SQL Server 2014 BI新特性(一)五个关键点带你了解Excel下的Data Explorer

DataExplorer提升Excel商业智能
DataExplorer是SQLServer2014的新特性,允许用户在Excel中轻松发现、整合及提炼数据。支持多种数据源连接,并能从多个来源合并数据。用户可以通过简单的操作对数据进行高效的整理和转换,并随时刷新数据。

Data Explorer是即将发布的SQL Server 2014里的一个新特性,借助这个特性讲使企业中的自助式的商业智能变得更加的灵活,从而也降低了商业智能的门槛。

此文是在微软商业智能官方博客里找到的,我在这里不仅将其简单的翻译过来,同时也加入了一些个人的感悟和笔记,如果你对原文感兴趣可以点击下面的链接查看原文;

http://blogs.msdn.com/b/microsoft_business_intelligence1/archive/2013/05/15/5-things-you-need-to-know-about-microsoft-data-explorer-preview-for-excel.aspx

 

Data Explorer Preview for Excel提供了一种新的方式来为自助式的商业智能发现数据,整合数据以及提炼数据。如果你对它还比较陌生,那么如下五点将使你了解它如何提升你在Excel中处理数据的方法。

借助Data Explorer,你可以:

 

1.发现数据

Data Explorer带来了在Excel中数据检索(不是简单的文档内搜艘)的概念。也就是说,你可以在Excel中来检索公共数据。在Excel中你可以获取丰富的并且交互式的数据,当你找到你想要的数据之后,只需要简单的鼠标点击就可以把数据导入到你的Excel工作簿。

下面的截图正在Excel里检索关于"欧洲最大城市"的数据。

 

2.广泛的数据源连接

Data Explorer支持很多种数据源的连接,包括简单的文本数据,以及比较复杂的Hadoop数据。

其中,文本型的数据包括:

•Text based sources (纯文本, CSV)

•XML

•Excel文件

•Access数据库

•Folders (把一个文件夹下的文件当作一个表来处理)

•对于网页数据源的支持包括:

•网页里的表

•Web APIs / JSON

•OData

关系引擎,包括:

•SQL Server, Windows Azure SQL Database, SQL Server PDW

•Oracle

•Teradata

•DB2

•MySQL

•PostgreSQL

其它数据源,包括:

•Windows Azure Marketplace

•SharePoint Lists

•Active Directory

•Hadoop

•Windows Azure HDInsight

•Facebook

更多的数据源,官方团队后续还会加入进来,当然如果你想获得某个数据源的支持,也可以直接联系官方团队。

 

3.从多个数据源合并数据

Data Explorer使不同数据源的数据整合变得更容易,下边的截图演示了OData feed中的产品表和来自文本文件的供应商数据表的整合。

 

4.更高效对数据进行整理和转换

在Data Explorer中,整理数据以及根据现有数据派生新数据是很容易的事。这一切通过简单的拆选和排序操作就可以实现,以及更复杂的操作,比如反透视,都可以通过几步简单的点击操作来实现。

通过UI操走就可以实现大多数的转换,同样也可以使用Data Explorer语言来充分利用Data Explorer的强大功能以及表现力。

下面的截图是通过UI操作表中的菜单来实现数据转换。下面的公示栏方便你对公式的引用,以及编写自定义的表达式。

 

5.在任何时间刷新数据

Data Explorer查询是非常简单的表达式,通过简单的几个步骤你就可以在界面上从数据源导入数据并且对数据进行整理。这也就是说这些查询可以根据需要实时刷新。在查询面板上有一个链接,通过它你可以使你的工作簿里的数据更新到最新。

大家都来关注下Data Explorer吧,我也同样认为,你会喜欢它的。如果你有任何问题以及反馈,除了在此篇下面留言之外,也可以浏览Data Explorer论坛:

http://social.msdn.microsoft.com/Forums/windowsazure/en-US/home?forum=dataexplorer

 

译者写在后面的话:

Data Explorer作为SQL Server 2014的新特性之一发布,它是Excel里的一个功能。借助这个功能,对数据的采集以及整合将不再是IT人员的专利。在传统商业智能项目中,数据的建模,数据的ETL,都需要专业工具的支持,然而,现在通过SQL Server 2014的这个对Excel的新功能,业务人员通过熟悉的Excel工具,通过界面的简单操作,就可以实现自服务式的商业智能。降低大量需求对IT的依赖,将大大缩短数据的处理周期。同时,借助PowerPivot, PowerView等功能,完全的贯穿了商业智能自助式的从顶端到底端。从微软发布的一系列新产品以及特性我们可以看到,未来的商业智能将更加灵活和高效。

