Microsoft Power BI
PulseAugur coverage of Microsoft Power BI — every cluster mentioning Microsoft Power BI across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-08-17 product_launch Microsoft Power BI introduced the TMDL View, allowing web-based access to semantic model objects. 来源
- 2026-08-12 product_launch Microsoft announced Agent Skills for Power BI at Build 2026. 来源
- 2026-07-14 product_launch Microsoft Power BI has officially released its Shape Map visual, a feature for custom geographic data visualization. 来源
- 2026-07-02 product_launch Microsoft has made visual calculations and custom totals generally available in Power BI. 来源
- 2026-06-02 product_launch Microsoft has released a preview of calculated columns for Direct Lake semantic models in Power BI. 来源
7 天有情绪数据
-
Microsoft Power BI 的开源替代品比较
已发布对 Microsoft Power BI 的免费和开源替代品的比较，详细介绍了它们的功能、许可和 GitHub 统计数据。该分析旨在帮助用户识别符合其现有技术栈的可自行托管的选项。
-
Microsoft Power BI 开始 ADBC 驱动程序迁移，几乎未引起关注
Microsoft Power BI 正在进行其 ADBC 驱动程序的迁移，这一变化几乎没有引起公众的注意。这次迁移不是一项新功能，而是底层驱动程序技术的一次根本性转变。
-
Meta 推出 AI 小游戏应用；AI 编辑评论文章引发争论 · 追踪 4 个来源
Meta 已在美国推出 Pocket 应用，用于创作生成式 AI 小游戏。该平台允许用户构建和分享各种“小玩意”。此外，据《卫报》报道，关于使用 AI 编辑一篇关于学生数学技能的评论文章是否会削弱作者论点的讨论正在兴起。另外，Microsoft Power BI 用户可能已经拥有一个 AI 语义层，这是许多公司正在努力开发的一项功能。
-
Power BI 通过新的 TMDL 视图将建模引入浏览器
Microsoft Power BI 推出了新的 TMDL 视图（目前处于预览阶段），允许用户直接在网页浏览器中访问和编写语义模型对象。此次更新消除了 Power BI 建模任务对桌面应用程序的需求，从而简化了用户的工作流程。
-
Microsoft Power BI 新增 Agent Skills 功能，实现自然语言数据交互
Microsoft 在 Build 2026 大会上宣布推出 Power BI 的 Agent Skills 新功能。该功能允许用户用自然语言描述报表或提供截图，使智能体能够理解和交互数据。此功能旨在提升 Power BI 中语义模型的价值。
-
2026年前掌握Microsoft Power BI和Fabric的路线图
本文概述了一份为期六个月的学习路线图，旨在帮助个人从零开始掌握Microsoft Power BI和Microsoft Fabric，目标是在2026年前精通这些工具。文章详细介绍了按月进行的学习计划，强调了有效的学习顺序，并指出了工具中被高估的方面。作者拥有三年经验，分享了关于如何真正高效掌握这些工具的见解。
-
人工智能自动化数据分析任务，提升分析师的战略作用
人工智能正在通过自动化编写SQL查询和构建仪表板等常规任务来改变数据分析师的角色。这种转变并非消除了对分析师的需求，而是提升了他们在构建业务问题和推动战略决策方面的重要性。重点正从技术执行转向批判性思维和提出正确问题，像Databricks AI/BI这样的平台支持通过自然语言进行数据分析交互。
-
DAX Studio 优化 Power BI 报表加载时间
本系列共两部分，详细介绍了如何使用 DAX Studio 优化 Microsoft Power BI 报表的性能。文章解释了调试低效 DAX 代码并实施修复以显著减少生产环境中报表加载时间的过程。内容涵盖识别性能瓶颈和应用特定的 DAX 优化。
-
Power BI 行级别安全性指南详解静态与动态 RLS
本指南解释了 Microsoft Power BI 中的行级别安全性 (RLS)，这是一项限制用户访问数据模型中特定行的功能。它阐明 RLS 用于只读用户的行过滤，并且与隐藏列或表的对象级别安全性 (OLS) 不同。本指南详细介绍了实现 RLS 的两种方法：静态 RLS，涉及为每个组创建单独的角色，并且可能难以维护；动态 RLS，使用 USERPRINCIPALNAME() 等函数根据登录用户过滤数据，并且对于频繁更改更具可伸缩性。
-
