適用於: 應用程式擁有數據
用戶擁有數據
Power BI 內嵌式分析可讓您在 Web 應用程式或網站中內嵌 Power BI 專案,例如報表、儀錶板和磚。 您可以:
為您的終端使用者提供吸引人的數據體驗,讓他們根據解決方案數據的深入解析採取動作。
使用 Power BI 並將其品牌化為您自己的工具,快速且輕鬆地在您的應用程式中提供卓越的客戶面向報表、儀錶板和分析。
安全內嵌
安全內嵌 是最簡單的無程序代碼方式,可將報表內嵌至任何接受URL或iFrame的入口網站。 報表的查看器必須具有適當的Power BI授權。 查看器可以與報表互動,但無法編輯、儲存或進行任何變更。 Power BI 服務中提供安全內嵌。
如需更進階的解決方案,讓使用者更具彈性和控制力,請使用本文所述的其中一個 Power BI 內嵌式分析解決方案 。
什麼是Power BI內嵌式分析解決方案?
透過Power BI 內嵌式分析,您可以 直接在應用程式內 整合分析和商業智慧 (BI) 功能。 這可讓使用者自行探索、分析及可視化數據,並啟用更快速且更直覺的決策制定,而不需要切換至應用程式外部的個別 BI 工具。
Self-Service Embedded Analytics 的主要功能:
使用者自給 - 可以產生報告和分析數據,而不需要完全依賴 IT/開發/數據分析師
User-Friendly 介面 - 專為非技術使用者、互動式儀錶板和直覺式報告工具所設計
自訂與個人化 - 使用者可以根據自己的需求修改或建立自定義報表
應用程式內的整合 - 例如CRM、ERP或自訂應用程式,以及容納下列案例:
接近 Real-Time 資料存取 - 用於從應用程式數據和多個其他數據來源獲得up-to即時洞察。
啟用可行性洞察 - 用戶可以根據從報表選取的數據來在應用程式中執行行動
進階分析功能 - 包括 AI 驅動的深入解析、預測性分析和自動化數據探索。
Power BI 內嵌式分析提供兩個解決方案:
為您的客戶內嵌
客戶解決方案的內嵌可讓您建置針對Power BI使用非互動式驗證的應用程式。 您的客戶可能是外部使用者,且不需要使用Power BI認證登入,即可檢視內嵌內容。 一般而言,此解決方案是由開發第三方應用程式的獨立軟體供應商 (ISV) 使用。 如需教學課程,請參閱 使用客戶的應用程式內嵌範例內嵌Power BI內容。
為您的組織內嵌
組織解決方案的內嵌可讓您建置需要使用Power BI認證登入的應用程式。 已登入的使用者只能通過 Power BI 服務存取他們可以使用的內嵌內容。 此解決方案的目標是大型組織,這些組織正在為內部使用者建置應用程式。 如需教學課程,請參閱 將Power BI內容內嵌至您組織的應用程式。
針對您的客戶內嵌解決方案與針對您的組織內嵌解決方案的比較
下表提供兩個Power BI內嵌式分析解決方案之間的比較。
| 為您的客戶內嵌 | 為您的組織內嵌 |
|---|---|
| 也稱為 應用程式擁有資料 | 也稱為 使用者擁有資料 |
| 針對外部使用者 | 針對內部使用者 |
| 若要驗證應用程式使用者,請使用您自己的驗證方法 | 應用程式用戶針對 Microsoft Entra 識別碼進行驗證 |
| 應用程式使用者不需要授權 | 每個應用程式使用者都需要Power BI 授權 |
| 非互動式驗證。 您的應用程式使用 服務主體 或 主要使用者 進行驗證 | 互動式驗證。 您的應用程式使用應用程式使用者的認證進行驗證 |
| 不支援 R 和 Python 的視覺化功能 | 支援 R 與 Python 視覺化;區域限制仍然適用 |
什麼是 Power BI 容量?
能力是保留供獨佔使用的一組資源。 它可讓您將儀錶板、報表和語意模型發佈給使用者,而不需要購買每個用戶授權。 它也為您的內容提供可靠且一致的效能。
針對開發測試,您可以使用免費的嵌入試用令牌與 Pro 授權。 要在生產環境中進行內嵌,您必須使用運算能力。
這很重要
免費試用令牌僅限於開發測試。 針對生產,必須購買產能。 在購買容量之前, 免費試用版 橫幅會繼續出現在內嵌報表的頂端。
Power BI 內嵌式分析供應專案有兩種類型,以及來自 Microsoft Fabric 的供應專案。 每個優惠方案都包含您用來購買 Power BI 容量的不同 SKU 類型:
Power BI Embedded 是包含 A SKU 的 Azure 方案。 Power BI Embedded 與 客戶解決方案的內嵌 相關聯。
Power BI Premium 是包含 P 或 EM SKU 的 Microsoft Office 供應專案。
Microsoft Fabric 是包含 F SKU 的 Azure 供應專案。
如需內嵌和進階 SKU 之間差異的詳細資訊,請參閱 Power BI 內嵌式分析中的容量和 SKU。