Gartner 2024 商业智能魔力象限报告发布，微软连续 17 年成为领导者-技术圈

微软连续 17 年被评为 Gartner 商务智能与分析平台魔力象限的领导者，并且连续 6 年在魔力象限的愿景完整性方面排名最靠右，执行能力方面排名最高。

微软是这个魔力象限的领导者。其主要 ABI 平台 Power BI 通过 Microsoft 365、Azure 和 Teams 集成、灵活的定价、远高于平均水平的功能和雄心勃勃的产品路线图，拥有巨大的市场覆盖率和发展势头。

2023 年，微软宣布推出 Fabric，以提供全面、集成的数据分析平台。因此，Power BI 已成为更广泛套件的一部分，除了 ABI 之外，还提供数据管理、数据科学和实时分析。虽然 Power BI Premium 产品功能不会改变，但从 2024 年 7 月 1 日起，客户将不再能够购买 P-SKU，而是需要购买 Fabric 的 F-SKU。

优势

价格、功能和生态系统的强大组合：在过去四年中，微软凭借低廉的价格、全面的功能以及与包括 Microsoft 365、Azure 和 Dynamics 在内的广泛部署的生态系统的集成，成为 ABI 平台市场的主导供应商。

Copilot 品牌与生成式 AI 密切相关：从 Microsoft 365 的 Copilot 开始，现在转向 Power BI 的 Copilot，Microsoft 可以利用新兴的生成式 AI 技术来推动采用并加速报告创建过程。

Power 产品组合和产品野心：微软对 Power BI、Power Apps 和 Power Automate 的交叉利用有着清晰的愿景，以推动业务价值。Power Apps 可以嵌入 Power BI 仪表板，也可以访问 Power BI 数据集。可以构建 Power Automate 流程以根据数据采取各种操作。Power BI Premium 中提供人工智能服务，例如文本、情感和图像分析。

注意事项

内容创建和发布的治理：Gartner 继续收到大量来自 Power BI 客户的咨询，这些客户在管理分析内容创建和发布流程方面遇到困难。这些担忧在 Copilot 时代将会加剧。客户对完成大多数任务的多种方式表示担忧，例如建模数据或推广内容。例如，数据建模任务可以使用数据集、数据集市、数据流和 Dataverse 来完成。由于成本低廉且易于设置，Power BI 部署趋于激增，并且很难实施标准治理实践。

未经证实的互操作性：虽然大多数 Power BI 客户都欣赏 Microsoft 架构的紧密集成，但越来越多的客户希望看到与竞争平台的更多互操作性。Microsoft Fabric 的 OneLake 架构是朝着与其他数据管理平台合作的正确方向迈出的一步。然而，OneLake 与其他数据库的性能如何还有待观察。

Azure 是唯一的部署选项：微软不为客户提供选择云 IaaS 产品的灵活性。虽然数据连接支持多云和混合场景，但微软的 Power BI 服务仅在 Azure 中运行。

微软又一次被评为全球商务智能与分析平台评估报告中的领导者，这也是因为有着数百万活跃用户在使用 Microsoft Power BI，使 Power BI 社区如此充满活力。在过去的一年里，用户的反馈对于改进 Power BI 至关重要。

让我们来看看过去 12 个月 Power BI 的一些重大改变。

Power BI 向 Fabric 的转变

去年，微软推出了自十多年前首次发布 Power BI 以来最大的变革，Fabric。Fabric 是一个完整的分析平台，通过将每个人与每个数据专业人员的工具结合在一起，重塑了团队处理数据的方式。Fabric 将 Azure Synapse Analytics 和 Azure Data Factory 的强大功能引入 Power BI，形成一个统一的软件即（SaaS）服务平台。现在，借助 Fabric，数据分析师和业务用户可以与数据工程师、数据仓库专业人员、数据科学家和其他数据专业人员并肩工作。所有人都可以在相同的 SaaS 体验中，从一个统一的数据湖 OneLake 中发掘洞察力。。

