本文非常重要，忽略者責任自負。我們時常看到很多新聞說企業的數據分析或大數據如何如何高大上，但你自己感覺你自己所處的環境呢？很多小伙伴在群里真切的抱怨到：感覺是一坨祥云。為什么你看到的和你感受到的有如此巨大的反差？大數據到底和我們有什么關系不？這是不是一波紅利？我們可以怎么利用？PowerBI到底是個什么鬼？我們真該學習PowerBI嗎？如果是，我們面臨重重阻礙，我們怎么在企業推行PowerBI？

今天羅叔將全部一攬子給你一套完整的參考。因為這些問題也是羅叔多年的疑問，羅叔不斷實踐，但有個卵用，羅叔首先否定自己，因為羅叔也是一個單獨的個人而已，眼界視角和經歷都是極其有限的，因此，必須時長忘記自己所知，關注該領域全球第一的動向以及理性權威真實的研究報告，再結合自己的體會才能心安。為了回答這些問題，絕對不是羅叔可以做到的，這里將引用微軟以及權威研究機構的成果來做非常堅實的支撐，給出大家非常重要的參考。

重要背景

首先，如果在全球范圍內來討論商業智能，這個圖已經晾在那里N年了：

簡而言之，Gartner 連續 12 年將 Microsoft 評為分析和商業智能平臺的魔力象限領導者。作為微軟本身也需要搞清楚整個商業界在數據發展的商業趨勢上，現在的現狀到底是什么？真相是什么？下一步是什么？微軟一定是要調查清楚的。如果你是他，你已經是第一了，你沒有什么參考，你必須自己投資此事，揭開真相，方能正確前行。

在 2019 年5月期間，微軟聯合IDG進行了一次非常重要的調查：了解影響企業的最重要的大數據分析趨勢。

IDG是誰？美國國際數據集團（International Data Group）是全世界最大的信息技術出版、研究、會展與風險投資公司。IDG公司2006年全球營業總收入達到28.4億美元。IDG集團公司創建于1964年，總部設在美國波士頓。目前，在全世界85個國家和地區設有子公司和分公司，擁有13,640名高級研究專家和編輯人員，采用電子郵件、數據庫、電傳及聯機服務等現代化信息處理和傳遞手段，建立了快速而全面的世界性信息網絡。

以下內容全部引用 IDG 的調查內容，該調查對所有行業內擁有 500 名以上員工的公司的 200 名美國 IT 領導者進行了定量調查。受訪者必須曾參與大數據分析計劃相關的決策（如策略、需求分析、建議和解決方案購買 / 批準），才有資格參加調查。

也就是說，本次的調查非常嚴格，幾乎代表了目前全球的最成熟企業的問題和狀態。

如果你承認美國企業在信息化發展的前沿型地位，如果你承認Gartner對微軟產品連續12年的評估以表示他有一定的先進性，如果你承認IDG（美國國際數據集團）調查的權威性，那么，以下你看到的內容就是真相以及也許在國內將持續更長時間的狀態并看到接著而來到的未來。

真相

隨著數據在業務中的普及，人們很容易認為大多數組織都圍繞大數據分析建立了核心競爭力。然而殘酷的現實是，67% 的IT 領導者認為其大數據環境“混亂不堪”。

重要的話再說三次：

真相是，在那么嚴格篩選的高大上的企業中，67%的IT負責人認為其大數據環境“混亂不堪”。

真相是，在那么嚴格篩選的高大上的企業中，67%的IT負責人認為其大數據環境“混亂不堪”。

真相是，在那么嚴格篩選的高大上的企業中，67%的IT負責人認為其大數據環境“混亂不堪”。

如果你所在的環境不能滿足：

• 達到美國信息化成熟度

• 企業有500名以上員工

• IT老大必須曾參與大數據分析計劃相關的決策

那么你們的環境比混亂不堪更不堪則就是正常的，反而則是超常的。如果按照這個標準，幾乎可以推測國內90%的企業都是數據混亂不堪且更不堪的。

這就是真相。

真相是殘酷的。問題是咋整？真相背后的問題是啥？這些問題有沒有共性？有沒有統一的解決方案？

這是 IDG 對 CIO 和其他 IT 領導者進行的一項新調查中的重要發現。這些技術決策者描述了他們面臨的最大的大數據挑戰，因為這些挑戰有一些共性，如果可以解決這樣共性問題，則可幫助任何組織創造更多價值，這就是一種通用的解決方案。

