Power BI 或 Excel 哪个更安全？

为了确定 Power BI 和 Excel 哪个更安全，我们首先需要了解两者的特性。

Microsoft Excel 是一款功能强大的电子表格程序，广泛用于数据分析、建模和报告。为了管理数据、进行计算和以结构化的方式呈现信息，它提供了各种功能和工具。

因此，我们首先将详细了解 Excel 的特性，然后了解 Power BI 的特性，最后比较 Power BI 和 Excel 的安全功能。

Excel 的特性

1. 电子表格功能

Excel 是一款高效的电子表格程序，可以让你使用行和列来组织、处理和分析数据。

2. 公式和计算

Excel 提供了大量内置公式和函数，用于执行计算、数学运算、统计分析和复杂的数据操作。

3. 数据可视化

你可以使用 Excel 创建美观的图表、图形和表格，以便更清晰、更深入地展示和分析数据。

4. 数据分析工具

Excel 提供多种数据分析工具，包括数据透视表、条件格式、方案分析、排序和筛选。这些工具可以帮助你从数据中获得宝贵的见解。

5. 数据导入和导出

Excel 允许从各种来源导入和导出数据，包括数据库、文本文件和其他电子表格格式。此外，它还可以让你将数据导出为多种文件格式，方便与他人协作和共享。

6. 协作与共享

Excel 支持工作簿共享和协作，允许多个用户同时编辑同一个工作簿。为了限制访问，你可以记录更改（包括注释），并保护工作表或工作簿。

7. 宏和自动化

Excel 的内置编程语言 Visual Basic for Applications (VBA) 可以用于自动化繁琐的操作、编写自定义函数和开发交互式用户界面。

8. 定制化

Excel 提供了广泛的自定义工具，可以让你更改电子表格的外观、感受和功能。你可以添加用户定义的函数、指定样式，并创建自己的模板。

9. 数据验证

Excel 具备数据验证功能，允许用户设置数据输入的标准和限制，从而确保数据的准确性和一致性。

10. 与其他 Microsoft Office 应用程序集成

Excel 与 Word、PowerPoint 和 Outlook 等其他 Microsoft Office 程序无缝集成，实现了数据的共享以及 Excel 内容在其他文档中的嵌入。

11. 条件格式

Excel 允许你根据特定条件应用格式规则，突出显示满足特定要求的突出数据。你可以使用此工具可视化分析和识别数据中的模式。

12. 数据验证

Excel 允许你为单元格定义验证规则，确保输入的数据满足特定要求。这可以减少错误并维护数据完整性。

13. 方案分析

通过更改输入值并观察对计算结果的影响，Excel 的“方案分析”工具（如单变量求解和方案管理器）可以让你探索多种可能性。这对于预测、财务建模和决策制定非常有用。Excel 允许你创建数据表，通过更改输入值并查看相关的输出值来执行敏感性分析。这对于分析具有多个变量的复杂模型非常有帮助。

14. 规划求解

Excel 规划求解加载项提供了优化功能，可以通过修改变量并满足要求来找到问题的最佳解决方案。它常用于财务建模、供应链管理和运筹学。

15. 数据合并

Excel 提供了将来自不同来源或工作簿的数据合并到一个工作表或工作簿中的选项。这使得从多个视角或来源分析数据更加容易。

16. 数据分析加载项

Excel 支持各种加载项，例如 Analysis ToolPak，它提供了额外的统计和数据分析功能。这些加载项扩展了 Excel 的功能并增强了其分析能力。

17. 外部数据连接

你可以将 Excel 连接到外部数据源，如数据库、在线服务和网站。这允许实时数据提取和分析，确保你的电子表格保持最新。

18. 版本历史记录和更改跟踪

Excel 提供了跟踪工作表更改和维护版本历史记录的工具。你可以评估和接受/拒绝更改，从而轻松进行协作和维护数据完整性。

19. 可访问性

Excel 提供了屏幕阅读器和键盘快捷方式等辅助功能，使视力障碍或行动不便的用户更容易使用该软件。

这些特性，加上 Excel 广泛的公式、函数和自定义选项，使其成为跨越广泛业务和学科的数据管理、分析和报告的强大工具。

Microsoft 创建了商业智能和数据可视化技术 Power BI。它使企业能够轻松地以交互方式分析、可视化和共享数据洞察。用户可以使用 Power BI 与各种数据源的集成，将来自不同系统的数据合并和转换成有用的报告和仪表板。

