

如果您採用這種方法，請記住一些授權考慮。 若要在Power BI報表中使用Power Apps視覺效果，除了任何必要的Power BI每個使用者授權之外，報表查看器還必須擁有Power Apps授權。 或者，您可以使用 Power Apps 和 Power Automate 的隨用隨付方案 。

Power Apps 視覺效果的使用案例包括：

  • 協助回寫至資料庫，例如將批註新增至特定客戶，或從Power BI報表內修改預測值。
  • 協助 Power BI 報表通知的直接動作，例如從客戶滿意度報告連絡客戶。
  • 允許使用者從Power BI報表內提交表單，例如意見反應表單、投票或問卷。

在內嵌案例中，Power Apps 視覺效果僅針對組織案例進行內嵌支援，而不是針對您的客戶案例進行內嵌。 如需其他限制，請參閱 Power Apps視覺效果的限制。

在 Power Apps 畫布應用程式中整合 Power BI 報表

您可以在 Power Apps 畫布應用程式中整合 Power BI 儀錶板磚。 使用此方法時，主要耗用量媒體是Power App，由Power BI磚增強。 您可以在畫布應用程式開發期間使用 Power BI磚控件 來內嵌磚。

從 Power Automate 在 Power BI 中採取動作

您可以使用Power Automate將Power BI中的特定動作自動化，例如報表匯出、語意模型重新整理或DAX查詢評估。 這項功能有助於簡化特定工作或提升生產力。

從 Power Automate 將 Power BI 自動化的使用案例包括：

  • 更新上游數據源時，觸發語意模型的重新整理。
  • 自動散發Power BI報表或編頁報表。
  • 觸發流程時，將數據列新增至 Power BI 語意模型數據表。

從 Power BI 觸發 Power Automate 流程

您也可以使用 Power BI 以三種方式觸發 Power Automate 雲端流程：

使用這種方法，您不會像回應Power BI中所發生的事件一樣自動化Power BI 動作。 這些事件可以手動觸發（例如 Power Automate 視覺效果）或自動觸發（例如數據警示）。 您也可以在流程中使用來自Power BI下游的數據，這可協助您自動化更具體且相關的動作。

有一些授權考慮，請記住這種方法。 若要在Power BI報表中使用Power Automate 視覺效果，報表查看器必須視需要存取Power Automate流程和 Power Automate授權，以及任何必要的 Power BI 每個用戶授權。 或者，您可以使用 Power Apps 和 Power Automate 的隨用隨付方案 。

從 Power BI 觸發 Power Automate 流程的使用案例包括：

  • 使用 Power Automate 視覺效果，從 Power BI 報表內更新或新增數據列至 Excel 數據表。
  • 藉由設定報表和儀錶板來報告目前值與已知基準的差異，以及在儀錶板磚上設定數據警示，來自動化回歸測試。
  • 使用數據警示在語意模型數據中有非預期的值或異常時，通知小組或個人。 若要在Power BI報表中使用Power Automate 視覺效果，報表查看器必須視需要存取Power Automate流程和 Power Automate授權，以及任何必要的 Power BI 每個用戶授權。 或者，您可以使用 Power Apps 和 Power Automate 的隨用隨付方案 。

在 Power Pages 網站中內嵌 Power BI 報表

您可以在 Power Pages 網站中內嵌 Power BI 報表，這可讓您在 Power Pages 所建立的外部網站上顯示 Power BI 報表。 此方法可從 Power Platform 系統管理中心啟用 Power BI Embedded 服務 ，以簡化為客戶的內嵌案例。

有一些授權考慮，請記住這種方法。 若要在Power Pages 網站中內嵌 Power BI 報表，您必須擁有 F、P、EM 或 A SKU。 您也需要適當的 Power Pages 授權。

在 Power Pages 網站中內嵌 Power BI 報表的使用案例包括：

  • 透過自訂入口網站將報表散發給外部用戶或客戶。
  • 顯示網站分析，例如網站的訂閱者或流量。
  • 使用互動式Power BI視覺效果增強Power Pages網站。

除了 Power BI Embedded 的限制之外，還有 在 Power Pages 中內嵌報表的特定限制。 例如，報表必須發佈至與其連線語意模型相同的工作區。 在決定在Power Pages網站中內嵌Power BI內容之前，請務必考慮這些考慮這些考慮。

OneDrive 和 SharePoint 整合

OneDrive 和 SharePoint 常用，因為它們是儲存 Power BI 內容和數據檔的便利選項。 藉由整合 OneDrive 和 SharePoint，您可以進一步增強其共用功能。

Power BI Desktop 檔案的 OneDrive 重新整理

當您將 Power BI Desktop （.pbix） 檔案儲存至 OneDrive for Work 或 School 或 SharePoint 時，您可以從 OneDrive 將該檔案匯入工作區，而不是從 Power BI Desktop 發佈該檔案。 如此一來，您可以受益於 OneDrive 重新整理，其中數據模型通常會在一小時內自動更新。

