PowerBI列级权限介绍

最新推荐文章于 2025-02-18 20:30:51 发布
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分类专栏： PowerBI 文章标签： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bluefire5/article/details/123058548
本文介绍了PowerBI的列级权限控制（OLS），重点讲解如何借助Tabular Editor隐藏特定列并避免报表错误。通过创建角色和度量值判断，实现了不同角色查看不同数据的效果，同时总结了使用OLS的注意事项。

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Power BI 如何做页面权限控制
weixin_41542593的博客
08-22 2910
选择筛选器视图, 将页面字段拖进去, 将筛选器设置成单选选择, 插入一张*"点击进入*"的图片。6 将首页以外的页面全部隐藏, 然后筛选器选择页面, 再点"点击进入" 即可进到有权限的页面。5 将"点击进入"图片的操作打开–页导航–目标选fx–字段值–基于页面导航(度量值)8 发布到云端后, 在数据集的Security中的页面权限角色中将人员加进去即可。7 在后面的各个页面加上返回的箭头按钮, 操作设置成页导航–首页。1 导入页面控制权限表。
数据建模中的BI报表需求考量
最新发布
2502_91592937的博客
06-18 1304
本文系统解析数据建模与BI报表需求的协同机制，通过理论推导、架构设计、实现策略与实践案例，构建从基础概念到高级应用的完整知识框架。核心内容覆盖：数据建模如何支撑BI报表的核心需求（如实时性、灵活性、准确性），需求考量的多层次维度（业务语义、技术约束、用户体验），以及动态需求响应的设计模式。目标是为数据工程师、BI分析师与业务决策者提供可操作的技术指南，解决数据模型与BI报表“需求断层”的行业痛点。业务需求的动态性（如新增指标、维度变化）与数据模型的稳定性（如ETL流程、存储结构）之间的冲突。
POWERBI｜行级别权限
_于夏的博客
06-15 4488
本文主要介绍powerbi行级权限的实现过程。
Power BI 权限控制--行级别安全性（RLS）
weixin_41917303的博客
01-16 827
在PowerBI中，行级别安全性（Row Level Security, RLS）是一种用于控制用户对数据行访问权限的功能。
使用行级别权限实现列权限控制
PowerBI木小桼
05-15 1332
15足不出户，足不出沪PowerBI是支持RLS和OLS的，即行级别权限控制和列级别控制，但是OLS是有很多限制的，特别是在和OLS混合使用时，具体的限制可以参考官方的文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/analysis-services/tabular-models/object-level-security?view=asallproducts-allversions&viewFallbackFrom=power-bi-premium-current所以在Po
PBI - 权限控制
whuang094的博客
02-08 3222
如果行权限不够，比如同一个数据集用在了报表AB，报表A想看，报表B不想看，那么需要考虑workspace + RLS的方式。创建角色，找到角色对应的permission表，DAX如下所写： [Applicant_Mail] = USERPRINCIPALNAME()邮件组适用于workspace，以及前端配置的数据集权限，但行级别在power BI desktop无法使用组。不同的role，需要生成不同的权限表。报表： 如果行权限适用，只使用行权限即可。报表页面： 行权限灵活配置，构建权限表。
SQL Server 2014与Power BI整合：数据可视化的未来视角
本文全面介绍了SQL Server 2014与Power BI的技术要点及其在数据分析和报告制作中的应用。首先，概述了SQL Server 2014的核心特性、数据管理、性能优化和安全设置，然后深入探讨了Power BI在数据分析、报告创建和数据...
【PowerBI数据模型搭建】：从零开始构建高效模型的终极指南
本文探讨了使用PowerBI搭建数据模型的基础知识与高级技巧。首先，介绍了一对一、一对多、多对多等数据模型关系，并提供了关系建立与维护的实用建议。接着，深入讲解了高级表特性的应用、数据模型优化方法，包括DAX...
