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我很难过怎么翻译，I’m fine
熟悉PowerBI的都知道，它不止是一个BI工具，它更是一套BI解决方案，包含了BI的各个过程，以下是它和传统的SQL Server 报表进行比较，可以看到PowerBI算是集微软众多产品的特长于一身，特别是现在PowerBI又和Power Apps、Power Automate等其它产品进行了集成，又向BI生态迈出一大步。
| 类别 | SQL Server | Power BI |
|---|---|---|
| 数据加载 | SSIS | Power BI Query Editor |
| 数据模型 | SSAS (SSDT) | Power BI Query Editor / Power BI |
| 指标 | SSAS (SSDT) | DAX |
| 报表 | SSRS | Power BI |
| 分发 | SharePoint | PowerBI Server |
PowerBI功能这么多，肯定是要使用的，比如一些没有IT支持的项目，分析师就可以使用PowerBI中PQ功能进行简单的ETL操作，事实上在我初次接触PowerBI时，我也时常用它来做它来做一些ETL操作，这确实很方便。在这之前我都是用Python来清洗数据，之后再导入到数据库中或者导出成CSV文件继而让PowerBI使用。
可是，随着做的项目越来越多，项目越来越大，反而越来越不建议使用PowerBI来进行数据清洗了，因为这些清洗后的干净数据只存在于PowerBI文件中，并没有在数据仓库中，下一次若要使用这些数据做其他分析，还要再清洗一遍。
当然，这还不是最为严重的问题，最为严重的问题是，基于某一数据我们做了很多小的分析报告，当有一天想要把这些报告统一起来到一个文件时，可能会发现先前所谓的干净数据只是相对于当前文件而言的。举个简单的例子，
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| 报表名 |
| 测试A |
| 测试B |
| 测试C |
| 测试D |
其实，上面这个例子，情况还算是比较好解决的，因为所有报表使用的都是一个来源，只是清洗成了不同的样子；还有可能这些报表数据只是格式相同，但来源不同的库，就像这样。
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| 表名 |
| A |
| B |
| C |
特别是如果这些数据又做用来维度表使用时，那简直是一个灾难。
通常企业级BI数据流程架构如下，PoewerBI只做数据呈现，随着PowerBI数据集，部分项目也会在PowerBI中进行数据建模，从而达到前后端分离的目的。不管是哪一种，都不会在PowerBI中进行大量的数据清洗操作，都是需要使用数仓中干净的数据。
今天的内容可能有些枯燥，加上文笔有限，如果没有在项目中踩过类似的坑，可能很难理解，不过还是要再次强调下，企业级项目中不推荐在PowerBI中进行大量的数据清洗操作，PowerBI连接的就应该是最干净的数据。