1. 执行摘要
本报告深入分析了微软 Power BI 的发展历程、在商业智能（BI）领域的地位、用户群体、未来发展方向以及在人工智能（AI）时代的重要性。Power BI 经历了从 Excel 插件到独立云平台的演变，如今已成为全球数百万用户进行数据分析和可视化的关键工具1。报告指出，尽管 AI 技术飞速发展，Power BI 凭借其强大的数据连接、转换、建模和可视化功能，以及与微软生态系统的无缝集成，依然在 BI 领域占据重要地位 2。本报告强调，Power BI 不仅是数据分析的强大工具，更是 AI 驱动决策的基础，并为用户提供了有效利用 Power BI 提升数据分析水平的实践指南。
2. 引言：数据驱动决策的崛起与 Power BI 的作用
在现代商业运营和战略规划中，数据的重要性日益凸显。通过对数据的有效分析和利用，企业能够获得深刻的洞察，从而做出更明智的决策，最终在竞争激烈的市场中取得优势。数据驱动的决策不再仅仅是一种趋势，而是企业保持竞争力的关键要素。商业智能（BI）作为一个关键领域，旨在帮助组织收集、整合、分析和呈现数据，从而将数据转化为可执行的见解。在众多的 BI 工具中，微软开发的 Power BI 凭借其强大的功能和易用性，已成为行业内的领导者之一1。Power BI 提供了一整套工具和服务，帮助用户连接到各种数据源，进行数据转换和清洗，构建复杂的数据模型，并创建交互式的数据可视化报告和仪表板 1。本报告旨在全面探讨 Power BI 的历史演变、BI 领域的发展趋势、Power BI 在 BI 领域的地位、用户群体特征、未来的发展方向，以及在 AI 时代 Power BI 的价值和使用方法。深入理解 Power BI 的过去、现在和未来，对于企业领导者、IT 决策者和数据分析经理制定有效的策略至关重要。
3. 时光之旅：Power BI 的历史与演变
3.1 起源：从 Project Crescent 到Excel 插件
Power BI 的概念最初由微软 SQL Server Reporting Services 团队的 Thierry D'Hers 和 Amir Netz 提出 4。随后，Ron George 在 2010 年夏天设计并创建了这个项目，最初命名为 "Project Crescent" 4。Project Crescent 于2011 年 7 月 11 日首次公开发布，并与 SQL Server 代码名称 "Denali" 捆绑在一起4。这个早期版本标志着微软在自助式 BI 领域的初步尝试。
在 2013 年 9 月，Project Crescent 正式更名为 Power BI，并作为 "Power BI for Office 365" 发布 1。Power BI 的首次发布是基于微软 Excel 的三个流行插件：Power Query、Power Pivot 和 Power View 1。Power Query 允许用户连接到各种数据源并进行数据转换和清洗；Power Pivot 提供强大的内存数据建模功能，支持创建复杂的关系和计算；Power View 则用于创建交互式的数据可视化效果。这些工具在 Excel 用户中非常受欢迎，因为它们利用了用户已有的 Excel 技能，降低了学习门槛 1。然而，这些插件的局限性在于它们需要安装桌面版的 Excel 才能使用，这在一定程度上限制了其可扩展性和协作性。
3.2 独立平台的诞生：Power BI for Office 365
为了克服 Excel 插件的限制，微软在 2013 年推出了基于云的 Power BI 服务 1。这项服务允许用户通过 Web 浏览器创建和共享仪表板和报告，无需安装桌面软件。这一举措极大地提升了 Power BI 的可访问性和协作能力。云版本的 Power BI 还引入了新的功能，例如自然语言查询、高级分析和实时数据流1。这些新功能的加入，使得 Power BI 不再仅仅是 Excel 的增强工具，而开始发展成为一个功能更加全面的 BI 平台。向云端的迁移是一个战略性的决定，它为 Power BI 的未来发展奠定了基础，使其能够提供更强大的计算能力和更便捷的共享机制。
3.3 重要里程碑和功能更新：Power BI Desktop、Service、Mobile、Embedded、Report Server、Premium、Fabric