使用 OneDrive 重新整理的使用案例包括：

  • 自助使用者想要簡化Power BI Desktop 檔案的發佈。
  • 內容建立者想要在 OneDrive 中共同作業時追蹤和管理變更。

除了針對語意模型和報表整合個別 .pbix 檔案的 OneDrive 之外，您也可以設定 與 OneDrive 的工作區層級整合。

在 OneDrive 和 SharePoint 中預覽 Power BI Desktop 檔案

當您透過 OneDrive 或 SharePoint 與人員共用 Power BI Desktop 檔案時，他們可以 從 OneDrive 或 SharePoint 預覽報表 ，而不需在 Power BI Desktop 中開啟報表。 這項功能僅適用於連接到共用語意模型的報表，或包含報表和匯入語意模型的 Power BI Desktop 檔案。 此外，您無法預覽 1 GB 或更大的 Power BI Desktop 檔案。 如需詳細資訊，請參閱 考慮和限制。

有一些授權考慮，請記住這種方法。 使用者需要 Power BI Pro 授權，才能預覽 OneDrive 或 SharePoint 中的 Power BI Desktop 檔案。 如需詳細資訊，請參閱 在 OneDrive 和 SharePoint 中檢視報表的必要條件。

使用 OneDrive 預覽檔案的使用案例包括：

在 SharePoint Online 中內嵌 Power BI 報表

您可以將Power BI報表內嵌在SharePoint Online中，以整合Power BI與 SharePoint（也稱為安全內嵌）。 報表體驗與使用者使用與直接存取共用的連結在 Fabric 工作區中檢視它們時相同。 數據列層級安全性 會強制執行，以及項目許可權。 用戶必須能夠直接存取報表，才能在 SharePoint 網站中檢視報表。

在 SharePoint Online 中內嵌 Power BI 報表的使用案例包括：

  • 您想要從 SharePoint 入口網站散發報表，而不是透過 Fabric 工作區散發報表。 當您想要將報表從數個工作區散發給特定物件時，此方法很有用。
  • 您想要在 SharePoint 網站中內嵌支援共同作業或決策的報表。

與 Visual Studio 和 VS Code 整合

許多開發人員都熟悉使用 Visual Studio 或 Visual Studio Code （VS Code） 來管理原始程式檔和元數據。 這些工具提供數個選項來與 Power BI 和 Fabric 整合。

使用 Visual Studio 搭配 Analysis Services 專案開發語意模型

如果開發人員偏好在Visual Studio中工作，他們可以 從Visual Studio 開發及部署語意模型，而不是Power BI Desktop。 在此情況下，他們需要 Visual Studio 2017 或更新版本，以及 SQL Server Data Tools （SSDT） 延伸模組的 2.9.14 版或更新版本。

提示

偏好使用類似 Visual Studio 體驗來建置及管理語意模型的開發人員，可能會發現使用 表格式編輯器會更有效率。 表格式編輯器是外部工具，可連線到 Power BI Desktop 中開啟的本機模型，或透過 XMLA 讀取/寫入端點的遠端模型。 它也支援腳本和批次工作，以改善開發人員生產力。

如需詳細資訊，請參閱 進階數據模型管理。

使用 VS Code 管理專案

如果開發人員偏好在 VS Code 中工作，他們可以使用擴充功能，透過 VS Code 應用程式協助使用 Power BI。

有數個工具可用來從 VS Code 管理 Power BI 的不同部分：

  • TMDL：來自 Microsoft 的官方 VS Code 延伸模組，可提供表格式模型定義語言 （TMDL） 的語言支援，以使用 TMDL 元數據格式的語意模型。
  • Power BI Studio：社群開發的 VS Code 延伸模組，會使用 Power BI REST API 來檢視和管理工作區中的專案。
  • Power BI VSCode 延伸模組套件：VS Code 延伸模組的集合，可讓開發人員在 VS Code 中使用 Fabric 和 Power BI。 它同時包含TMDL和Power BI Studio擴充功能。

其他 Fabric 體驗也支援 VS Code 整合，例如數據工程和數據科學的筆記本，或使用語意連結管理 Power BI 語意模型（如先前所述）。

Python 或 R 整合

您可以在 Power BI 語意模型和報表中執行 Python 或 R 腳本，以擴充這些專案的功能。 這項功能對於熟悉 Python 或 R 的內容建立者，以及透過 Power BI 為商務使用者建立和發布內容的人員很有説明。

熟悉 Python 或 R 的內容擁有者或建立者，可能會受益於在 Fabric 容量中使用 筆記本專案 。 對於許多使用案例，筆記本是 Python 和 R 與 Power BI 整合的慣用選項。 這是因為它們提供更多選項來建立和維護以這些語言建置的解決方案，因此它們也有較少的限制，而且通常牽涉到較少的支援工作。

在語意模型中執行 Python 或 R 程序代碼

您可以在使用匯入儲存模式的語意模型中執行的數據轉換中整合 Python 或 R 程式代碼。 此整合可讓您在重新整理模型時，使用 Python 或 R 轉換資料或執行進階分析。