<think>好的,用户现在想了解Power BI和Tableau的区别。之前他们问了关于WPS表格的数据处理能力,现在转向BI工具,可能是在数据处理的流程中遇到了需要可视化或更高级分析的需求。用户可能是业务分析师、数据从业者或者需要处理大量数据的企业用户,想要选择合适的工具来提高工作效率。 首先,需要明确Power BI和Tableau的主要区别,包括定价、数据连接能力、可视化效果、易用性、协作功能、性能优化以及生态系统等方面。用户可能关心成本,尤其是中小型企业可能对价格敏感。同时,他们可能想知道哪个工具更容易上手,或者哪个在处理大数据时更高效。 用户可能没有明说的深层需求包括:是否需要与现有系统集成(比如微软生态),团队协作的便利性,以及长期维护的成本。比如,如果公司已经使用Office 365,Power BI的集成可能更有优势;而Tableau可能在复杂可视化方面更胜筹。 接下来要组织信息,结构清晰。参考之前回答WPS时的结构,分点说明,对比各个维度。需要确保信息准确,比如定价方面,Tableau确实较贵,而Power BI有免费版本和不同的订阅计划。还要提到学习曲线,Tableau可能对新手更友好,而Power BI的DAX可能需要更多学习。 另外,用户可能想知道实际应用场景,比如哪个适合企业级部署,哪个适合中小型项目。需要举例说明,比如Tableau在交互式可视化上的优势,而Power BI在实时数据和微软服务集成上的优势。 还要注意用户的潜在问题,比如是否支持移动端,协作功能如何,以及社区支持和资源是否丰富。这些都是在实际使用中会遇到的考量因素。 最后,总结时需要给出明确的建议,帮助用户根据自身情况选择,比如预算、技术基础、现有生态系统等。确保回答不仅对比差异,还能指导用户做出决策。</think>以下是Power BI与Tableau的深度对比分析,结合实际应用场景帮助选择合适工具: --- ### 、**核心定位差异** | 维度 | Power BI | Tableau | |------------|-----------------------------------|----------------------------------| | 开发公司 | 微软(Microsoft) | Salesforce(2020年收购) | | 目标用户 | 企业级数据分析 + 微软生态整合 | 数据可视化专家 + 交互式探索分析 | | 典型场景 | 实时报表监控、SQL Server集成 | 复杂数据故事讲述、临时分析 | --- ### 二、**10项关键对比** #### 1. **定价策略** - **Power BI** - 免费版(基础功能) - Pro版:$10/用户/月 - Premium版:$20/用户/月(企业级容量) - **优势**:Office 365用户可无缝衔接 - **Tableau** - Viewer:$15/用户/月(仅查看) - Explorer:$42/用户/月 - Creator:$70/用户/月(含Desktop授权) - **痛点**:起步成本高,中小企业压力大 #### 2. **数据连接能力** - **Power BI** - 原生支持600+数据源(含Azure全家桶) - 直接对接SQL Server/Analysis Services - **亮点**:实时流数据处理(IoT场景) - **Tableau** - 支持85+主流数据库(含Snowflake等云数仓) - **特色**:空间数据(地图可视化)处理更专业 #### 3. **可视化深度** ```python # Power BI图表特点 1. 标准化图表库丰富(漏斗图、瀑布图等) 2. 自定义需DAX公式或第三方视觉对象 3. 移动端适配更友好 # Tableau图表优势 1. 拖拽生成复杂图表(如桑基图、盒须图) 2. 参数控制动态交互 3. 地图图层叠加能力行业领先 ``` #### 4. **计算引擎** - **Power BI** - DAX语言(类似Excel公式) - 示例:`销售增长率 = DIVIDE([今年销售额]-[去年销售额],[去年销售额])` - **Tableau** - LOD表达式(详细级别计算) - 示例:`{ FIXED [地区] : SUM([销售额]) }`(计算各区域总销售额) #### 5. **学习曲线** | 技能点 | Power BI难度 | Tableau难度 | |--------------|-------------|-------------| | 基础报表制作 | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | | 高级计算逻辑 | ★★★★☆ (DAX) | ★★★☆☆ | | API集成开发 | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | #### 6. **协作功能** - **Power BI** - 基于Azure Active Directory的权限管理 - 版本控制依赖Power BI Service - **Tableau** - Tableau Server/Online支持分支合并 - 注释功能适合团队讨论 #### 7. **性能优化** - **Power BI** - 聚合表(Aggregations)提升大数据响应 - 混合存储模式(Import/DirectQuery) - **Tableau** - 数据提取(.hyper格式)压缩比高 - 缓存机制减少重复查询 #### 8. **移动体验** - **Power BI** - 原生APP支持焦点模式(Focus Mode) - 自动适配手机屏幕布局 - **Tableau** - 移动端设计需单独优化布局 - 手势操作更流畅(如地图缩放) #### 9. **AI功能** - **Power BI** - Q&A自然语言提问(支持中文) - 自动洞察(Key Influencers分析) - **Tableau** - Ask Data智能问答 - Einstein Discovery预测分析 #### 10. **生态系统** | 扩展能力 | Power BI | Tableau | |----------------|-------------------------------|------------------------------| | 自定义视觉对象 | 市场提供1000+免费/付费组件 | 官方及社区图表库约500+ | | API集成 | Power Automate流式集成 | 需通过REST API二次开发 | | 开发者工具 | PowerShell脚本管理 | TabCMD命令行工具 | --- ### 三、**选型决策树** ```bash # 选择Power BI的场景: 1. 已部署Microsoft 365生态 2. 需要低成本实时报表 3. 开发团队熟悉SQL Server体系 # 选择Tableau的场景: 1. 追求极致可视化效果 2. 需要复杂交互式分析 3. 预算充足且使用者技能较高 ``` --- ### 四、**混合使用方案** 1. **数据准备阶段**:用Power BI连接企业数据库清洗数据 2. **深度分析阶段**:导出至Tableau创建高级可视化 3. **分发阶段**:通过Power BI Service嵌入到Teams共享 --- ### 五、**2024年趋势观察** 1. **Power BI**:强化Copilot AI助手(自动生成DAX公式) 2. **Tableau**:深化与Salesforce CRM的数据融合 3. 共同挑战:应对Python/R集成来的算力需求激增 --- **总结**:Power BI适合追求性价比与微软生态整合的企业,Tableau则是可视化专家的首选工具。建议中小企业从Power BI起步,大型企业可组合使用两者。
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