Power BI 的特性

1. 数据连接性

Power BI 包含各种连接器，用于连接到各种数据源，例如数据库、互联网服务、云存储和本地源。这有助于你将来自不同来源的数据整合到一个连贯的显示中。

2. 数据转换和建模

Power BI 具有强大的数据转换功能，如数据塑形、合并和清理。为了快速分析，你可以创建多个数据表之间的关联，定义计算列和度量值，并开发数据模型。

3. 数据可视化

Power BI 提供了全面的可视化选项，包括图表、图形、地图和表格，以动态且美观的方式展示数据。为了创建吸引人的报告和仪表板，你可以自定义可视化效果的样式、格式和交互。

4. 拖放界面

Power BI 直观的拖放界面使用户能够快速创建交互式报告和仪表板，而无需具备复杂的编码或编程知识。要创建可视化效果，只需将数据字段拖放到画布上即可。

5. 交互式仪表板

Power BI 允许创建交互式仪表板，将不同的可视化效果和报告合并到一个显示中。仪表板为用户提供关键指标的概览，并允许他们通过筛选、钻取和交叉筛选来深入挖掘和交叉筛选数据。

6. 自然语言查询

Power BI 支持自然语言查询，允许用户用普通英语提问数据。自然语言可用于创建可视化效果和获取快速洞察，从而使非技术人员更容易探索数据。

7. 协作和共享

Power BI 支持在团队或组织内协作和共享报告和仪表板。报告可以发布到 Power BI 服务，与特定个人或组共享，并可以设置访问权限。

8. 数据安全

Power BI 具有高级安全功能，如基于角色的安全和行级别安全。为了控制对数据和仪表板的访问，你可以设置角色并分配权限。Power BI 还与 Azure Active Directory 集成，提供安全的登录和访问控制。

9. 移动访问性

Power BI 提供 iOS 和 Android 移动应用程序，允许用户从移动设备访问和与报告和仪表板进行交互。报告经过移动设备优化，提供响应式和触摸友好的体验。

10. 数据刷新和计划刷新

你可以在 Power BI 中安排数据刷新，以确保你的报告和仪表板始终包含最新数据。你可以设置在特定时间间隔自动从各种来源刷新数据。

11. Power BI 服务

Power BI 提供基于云的服务，增加了内容共享、协作、数据警报和使用跟踪等功能。该服务使你能够安全地发布和共享报告，并可以从任何地方访问它们。

12. DAX（数据分析表达式）

Power BI 使用 DAX（数据分析表达式）语言，这是一种类似于 Excel 公式 的公式语言。

要执行全面的数据分析，你可以使用 DAX 创建复杂的计算、自定义度量和高级指标。

13. 与高级分析技术集成

Power BI 与 Azure 机器学习和 R 编程等高级分析技术无缝集成。你现在可以将预测分析、机器学习模型和统计分析包含在你的 Power BI 报告和仪表板中。

14. Q&A（问答）

Power BI 中的 Q&A 功能允许用户用自然语言提问数据，并以可视化效果或数据表的 K 形式快速获得答案。它提供了一种简便的方法来交互式地探索和分析数据。

15. 数据探索和洞察

Power BI 包含交互式数据探索功能，如钻取、下钻和交叉筛选。通过与可视化效果交互和探索不同方面，用户可以深入研究数据，识别模式并获得有用的洞察。

16. AI 可视化和洞察

Power BI 中的 AI 驱动的可视化和洞察利用机器学习算法来发现数据中的趋势、异常值和异常。这些 AI 功能可以帮助用户发现隐藏的模式并获得更深入的洞察。

17. Power Query

Power BI 使用 Power Query 技术，可以进行数据处理和结构化。在将数据加载到 Power BI 进行分析之前，你可以使用 Power Query 来清理、转换和合并数据。

18. 分页报表

Power BI 提供分页报表，这是准备好的可打印报表，可用于生成像素完美的翻页出版物。分页报表通常用于操作或监管报告。

19. 自定义可视化

Power BI 支持集成由社区创建或内部开发定制可视化。这些定制可视化扩展了你的可视化选项，并允许你为特定需求创建独特和专业的 K。

20. 开发者 API 和可扩展性

Power BI 包含开发者 API 和工具，用于扩展其功能并与其他应用程序集成。使用 Power BI REST API，你可以创建自定义图形，将 Power BI 内容嵌入到其他应用程序中，并自动化操作。

21. 本地部署

Power BI 报表服务器是 Power BI 除基于云的 Power BI 服务外提供的本地部署选项。它允许企业在自己的基础架构上托管和共享 Power BI 报表，从而更好地控制数据治理和安全性。

这些特性，加上 Power BI 的可伸缩性、多功能性和集成能力，共同使其成为企业级数据分析、报告和决策的强大平台。它使消费者能够执行自助式分析，同时也为 IT 团队提供数据治理和管理工具。

在比较 Power BI 和 Excel 的安全性时，需要彻底检查它们各自的安全功能、模型和注意事项。在接下来的 4000 字回复中，我们将深入探讨 Power BI 和 Excel 的安全元素，以帮助你了解它们在确保数据安全方面的优势和注意事项。

