Microsoft Fabric 与 Power BI：该如何选择？

Microsoft Fabric vs Power BI：核心差异

尽管 Power BI 现已集成进 Microsoft Fabric，但它仍可作为独立工具使用。因此，了解二者之间的区别对于选择合适的解决方案至关重要。

目标与侧重点

Power BI 是一款专注于数据可视化与报告的专业商业智能工具。相比之下，Microsoft Fabric 是一个全面的数据平台，支持从数据摄取与存储到转换、分析与可视化的整个数据生命周期。

虽然 Power BI 是 Fabric 的组成部分，但 Fabric 本身还包含数据工程、数据科学与实时数据处理等附加服务。

数据管理与处理

Power BI 为可视化而设计，同时也包含基础的数据建模与转换工具（如 Power Query）。

然而，Microsoft Fabric 提供更高级的数据处理与管理能力，包括数据工程与数据仓库，使用户能够在平台内直接处理大规模、复杂的数据操作。

与 Azure 及数据源的集成

虽然 Power BI 可连接多种数据源并与部分 Azure 服务集成，但 Fabric 与 Azure 的集成更深、更广。

将 Power BI 集成到 Microsoft Fabric 的关键变化之一，是与 Azure 服务及其他 Microsoft 工具的连接更为紧密。此前，Power BI 可良好配合 Excel 等工具与多种数据源使用；而在 Fabric 中，它成为一个完全一体化数据生态系统中的一环。

这意味着用户可在不离开 Fabric 环境的情况下，从数据摄取与转换流畅过渡到可视化。

用户界面与易用性

Power BI 以直观、友好的界面广受好评，适用于不同技术背景的用户。平台的拖放式报表构建与简便的仪表板自定义，使非技术用户也能轻松创建可视化。

然而，Microsoft Fabric 因其更广泛的功能与集成工具而界面更复杂。虽然为数据专业人士提供强大功能，但相比单独使用 Power BI，上手曲线更陡。

自定义与灵活性

Power BI 为报告与仪表板提供强大的自定义选项，具有丰富的可视化类型、自定义主题，并可集成 DAX 公式以实现定制化分析。但其灵活性主要集中在可视化与报告需求上。

相较之下，Microsoft Fabric 在整个数据生命周期内提供更高的自定义能力。用户可以定制数据工程工作流、应用自定义机器学习模型并集成复杂的数据处理管道，为规模化的数据管理与分析提供更灵活的环境。

协作与共享

Power BI 支持共享报告与仪表板，但协作主要限于查看与评论。

而 Fabric 为协作式分析而构建，使跨角色的团队——数据工程师、数据科学家与分析师——可在同一平台工作，共同构建统一的数据集、洞见与模型。

定价结构

比较 Power BI 与 Microsoft Fabric 的成本时，需要考虑其定价结构及所提供的价值。

Power BI 定价：

• Power BI Free： 允许个人用户创建报告与仪表板，但不包含共享与协作功能。
• Power BI Pro： 每用户每月 10 美元，包含共享、协作与与其他 Microsoft 服务的集成。
• Power BI Premium Per User： 每用户每月 20 美元，提供更大数据集、更频繁的数据刷新与 AI 能力等高级功能。

获取最新信息，请查看 Power BI 定价 页面。

Microsoft Fabric 定价：

Microsoft Fabric 为各项服务（包括 Power BI）引入统一的定价模型。定价基于容量单元（CU），代表计算、存储与其他资源的组合。Fabric 容量从 F2（2 CU）到 F2048（2048 CU）不等，提供按需付费与预留选项。

例如，F64 容量（64 CU）在按需付费的情况下每月为 8,409.60 美元，预留计划可带来潜在节省。

该容量支持所有 Fabric 工作负载，包括 Power BI、数据工程与实时分析。

获取最新信息，请查看 Fabric 定价 页面。

独立版 Power BI 适合仅专注于商业智能与数据可视化、成本可按用户或按容量可预测的组织。

Microsoft Fabric 则面向需要集成多项服务的综合数据平台的组织。尽管初始投入可能更高，但通过整合多种数据服务，Fabric 可提供一体化方案并带来成本效率。

