Microsoft Power BI (Визуализация)
Интеграции
- Microsoft Fabric
- OneLake
- Azure Maps
- Snowflake (зеркалирование)
- Microsoft Teams
- Power Automate
Детали цены
- Многоуровневое лицензирование на пользователя (Pro/PPU) или емкость Fabric (F-SKU).
- Высокообъемное использование Copilot и агентных рабочих процессов регулируется потреблением единиц мощности Fabric (CU).
Возможности
- Режим Direct Lake в OneLake
- Агентное создание отчетов через Copilot
- Расширенные метаданные PBIR (отчет Power BI)
- Умные повествования и визуализация аномалий
- Встроенные геопространственные слои Azure Maps
- Слой доверия ИИ (интеграция с Purview)
Описание
Microsoft Power BI 2026: Визуальный интеллект и обзор Fabric
Архитектура Power BI 2026 представляет собой переход от инструмента дашбордов к агентному движку поддержки решений (СППВР). Благодаря режиму Direct Lake платформа устраняет «зазор обновления», позволяя движку VertiPaq напрямую индексировать файлы Parquet в OneLake для визуального взаимодействия с миллиардными наборами данных с задержкой менее секунды 📑.
Визуальный рендеринг и агентное взаимодействие
Конвейер рендеринга эволюционировал для поддержки визуализации на основе намерений, где макет динамически адаптируется к уровню зрелости пользователя и бизнес-контексту.
- Агентное создание отчетов: Вход: Бизнес-цель (например, «Анализ риска оттока в первом квартале») → Процесс: Рассуждение Copilot над семантической моделью и автоматический выбор визуализаций → Выход: Фирменный интерактивный дашборд с цитируемыми инсайтами 📑.
- Умные повествовательные сводки: Вход: Отфильтрованное состояние визуализации → Процесс: Обнаружение аномалий и анализ факторов производительности на базе LLM → Выход: Контекст на естественном языке, объясняющий «почему» за визуальными трендами 📑.
- Интеграция Azure Maps: Стандарт 2026 года для геопространственного анализа, обеспечивающий высокоточное наслоение и 3D-визуализацию без зависимостей от внешних плагинов 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Семантический слой и персистентность OneLake
Семантическая модель служит единым источником истины, абстрагируя сложную логику DAX от конечного пользователя при сохранении высокопроизводительного подключения Direct Lake.
- Рендеринг Direct Lake: Вход: Файлы Delta Lake/Parquet в OneLake → Процесс: Формирование метаданных (перезагрузка только измененных сегментов) и выполнение в памяти движком VertiPaq → Выход: Мгновенное обновление визуализации без запланированного копирования данных 📑.
- Формат метаданных PBIR: Формат по умолчанию в 2026 году, позволяющий настраивать визуализации с учетом потребностей разработчиков и интегрировать контроль версий через Git для корпоративных развертываний отчетов 📑.
Безопасность, управление и доверие
Управление осуществляется через Microsoft Purview, гарантируя соблюдение безопасности на уровне строк (RLS) и меток конфиденциальности в рамках арендатора Fabric.
- Слой доверия Einstein: Опосредует все взаимодействия с Copilot, обеспечивая маскировку PII и отсутствие хранения данных внешними поставщиками моделей при генерации повествований 🧠.
- Ужесточение TLS 1.3: Обязательное требование 2026 года для всех облачных подписок и автоматической доставки отчетов для обеспечения целостности конечных точек 📑.
Рекомендации по оценке
Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:
- Целостность конвертации PBIR: Аудит устаревших файлов .PBIX при автоматической конвертации в формат PBIR для проверки сохранности пользовательских тем JSON и правил условного форматирования 📑.
- Пороговые значения отката Direct Lake: Бенчмаркинг скорости визуального рендеринга при переходе движка в режим DirectQuery из-за сложных конфигураций безопасности на уровне объектов (OLS) 🌑.
- Точность визуализаций Copilot: Организации должны валидировать «умные повествовательные сводки» по экспортированным сырым данным, чтобы гарантировать согласованность бизнес-логики во всех ИИ-генерациях 📑.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Мощная визуализация
- Интеграция с Microsoft
- Надежная отчетность
- Простые панели
- Интерактивное исследование
Минусы
- Сложное обучение
- Сложное моделирование
- Высокая стоимость лицензий