MSBI 与 Power BI 的区别

MSBI

Microsoft 商业智能 (MSBI) 是微软提供的全面商业智能工具和服务套件。它提供多个组件和服务，使企业能够收集、整合、分析和可视化数据，从而做出明智的业务决策。MSBI 主要用于本地部署，但也具有一些基于云的功能。

MSBI 的主要组件如下：

1. SQL Server 集成服务 (SSIS)

SSIS 是一种提取、转换和加载 (ETL) 解决方案，有助于数据集成和转换。它使用户能够从各种来源收集数据，根据业务规则对其进行更改，并将其加载到目标数据库或数据仓库中。SSIS 提供了一个可视化开发环境，用于创建数据集成工作流和包。

2. SQL Server 分析服务 (SSAS)

SSAS 允许组织设计和管理 OLAP 多维数据集和表格模型。它使用户能够创建多维模型，以高性能和交互式方式分析大量数据。SSAS 通过支持复杂的计算、层次结构和数据挖掘功能，帮助客户从数据中获得更深入的见解。

3. SQL Server 报告服务 (SSRS)

SSRS 是一个完整的报告平台，允许企业构建、设计和分发分页报告。它包括高级可视化、交互式图表、表格和钻取操作等报告功能。SSRS 提供各种输出格式，包括 PDF、Excel 和基于 Web 的报告，使其能够为 Web 和打印生成像素级完美的报告。

4. Power View

Power View 是 SSRS 的一个组件，允许您创建交互式数据可视化和仪表板。用户可以使用交互式图表、地图和表格探索和分析数据。Power View 利用 Microsoft Silverlight 技术提供丰富而引人入胜的数据探索体验。

5. Power Pivot

Power Pivot 是一种内存中数据建模工具，使用户能够在 Excel 或 SSAS 中创建表格数据模型。它拥有强大的引擎，可以处理大量数据并执行快速计算。Power Pivot 允许用户在熟悉的 Excel 环境中导入、整合和分析来自多个来源的数据，并建立关系和计算。

6. 数据质量服务 (DQS)

数据质量服务 (DQS) 是一种数据清理和数据质量工具，可帮助组织确保数据准确性和一致性。它具有数据分析、清理和匹配功能，允许用户检测和修复数据质量问题。DQS 与 SSIS 等其他 MSBI 组件协同工作，在整个数据集成过程中提供数据质量功能。

7. 主数据服务 (MDS)

MDS 是一个组件，可帮助组织管理和维护主数据，例如客户、产品和员工信息。它充当主数据管理的集中存储库，维护跨多个系统和应用程序的数据一致性和完整性。MDS 使用户能够为主数据管理构建数据模型、层次结构和业务规则。

这些 MSBI 组件相互协作，提供一套完整的数据集成、分析、报告和数据质量控制工具。MSBI 被各种规模和行业的企业广泛使用，以从数据中获取见解，做出数据驱动的决策，并提高业务绩效。它提供各种功能、灵活性和自定义选项，以满足广泛的业务信息需求。

MSBI 的关键点

• MSBI（Microsoft 商业智能）是微软创建的一套完整的数据集成、分析和报告工具。
• 包括用于数据集成的 SQL Server 集成服务 (SSIS)、用于多维建模和分析的 SQL Server 分析服务 (SSAS)，以及 SQL Server。
• 报告服务 (SSRS) 用于报告创建和交付。
• MSBI 是本地部署和数据仓库设置的流行选择。
• 它与 Microsoft SQL Server 和其他 Microsoft 技术广泛集成，为用户提供舒适的环境。
• MSBI 可通过自定义代码和脚本进行扩展和定制，并与其他 Microsoft 产品和平台完美集成。

MSBI 和 Power BI 的比较

BI

商业智能 (BI) 是指组织用来分析和转换原始数据以获得有用见解以做出明智业务决策的工具、技术和实践。BI 指的是一套广泛的过程、工具和方法，使组织能够从多个来源收集、整合、存储和分析数据，以支持数据驱动的决策。

以下是商业智能的一些最重要的特性和组件

1. 数据集成

BI 涉及从多个来源收集数据，例如数据库、电子表格、CRM 系统、ERP 系统和外部来源。数据集成是将来自多个来源的数据合并和修改为单一、一致结构的过程。

2. 数据仓库

在商业智能中，数据仓库是创建一个集中式存储库，用于存储用于报告和分析的结构化、清理和转换的数据。通过整合和组织数据以支持快速查询和报告，数据仓库作为数据分析的基础。

