4、深入了解 Power BI：角色、数据生命周期与分析类型

深入了解 Power BI：角色、数据生命周期与分析类型

1. Power BI 中的关键角色

在 Power BI 的生态系统中，有多个关键角色，每个角色都承担着不同的职责，共同推动数据的有效利用和分析。

1.1 数据分析师

数据分析师就像是守门人，需要在最终用户与业务分析师、数据工程师和数据库管理员之间充当中间人，以确认操作的有效性。这需要大量的协商工作。数据分析师需要熟悉数据平台及其安全原则、流程管理和一般管理原则。

1.2 数据工程师

数据并非一刀切的概念，数据工程师需要了解不同的数据交付方式。他们要能够处理本地数据和云数据，评估结构化和非结构化数据源的流动。数据工程师需要使用本地服务工具和云数据服务工具来摄取和转换跨源数据。此外，数据工程师还负责为商业智能和数据科学计划制定议程，掌握数据处理技术，将原始数据转换为更易于分析的形式。在小型组织中，数据分析师、数据工程师和数据库管理员的角色可能会有所重叠。

1.3 数据科学家

数据科学家很少负责管理基础设施，他们专注于创建和执行高级分析，从业务分析师、数据分析师、数据工程师和数据库管理员搭建的系统中提取数据。他们对描述性、诊断性、规范性、预测性和认知性数据进行分析，目标是创建一个完善的模型。随着机器学习和人工智能的发展，数据科学家还需要探索深度学习，使用各种编程语言和算法技术解决复杂的数据问题。大部分时间，数据科学家都在处理数据问题，即数据整理。借助团队和像 Power BI 这样的工具，他们可以更轻松地解决问题。

1.4 数据库管理员

数据库管理员负责实施和管理数据库基础设施。在一些组织中，数据库完全基于云；而在