Microsoft Fabric FinOps：管理云成本和计算单元
本文讨论了在 Microsoft Fabric 中实施财务运营（FinOps）以管理和优化云成本。文章强调了未管理的容量和突发使用量可能导致意外支出，即使工作负载最初运行顺畅。该指南解释了计算单元（CUs）的概念以及 Fabric 的突发和优化功能如何工作，并强调超出优化使用限制可能会导致节流，并对性能和用户体验产生负面影响。
-
Power BI 报表现已保存为 JSON 文件夹，支持版本控制
Microsoft Power BI 已开始将报表保存为 JSON 文件文件夹，从而实现真正的版本控制和类似代码的审查流程。这一转变虽然有利于跟踪更改和满足审计要求，但对团队来说可能是一条“单行道”，因为恢复到旧的、单一的报表格式可能会变得困难或不可能。新格式将筛选器值直接嵌入元数据中，提供了更大的透明度，但也引发了对数据完整性和未来修改难易程度的担忧。
-
Claude 自动化 Power BI 演示创建，支持数据集和模型生成
本文详细介绍了如何使用 Claude 自动化创建企业 Power BI 演示。文章解释了 Claude 如何生成数据集、构建语义模型以及协助进行 DAX 查询。目标是为客户创建更具说服力和个性化的 Power BI 演示。
-
NorthStar Anesthesia 在几周内使用 Databricks 构建了自定义临床医生调度应用程序
NorthStar Anesthesia 是一家医疗保健提供商，管理着遍布 25 个州的 3,000 名临床医生团队。该公司仅用几周时间就使用 Databricks Apps 开发了一款自定义调度应用程序。这款新应用程序解决了现有商业平台的一些限制，特别是其缺乏移动友好性以及无法显示对依赖手机获取调度信息的临床医生至关重要的休假数据。该应用程序使用 React TypeScript 构建，并利用了现有的 Databricks 基础设施…
-
Microsoft Fabric 以 OneLake 为核心整合数据工具
Microsoft Fabric 是一个全面的 SaaS 分析平台，旨在统一数据集成、数据工程、数据仓库、数据科学、实时分析和 Power BI。其核心组件 OneLake 是一个基于 Azure Data Lake Storage Gen2 的、租户范围内的中央数据湖，通过默认使用 Delta Parquet 格式来确保数据一致性。该平台支持多种工作负载，包括通过 Data Factory 进行数据摄取、在 Data Enginee…
-
Microsoft 的 OneLake 上的 Direct Lake 已正式发布
Microsoft 宣布 OneLake 上的 Direct Lake 已正式发布，该功能旨在提供导入模式的速度和 DirectQuery 的数据新鲜度。尽管前景广阔，但该功能并非普遍适用，在某些情况下，传统的导入模式可能仍然是更合适的选择。查询也可能意外地恢复到 DirectQuery 模式，这是营销材料中未强调的行为。
-
Power BI 分析师通过优化数据模型将报表加载时间缩短
一位 Power BI 分析师通过优化数据模型，将报表加载时间从 14 秒大幅缩短至 2 秒以内，而不是依赖硬件升级。实现这一改进的关键是将数据从单个大型扁平表重构为星型架构，这对于 Power BI 的 VertiPaq 存储引擎更有效率。该分析师使用了 Performance Analyzer、DAX Studio 和 VertiPaq Analyzer 等工具来识别瓶颈，发现大部分延迟是由于低效的数据检索（DAX 查询）而不是视…
-
Python 库 SemPy 可实现对 Power BI 模型的程序化访问
一个名为 SemPy 的新 Python 库（预装在 Microsoft Fabric 笔记本中）允许用户像操作数据一样与 Power BI 模型进行交互。该工具能够以程序化的方式列出和评估模型中的度量值，并根据声明的数据关系进行验证。SemPy 旨在自动化数据团队在审计其 Fabric 环境时曾耗费大量时间进行的繁琐的手动检查。
-
MCP Protocol 和 Power BI：墨西哥企业的机遇与局限
模型上下文协议 (MCP) 正在人工智能生态系统中获得关注，为企业带来了机遇和局限性。该协议正在与 Microsoft Power BI 等工具相关联进行讨论，暗示了在数据分析和商业智能方面的潜在应用。讨论还触及了墨西哥公司的具体情况，强调了该协议在该市场的相关性和挑战。
-
Agentic语义层旨在标准化AI数据访问
Agentic语义层是一种新型元数据层，旨在弥合AI代理和数据仓库之间的差距，确保数据访问的一致性和安全性。与为人类分析师构建的传统语义层不同，这种以代理为中心的方法为AI代理提供了MCP和REST API等编程接口。通过集中业务逻辑和指标定义，解决了AI分析中的关键问题，如文本到SQL查询结果不一致、缺乏强大的访问控制以及审计跟踪不足。
-
人工智能和自动化正在彻底改变金融规划以实现业务可扩展性
对于旨在实现规模化扩张的公司而言，金融规划创新至关重要，因为在当今快速变化的市场中，传统方法往往力不从心。自动化可以显著提高金融数据管理的准确性并减轻工作量，Caterpillar Inc. 使用人工智能工具大幅缩短预测时间就证明了这一点。人工智能增强的预测分析功能为现金流和销售趋势提供了强大的预测能力，从而能够进行更好的情景规划和决策。此外，人工智能比手动分析更有效地识别模式和潜在结果，从而优化支出。