3. 数据建模

数据建模是描述数据结构和关系以进行有效分析的过程。它涉及开发表示数据实体、属性及其关系的逻辑和物理数据模型。数据建模有助于数据在报告和分析中的一致性、质量和可用性。

4. OLAP（联机分析处理）

OLAP 是一种多维分析技术，允许用户从各个维度和层次结构检查和分析数据。使用 OLAP 的用户可以进行复杂的计算，深入了解细节，并以各种方式可视化数据，包括数据透视表、图表和仪表板。

5. 仪表板和报告

BI 提供报告功能，以相关和可视化的方式显示数据。用户可以通过报告和仪表板监控关键绩效指标 (KPI)、跟踪趋势并从数据中获取见解。仪表板通过可视化提供重要信息的整合视图，而报告工具则支持生成静态和交互式报告。

6. 数据可视化

数据可视化在 BI 中至关重要，因为它允许以视觉吸引人且易于访问的方式呈现数据。图表、图形、地图和信息图等可视化增强了数据探索和理解，使用户能够更有效地发现模式、趋势和异常值。

7. 即席分析

BI 应用程序通常包含即席分析功能，允许用户执行即时分析和交互式检查数据。即席分析允许用户提出即席查询、深入探究、应用过滤器和修改数据，以获得更深入的见解并解决特定的业务问题。

8. 数据挖掘

数据挖掘是在海量数据库中识别模式、相关性和洞察的过程。BI 中使用数据挖掘技术来发现隐藏模式、进行预测并生成可操作的见解。客户细分、市场分析、欺诈检测和其他预测分析任务都可以从数据挖掘中受益。

9. 自助 BI

自助 BI 允许业务用户访问和分析数据，而无需严重依赖 IT 部门或数据分析师。自助 BI 系统提供用户友好的界面、拖放功能和预构建模板，允许用户创建自己的报告、运行分析和生成见解，而无需大量的技术知识。

10. 高级分析

统计分析、数据挖掘、预测建模和机器学习等高级分析技术通常用于 BI，以获取更深入的见解并创建更准确的预测。通过为组织提供预测和规范能力以更好地决策，高级分析提高了 BI 的价值。

BI 的关键点

• BI（商业智能）是指获取、分析和呈现数据以支持决策的过程。
• 它包括各种数据分析和报告工具、技术和流程。
• 组织可以使用 BI 从数据中获取见解、发现模式并做出数据驱动的决策。
• 涉及数据集成、数据建模、数据分析和数据可视化。
• BI 解决方案支持从各种来源提取、转换和加载 (ETL) 数据。
• 数据建模使企业能够构建和组织数据以进行分析。
• 数据分析是研究和解释数据以发现模式、关系和见解的过程。
• 数据可视化支持交互式图表、图形和仪表板的构建，以可视化方式传达数据。
• 在组织内部，BI 允许数据见解的共享和协作。
• 支持报告、即席查询和自助分析。
• BI 工具可以安装在本地、云端或混合配置中。
• 通过数据驱动的见解，BI 的目的是改善决策、优化业务流程并提高企业绩效。
• 商业智能 (BI) 帮助组织识别关键绩效指标 (KPI) 并跟踪其在实现企业目标方面的进展。

商业智能已成为各种规模组织的重要组成部分，使他们能够将数据转化为可操作的见解。通过利用 BI，组织可以优化运营、发现市场趋势、改善客户体验、管理风险并推动战略举措。

在开始比较之前，让我们再次定义 MSBI 和 Power BI

MSBI：MSBI（Microsoft 商业智能）是帮助企业从数据中获取有价值见解的技术集合。SQL Server 集成服务 (SSIS) 用于数据集成和 ETL（提取、转换、加载），SQL Server 分析服务 (SSAS) 用于 OLAP 和数据建模，以及 SQL Server 报告服务 (SSRS) 用于报告构建和发布是三个主要组件。另一方面，Power BI 是微软提供的基于云的商业分析服务。它使用户能够生成交互式报告和仪表板，以可视化方式表示和分发整个企业的数据见解。Power BI Desktop 用于数据建模和报告开发，Power BI Service 用于协作和共享，以及 Power BI Mobile 用于移动报告访问等等。