2015 年，Power BI 发布了一个重要的更新，其中包括全新的 Power BI Desktop 应用程序 1。这个独立的桌面应用程序为用户提供了创建复杂数据模型、构建自定义计算以及设计更高级可视化效果的能力。Power BI Desktop 的发布标志着 Power BI 成为了一个真正的独立产品，拥有了自己的生态系统。同年，Power BI 还推出了移动应用程序，允许用户在移动设备上查看和交互他们的数据 1。移动应用使得用户可以随时随地访问关键业务数据，进一步提升了 Power BI 的实用性。
此后，微软持续为 Power BI 增加新的功能和特性。2016 年，微软推出了 Power BI Embedded 服务，允许开发人员将 Power BI 报告和仪表板嵌入到他们自己的应用程序中 1。这项服务为企业提供了更灵活地集成和分发数据分析结果的方案。2017 年，Power BI Report Server 的发布使得用户可以在自己的服务器上托管Power BI 报告 1。这对于那些有严格数据安全和合规要求的组织来说是一个重要的选择。
2019 年，微软推出了Power BI Premium 版本 1。Power BI Premium 提供了更高的数据容量、更高级的分析功能以及与外部用户共享报告和仪表板的能力。这使得Power BI 能够更好地满足大型企业和复杂数据分析场景的需求。
近年来，Power BI 进一步融入了微软的整体数据战略。Microsoft Fabric 的推出，将 Power BI 作为其核心组件之一，与其他数据集成和分析工具更紧密地集成在一起7。Fabric旨在提供一个统一的数据分析平台，简化数据处理和分析流程。
除了这些重要的版本更新，Power BI 还不断引入各种新功能，例如自然语言问答 (Q&A) 功能，允许用户通过自然语言提问来获取数据洞察 4。企业级数据连接和通过 Power BI Gateways 实现的安全选项也得到了持续增强4。2015 年，微软收购了加拿大公司 Datazen，以增强 Power BI 的移动 BI 功能 4。2020 年 11 月，Power BI 推出了Premium Per User 许可，为用户数量较少但有高级分析要求的组织提供了更经济的选择 4。Power BI Report Builder 的推出，使得用户可以创建分页报告，更好地控制报告的布局，以满足打印或导出 PDF 的需求 4。此外，Power BI 还为 Premium 语义模型提供了版本历史记录功能，方便用户在 Web 上编辑模型时恢复到之前的版本 12。Power BI Desktop 还增加了对暗黑模式的支持，提升了用户体验 13。最引人注目的更新之一是 Copilot 的引入，这是一个 AI 助手，旨在帮助用户更轻松地创建报告和分析数据 11。
3.4 重要发布和创新时间线
以下是 Power BI 发展历程中的一些重要里程碑：
●2010 年： Ron George 设计并创建了 "Project Crescent"。
●2011 年 7 月： Project Crescent 首次公开发布，与 SQL Server Codename Denali 捆绑。
●2013 年 9 月： Project Crescent 更名为Power BI，并作为 "Power BI for Office 365" 发布。
●2015 年 7 月： Power BI 作为独立产品首次公开正式发布。
●2015 年： Power BI Desktop 应用程序和 Power BI 移动应用程序发布。微软收购 Datazen。
●2016 年： Power BI Embedded 服务推出。
●2017 年： Power BI Report Server 发布。
●2019 年： Power BI Premium 发布。
●2020 年 11 月： 推出Power BI Premium Per User 许可。
●近期： Power BI 集成到Microsoft Fabric 中，引入 Copilot AI 助手，支持暗黑模式，增强数据建模和可视化功能。
这条时间线清晰地展示了 Power BI 从最初的 Excel 插件发展成为一个功能强大的独立 BI 平台的历程。
4. 更广阔的背景：商业智能领域的发展与趋势
4.1 BI 的早期阶段：传统报告与分析
在 BI 的早期阶段，数据分析和报告主要由 IT 部门负责。他们根据业务用户的需求，从各种数据源提取数据，生成静态的报告。这种方法的主要局限在于报告的生成周期长，用户无法进行交互式的数据探索，且难以快速响应业务变化。业务用户往往需要等待 IT 部门提供报告，这在一定程度上阻碍了数据驱动决策的效率。