這里羅叔會完全依照 IDG 的分析，看看這些企業會總結什么共性問題以及如何面對，這些問題在我們國內的環境中當然更加嚴重和普遍，因此這些具有極大借鑒意義的觀點和論述也許就是可以幫助到我們的重要資源。

如果你是IT，那你苦苦思考的問題或許有個新的參考；

如果你是業務，那你苦苦抱怨的問題或許有個新的嘗試；

如果你是個人，那以下所有內容全部是你的職業機遇。

不看真相就不辨危機，不辨危機就享受危機；危機與機遇同在，有人在危機的機遇中下課，有人在危機的機遇中新生，來吧。

大數據無處不在

“大數據” 一詞自 20 世紀 90 年代就已存在，但過去幾年中數據的爆炸式增長讓人們充分認識到它的重要性以及與我們非常近。據估計，全世界每天產生 2.5 艾字節的數據。到 2025 年，預計每天產生的數據將增至 463 艾字節。

what？啥是艾？OUT了吧？羅叔給你科普下，1艾=2的60次方，你的硬盤是256G，但1T=1000G，1P=1000T，1EB也就是艾=1000P。

你可以這么記：到2025年，每天將產生400個悲哀，每個悲哀都是1000個P，這么多屁，果然很悲哀啊。

為了讓這個畫面讓你深刻，我們來看圖吧，每天的數據構成400個悲哀，每個悲哀都是1000個P，好慘呢：

私信BI佐羅，可免費獲得高清版大圖。

既然每天這么多艾，IT 和企業領導者又不傻，當然知道必須從數據里提取盡可能多的價值，才能快速行動并獲得競爭優勢。因此，95% 的受訪組織已在部門或企業層面早就部署了大數據計劃。當然這也不足為奇。

然而，在許多情況下，第一輪大數據部署預計不足，后來被更廣泛的數字化轉型以及物聯網等新數據源所超越。這些東西都在擴大數據的數量、種類和速度，使高級且快速的分析成為現在必須要趕快解決的事。

在最近的一次采訪中，Gartner 研究主管 Jorgen Heizenberg 說：“今天，我們正見證著數據管理和分析方式的模式轉變。一方面，我們擁有大量的數據和可用信息 ；另一方面，我們缺乏正確收集、分析和管理數據的文化和能力。這會影響一個人做出業務判斷和正確決策的能力。”

如果你聽不懂外國大佬文鄒鄒的話，那羅叔翻譯給你聽就是：我們知道我們啥數據都有，但我們就不是不知道該怎么整。

那到底怎么整呢，從調查來看，普遍認為：隨著大數據計劃的范圍和復雜程度的不斷增加，員工能否緊跟技術潮流？CIO 必須確保提供適當的技能和培訓，以支持 IT 內部和整個企業中的高級分析計劃。

聽懂了嗎？挑戰在變大，員工脫節了，脫節怎么辦？一方面，企業提供培訓，一方面，員工自己意識到了自己學習，別整天沒事干了就手機購物看短視頻，學學Excel不行嗎？學學PowerBI不行嗎？不學？最后一方面，下崗。如果你要學學的話，羅叔這里全是課，如果你要下崗，羅叔這里全是小伙伴等著呢。

人們抱有很大希望

伴隨著數據爆炸而來的，是興奮感和緊迫感。羅叔就是很興奮和緊迫的，IT 和業務領導者知道數據中存在隱藏價值，并且對從這些數據中捕獲新見解進而提高運營效率和促進業務增長寄予厚望。這些期望轉化為影響數據投資的各種業務目標，包括更好地制定決策、提升安全性、提高工作效率和增強客戶體驗。