PowerBI报表页权限控制
PowerBI木小桼
08-11 5598
在开发报表中我们可能会遇到这样的场景，报表文件里有多个报表页，但是并不是所有人都能看到所有页面。最简单的方法就是根据权限把报表拆分成多份，但是这样做的话后面维护起来就很麻烦，那有没有其他更方便的方法呢？ 做过web开发的人可能会说这不是很简单吗？建一个目录表指向不同的页面，然后控制不同角色的目录数。 其实，PowerBI中我们也可以借鉴这个思路来控制报表页的权限。实现原理也很简单，还是行级权限控制而已。具体实现步骤如下 1、创建两张表，一张页面包含页面信息，另一张包含角色权限信息，两张表间并建立关系，如下图
PowerBI权限管理入门篇
PowerBI木小桼
08-14 4959
企业报表中，不可避免的要遇到权限管理的问题，上次有介绍到PowerBI中报表页权限的控制，这次做一个小结，介绍更多权限管理里中可能遇到的情况及解决方案。 先来看最简单的方案，某公司在业务线分为国内和国外，相应的某些人只能看国内的业务数据，某些人只能看国外的。 数据模型如下 实现起来也比较简单，我们只需要建两个角色 先前演示的时候都是直接在桌面端演示的，昨天有介绍怎么申请开发者账号，所以今天发布到web端看下具体效果 1、授权访问报表 2、数据集—安全性—给角色添加用户，将用户分配到不同角色里 3、查
3.PowerBI从入门到精通-面向管理员（官方原版）.pdf
03-02
3.PowerBI从入门到精通-面向管理员，使用对象为：负责PowerBI服务器和权限管理的管理员，通过此文档可以实现从入门到熟练。
Power BI 介绍（可适用企业内部培训）
07-25
Power BI的企业内部培训资料。 主要讲解Power BI的架构和功能。
Power BI:如何(非DAX方式)按页面进行权限控制？
PowerBI工坊
10-23 1607
点击【A组】-> 通过点击小眼睛图标，把第3，4，5页隐藏 ->【Specific User or groups】中输入要赋予访问A组内容的 用户名/用户组名 ->【Publish App】;选择【第1页】->【---】->【Pin to a dashboard】->在弹出框选择新建Dashboard,填写报告名称【第1页 A】->【Pin Live】;以A组用户举例，用户仅能看到A组的标识，看不到B组和C组的标识。业务同事开发的PBI报告包含5个页面，要根据需求把5页报告分享给3个不同的组。
POWER BI:权限控制篇
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白茶的博客
01-14 2万+
报表权限配置手册 Ps:所有配置均基于域环境 模型访问权限 模型访问权限：即设计报表完成后，访问模型数据的权限，不设置会导致访问报表无数据。 a.开始菜单栏程序中找到Microsoft SQL Server Tools 17文件夹，展开后点击Microsoft SQL Server Management Studio 2017 b.在SSMS(Microsoft SQL Server Mana...
5.4 PowerBI技巧-PowerBI权限全览
PowerBI自己学
02-18 844
打开app.powerbi.com（中国版为app.powerbi.cn），需要使用PowerBI账号登录，通常组织邮箱就是账号，它决定用户是否可登录组织的PowerBI主页，组织邮箱通常由IT负责开关，入职则有，离职则无。静态权限的角色和条件都是死的，适用于角色和人数较少的组织；只有在工作区分配了角色的用户，才可以看到工作区上的模型或报告，用户看不到权限以外的工作区。如果是用模型+Live Connection开发的报告，且模型和报告发布在不同的工作区，用户需要同时具备模型工作区和报告工作区的角色。
PowerBI权限管理进阶
PowerBI木小桼
08-15 1383
先来回顾下在上篇文章时留下的问题，一个公司内部有很多业务员，分别归属于不同人的经理，现在要求业务员只能看到自己的数据，但是经理可以看到下面所有业务员的数据。 我们先来分析下这个问题，这个问题其实就是传播链路的问题，借用百科的组织架构图来看可能会更清楚些，比如账务审计部所在的链路就是：公司总裁办>总经理>常务副总>财务审计部，他之前的所有组织都有应该有权限看到他下面所有的数据。如果我们再给这条传播链路中的每个角色一个唯一编号，比如上面的链路是1>2>3>4。 这个思路我们
plsql查看用户权限_Power BI工作区权限和角色
weixin_39717029的博客
12-04 1228
问题Power BI工作区权限和角色是什么？如何使用它们？解Power BI包括一个复杂的安全基础结构，其中包含数据级详细信息，例如用于行级安全性的数据(请参阅有关PowerBI中行级安全性的这些提示：1)基于PowerBI表的行级安全性和2)PowerBI行级安全性。行级别的安全性在数据集级别上得到维护。此外，APP权限授予报告使用者使用PowerBI APP的能力。在这些级别之...