4.2 现代 BI 的兴起：自助服务、数据可视化、云采用
随着技术的发展和业务需求的不断变化，BI 领域经历了从传统模式向现代模式的转变。自助式 BI 的出现，极大地提升了业务用户自主分析数据的能力 6。用户可以使用易于操作的工具，连接到他们需要的数据，进行自定义的分析和报告，而无需依赖 IT 部门的支持。数据可视化在现代 BI 中扮演着越来越重要的角色 1。通过将复杂的数据转化为直观的图表和图形，数据可视化使得用户能够更容易地理解数据中的模式、趋势和异常，从而更快地发现有价值的见解。
云计算的普及对 BI 领域产生了深远的影响1。基于云的BI 解决方案提供了更高的可扩展性、灵活性和可访问性。企业可以根据实际需求灵活地调整计算和存储资源，并且用户可以随时随地通过互联网访问数据和报告。现代 BI 的这些发展趋势，标志着数据分析的民主化，使得更多的人能够参与到数据驱动的决策过程中，从而提升组织的整体效率和敏捷性。
4.3 当前塑造 BI 的趋势：AI 和机器学习集成、实时分析、数据民主化、增强分析、数据治理与安全
当前，商业智能领域正受到多种关键趋势的影响。人工智能（AI）和机器学习（ML）的集成是其中最重要的趋势之一 2。AI 和 ML 技术正在被应用于预测性分析、自动化数据处理和发现更深层次的数据洞察。这些技术能够分析大量的历史数据，识别模式，并预测未来的趋势，帮助企业做出更具前瞻性的决策。
对实时分析的需求也在不断增长 1。企业希望能够实时监控业务运营情况，并根据最新的数据做出快速响应。实时分析能够帮助企业及时发现问题、抓住机遇，提升运营效率和客户满意度。
数据民主化是另一个重要的趋势，它强调将数据和 BI 工具普及到组织内的更广泛用户群体2。通过提供易于使用的自助式 BI 工具，企业可以赋能业务用户进行自己的数据分析，减少对 IT 部门的依赖，并促进数据驱动文化的形成。
增强分析利用 AI 技术自动化数据准备、洞察生成和数据故事讲述的过程21。这使得分析过程更加高效，并能够帮助用户发现隐藏在数据中的潜在见解。
数据治理和安全的重要性日益凸显 2。随着数据量的不断增长和数据隐私法规的日益严格，企业需要确保数据的质量、合规性和安全性。强大的数据治理体系能够帮助企业建立对数据的信任，并降低数据泄露和滥用的风险。这些趋势相互关联，共同塑造着当前 BI 领域的发展方向。AI 和 ML 的集成提升了分析的深度和自动化程度；实时分析提供了即时的数据洞察；数据民主化使得更多人能够参与到数据分析中；增强分析简化了分析过程；而数据治理和安全则为数据驱动的决策提供了坚实的基础。
4.4 BI 的未来轨迹：生成式 BI、协作式 BI、嵌入式分析、边缘计算
展望未来，商业智能领域预计将出现一些新的发展轨迹。生成式BI 是一种新兴的趋势，它利用 AI 技术自主生成数据洞察和报告 16。这种技术有望极大地提高数据分析的效率，并帮助用户更快地获取关键信息。
协作式 BI 强调团队成员在数据分析过程中的实时协作2。通过提供共享的工作空间和协作工具，协作式 BI 能够促进团队成员之间的知识共享和共同决策。
嵌入式分析将 BI 功能直接集成到业务应用程序中1。这使得用户可以在他们日常使用的应用程序中直接访问和分析数据，无需切换到单独的 BI 工具，从而提升了工作效率。
随着物联网（IoT）设备的普及，边缘计算在 BI 领域的作用也日益重要 16。边缘计算允许在数据源附近处理数据，从而减少了数据传输的延迟，并实现了更快的实时洞察。这些未来的发展趋势预示着 BI 将变得更加智能、协作、集成和分布化，从而更好地满足不断变化的业务需求。
5. Power BI 在 BI 生态系统中的地位：市场定位与用户特征
5.1 Power BI 当前的市场份额与增长
Power BI 在当前的 BI和数据可视化市场中占据着重要的地位。根据 6sense 的数据，截至 2025 年，Power BI 在商业智能技术领域拥有 13.42% 的市场份额，而在数据可视化技术领域则占据 12.77% 的市场份额37。另一份报告指出，截至 2021 年，Power BI 在分析和商业智能平台市场中拥有超过 30% 的市场份额 27。这些数据表明，Power BI 已经获得了广泛的采用，并在市场中占据领先地位。