說白了，老板們都知道數據里有財，都雇傭了一堆人來挖掘，號稱數據挖掘，號稱數據變現，結果呢？希望越大，失望越大。但是沒辦法，這是任何企業都必須上的一課，必須交的學費。如果你交不起，商業是殘酷的，交不起學費，那就交房租唄。

“我的前輩會根據他們的經驗和直覺做出很多決定。這些決定仍然非常重要，但必須用數據對其進行三角分析”，Standard Bank 的 CEO Sim Tshabalala 在 PwC 的第 22 期全球 CEO 年度調查中說到。“正如我經常說的 ：‘除非你是上帝，否則任何人都必須以數據說話’。”

CEO 果然很紳士，你又聽不懂了，羅叔給你翻譯：我們以前的60后，70后老板都是靠拍腦袋決定的，但這么重要的決定怎么能靠拍腦袋呢，起碼得基于數據進行一些分析吧。

除非你是上帝，否則任何人都必須以數據說話。

很顯然，眾多小伙伴所處的環境，給你們發工資的人，并不是上帝，是不是在拍腦袋，不要抱怨了，學起來可以嗎？準備好，總有更加科學的CEO在你下一個階段等著你呢。

既然要交學費，來看看被調查的企業們會選擇先在哪里交起來：

希望越大，失望越大，還要交學費，那到底咋整呢？

為了滿足對業務改進的更高期望，CIO 必須繼續與職能部門（如 HR、財務和供應鏈）密切合作，以協調數據目標業務驅動策略是關鍵：“數據和分析領導者必須確保其數據驅動計劃能夠交付業務成果，同時構建適合未來的有效數據和分析組織。為了應對這些挑戰，領導者需要掌握主動權，并制定數據和分析策略。”根據 IDG 的 “CIO 現狀” 報告，一些 IT 領導者已經朝著此方向前進 ：戰略活動正占用 CIO 的更多時間，2019 年的比例高達 34%，而 2018 年僅為 25%。

說白了，就是5個字：重視。

因為拍腦袋好用，或者很多職場里你知道的原因，不真正重視，那就緩慢了，所以，重視吧。當然，希望你有些智慧，有時候這種重視，是戰略的，可能在短期有不同表現，但在內心的重視更重要的。

分析領域目前還是一片荒蕪

這節是本文的重點啊。

IT 領導者正在部署多種分析工具，以利用流入其組織的所有數據。但將近三分之二 (64%) 的 IT 領導者表示他們正在使用兩種或兩種以上的分析解決方案。而這些解決方案通常遍布在不同的業務領域，導致了大量浪費 ：在受訪者中，67% 承認大數據分析在其組織中 “混亂不堪”，70% 認為數據未在其組織中得到充分利用。

這些調查結果讓 IT 領導者郁悶。無論問題是未被發現的見解，或者只是無法將整個組織中的各部門連接起來，如果企業無法利用其擁有的數據，則它無法實現充分的發展。

那到底咋整呢？大家有這樣的共識：

想要開發大數據荒蕪之地的組織必須為企業定義創建單一事實來源的模型。例如，一些公司正在利用復雜的數

如果你熟悉 PowerBI 的話，你應該可以看到其影子，一個商業智能產品，是不是支持建模以及自定義的復雜計算是衡量他是個真槍還是玩具槍的重要標準。

安全性仍是重中之重

盡管企業安全性問題越來越受重視，但引人注目的數據泄露事件仍頻繁地見諸報端，例如 2018 年萬豪酒店的 5 億條記錄泄露事件和 2017 年 Equifax 泄露事件，總計暴露了 1.45 億消費者的個人信用信息。IT 領導者了解恪盡職守的必要性 ：擔憂數據安全性是大數據運營的首要阻礙因素，而安全性問題是最需要通過數據計劃提升 ROI 的領域。

數據安全性是一座需要攀登的高山。鑒于數據量很大、形式多樣，以及需要支持傳統防火墻之外的數據驅動型通信和協作，IT 領導者必須找到內部與第三方技術和流程的正確組合，以防御、檢測和響應潛在的數據泄露事件。例如，超過三分之二 (68%) 的組織表示，他們正在采取額外措施保護非結構化數據，如文本、視頻、照片和電子郵件。

