所有多语言报表都需要元数据翻译和报表标签翻译，但不一定需要数据翻译。 要确定项目是否需要数据翻译，请仔细考虑计划支持的用例。 使用数据翻译需要计划和努力。 你可能会决定不支持数据翻译，除非这是项目的硬性要求。
实现数据翻译不同于实现元数据翻译或报表标签翻译。 Power BI 不提供任何本地化功能来帮助进行数据翻译。 相反，必须实现数据翻译策略。 这种策略包括用额外的列扩展底层数据源，以跟踪数据行中文本的翻译，例如产品和类别的名称。
确定解决方案是否需要数据翻译
要确定是否需要实现数据翻译，请首先考虑如何部署报表解决方案。 为其目标受众考虑用例。 该练习引出了关键问题：是否有使用不同语言的人在查看同一个数据库实例？
假设正在为具有众所周知的数据库模式的服务型软件 (SaaS) 应用程序开发报表模板。 一些客户用英语维护数据库实例，而另一些客户则用其他语言（如西班牙语或德语）维护数据库实例。 在此用例中不需要实现数据翻译，因为来自任何数据库实例的数据都是用户用单一语言查看的。
每个客户部署都为其数据库和所有用户使用单一语言。 元数据翻译和报表标签翻译都必须在此用例中实现。 可以在所有客户部署中部署单一版本的 .pbix 文件。 但是，当不需要以多种语言查看数据库实例时，就不需要实现数据翻译。
不同的用例引入了数据翻译的要求。 示例 .pbix 项目文件使用数据库实例，该实例包含多个欧洲国家/地区的销售业绩数据。 此解决方案必须使用来自单一数据库实例的数据以不同语言显示其报表。
如果有人使用不同的语言和地区与同一个数据库实例进行交互，那么仍然需要考虑其他因素。
检查要翻译的基于文本的列。 确定翻译这些文本值的难度。 具有短文本值的列，如产品名称和产品类别，很适合数据翻译。 包含较长文本值的列（如产品描述）需要花费更多精力来生成高质量的翻译。
考虑需要翻译的不同值数量。 可以在包含 100 种产品的数据库中轻松地翻译产品名称。 当数量达到 1000 时，可能可以翻译产品名称。 如果翻译值的数量达到 10,000 或 100,000，会发生什么？ 如果不能依赖机器生成的翻译，翻译团队可能很难扩大规模来处理大量的人工翻译。
考虑是否有正在进行的维护。 每次有人向底层数据库添加新记录时，都有可能引入需要翻译的新文本值。 这种考虑不适用于元数据翻译或报表标签翻译。 在这种情况下，创建了有限数量的翻译，然后工作就完成了。 只要基础语义模型架构和报表布局保持不变，元数据转换和报表标签转换就不需要进行维护。
决定是否使用数据翻译有几个因素。 必须决定是否值得花费时间和精力来正确地实现数据翻译。 可能会认为实现元数据翻译和报表标签翻译已经足够了。 如果主要目标是使报表解决方案符合法律或法规，可能还会发现实现数据翻译并不是一项要求。