让我们看看 MSBI 和 Power BI 之间的主要区别

1. 架构

MSBI 是一种本地解决方案，需要将 SQL Server 组件（SSIS、SSAS 和 SSRS）安装和配置在组织的 инфраструк上。它提供了一种典型的数据仓库方法，具有集中控制和管理。

另一方面，Power BI 是一种基于云的解决方案，它利用 Microsoft Azure 的能力。它提供了一种现代且灵活的架构，允许数据存储在云端、本地或两者的混合中。Power BI 可以访问各种数据源，包括云服务、数据库和文件。

2. 易用性

与 Power BI 相比，MSBI 的学习曲线更长。需要 SQL Server 和随附的工具（SSIS、SSAS 和 SSRS）。MSBI 开发人员必须精通数据集成、数据建模和报告创建。开发过程需要使用多个工具和代码创建，这对于初学者来说可能很困难。

相比之下，Power BI 具有用户友好且直观的界面。它支持拖放数据建模、报告创建和仪表板构建。技术技能较少的用户可以快速学习并开始使用 Power BI 创建交互式可视化和报告。

3. 可扩展性

MSBI 的可扩展性使其非常适合具有复杂数据集成需求和大量数据处理工作负载的大型公司。它提供强大的可扩展性选项，允许组织处理大量数据，同时服务大量并发用户。MSBI 可以垂直扩展（通过向单个服务器添加更多资源）或水平扩展（通过添加更多服务器以在多个服务器之间分担负载）。

由于 Power BI 是一个基于云的解决方案，因此它天然具有可扩展性。它利用 Microsoft Azure 资源来处理可变工作负载并支持数据扩展。Power BI 可以根据需求自动向上或向下扩展，从而提供最佳性能和可用性。

4. 定价模型

MSBI 的定价机制在软件许可行业中是传统的。组织必须根据其需求购买 SQL Server 许可证以及各种组件（SSIS、SSAS 和 SSRS）。定价通常由核心数量和 SQL Server 版本决定。

另一方面，Power BI 采用订阅模式。它有几个定价类别，包括免费和高级选项。

Power BI 定价由用户数量、所需功能级别和部署选项决定。订阅模式灵活，允许组织扩展其消费，并仅为其所需付费。Power BI 有一个功能有限的免费版本，适用于个人用户和小型企业。

5. 数据连接

MSBI 提供广泛的数据连接器，可连接到各种数据库、文件格式和其他数据源。它支持结构化和半结构化数据，允许组织集成和处理来自多个来源的信息。通过 SSIS，MSBI 提供了一套全面的转换和数据净化功能。

Power BI 还提供多种数据连接选项。它连接到各种数据源，包括 Azure SQL 数据库、Azure Data Lake Storage 和 Salesforce 等基于云的服务，以及 SQL Server、Oracle 和 MySQL 等本地数据库。为了实时访问和分析数据，Power BI 包括直接查询、导入和实时连接模式。

6. 协作与共享

MSBI 主要关注个人报告和分析。它包括 SSRS，用于创建和发布可以 PDF 和 Excel 等各种格式与他人共享的报告。但是，MSBI 本地部署的协作功能有限。

Power BI 在协作和共享功能方面尤其强大。它允许多人同时处理同一个报告或仪表板，鼓励协作和团队合作。Power BI Service 允许您在组织内部或与外部利益相关者共享和嵌入数据和仪表板。它还具有高级共享功能，例如行级安全性和用户级访问控制。

7. 移动体验

MSBI 不提供原生移动功能。虽然可以使用 Web 浏览器在移动设备上阅读 SSRS 报告，但用户体验可能未针对小屏幕进行优化

Power BI Mobile 是适用于 iOS 和 Android 设备的专用移动应用程序。它提供简化和响应迅速的用户体验，允许用户即使在旅途中也能访问和使用报告和仪表板。Power BI Mobile 提供离线功能、自动同步和特定于移动设备的功能，例如用于数据探索的二维码扫描。

8. 高级分析和 AI 集成

MSBI 提供 SQL Server 分析服务 (SSAS)，允许使用多维模型和数据挖掘算法进行复杂的分析功能。SSAS 允许组织创建复杂的分析模型并执行高级计算和预测分析。

通过多种技术，Power BI 还支持高级分析和 AI 集成。它与 Azure 机器学习集成，允许客户使用预构建模型或构建自己的模型。Power BI 支持自然语言查询和 AI 驱动的见解，允许用户用简单的英语提问并获得相应的可视化和答案。