IT 和安全團隊需要比以往更加密切地協作，主動識別其數據生態系統中的威脅和漏洞。他們正在取得進展 ：在 IDG 的 “CIO 現狀”調查中，將近三分之二 (64%) 的受訪者表示他們將安全與 IT 策略緊密集成，預計這一比例將在三年內躍升至 82%。

羅叔想問：你們家有安全團隊嗎？

大家對安全性是如何看待的：

那到底咋整呢？

IT 和安全團隊在評估分析解決方案時應一致強調安全功能。例如，詢問供應商其技術是否支持精細、基于角色的和行級安全性，這一點很重要。

羅叔想問，你會不會PowerBI里的基于角色和行級別安全性控制？一個商業智能工具必須支持行級別安全性。

集成是一個主要障礙

只要你實現安全性，就會產生很大量的日志數據，因此對安全性的重視導致了微型數據爆炸。然而，安全性只是 IT 試圖整合的數十個數據源之一，這些數據源跨越多個應用程序、數據庫和業務系統。

存在于各個業務單元、部門和地域中的數據孤島增加了數據源的數量。這帶來了各種重大的集成挑戰，從多樣化的數據形式和存儲要求到耗時的手動數據導出和導入。

數字化轉型工作取決于能否集成來自多個應用程序和數據源的數據。戰略 IT 領導者需要不受數據源、平臺和數據管理影響的分析工具 ：在接受調查的 IT 領導者中，81% 認為此功能至關重要或非常重要。

那怎么把數據全部整合在一起呢？如果你買了一家人的產品，調查建議：

詢問供應商，他們的分析解決方案是否具有內置抽象層，使數據準備獨立于底層數據源。此方法可提供與多種數據源的連接。

也就是說，數據準備是一套獨立的體系而不是數據庫的導入功能，這個獨立的體系要支持市面所有數據源，例如微軟在PowerBI中的PowerQuery就是這樣一個體系，沒有這個東西之前，作為個人在Excel里要想導入數據就很傻，友情提醒表哥表姐們，用VBA干這個事也很傻，這是微軟自己說的，不要來噴我。

云正在消除障礙

隨著組織過渡到基于云的應用程序、平臺和基礎架構，公有云的優勢已經顯現，不僅限于成本節約。早期對將數據遷移到云的擔心已被這樣一種認知所取代 ：來自云服務提供商的安全保護通常比單個組織自己提供的安全保護更強大。

說白了，就是你把數據放在你自己家里還不如放在云上安全。你有沒有聽說過很多IT的伙伴開玩笑說，干得不開心了就怎么樣？辭職，刪庫，走人，對不對？這不禁反映了在企業里一線的IT人員有著實際的至高無上的權限，如果真的任性的話，真的可以哦。

在企業使用數據分析解決方案對于使用云作為基礎設施的趨勢十分明顯：目前使用的分析解決方案有 34% 是基于云的，但 71% 的 IT 領導者表示，他們在評估新的分析工具時正尋求基于云的部署模型。他們認識到，云為組織快速處理和分析大型數據集提供了所需的規模和速度。

但仍然存在一些遺留問題。將近 30% 的組織表示，他們在本地環境中管理所有數據 ；僅有 8% 的組織表示他們正在使用云進行所有數據管理。混合模式最為常見，42% 的組織使用云、本地和異地 / 非云環境的組合來管理數據。

實際中更多的企業實際采用了混合的方式：

面對云，我們到底應該咋整，混合使用本地和云可以作為一個有效的過渡期，正如在汽車領域的油電混動。

隨著 CIO 實現規模和功能方面的收益，他們有望繼續將數據和分析能力遷移到云中，為高級領導層支持遷移提供

說白了就是隨著云越來越成熟和安全以及各種好處的顯現，以往所說的必須在本地才行的方法論本質上越來越缺乏理論依據。正如有本事你別用Windows操作系統啊，有本事你別用Excel啊，不然微軟理論上都可以收集你的數據。

