什么是 Power BI？
Power BI 是一款商业智能（BI）工具。BI 工具的主要用途是跟踪关键绩效指标（KPI），并从业务数据中挖掘洞见，以更好地支撑全组织的决策制定。
根据个人角色不同，从开发者、分析师、经理到总监及其间各岗位，Power BI 的使用方式各有差异。
Power BI 由三大应用组成：
- Power BI Desktop——免费的桌面应用，用于构建与设计报告。
- Power BI Service——在线发布服务，用于查看与共享报告和仪表板。
- Power BI 移动应用——便于随时随地查看报告与仪表板。
根据 Gartner 的评选，促使 Power BI 成为顶级 BI 应用的一些关键特性包括：
- 人工智能。Power BI 内置多项高级 AI 功能，如聚类、时间序列分析和自然语言处理（Q&A 功能的一部分）。
- 广泛的数据源与连接。Power BI 与大量第三方应用直接集成，您也可以构建自定义连接。
- 使用 DAX 实现复杂计算。Power BI 在 Excel 常见的 DAX 公式基础上大幅扩展，支持更高级的计算。
Power BI vs Excel：主要差异
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学习曲线
Excel 是一款普及度极高的工具（发布于 1985 年），许多用户日常已在使用。这意味着大量用户至少听说过，甚至非常熟悉该应用。此外，针对几乎所有使用场景的 Excel 学习资源与培训都非常丰富。
然而，Power BI 是一款相对较新的独立应用（发布于 2014 年）。尽管其受欢迎程度快速提升，但可用资源仍少于 Excel。Power BI 往往被视为更复杂的应用，构建并落地业务解决方案需要更多技术专长。不过，Microsoft 在提供对初学者友好的有用资源方面表现出色，且该应用的实际使用比初看上去更为直观。
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灵活性
灵活性可视为一个从高度灵活到完全自动化的连续谱。不存在既完全自动化又完美灵活的情形。
自动化的目标是“设置好即可放心”，这正是 Power BI 的强项。相对地，Excel 是一款高度灵活的工具，能够交付独一无二的定制化解决方案。
数据规模与模型复杂度
Excel 对一次可存储和呈现的数据量有限制——约 100 万行和 1.6 万列。超过此限，Excel 工作簿可能无法打开，或只能加载部分数据。
而 Power BI 不受此限制，可处理数百万行数据。将报告发布到 Power BI Service 时，仅受限于数据集小于 1 GB（对于绝大多数企业已足够）。此外，Power BI 还提供需额外付费的 Power BI Premium 容量。因此，建议遵循通用的模型构建最佳实践，只导入真正需要的数据。
云端功能与可访问性
Excel 不提供云端发布服务，共享工作簿的唯一方式是直接将文件发送给对方。
而 Power BI 提供 Power BI Service，只需具备 Power BI PRO 许可证，便可轻松将报告和仪表板共享给组织内外的人员。
可视化选项
Excel 与 Power BI 确实共享一套核心可视化选项，如柱状图、折线图和饼图。但 Power BI 还提供更大范围的视觉对象选择，以及可在名为 AppSource 的市场中获取的自定义视觉对象。不仅如此，Power BI 图表的可定制性和动态化程度也很高。
图表交互性
在 Excel 中，与图表交互的唯一方式是通过切片器来实现数据筛选。而在 Power BI 中，您可以以更流畅、直观的方式与图表、表格和视觉对象交互。您还可以加入更复杂的交互，如向下钻取、页面级与报表级筛选，以及书签。
成本
虽然 Power BI Desktop 可免费下载并在本地电脑上个人使用，但要将报告发布至 Power BI Service 并与他人共享，需要每用户每月 10 美元的 Power BI PRO 许可证。Power BI Premium 套餐的价格为 20 美元，包含更大模型大小和更高刷新频率的权限。
Excel 包含在当今商业环境中相当普及的 Office 365 套件中，因此许多人使用该应用无需额外成本。若没有 Office 365 订阅，也可通过一次性支付 $159.99 的方式购买单用户版 Excel。
数据安全
Power BI Service 是一个高度安全的环境，用于共享 Power BI 报告与仪表板。即便用户持有许可证并可查看，也不会直接暴露底层数据。管理员可以决定每位用户的访问级别。
而 Excel 不具备这些安全特性。尽管可以为工作簿、工作表和单元格设置密码保护，但底层数据仍可能被暴露。
如果您对更多数据组织工具及其对比感兴趣，请参阅我们的CSV 与 Excel 对比博文。
Power BI vs Excel：主要相似点
Excel 和 Power BI 共享一些共同特性。由于二者均由 Microsoft 开发，且同属分析类解决方案，它们在设计元素上有许多相似之处。例如功能区。两款应用的顶部均设有包含核心功能的功能区。
同样地，两款应用都在右侧提供图表的自定义与格式设置选项。
在设计之外，Excel 和 Power BI 都使用Power Query 进行数据清洗与转换。这一特性的加入，使得 Excel 在数据分析与报告方面具备强大竞争力。
如上所述，Excel 与 Power BI 在许多可视化选项和数据源方面也有重叠。Excel 能绘制大多数核心图表，如柱状图、折线图和饼图，并可连接更常见的数据源，如 SQL Server 或标准 ODBC。而 Power BI 在这两方面都走得更远，提供了更广泛的选择。
此外，您还可以在 Excel 和 Power BI 中创建与共享模板。在 Excel 中，最快的方式是在新建工作簿时从模板界面中选择一个模板。而在 Power BI 中，您有两种创建和使用模板的方式：模板应用与自建模板。