整个 BI 市场预计将持续增长。根据 Dimension Market Research 的预测，全球商业智能市场规模预计将从 2024 年的 339 亿美元增长到2033 年的 757 亿美元，年复合增长率达到 9.3% 39。Straits Research 预测，全球商业智能市场规模将从 2025 年的 368.2 亿美元增长到 2033 年的 1162.5 亿美元，年复合增长率为 14.98% 17。Fortune Business Insights 的报告也显示，全球商业智能市场规模预计将从 2024 年的 319.8 亿美元增长到 2032 年的 637.6 亿美元，年复合增长率为 9.0% 40。作为市场领导者之一，Power BI 有望在这一增长趋势中继续扩大其市场份额。
5.2 Power BI 的优势与独特价值主张
Power BI 之所以能够取得如此显著的成就，得益于其诸多优势和独特的价值主张。首先，Power BI 拥有用户友好的界面和易于使用的操作体验 3。其直观的拖放功能和自助式服务能力，使得业务用户无需深厚的技术背景也能轻松地进行数据分析和可视化。
其次，Power BI 与微软生态系统实现了无缝集成2。它可以轻松地与 Windows、Office 365 和 Azure 等微软产品和服务集成，为用户提供了一致且高效的使用体验。这种集成性降低了部署和使用的复杂性，并提升了整体的工作效率。
Power BI 提供了一套全面的功能，包括数据连接、转换、建模、可视化和报告等1。用户可以连接到各种各样的数据源，使用 Power Query 进行数据清洗和转换，构建复杂的数据模型，并利用丰富的可视化效果创建交互式报告和仪表板。
此外，Power BI 的成本效益也是其重要的竞争优势之一，尤其是免费的 Power BI Desktop 版本，使得个人用户和小型组织也能轻松入门 3。即使是付费版本，其订阅价格也相对具有竞争力。
最后，Power BI 拥有强大的社区支持和持续的功能更新1。微软不断听取用户反馈，定期发布新的功能和改进，保持 Power BI 在技术上的领先地位。庞大的用户社区也为用户提供了丰富的学习资源和互相帮助的平台。
5.3 竞争格局：主要竞争对手分析（Tableau、Qlik等）
尽管 Power BI 在 BI 领域占据领先地位，但市场上仍然存在一些强大的竞争对手。Tableau 是 Power BI 最主要的竞争对手之一 3。Tableau 以其卓越的数据可视化能力而闻名，能够创建高度交互和动态的仪表板42。一些分析认为，Tableau 在处理大型数据集和进行复杂分析方面可能更具优势，但其成本通常也更高 6。
Qlik Sense 是另一个重要的竞争对手 41。Qlik Sense 以其独特的关联数据引擎而著称，该引擎允许用户以非线性的方式探索数据，发现隐藏的关联性42。Qlik Sense 在数据发现和探索方面具有很强的优势。
除了 Tableau 和 Qlik Sense，市场上还有其他一些值得关注的竞争对手，例如 Zoho Analytics、Sisense、Domo 和 Looker 等 27。每个平台都有其独特的特点和优势，可以满足不同用户的特定需求。例如，Zoho Analytics 以其易用性和高性价比而受到中小企业的欢迎 42。Sisense 则以其处理大型复杂数据集的能力而著称 43。
总的来说，Power BI 在功能、易用性和成本效益之间取得了良好的平衡，使其能够与各种规模和需求的组织竞争。
5.4 Power BI 的多元用户群体：行业、角色与用例
Power BI 的用户群体非常广泛，覆盖了各种行业和角色。在行业方面，Power BI 被广泛应用于金融服务、制造业、零售业、医疗保健、信息技术和电信等多个领域 9。无论是大型企业还是中小型企业，都可以利用 Power BI 来分析其业务数据，获取有价值的见解。
在角色方面，Power BI 的用户包括业务分析师、数据科学家、业务用户和企业高管等5。业务分析师利用 Power BI 创建报告和仪表板，监控业务绩效；数据科学家使用 Power BI 进行更深入的数据探索和建模；业务用户则可以通过 Power BI 访问和分析他们所关心的数据，做出更明智的决策；企业高管则可以利用Power BI 提供的概览仪表板，了解企业的整体运营状况。
Power BI 的用例也非常丰富多样，包括销售业绩分析、财务报告、库存管理、客户行为分析、项目跟踪等1。例如，零售企业可以使用 Power BI 分析销售数据，了解哪些产品最受欢迎，哪些地区的销售额最高；制造企业可以利用 Power BI 监控生产过程中的各项指标，优化生产效率；金融机构可以借助 Power BI 进行风险管理和欺诈检测。Power BI 的广泛应用表明其能够满足各种不同的业务需求。