持續尋找數據的價值

分析的主要作用是找到有價值的見解，從而實現業務改進。然而，調查發現的諸多難題使很多組織無法實現這一目標。僅有 31% 的組織表示，他們擅長從跨多個源的數據中提取有價值的見解，創造受信任的業務資產。其余的組織則認為自己最多達到平均水平。

盡管企業和 IT 領導者努力實現數據驅動型運營，從而為業務帶來巨大價值，但大多數組織都無法實現這一目標。正如前文所言，安全問題和集成挑戰是實現卓越分析的持久障礙。文化和技能也扮演著重要角色 ：數據科學人才在 IT 領導者清單中位居榜首，被認為是最難雇傭的技能人才，領先于安全、人工智能和云服務的其他需求人才。從廣義上講，企業文化可能尚未準備好采用數據驅動型決策方法，因為要么它們的結構不適合支持數據驅動，要么員工擔心當前工作方式可能受到干擾。

在向利用數據在整個企業中創造新的價值來源的組織過渡期間，文化和流程與技術同等重要。

僅有1/3的企業表示他們擅長提取有價值的信息。

說白了就是把數據擺在面前，你都不知道咋整。原因如果讓羅叔來說就是：一方面，認為自己懂業務的人不真正懂業務；另一方面，好歹能湊合著分析數據的人更不懂業務；更重要的是，企業根本沒有這個氛圍。你要知道由于數據化，效率的提升，得有多少下下崗啊，他們去哪里，每個人都在立在自己的位置上，像一尊佛一樣，擋著你。對于一線的業務或者技術人員來說，也只是個打工的而已，何苦人擋殺人，佛擋殺佛呢，說白了，關我毛事啊，下班回家。因此，一個企業有沒有這個基因，有沒有這個文化，有沒有支持這樣的英雄人物出現的氛圍，是最高決策者要考慮的問題。不然只能流失人才，留下一堆佛爺在家。

對數據及時性的需求

企業的業務不但發展迅速，而且隨著互聯網為小公司和各行業的新進入者提供了公平的競爭環境，本世紀的發展速度絲毫沒有放緩。在中國，很多公司只做電商就可以了，零售業也提出了新零售的概念，但本質是要面臨新模式下的沖擊。當今，各種規模的公司都必須保持靈活性并迅速做出決策，以保持競爭力。

即使公司擁有海量的數據，并且可以反映業務的變化。新的挑戰還在于需要快速查詢處理和數字運算，以加快決策速度。Gartner 副總裁兼著名分析師 Donald Feinberg 在最近的一次分析會議上說道 ：“數據量正在快速增長，實時將數據轉化為價值的緊迫性也在以同樣快的速度增長。

IT 領導者理解這種對數據速度的需求。用戶要求實時聚合和分析數據，以及更快地訪問數據。然而，提供這些功能是最有難度的。

面對這樣挑戰，又咋整？

自動化查詢處理和分析對于改善數據驅動型決策至關重要。Gartner 的研究副總裁 Rita Sallam 告訴 CIO ：“在整個數據技術堆棧中，數據管理和分析內容開發的幾乎各個方面都在利用自身的優勢，實現分析流程以及從系統獲取信息的方式的自動化，并持續優化。”

總之，一旦產生數據就進入一個實時的自動化分析處理系統。

公民分析師角色逐漸興起

這是和我們每個人最貼近的利好。

隨著數據科學技能集的不斷短缺，公司需要通過授權個人成為 “公民分析師” 來減輕 IT 的負擔。這一趨勢需要易于使用的工具，使工作人員能夠執行分析，并從與其角色最相關的數據中提取自己的見解。

采用高級自動化、可重用數據模型和人工智能的工具為公民分析師提供了一種途徑。這種轉變還有助于解決文化抵觸問題。當用戶意識到無需依賴專業技能集即可快速獲得所需答案后，他們更有可能接受可以使用的工具。

IT 領導者知道平衡功能性和可用性之間的必要性 ；86% 的受訪者認為分析解決方案應該既強大又易于使用。此外，82% 的受訪者認為自助式分析是他們組織的首要任務，66% 表示這些功能在評估新工具和解決方案時至關重要。