Power BI 和 Excel 安全功能对比

引言

在当今数据驱动的世界中，保护敏感数据的安全至关重要。Microsoft 提供了两种强大的数据分析和报告工具：Power BI 和 Excel。虽然这两个程序都包含安全功能，但由于其不同的目标和底层架构，它们的方法有所不同。在本分析中，我们将评估 Power BI 和 Excel 的安全功能，并评估它们在数据安全方面的优势和注意事项。

一、Power BI 安全概述

Power BI 是一款基于云的商业智能和数据可视化应用程序，它允许组织创建交互式报告和仪表板。作为一项云服务，Power BI 包含多项安全保护措施，旨在保护数据在其生命周期的各个阶段。

1. 身份验证和访问控制

Power BI 使用 Azure Active Directory (AAD) 进行用户身份验证和访问控制。AAD 与组织的现有身份管理系统集成，允许用户使用其公司凭据登录。这种集成提供了对用户访问的集中控制，并强制执行企业范围的安全标准。

2. 基于角色的安全

Power BI 提供基于角色的安全，允许管理员定义角色并将权限分配给个人或组。可以根据用户的职责自定义角色，以确保用户只能访问他们需要的数据和功能。这种精细的控制降低了未经授权访问数据的风险，同时也提高了数据保密性。

3. 行级别安全 (RLS)

行级别安全 (RLS) 是 Power BI 中一项强大的功能，允许组织在行级别限制数据访问。RLS 允许你根据用户特征或角色设置规则，确保每个用户只能看到与他们相关的数据。此功能对于处理敏感或机密信息的组织尤其重要。

4. 数据加密

Power BI 使用加密来保护静态和传输中的数据。Azure 存储服务加密 (SSE) 用于加密静态数据，该服务会加密存储在 Azure 数据中心中的数据。SSL / TLS 协议用于保护传输中的数据，确保客户端和 Power BI 服务之间交换的数据经过加密，并免受窃听或拦截。

5. 审计和监控

Power BI 具有审计和监控功能，用于跟踪用户活动和数据访问。管理员可以跟踪使用模式，检测可疑行为，并为合规性创建审计记录。这种可见性使组织能够发现潜在的安全漏洞并实施必要的风险缓解措施。

6. 数据分类和敏感度标签

为了改进数据治理，Power BI 支持基于敏感度级别的数据分类。管理员可以为数据集和报告应用敏感度标签，以指示所需的安全性级别。这种分类有助于执行数据处理策略和实施相关的安全措施。

7. 安全嵌入

Power BI 提供安全嵌入解决方案，用于将 Power BI 报告和仪表板集成到其他应用程序或平台中。组织可以将 Power BI 内容集成到自己的应用程序中，同时保持对访问和身份验证的控制。此功能允许你安全地与外部利益相关者共享 Power BI 信息。

二、Excel 安全概述

Excel 本质上是一个用于数据分析、建模和报告的电子表格工具。虽然 Excel 没有 Power BI 那么多安全功能，但它确实包含各种步骤来保护应用程序和基础文件中的数据。

1. 文件级别安全

Excel 允许用户设置文件密码以防止未经授权的访问。用户可以通过设置密码来阻止他人打开或修改 Excel 工作簿。

2. 工作表和单元格保护

Excel 允许你保护工作簿中的单个工作表或单元格。用户可以使用安全措施来防止未经授权地修改敏感数据或公式。此功能允许组织限制对工作簿特定部分的访问，从而维护数据完整性和机密性。

3. 公式保护

Excel 允许用户阻止外部人员查看或编辑其公式。当处理敏感计算或专有算法时，此功能非常有用。通过保护公式，组织可以防止未经授权访问关键知识产权。

4. 外部数据连接

Excel 用户可以连接到外部数据源，如数据库或在线服务。虽然此功能提高了数据分析能力，但也带来了安全隐患。组织必须确保外部数据连接是安全的、已正确授权的，并且符合数据治理规定。

5. 宏安全

Excel 的宏功能允许用户自动化进程并执行复杂的任务。但是，如果处理不当，宏可能会带来安全问题。Excel 具有安全设置，允许你控制宏执行，例如启用或禁用宏，以及根据信任或数字签名配置宏安全级别。

6. 文件加密

Excel 允许你使用基于密码的加密来加密工作簿。启用后，Excel 文件内容将被加密，从而防止未经授权访问数据。为了保持此安全措施的有效性，选择强密码并妥善管理它们至关重要。

7. 数字签名

为了确保工作簿的完整性和真实性，Excel 允许使用数字签名。用户可以通过数字签名来验证工作簿未被篡改，并且来自可信来源。数字签名确保工作簿中的信息有效且值得信赖。