BI技巧丨权限管控
Fabric丨白茶
01-22 7287
BI可视化在实施过程中，用户最关注的点有哪些？ 这个问题相信很多小伙伴都遇到过，或者被其他人问过，白茶总结了一下用户比较在意的几个点：安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。 本期呢，我们来聊一聊关于权限管控那些事。 PowerBI截至目前为止，可以实现的权限管控包含三方面：页面权限、行权限、列权限。 那么这三者在PowerBI中是如何实现的呢？别急，跟着白茶的思路走。 先来看看本期的案例数据： 案例数据并不是很复杂，共计三张表，分别是权限表、国家表以及案例数据。 将.
简单方式实现不同的人或角色查看不同的PowerBI报表
亨利王的博客
09-18 4151
在构建PowerBI本地报表服务器时，一个常见的应用场景侍不同的人或角色查看不同的报表，如何实现呢？ 1、在安装PowerBI服务器的机器上，根据业务需求创建不同的业务组，然后创建一些账号，把这些账号分配到不同的组中 2、配置，通过浏览器使用Adminitrator账号登陆进入到PowerBI报表服务器，把这些账号都加入到其中，例如账号 hf，需要访问 后纺报表，按如下三步配置： 第一步 分配文件夹访问权限 第二步 分布报表访问权限，例如只访问 后纺报表，按如下操作 ...
在企業中部門間的lakehouse資料分享，需要使用delta sharing嗎？還是單純用trino連結lakehouse api即可
03-03
<think>好的，用户现在的问题是，企业内部部门间共享Lakehouse数据时，是否需要使用Delta Sharing，还是直接用Trino连接Lakehouse API就可以了。我需要先理解这两个技术的区别和应用场景。 首先，用户可能对Delta Sharing和Trino的功能不太清楚，需要先解释两者的不同。Delta Sharing是一个开放协议，主要用于跨组织或团队的数据共享，支持细粒度权限控制和实时数据访问，无需复制数据。而Trino是一个分布式SQL查询引擎，可以连接多种数据源，包括Lakehouse，适合复杂查询和联邦查询。 接下来，用户所在的企业内部部门间共享数据，可能涉及不同的需求，比如是否需要实时数据、权限管理的复杂度、是否需要跨平台兼容性等。需要分析两种方案的优缺点。例如，如果部门间只需要查询数据，并且已经有Trino的基础设施，可能直接用Trino更简单。但如果需要更严格的安全控制、增量更新或跨云共享，Delta Sharing会更合适。 还要考虑用户可能没有提到的潜在需求，比如数据治理、审计日志、未来扩展到外部合作伙伴的可能性等。比如，如果未来可能需要与外部共享数据，现在使用Delta Sharing会更有扩展性。 另外，用户可能担心引入新技术的成本和学习曲线。如果企业内部已经熟悉Trino，并且需求不复杂，可能更倾向于Trino。但如果需要更高效的数据共享机制，Delta Sharing的长期收益可能更大。 需要举例说明两种方案的应用场景，帮助用户理解具体如何选择。例如，部门间需要共享实时更新的销售数据，使用Delta Sharing可以避免数据复制，而Trino适合联合查询不同数据源的情况。 最后，总结两者的适用情况，给出建议，根据具体需求选择合适的方案。可能还需要提到结合使用的可能性，比如用Delta Sharing管理共享策略，Trino作为查询引擎，但需要注意配置复杂性。</think>在企业内部部门间的Lakehouse数据共享场景中，**是否需要Delta Sharing取决于具体需求**。以下是两种方案的对比分析，结合实际示例说明适用场景： --- ### **方案一：使用Trino连接Lakehouse** #### **适用场景** 1. **需求简单**： - 仅需跨部门**查询**数据（无需数据更新或增量同步） - 已有Trino基础设施，且部门间使用统一SQL接口 2. **技术特点**： - Trino作为分布式SQL引擎，可直连HDFS/S3等存储（如Delta Lake） - 支持联邦查询（跨多个数据源联合分析） 3. **示例**： - **场景**：财务部门需定期分析销售部门的订单表（存储在Lakehouse的Delta Lake中） - **实现**： ```sql -- 在Trino中配置Lakehouse S3存储的Catalog CREATE CATALOG delta_lake WITH ( connector = 'hive', hive.metastore.uri = 'thrift://metastore:9083', hive.s3.aws-access-key = 'AKIAXXX', hive.s3.aws-secret-key = 'secret_key' ); -- 直接查询Delta Lake表 SELECT * FROM delta_lake.sales.orders