9. 市场定位和目标受众

MSBI 已在市场上存在更长时间，并已确立自己作为全面的商业智能包的地位。具有广泛数据集成和报告要求的大型组织经常使用它。需要严格控制其数据和基础设施并拥有专门的 IT 团队进行维护和管理的组织使用 MSBI。

Power BI 是一种较新的产品，由于其用户友好的界面、云原生设计和强大的可视化工具而广受欢迎。由于其成本低廉和易用性，它非常适合各种规模的组织，包括中小型企业。Power BI 旨在使业务用户和分析师能够创建自己的报告和仪表板，而无需严重依赖 IT 组织。

10. 数据建模

数据建模：MSBI 中的数据建模通常由 SQL Server 分析服务 (SSAS) 执行。SSAS 支持多维模型 (OLAP 多维数据集) 和表格模型。开发人员可以使用 SSAS 通过定义层次结构、指标、计算和关系来开发用于分析的复杂数据模型。

11. 实时数据流

Power BI 提供实时数据流，使组织能够在数据到达时监控和分析实时数据。可以通过 API 或 Azure Stream Analytics 利用 Power BI Streaming 将数据实时提供给 Power BI 数据集。此功能在需要快速见解的应用程序中特别有用，例如传感器数据监控或社交媒体分析。

另一方面，MSBI 不支持原生实时数据流。它更关注批处理和定期更新。

12. 自然语言处理 (NLP)

Power BI 具有一项名为 Q&A（问答）的功能，它使用 NLP 使户能够用简单的英语查询和分析数据。用户可以使用语音命令或输入问题，从他们的数据中快速获得可视化和见解。Power BI 中的 Q&A 工具可以帮助弥合技术用户和非技术用户之间的鸿沟，允许更广泛的受众访问和分析数据。

MSBI 不提供像 Power BI Q&A 这样的 NLP 功能。但是，通过专门的开发和集成，可以将 NLP 功能集成到 MSBI 应用程序中。

13. 嵌入式分析

Power BI 提供了多种将分析嵌入其他应用程序、门户或网站的解决方案。Power BI Embedded 允许开发人员快速将 Power BI 报告和仪表板嵌入其应用程序中。组织现在可以直接在其现有系统中提供数据驱动的见解，从而改善用户体验并促进数据采用。

与 Power BI 不同，MSBI 没有专门的嵌入式分析产品。但是，可以使用自定义开发工作集成使用 MSBI 组件（例如 SSRS）开发的报告和仪表板。

14. 集成与微软生态系统

Power BI 受益于与更大的微软生态系统的集成。它与 Azure 服务、Office 365、SharePoint 和 Teams 等其他微软产品无缝连接，提供统一的界面并促进跨平台的数据协作。

MSBI 也与其他微软技术很好地协同工作。它建立在 SQL Server 之上，并与 SQL Server 数据库和相关工具提供了出色的集成。MSBI 可以与 SharePoint、Excel 和 Visual Studio 等其他微软产品结合使用，提供完整的商业智能解决方案。

15. 更新和增强

Power BI 具有快速的发布周期，软件中不断添加更新和新功能。微软在 Power BI 的开发上投入巨资，提供定期更新、升级以及与新数据源和服务的连接。这确保了 Power BI 客户能够访问最新功能并保持数据分析的前沿。

作为本地套件，MSBI 遵循更传统的发布周期，包括频繁更新和主要版本。更新通常与新版本的 SQL Server 相关联，并且可能需要升级底层基础设施。

16. 自助分析

Power BI 旨在让业务用户和分析师能够执行自助分析。它提供了一个用户友好的界面，允许用户输入数据、创建数据模型、生成交互式报告和仪表板，以及执行即席分析，而无需大量的技术知识。Power BI 简单的拖放功能和可视化使其可供广泛的用户使用，使他们能够独立探索数据并从中获取见解。

另一方面，MSBI 更面向开发人员，需要特定的 SQL Server 和相关工具技能和知识。虽然 MSBI 允许业务用户使用开发人员创建的报告和仪表板，但该解决方案通常需要 IT 部门参与设计、开发和维护。

17. 数据治理和安全

MSBI 提供强大的数据治理和安全功能，这对于具有严格合规性要求的大型公司至关重要。它允许管理员设置用户角色、权限和安全规则，从而实现细粒度访问控制。MSBI 还具有审计和监控功能，允许企业跟踪数据访问和使用。