8. IRM（信息权限管理）

Excel 与 IRM 技术集成，允许组织将额外的安全控制应用于 Excel 文件。IRM 允许对敏感数据进行加密和长期保存，即使它们在组织外部共享。它保护 Excel 文件免受未经授权的访问、复制和打印。

9. 受信任的文档和加载项

Excel 用户可以将特定文档或加载项标记为受信任。此功能可确保受信任文件或加载项是安全的，并降低恶意代码执行的风险。但是，在将文件分类为受信任时必须谨慎，并经常检查和更新受信任的文档列表。

10. 协作和共享

Excel 包含协作工具，如共同创作和共享工作表。虽然这些功能促进了协作和数据共享，但组织必须实施适当的访问控制和权限，以避免未经授权的访问或数据泄露。使用 SharePoint 或 OneDrive 等集中式存储解决方案可以帮助提高安全性和访问管理。

三、Power BI vs Excel 的安全对比

在比较 Power BI vs Excel 的安全性时，有几个方面需要解决。

1. 数据保护范围

由于 Power BI 是基于云的服务，它提供了端到端的安全保护，包括安全的数据传输、静态加密和强大的访问控制。另一方面，Excel 侧重于保护应用程序和基础文件。虽然 Excel 提供文件级别保护、工作表保护和加密选项，但其范围仅限于工作簿，不支持集中控制或传输中数据的加密。

2. 集中控制和治理

Power BI 通过 Azure Active Directory 集成、基于角色的安全、行级别安全和敏感度标签提供集中控制和治理。这些功能提供了一个全面的框架来管理访问、强制执行数据处理策略并确保整个组织的数据完整性。另一方面，Excel 依赖于文件级别和工作表级别的保护，这更适合单个工作簿，而不是企业范围的治理。

3. 协作和共享

Power BI 的云基础架构通过提供共享工作区、内容包和安全嵌入选项等功能来实现协作和共享。Power BI 中的共享工具允许对谁可以访问和与报告及仪表板进行交互进行精细控制。Excel 也通过允许用户共同创作和共享工作表来促进协作和共享，但它需要手动管理访问控制，并且缺乏 Power BI 提供的集中治理。

4. 数据刷新和实时访问

Power BI 支持计划数据刷新，确保报告和仪表板始终反映最新信息。它可以直接连接到实时数据源，提供实时数据访问。另一方面，Excel 依赖于手动数据更新，并且缺乏 Power BI 的自动数据刷新功能。Excel 用户必须手动刷新数据连接或将更新的数据导入其电子表格。

5. 企业级安全功能

行级别安全、数据分类、审计和监控：Power BI 具有行级别安全、数据分类、审计和监控等企业级安全功能。这些功能满足处理敏感或机密数据的组织的独特安全需求。Excel 包含基本安全功能，如防火保护、工作表保护和加密，但它缺乏企业级数据处理和报告所需的全面安全功能。

6. 可伸缩性和性能

Power BI 旨在处理大量数据，同时提供高性能的可视化和交互式报告。它利用云基础架构，该基础架构允许扩展和高效处理复杂的数据模型。虽然 Excel 能够分析大量数据集，但在处理大量数据或复杂计算时，它可能会遇到性能限制和文件大小限制。

7. 法规和合规性考虑

Power BI 提供支持数据隐私和合规性需求的功能，符合 GDPR、HIPAA 和 ISO 27001 等各种行业标准和法规。它提供数据分类和敏感度标签，这可以帮助企业遵守法律要求。虽然 Excel 提供安全保护，但合规性措施必须手动实施，并且 Excel 可能无法提供与特定业务相关的法规相同的支持水平。

结论

Power BI 和 Excel 都包含安全保护措施来保护数据，但由于它们预期用途和架构设计的差异，它们的功能和侧重点有所不同。作为一种基于云的商业智能解决方案，Power BI 为企业级数据处理和报告提供了强大的安全功能。除了数据加密、审计和数据分类等功能外，它还提供集中控制、基于角色的安全、行级别安全和合规性支持。实时访问、团队合作和自动数据刷新都由 Power BI 的云基础架构实现。

作为一款电子表格程序，Excel 具有旨在保护工作簿和限制程序内数据访问的安全控件。它提供协作工具、加密、文件级别保护和工作表保护。然而，Excel 的安全功能更适合用于单个工作簿，而不是企业范围的治理和数据保护。

Power BI 和 Excel 之间的选择最终取决于组织的特定安全问题、可伸缩性需求、协作需求和合规性考虑。需要集中管理、企业级安全性、实时访问和可伸缩数据分析功能的组织应选择 Power BI。对于个人用户或小型数据分析项目，通常会选择 Excel，因为其文件级别安全性和基本协作工具已足够。

Power BI 和 Excel 对比表