對自助式分析的需求和他們的實際部署之間存在潛在的脫節：只有 30% 的受訪者將自助式報告和儀表板視為 IT 需要支持的主要功能。CIO 需要平衡 IT 和公民分析師的需求，為整個企業的用戶提供取得成功所需的分析功能。

羅叔想問，你們的環境給你提供了什么自助分析的機制嗎？我知道你回答：有的。你們用Excel對吧？外加VLOOKUP和VBA對吧，這就是你們的自助分析對吧？對的。好吧。

IT 領導者應尋求具有自助功能的分析工具，使非技術用戶能夠輕松訪問、準備和可視化數據。為了進一步減輕

如果你熟悉 PowerBI 的話，你該知道在 PowerBI 有了自然語言查詢等特性，當然那些對中文支持的很有限，但我們看到了他大幅度的更新，另外，玩自然語言查詢有前提的，你至少已經解決了文化的問題，數據的一致性等底層問題，才有的玩，短期內不要奢望，能愿意花錢給你配一個 PowerBI 已經不錯了。

到底如何平息混亂

CIO 被多個數據源、多種工具以及高管團隊和最終用戶不斷增長的期望壓得喘不過氣，他們希望找到新的方法來利用整個組織中的數據驅動見解。

大數據分析領域為戰略 CIO 提供了一個絕佳的機會。其中 64% 的受訪者表示他們在 2019 年將數據分析監督添加到他們的角色中，現在是時候選擇一個重點領域或目標并付諸實施了。“越來越多的組織采用數據文化來統一來自多個源的信息，從而推動業務決策，” Microsoft 工程部總經理 Arun Ulag 說。“為了讓以數據為中心的文化蓬勃發展，要求每個人都使用相同的數據平臺和直觀的工具進行工作，從而讓他們利用大量數據快速獲取見解。”

平息混亂的第一步是確定哪種商業智能 (BI) 工具可以幫助簡化組織當前面臨的復雜問題。IT 專業人員認識到數據對于其組織的重要程度 ；釋放數據強大力量的下一步是進一步協調業務和 IT 數據目標，以了解大數據分析解決方案如何解決當前和今后的問題。

羅叔幫你問吧，那到底如何平息啊？微軟你就直接說用 PowerBI 就可以平息不就得了嘛，繞繞繞的。好了，就是 PowerBI 就可以。

用 PowerBI 來平息混亂

請注意，羅叔絕對不是寫了一堆來給 PowerBI 打廣告。我們再來嚴肅的看下目前的問題：

• 大數據無處不在，你們的環境怎么面對的？

• 老板和員工都對數據能力寄予厚望，然后大家都心知肚明，極其失望有沒有？

• 分析領域就是荒蕪一片，雜草叢生，拍腦袋做決定就承認吧，還要裝多久？

• 安全性問題，就想保險一樣，不生病，不撞車，永遠想不到買一個保險，個人都是這樣，何況企業？

• 集成不僅僅是技術障礙，更是人的障礙，你憑什么集成我的，有沒有？

• 云，何曾被真正相信過，而這作為一種戰略資產，牽扯了很多文章外的問題，你懂的吧？

• 從數據中挖金子需要真正在解決上述問題喜愛，務實肯干，人才難得，你是嗎？

• 你能實現實時性嗎？

• 微軟剛發起一個允許自助購買的PowerBI的方案，就被推了，公民分析師從個人開始吧，你準備好了嗎？

先不談 PowerBI 的事，當任何一個人，一個廠商說它的工具牛的時候，你都可以用這里所說問題來問問他將如何幫助你解決實質性的問題。

現在來說 PowerBI 吧，PowerBI 生來就是為了解決這樣問題的，在10年前，哦，不，10多年前，微軟就在商業智能領域積累，PowerBI 的誕生，以及目前的定位也給我們帶來了機會。

PowerBI 支持大規模

借助 Power BI 聚合和 Azure SQL 數據倉庫，組織可以執行 PB 級分析并即時做出響應，探索和分析數萬億行數據，并動態地以交互方式提取見解。聚合可以顯著降低為決策而釋放大型數據集的成本。羅叔以前的文章里有，你可以翻看。

