新式分析的角色

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现有新式分析角色：技术人员

请务必了解 Power Query 和数据模型的各个角色之间的关系。 以下类比的前提似乎不太寻常，但可能会帮助你记住基本详细信息。 假设这些工具被称为 Sergeant Power Query 和 Captain Data Model。 Captain Data Model 执行数据处理（或分析）。 Sergeant Power Query 连接到混乱的不同数据源，以清理、准备和调整数据，以便进行处理。

演示 Power Query 和数据模型类比的屏幕截图。

数据模型实质上是创造商业价值；但是，如果 Power Query 没有向其馈送正确的数据，则无法实现此目的。 学习新手可能不禁想使用 Power Query 处理数据，并生成大多数分析。 但我们不建议采用这种方法，因为你会错过数据模型可能为你执行的操作。

表示 Power Query 和数据模型的角色的屏幕截图。

从操作角度来讲，Power Query 是第一位的。 它为数据模型连接、清理、准备和转换数据。 在当前的新式分析环境中，最好是在 Power BI Desktop 中创建数据模型。 然后在 Power BI 服务、Excel，甚至是 Microsoft Teams 或 SharePoint 中发布、共享和使用数据。

现有新式分析角色：人员

Power Query、数据模型、Power BI Desktop 和 Power BI 服务的技术一起扮演特定的角色来实现新式分析，就像组织中的人员一样。

现有角色的屏幕截图，其中包含原作者、报表作者和 Excel 分析人员。

已发布的数据模型表示经过认证的单一版本的事实。 但是，你可能想要知道数据模型的来源。 原作者（熟悉业务数据源的知识渊博的数据专家）将开发和设计数据模型，以面向关键业务问题和指标。

Power BI 管理员可以升级和验证数据模型，使其他报表作者能够查找、创建和共享报表和仪表板。

业务用户可以使用 Power BI 或 Excel 来发现数据趋势或其他见解，以通知业务决策和推动结果。

假设财务、销售、医疗保健、制造业或其他行业业务问题都有单一版本的事实数据模型。 这种情况是一个愿望，可以通过 Excel 和 Power BI 使用新式分析来实现。