6. 展望未来：Power BI 的未来发展方向
6.1 微软对 Power BI 的路线图和投入
微软对 Power BI 的发展给予了持续的重视和投入1。通过定期发布更新和增加新功能，微软不断提升 Power BI 的功能和性能，以满足用户不断变化的需求。用户可以从微软的官方发布计划和公告中了解到 Power BI 未来的发展方向 13。这种持续的投入表明，Power BI 将在未来继续保持其在 BI 领域的领先地位。
6.2 与微软生态系统的集成（Azure、Power Platform、Microsoft 365）
Power BI 与微软生态系统的集成将更加深入 2。例如，Power BI 可以与 Azure Synapse Analytics 集成，实现更强大的数据仓库和大数据分析能力；与 Power Apps 和 Power Automate 集成，构建更灵活的业务应用程序和自动化工作流；与Microsoft 365 集成，方便用户在熟悉的办公环境中进行数据分析和协作。这种紧密的集成性将为用户带来更流畅和高效的使用体验。
6.3 新兴功能与特性：AI 驱动功能(Copilot)、增强数据建模、可视化改进、协作工具
未来，Power BI 将会涌现出更多令人期待的新功能和特性。AI 驱动的功能将成为 Power BI 的重要发展方向，例如 Copilot 已经开始在报告生成、DAX 查询生成和数据洞察方面发挥作用11。在数据建模方面，Power BI 可能会引入更强大的功能，例如 TMDL 视图，为用户提供 "语义模型即代码" 的体验 13。可视化方面，预计将会有更多新的图表类型、更灵活的自定义选项以及对现有视觉效果的改进，例如新的Azure 地图图层和切片器增强功能 13。协作工具也将得到进一步的加强，例如组织应用和改进的共享功能，方便团队成员更好地协同工作13。
6.4 与开放数据标准和互操作性的对齐
Power BI 正在积极采用开放数据格式，例如 Delta Lake 和 Parquet 13。这种做法有助于用户避免供应商锁定，并减少数据重复 13。通过与开放数据标准对齐，Power BI 能够更好地与其他数据平台和工具进行互操作，为用户提供更大的灵活性和选择权。
7. AI时代的 Power BI：相关性与协同作用
7.1 AI 与 BI 之间的互补关系
人工智能（AI）和商业智能（BI）并非相互排斥的技术，而是相互补充，共同驱动数据价值的实现 2。BI 为 AI 模型提供了必要的数据基础。高质量、结构化的数据是训练和运行 AI 算法的关键。而 AI 则通过其先进的分析和自动化能力，极大地增强了 BI 的功能。AI 可以自动识别数据中的模式和趋势，进行预测性分析，并生成更深层次的洞察。
7.2 Power BI 如何集成和利用AI 功能
Power BI 已经积极地集成了多种 AI 功能。例如，Power BI 提供了 AI 驱动的洞察功能，可以自动分析数据并发现关键的见解 1。异常检测功能可以帮助用户快速识别数据中的异常值。预测功能则可以基于历史数据预测未来的趋势。自然语言问答 (Q&A) 功能允许用户通过自然语言提问来获取数据答案。最近推出的Copilot 功能更是将 AI 直接带入 Power BI 的用户体验中，帮助用户更轻松地创建报告和分析数据11。这些 AI 功能使得 Power BI 能够为用户提供更智能、更高效的数据分析体验。
7.3 探讨问题：在先进 AI 时代，Power BI是否仍然至关重要？
尽管 AI 技术取得了巨大的进步，Power BI 仍然至关重要。Power BI 在数据准备、可视化以及将 AI 驱动的洞察转化为可理解和可操作的业务信息方面发挥着关键作用。AI 虽然可以自动化分析并生成洞察，但它无法完全取代人类的监督、业务背景知识以及通过可视化效果有效沟通洞察的能力，而这些正是 Power BI 的核心优势。Power BI 提供了一个平台，用户可以在其中与 AI 生成的洞察进行交互、解释这些洞察，并将其融入到业务决策过程中。AI 可以作为强大的助手，但 Power BI 提供了讲述完整数据故事的画布。
7.4 AI 驱动世界中 BI 专业人员不断变化的角色