若要重新整理使用 Power Query 中整合 Python 或 R 的已發布語意模型，您必須在個人模式中使用內部部署數據閘道。 這是因為 Python 或 R 程式代碼會使用電腦上安裝的 Python 或 R，在本機執行。 此設定通常很難管理和維護。 如果您需要在語意模型中使用 Python 或 R，建議您使用替代方法，例如 Fabric 中的筆記本。

在 Power BI 報表中建立 Python 或 R 視覺效果

您可以整合 Python 或 R 與 Power BI 報表，以使用 Python 連結庫建立自定義視覺效果，例如 Seaborn 或 R 套件，例如 ggplot2。 這些視覺效果是完全可自定義的，並支援Power BI中的互動式功能，例如轉譯篩選的結果、交叉篩選、自定義工具提示、向下鑽研和鑽研。

請確定所有 Python 或 R 視覺效果都使用 Fabric 中支援的 Python 連結庫 和 R 套件 。 如果您使用不支持的連結庫或套件，即使視覺效果在Power BI Desktop中的報表中轉譯，視覺效果也不會在Power BI 服務 中轉譯。

雖然您可以轉換數據並計算為 Python 或 R 自定義視覺效果的一部分，但不建議這麼做。 將此邏輯放在 Python 或 R 視覺效果可能會導致轉譯持續時間變慢，而且在計算邏輯中維持視覺效果和報表的協調度會更加困難。

相反地，藉由建立量值將邏輯新增至 DAX 計算，並盡可能在 Power Query 或數據源中執行轉換。

Power BI 報表的自定義視覺效果

除了 Python 和 R 之外，還有其他選項可用來在 Power BI 報表中建立自定義視覺效果。雖然未明確整合，但可以在Power BI報表中使用自定義視覺效果，以取得進階或特定使用案例。 您可以 建立自己的自定義視覺效果，不需要與其他服務整合，或從 AppSource 取得視覺效果，可以是免費或 需要授權。 視自定義視覺效果而定，它可能會涉及與第三方服務的整合，而您必須同意其授權條款。

如果您要考慮使用自定義視覺效果來擴充 Power BI 報表的功能，請考慮 Deneb。 Deneb 是社群開發的認證自定義視覺效果，可讓您使用 Vega 或 Vega-Lite 語言的宣告式 JSON 語法來建置您自己的視覺效果。 Deneb 擁有大型社群和許多範本，因此對於想要建立自己的視覺效果而不使用 JavaScript、Python 或 R 的報表建立者來說，是不錯的選擇。

與其他第三方服務整合

還有其他第三方服務可與Power BI整合。

下一節提供第三方服務，以及重要考慮的使用案例。

透過 XMLA 端點與語意模型整合

在 Power BI 中，外部工具可以使用 XMLA 端點連線到 Power BI 語意模型。 您可以使用 開放原始碼和商業可用的工具來提升生產力或擴充現有語意模型的功能。

以下是可透過 XMLA 端點與語意模型整合的一些工具範例：

如需 XMLA 端點和使用它們之用戶端應用程式和工具的詳細資訊，請參閱 Power BI 中 XMLA 端點的語意模型連線和管理。 只有將授權模式設定為網狀架構容量、進階容量或 Premium Per User 的工作區才支援 XMLA 端點。

您可以啟用 XMLA 端點，並將其設定為從管理入口網站中的 Power BI 工作負載選項讀取或讀取/寫入。 也有 數個租用戶設定 可用來控制哪些使用者和群組可以使用 XMLA 端點。

檢查清單 - 規劃將 Power BI 與其他服務整合時，關鍵決策和考慮包括：

  • 定義需求：描述您嘗試達成的內容，以及預期的好處。
  • 描述為何您無法單獨在Power BI 中完成工作：定義挑戰或限制，以防止您使用Power BI中的內建工具和功能來達成此需求。
  • 識別可協助您滿足需求的服務：編譯可協助您達成目標的服務清單。 視需求而定，可能只有一個合理的選項。
  • 識別任何潛在的風險、限制或考慮：仔細規劃並考慮此整合對於不同領域的影響，例如安全性、授權、治理和用戶啟用。
  • 研究如何設定整合：閱讀適當的技術檔，並編譯適用於您特定案例的逐步通訊協定，以瞭解您將如何整合 Power BI 與服務或工具。 請特別注意您可能需要進行此整合的可能疑難解答或自定義。
  • 進行測試或概念證明（POC）：在您設定租使用者、工作區或專案的整合之前，請先執行具代表性的試用版來測試任何假設，並顯示任何挑戰或限制。 進行測試或POC很重要。
  • 設定訓練和監視：確定集中式小組能夠監視新服務，以及其對租使用者使用量的影響。 準備相關的訓練材料，讓人員可以使用新的服務，並協助他們避免問題。

相關內容

如需更多考量、動作、決策準則和建議，以協助您進行 Power BI 實作決策，請參閱 Power BI 實作規劃。