AI 融入 Power BI

微软还为 Power BI 带来了许多下一代 AI 体验，包括 Microsoft Fabric 中的 Copilot，这是一种变革性体验，可帮助用户快速上手 Power BI 并提高工作效率。根据我们的提示，Copilot 可以通过识别和可视化表格、字段、度量值和图表来创建整个报告页面，从而帮助我们获得关键的洞察力。然后，我们可以使用编辑体验自定义页面。Copilot 还可以帮助我们了解语义模型，甚至为我们的报告页面建议主题。这是一种快速、简便的创建新报告的方法，尤其是当我们对 Power BI 中仪表盘的开发不太熟悉时。这只是 Fabric 中 Copilot 的开始。微软还将继续通过越来越多的功能突破一些界限，比如由 Copilot 驱动的 "数据概览 "按钮，它可以提供语义模型的摘要，甚至可以生成同义词和语言关系，为自然语言解释模型做好准备。还可以使用 Copilot 撰写和解释数据分析表达式（DAX）查询，甚至使用叙述式可视化页面总结您的报告页面。

最近，微软还宣布了一项名为 AI skills 的全新生成式 AI 功能。借助 AI skills，用户可以通过对话式问答体验了解有关其数据的更多信息。只需选择数据源并开始询问有关数据的问题，无需任何设置或配置。AI skills 不仅会回复答案，还会回复用于获取答案的查询。AI skills、Fabric 中的 Copilot 以及 Power BI 中的其他 AI 融合体验都在帮助每个人更快地完成更多工作，同时找到他们需要的数据驱动洞察。

OneLake 和 Direct Lake

随着 Fabric 的发布，微软还推出了 OneLake，这是 Fabric 的统一多云数据湖，可自动连接到每个 Fabric 工作负载，旨在帮助我们简化数据管理并减少数据重复。对于 Power BI 用户来说，OneLake 最大的好处之一是 Direct Lake 模式。Direct Lake 模式在处理 OneLake 中的数据时可实现令人难以置信的性能，不会发生数据移动或重复。Direct Lake 模式下的 Power BI 数据集享有与导入模式相当的查询性能，并具有 DirectQuery 的实时一致性。而且数据永远不会离开数据湖，因此无需管理刷新。

鉴于 Direct Lake 模式引发的热烈反响，微软继续发布增强功能，包括 Power BI 语义模型对 Microsoft Fabric 工作负载中的数据仓库上的 Direct Lake 的支持、行级安全性 (RLS) 和对象级安全性 (OLS)、Direct Lake 语义模型的存储凭据、将语义模型横向扩展到 Direct Lake 模式等。甚至支持将导入模式语义模型集成到 OneLake，因此我们无需迁移任何工作即可享受 Direct Lake 的优势。

增强数据分析师的能力

虽然这些更新代表了 Power BI 的最大变化，但微软还为报告构建者发布了一套工具。例如，新的模型资源管理器和 DAX 查询视图，通过在树状视图中启用语义模型的端到端可见性，可以帮助分析师更快、更有效地工作，并能够直接在其模型中编写、编辑和查看 DAX 表达式或查询的结果。Power BI 语义模型和报告的无缝 Git 集成使我们现在可以轻松地将工作区连接到 Azure DevOps 存储库，以跟踪更改、编辑版本或将来自多个团队成员的任务更新合并到可立即同步到一个工作区的单一事实来源中。

微软还让我们可以更轻松地快速构建令人惊叹的报告，甚至直接从 Web 体验中构建。借助增强的 Web 创作体验，用户可以导航到语义模型并与他人协作，同时修改模型的度量值、角色级别安全性、格式字符串和关系。Power BI Service 中还发布了探索功能，这是一种创建数据矩阵或可视化视图的新方法，无需构建完整报告即可轻松提取或查找信息。还有许多新的和增强的视觉对象，例如新的按钮切片器、新的卡片图、条/柱形图和功能区的增强功能、使用 Microsoft Azure Maps 的地理空间数据视觉对象以及新的格式选项。甚至可以使用新的对象格式来选择图表中的元素并编辑格式以创建与愿景完全匹配的像素级完美报告。

再次恭喜微软成为 Gartner 商业智能魔力象限的领导者，以上内容来自 Power BI 官方博客，仅仅介绍了 Power BI 的一些情况。如果大家感兴趣，我们还会为大家带来其他 BI 工具的一些介绍和评估表现对比。

如果你想获取 2024 年 Gartner 商业智能魔力象限报告，请持续关注我们，我们会在下期为你带来整个报告的内容介绍，带你更好地了解各个 BI 工具的特点。