PowerBI 統一了工具

Power BI 建立了一個通用、經濟高效的分析平臺，可實現跨組織數據的無縫協作。這里說的 PowerBI，請不要理解為在你 PC 上安裝的 Desktop，人家和 Azure 和云是一套，好不好，當然，在國內很多基礎設施還不全面，例如 PowerBI Premium 就沒有上線，但不影響我們從這個角度來說事。

PowerBI 面向全球范圍改進決策過程

PowerBI 的高級版可以支撐一個跨國集團在全球范圍的連動，一個能夠對數據變化做出智能響應并在全球范圍內應用這些變化的平臺，可以確保企業用戶擁有最新的信息，并快速獲得見解。

PowerBI 提供了完善的安全性支撐

Power BI 提供單一的集中式安全模型，該模型具有端到端可見性、控制和運營報告功能，可防范安全性、隱私、管理、監管和合規性問題。

PowerBI 天生支持公民分析師，減輕 IT 負擔

不管別的怎么樣，你管不了別人，但你自己絕對可以從這項紅利中收益，因為你可以借助 PowerBI 的能力將自己變成公民分析師。這個稱呼不夠好，羅叔喜歡叫它數字英雄，那是因為在這種環境下，任何人可以不依賴于IT而對自己的業務改善來幫助企業發展的，就是英雄。

羅叔建立這個公眾號的初衷也是踐行微軟的這一偉大使命，賦能全球每一人。那是微軟的使命，羅叔只是告訴你有這樣的公司存在，有這樣的使命存在，有這樣的工具存在，有這樣的免費存在，有這樣的機會存在，有這樣的公眾號存在，有這樣的教程存在，有這樣的案例存在，有和你一樣的人存在，僅此而已。

PowerBI 天生支持數據高度集成

PowerQuery就是干這個，它不僅僅可以運行在你的Excel里，它還可以運行在云中，將你看到的所有數據全部，全部整合到一切。

PowerBI 支持實時分析

PowerBI 從各個層面支持實時分析，羅叔也出品了相關的課程，來幫助任何一個小白就可以做到基本的實時分析，而在結合了強大的 Azure 以后，Power BI 使公司能夠分析數據并從大型數據集中提取見解，同時確保即時的響應。此外，它還與人工智能和機器學習模型輕松集成，可加速數據分析。

最后，微軟給出了一組數據：使用 Power BI 的組織開展持續的企業級大數據計劃的可能性為 52%，而非 Power BI 用戶僅為 33%。這表明試點項目和部門項目更易于開展并取得早期成功，意味著 Power BI 可以定期推廣到整個組織。

此外，Power BI 用戶更可能同意分析解決方案應該既功能強大又易于使用，并且提供自助式分析是首要任務。

OK。

總結

讓我們再整理下整個文章的邏輯，如下：

微軟聯合IDG（美國國際數據集團）在2019年對滿足特定條件的額美國成熟企業使用大數據的情況進行了調查，調查發現：67%的企業大數據環境混亂不堪。

在調查中，發現了 9 個共性的內容，包括問題，現狀和趨勢，這些內容是危機，同時也是機遇。任何可以解決這樣問題的企業都將在世界的時代數據化進程中實現重要價值，參與到解決這樣問題的企業眾多，微軟也僅僅是其中之一，在國內當然也有，但在這些問題面前，羅叔坦言目前并沒有滿意答案。但這也是一種好事，這種狀態給了廠商和個人以及我和你帶來了巨大的機遇。

例如，如果微軟可以持續改良 PowerBI，那么 PowerBI 將更加強大，可能解決這樣問題；當然，其他企業也可以。如果你和我可以針對這樣的基于進行準備，投資，學習，那么，當有這樣一個平臺和機遇出現的時候，我們可以做好準備，實現自己的價值。

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的微软发布研究报告：企业数据管理普遍混乱，揭秘大数据分析趋势以及PowerBI的崛起机遇...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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