在 AI 驱动的世界中，BI 专业人员的角色正在发生转变。他们不再仅仅专注于手动生成报告，而是更多地关注数据战略、数据治理以及有效利用 AI 工具。数据素养、数据故事讲述能力以及对业务背景的深刻理解变得越来越重要，这些技能能够帮助 BI 专业人员指导 AI 的应用并解释其结果。随着 AI 接管更多常规的分析任务，BI 专业人员将更多地投入到更高层次的战略活动中，并成为 AI 生成的洞察与业务需求之间的桥梁。
8. 释放潜力：如何有效利用 Power BI 提升数据分析水平
8.1 Power BI 中数据连接、转换和建模的最佳实践
有效利用 Power BI 的第一步是正确地连接到各种数据源1。Power BI 支持连接到多种数据源，包括数据库、文件、云服务等。选择合适的数据连接方式，并确保连接的稳定性和安全性至关重要。
数据转换是数据分析的关键步骤。Power Query 是 Power BI 中强大的数据转换工具 1。用户可以使用 Power Query 进行数据清洗、数据类型转换、数据合并和拆分等操作，将原始数据转化为适合分析的格式。
数据建模是将来自不同数据源的数据组织成一个统一的结构的过程 1。在 Power BI 中，用户可以创建表之间的关系，定义计算列和度量值，构建高效的数据模型，为后续的分析和可视化奠定基础。
8.2 利用 Power Query 进行数据准备和ETL 流程
Power Query 在数据准备和ETL（提取、转换、加载）流程中发挥着至关重要的作用 1。通过 Power Query 的图形化界面，用户可以轻松地执行各种数据清洗和转换操作，例如删除重复行、填充缺失值、更改数据类型、合并多个表等。对于更复杂的数据转换需求，Power Query 还支持使用 M 语言编写自定义的转换逻辑。
8.3 掌握 DAX 进行计算、度量和高级分析
DAX（数据分析表达式）是 Power BI 中用于执行计算和创建度量值的公式语言 1。掌握 DAX 对于进行高级数据分析至关重要。用户可以使用 DAX 创建各种自定义的度量值，例如销售额增长率、利润率等，还可以进行时间智能分析、创建复杂的计算列等。熟练使用 DAX 能够帮助用户从数据中提取更深层次的见解。
8.4 创建引人入胜且可操作的数据可视化和报告
数据可视化是将数据转化为易于理解的图表和图形的过程 1。在 Power BI 中，用户可以选择各种各样的可视化效果，例如柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。选择合适的可视化类型，并遵循最佳的报告设计原则，能够有效地传达数据中的信息，并帮助用户快速发现关键的见解。数据故事讲述是将数据分析的结果以叙述的方式呈现出来，使用户更容易理解和接受14。通过构建清晰的数据叙事，可以使报告更具吸引力和影响力。
8.5 提升 Power BI 数据分析技能的策略
提升 Power BI 数据分析技能需要持续的学习和实践。用户可以利用微软官方提供的 Microsoft Learn 平台、各种在线课程、Power BI 社区论坛等资源进行学习。积极参与实际的数据项目，进行动手操作，是提高技能的最佳方式。此外，关注 Power BI 的最新功能和发展趋势，能够帮助用户保持技能的先进性。
8.6 Power BI 中数据治理、安全和性能优化的重要性
在 Power BI 部署中，数据治理和安全至关重要2。建立完善的数据治理体系，确保数据的质量、一致性和合规性。采取必要的安全措施，保护敏感数据不被泄露和滥用。对于处理大型数据集的 Power BI 报告，性能优化也至关重要。通过合理的数据建模、高效的 DAX 查询和优化的可视化设计，可以提升报告的加载速度和交互体验。
9. 结论：拥抱 AI 时代的 Power BI，获取数据驱动的洞察
Power BI 作为一个领先的BI 工具，具有诸多优势，包括用户友好的界面、全面的功能、与微软生态系统的无缝集成以及持续的功能更新。在人工智能时代，Power BI 不仅没有被取代，反而变得更加重要。它作为数据准备、可视化和洞察传达的关键平台，与 AI 技术形成了强大的协同效应。通过有效利用 Power BI，组织可以更好地理解和利用其数据，做出更明智的决策，并在竞争激烈的市场中获得优势。拥抱 Power BI，并不断提升数据分析技能，将成为企业在 AI 时代取得成功的关键因素。
AI的飞速发展，打破了原来的技术门槛，我们要做的就是拥抱AI，结合自己领域探索AI应用场景，借助AI的超强能力，为自己的工作高效赋能，同时拓展个人的能力边界，挖掘更多潜能。
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