在信息爆炸的现代社会，数据已经成为企业决策的重要依据。如何从大量的数据中提取出有价值的信息，指导商业决策，是每个企业面临的挑战。随着商业智能（BI）技术的不断发展，我们迎来了一个自助式商业智能的新时代。本文将围绕“数据获取与加工”这一主题，深入探讨如何利用Power BI Desktop等工具，将原始数据转化为有用的信息，从而提升企业的决策能力和效率。
王小伟
培训咨询
商业智能（Business Intelligence，BI）泛指用于业务分析的各种技术和工具。它通过获取、处理和分析数据，帮助企业快速获得商业洞察力。与传统的IT导向的分析方法不同，现代的商业智能强调业务导向，允许用户在没有IT支持的情况下，自行完成数据分析和报告的生成。
在这一背景下，Power BI Desktop作为一款强大的商业智能分析工具，其易用性和功能丰富性使得越来越多的管理者和数据分析人员选择它进行数据分析和报表制作。
在使用Power BI进行数据分析时，数据的获取与加工是至关重要的步骤。以下是Power BI中数据获取与加工的一般流程：
数据准备是指对数据进行初步的整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。在Power BI中，使用的是Power Query这一强大的数据准备工具。它可以从多种来源获取数据，包括：
获取数据后，接下来是数据转换。这一过程包括多种操作，例如：
通过这些操作，用户可以将原始数据转化为结构化的数据集，以便后续的分析和报表制作。
数据组合是指将多个数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。在Power BI中，数据组合包括：
这样可以实现跨多个数据源的分析，提升分析的深度与广度。
在企业的日常运营中，往往需要对多个文件进行汇总分析。Power BI支持从工作薄中汇总大量工作表，或者从文件夹中汇总多个工作薄的数据，通过这种方式，用户能够高效地整合分散的数据，提高工作效率。
完成数据获取与加工后，下一步便是数据建模分析。数据建模是指将数据进行结构化处理，以便于后续分析和可视化展示。在Power BI中，数据建模包括以下几个方面：
用户需要明确分析的目标，确定需要哪些数据，以及如何将这些数据组织起来。在Power BI中，用户可以通过可视化工具进行数据建模，并设定数据之间的关系。
在进行数据分析时，用户需要具备业务思维模式，理解数据背后的业务逻辑。同时，建模思维模式也非常重要，用户需要了解如何设计数据模型，包括星型架构设计，管理数据关系，使用关系和基数等。
在Power BI的数据模型中，有三种重要的计算元素：
数据可视化是商业智能分析中最直观的一部分。通过将数据转化为图表、地图等可视化形式，用户可以更清晰地理解数据背后的意义。Power BI提供了多种可视化对象供用户选择，包括：
通过这些可视化工具，用户能够更直观地展示分析结果，促进与团队的沟通与决策。
在完成数据分析后，制作一份结构清晰、内容丰富的分析报告至关重要。Power BI支持用户自定义报告主题，插入按钮与形状，设置页面视图，制作报表的导航。用户可以通过筛选器的使用、切片器的设置，提升报告的交互性，使得读者能够从不同的角度分析数据。
此外，报表的发布与共享也同样重要，Power BI提供了多种共享方式，方便团队成员之间的协作。
在数据驱动的时代，掌握数据获取与加工的技能，尤其是利用Power BI等商业智能工具进行数据分析，将极大提升个人和企业的决策能力和效率。数据不仅仅是数字的堆砌，更是企业未来发展的关键因素。通过有效的数据分析，企业可以在瞬息万变的市场中把握机会，实现可持续发展。
随着商业智能技术的不断发展，未来的数据分析必将更加智能化和高效化。希望每位读者都能在数据获取与加工的道路上，迈出坚实的步伐，成为真正的超级数据分析师。