首先，模板应用是由第三方应用预构建的 Power BI 报告。您可以通过选择“获取数据（Get Data）”，在该界面的底部找到访问模板应用的按钮。
其次，您可以基于自己构建的 Power BI 报告创建模板。该模板会保存布局、视觉对象以及 Power Query 步骤，便于您快速复用 Power BI 报告，加快分析与报告流程。模板文件也比原始报告小得多，因为模板不会保存底层数据。
您可以通过在现有 Power BI 报告中选择“文件（File）”“导出（Export）”，然后选择“Power BI 模板（Power BI template）”来快速创建模板。填写描述与名称即可！
Microsoft Fabric 如何重塑格局
Microsoft Fabric 扩展了 Power BI 的能力，使其成为统一数据平台的核心组成部分。尽管 Excel 依然是灵活且广泛使用的数据分析工具，但在 Fabric 的加持下，Power BI 成为处理更大数据集、自动化工作流并在规模化场景中交付洞见的首选。
其中一项重大升级是Direct Lake 模式，它允许 Power BI 在无需导入或复制数据的情况下访问 OneLake 中的数据。这显著提升了大数据集分析的性能——而这正是 Excel 往往面临限制的领域。
Fabric 也增强了协作与治理能力。与 Excel 可能依赖手动、分散的文件共享不同，Power BI 受益于共享工作区与集中化的安全控制，确保数据访问与管理的一致性。
Power BI 的 AI 能力也更为先进。借助 Azure OpenAI 和 Synapse 等集成，用户可以将机器学习模型加入报告——这是 Excel 在原生层面难以达到的能力。
通过将 Power BI 融入完整的分析生态系统，Microsoft Fabric 弥合了 Excel 的多功能性与 Power BI 在大规模、自动化报告与分析方面优势之间的差距。您可在我们的Microsoft Fabric 入门课程中了解其关键特性。
Power BI vs Excel：何时使用哪一个？
在考虑针对某个问题使用 Power BI 还是 Excel 时，您可从三个方面着手：
- 数据。可用或需要分析的数据量有多大？对于数据量很大或预期会快速增长的数据集，建议优先考虑 Power BI。
- 分析人才。Power BI 在更复杂的解决方案中，可能需要更专门的商业智能技能。因此，您应评估企业现有的人才储备，以及是否需要补充分析人才。
- 灵活性。比较 Excel 与 Power BI 的灵活性差异。Excel 能创建高度复杂、灵活的报告与仪表板，但灵活性越高，自动化能力通常越受限。反之，PBI 的灵活性不如 Excel，但可实现高度自动化。
结语
Excel 和 Power BI 都是强大的数据分析与可视化工具，各有所长。Excel 灵活性高，适合较小数据集和定制化报告；而 Power BI 擅长处理大型数据集，提供高级分析，并支持自动化、交互式仪表板。
若想进一步提升对这两款工具的理解与熟练度，欢迎探索以下 DataCamp 课程：
- Power BI 数据分析师：该学习路径将带您系统掌握 Power BI 所需技能，用于为 PL-300 数据分析师认证进行数据准备、建模与可视化。
- Excel 数据分析：通过学习使用数据透视表、逻辑函数与预测技术，提升您的 Excel 分析技能。
- Excel 基础： 掌握使用 Excel 的核心技能，从数据准备到编写公式与创建可视化。无需任何先验经验。
通过系统学习这些课程，您将释放 Excel 与 Power BI 的全部潜力，在职业发展中做出更明智、以数据为依据的决策。
Excel 与 Power BI 常见问答
Power BI 和 Excel 能在同一工作流中配合使用吗？
是的，二者集成良好。Excel 可用于数据准备，Power BI 可导入 Excel 工作簿以创建高级可视化。Power BI 还支持通过 Power BI Service 发布和共享 Excel 文件。
运行 Power BI 与 Excel 的硬件要求有何不同？
- Excel：大多数现代设备上运行良好；典型使用 4 GB 内存即可。
- Power BI：资源需求更高——建议 8 GB 内存（16 GB 更佳）和多核处理器以应对大型数据集。启用 GPU 支持可提升可视化性能。
我能用 Power BI 实现实时数据更新吗？与 Excel 相比如何？
可以。Power BI 支持来自实时源的实时更新，非常适合监控 KPI。Excel 可以刷新数据连接，但不具备实时流式功能。
哪些企业或岗位更适合使用 Power BI 或 Excel？
- Excel：适合灵活的中小规模任务，如财务、人力或运营场景。
- Power BI：适合大型数据集、自动化报告与协作分析，如数据分析或商业智能等岗位。
Microsoft Excel 自 1985 年问世以来，已在商业和学术环境中广泛使用。相比之下，Power BI 的历史不到 10 年，尽管知名度较低，但它提供的功能更为强大，在许多场景下是更佳选择。
本文将概述 Power BI 与 Excel 的关键相似点和差异，并提供如何根据您的使用场景在这两款工具间进行选择的指导。
一览对比：Power BI vs Excel
下表汇总了两款工具的主要异同点，便于您在比较时快速参考：
什么是 Excel？
Excel 是由 Microsoft 开发的电子表格软件，是 Office 产品套件和 Office 365 包的一部分。自 1985 年首次发布以来，Excel 已在商业和学术领域广泛普及。例如，它用于人力资源管理、运营管理，以及绩效分析与报告。
Excel 是一款通用电子表格工具，可借助公式、函数，甚至宏（适用于技术能力更强的用户）来整理与分析数据，无论数据规模大小。
使 Excel 成为广泛数据分析任务优秀工具的关键特性包括：