18. 报告功能

SQL Server Reporting Services (SSRS) 是 MSBI 的报告组件，提供广泛的工具和自定义选项，用于创建像素级完美的、分页的报告。它允许广泛的格式化、分组、钻取操作和高级图表。SSRS 是一种成熟的报告解决方案，可以处理企业级报告需求。

Power BI 的报告功能主要侧重于交互式和可视化数据探索。Power BI 报告专为自助分析而设计，具有丰富的视觉效果、交互式过滤器、钻取功能和交叉过滤。Power BI 报告是动态和交互式的，允许用户自然地探索数据并通过可视化获得见解。

19. 本地部署与云端部署

MSBI 通常是一种本地解决方案，这意味着基础设施和软件组件必须部署和管理在组织的自有数据中心。这提供了控制和自定义，但也需要 IT 资源和维护。

另一方面，Power BI 是一种基于微软云的解决方案。它利用 Microsoft Azure 进行数据存储、处理和扩展。Power BI 使组织能够受益于云的灵活性、可扩展性以及从任何具有互联网连接的位置进行访问。它还支持混合部署，允许企业连接到本地数据源，同时访问基于云的功能。

20. 范围和重点

SQL Server 集成服务 (SSIS)、SQL Server 分析服务 (SSAS) 和 SQL Server 报告服务 (SSRS) 都是 Microsoft 商业智能 (MSBI) 包的一部分。MSBI 在微软环境中提供了用于数据集成、分析和报告的全面解决方案。

另一方面，BI 是一个更广泛的概念，它涵盖了企业用于收集、分析和解释数据以进行业务决策的各种工具、技术和程序。BI 可以包含各种工具和平台，包括专有和开源解决方案，具体取决于组织的需求。

21. 供应商依赖

对供应商的依赖：由于 MSBI 是微软产品，因此它与微软的其他技术和服务紧密相连。MSBI 客户通常拥有现有的微软基础设施，例如 SQL Server 数据库、SharePoint 和 Excel，并且可以利用这些技术之间的协同作用。但是，由于 MSBI 主要设计用于在微软生态系统内工作，因此存在一定的供应商锁定。

相比之下，商业智能 (BI) 是一个更广泛的术语，不限于某个特定的提供商。它包括由微软、Oracle、Tableau、Qlik 等多个制造商提供的各种工具和平台。这为组织提供了更大的自由度，可以根据其个人要求、偏好和现有技术堆栈选择最合适的解决方案。

22. 部署选项

MSBI 主要用于本地部署，这要求组织在其数据中心内安装和操作基础设施和软件组件。这使组织可以更好地控制其数据和基础设施，但需要专门的维护和管理资源。

BI 作为一个更大的概念，提供了多种实现选择。它与 MSBI 一样，可以本地部署，但它也提供基于云的解决方案。基于云的 BI 解决方案，例如 Microsoft Power BI、Tableau Online 和 Google Data Studio，提供了可扩展性、灵活性以及从任何具有互联网连接的位置进行访问。

23. 成本

MSBI 是微软产品，因此软件组件的许可费和伴随的基础设施成本是正常的。成本可能因用户数量、服务器配置和可选服务等因素而异。此外，组织可能需要投资于硬件、维护和持续支持。

作为一个更广泛的概念，BI 提供了更广泛的成本选择。它包含开源和商业解决方案，每个解决方案都有不同的定价方案。虽然 Pentaho 和 JasperReports 等开源 BI 解决方案是免费使用的，但组织可能需要投资于定制、支持和维护。商业 BI 解决方案通常有许可费，但它们也具有供应商支持、增强功能和更大的生态系统。

24. 学习曲线和技术专长

MSBI 需要一定的技术能力和对微软技术的熟悉度，因为它是一个全面的工具套件。创建和维护 MSBI 解决方案通常需要 SQL Server、SSIS、SSAS 和 SSRS 的知识，以及 T-SQL 和 C# 等编程语言。为了有效使用和管理 MSBI 组件，可能需要专门的培训或专用资源。

BI 作为一个更广泛的概念，提供了各种复杂程度不同的工具。一些 BI 解决方案具有用户友好的界面和直观的拖放功能，使具有很少技术知识的业务用户和分析师可以使用它们。其他技术可能需要更复杂的数据建模、数据集成和分析专业知识。