Microsoft Fabric vs Power BI：总结

下表突出展示了各个差异点，便于您了解各平台的优势，并判断哪一个更契合特定需求。

Power BI 在 Microsoft Fabric 中的演进

通过与 Microsoft Fabric 的集成，Power BI 发生了显著转变。从最初的独立工具，演进为 Fabric 统一分析平台的核心组件。

具体而言，Power BI 集成进 Fabric 意味着：

• Fabric 集成增强了 Power BI 的数据源连接能力。在 Fabric 中，Power BI 可直接访问更多样、更大规模的数据源，能够利用实时数据流与大规模数据存储。
• 此外，用户可直接在 Power BI 中利用 Fabric 的数据科学与机器学习工具，以预测性洞见与自动化分析丰富报告。
• 作为 Fabric 的一部分，Power BI 支持更强大的协作功能，让团队可在跨角色的数据项目中协作。数据工程师、科学家与分析师可在 Fabric 环境中互动，分享洞见并共同构建统一的报告与仪表板。

尽管独立版 Power BI 仍可使用，但转向 Fabric 的用户将发现一个超越可视化的增强生态系统，将高级数据管理、处理与分析能力集于一体的平台中。

何时使用 Microsoft Fabric

Microsoft Fabric 最适合希望拥有一体化数据平台、超越商业智能以支持数据工程、数据科学与高级分析的组织。

在以下情况下考虑使用 Microsoft Fabric：

• 您需要一个全面的数据平台：Fabric 支持端到端工作流，包括数据摄取、转换、存储、实时处理与可视化，适合具有复杂数据需求的组织。
• 您的团队涵盖多种数据角色：Fabric 在统一环境中促进数据工程师、数据科学家与业务分析师的协作。
• 高级分析与机器学习是优先事项：借助集成的 AI 与机器学习工具，Fabric 支持更复杂的数据分析、预测建模与自动化洞见。
• 您需要高可扩展性：Fabric 与 Azure 的深度集成使其能够处理大规模、实时数据，并可按需扩展数据基础设施。
• 整合数据服务更具价值：对于使用多种数据工具的组织，Fabric 通过统一数据服务，助力简化成本并提升效率。

何时使用 Power BI

Power BI 非常适合专注于商业智能、数据可视化与简明报告需求的组织或团队。

在以下情况下选择 Power BI：

• 您的首要目标是数据可视化与报告：Power BI 擅长创建交互式仪表板与报告，十分适合需要清晰洞见的业务用户与分析师。
• 您的团队规模较小且数据需求较为简单：Power BI 易于使用，非技术用户也可上手，适合小型团队或主要关注数据可视化与共享的团队。
• 预算有限：Power BI 的按用户或按容量定价更具性价比，尤其适合不需要 Fabric 额外功能的组织。
• 您不需要广泛的数据处理或工程能力：Power BI 包含数据建模与转换工具，但更适合相对简单的数据集，不具备 Fabric 全面的数据处理工具套件。
• 与其他 Microsoft Office 工具的集成已足够：Power BI 可与 Excel、Teams 等 Office 产品集成，方便专注于业务应用的团队。

结论

在 Microsoft Fabric 与 Power BI 之间进行选择，主要取决于您组织的需求。

Microsoft Fabric 提供强大的综合数据管理平台，适合数据需求复杂的组织。相对而言，Power BI 在数据可视化与商业智能方面表现出色，为创建交互式报告与仪表板提供友好的用户体验。

如果您想进一步探索 Fabric 的能力，请查看这门 Microsoft Fabric 入门课程。

若要开始使用 Power BI，可考虑 Power BI 入门课程，或通过 Power BI 中的数据可视化与 Power BI 中的 DAX 入门进一步提升技能。