WHERE region = 'Asia'; ``` #### **优缺点** - **优点**： - 无需额外组件，利用现有Trino集群快速实现查询 - 适合**静态数据**的联合分析（如一次性报表） - **缺点**： - 缺乏细粒度权限控制（依赖Hive Metastore或存储层权限） - 不支持增量数据同步（需全表扫描） - 数据消费方需主动拉取，无法推送更新 --- ### **方案二：使用Delta Sharing** #### **适用场景** 1. **需求复杂**： - 需要**实时/增量同步**（如订单流水、库存变化） - 要求行/列级权限控制（如限制HR部门只能访问员工薪资的部分列） - 未来可能扩展为跨组织共享（如与供应商协作） 2. **技术特点**： - 基于开放协议，支持Python/Spark/BI工具直接消费数据 - 提供版本控制、审计日志和动态权限管理 3. **示例**： - **场景**：市场部门需要实时获取生产部门的设备传感器数据（每秒更新） - **实现**： ```python # 数据消费方（市场部门）使用delta-sharing库 import delta_sharing profile = "https://lakehouse.delta.share/profile.json" client = delta_sharing.SharingClient(profile) # 读取增量数据（仅获取最新10分钟的记录） table_url = client.get_table("manufacturing", "sensors", "iot_stream") df = delta_sharing.load_table(table_url, starting_version=5) # 从版本5开始同步 ``` #### **优缺点** - **优点**： - 原生支持ACID事务和增量更新（基于Delta Lake事务日志） - 可对接非SQL工具（如Pandas、Power BI） - 避免数据复制，节省存储成本 - **缺点**： - 需部署Delta Sharing Server（或使用Databricks等托管服务） - 对纯SQL用户不够直观（需配合客户端库） --- ### **决策建议** | **维度** | **Trino** | **Delta Sharing** | |------------------------|--------------------------------------|------------------------------------| | **数据实时性** | 静态数据（T+1） | 实时/增量数据 | | **权限控制** | 粗粒度（表级） | 细粒度（行/列级） | | **技术栈兼容性** | 需统一SQL接口 | 支持多语言和工具（Python/SQL/BI） | | **运维成本** | 低（复用现有Trino集群） | 中（需维护Delta Sharing服务） | | **扩展性** | 局限于企业内部 | 可平滑扩展至跨组织共享 | #### **推荐组合使用** - **基础查询场景**：优先用Trino联邦查询，降低复杂度 - **高级需求场景**（如实时同步、精细权限）：叠加Delta Sharing - **混合架构示例**： ```mermaid graph LR A[销售部门Delta Lake] -->|Delta Sharing| B(权限元数据) A -->|Trino Catalog| C[Trino集群] B --> D[市场部门Power BI] C --> E[财务部门Superset] ``` --- ### **实际案例对比** #### **案例1：传统零售企业部门协作** - **需求**： 门店每日销售数据需共享给财务、物流部门，数据量约1GB/天，无实时性要求。 - **方案选择**： 使用Trino联邦查询，财务部门直接通过SQL生成报表，物流部门用Trino连接至调度系统。 #### **案例2：互联网公司实时数据分析** - **需求**： 用户行为事件流（每秒数千条）需实时同步至风控、推荐部门，且风控部门只能访问特定字段。 - **方案选择**： 必须使用Delta Sharing，通过行级过滤隐藏敏感字段，并通过事务日志推送增量数据。 --- ### **总结** - **选Trino**：若部门间仅需**只读查询**且技术栈统一，Trino更轻量 - **选Delta Sharing**：若需**精细管控、增量同步或未来扩展跨组织共享**，则必需Delta Sharing - 两者亦可共存：用Trino处理低频查询，Delta Sharing管理高频实时场景。
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