书名：从Power BI到Analysis Services：企业级数据分析实战
ISBN：978-7-115-57101-4
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著 BI使徒工作室 雷 元
刘建晔
责任编辑 郭 媛
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云计算作为一种数据解决方案已被广泛应用，越来越多的企业已经或者正在将本地IT系统升级到云端，这其中就包括将本地Analysis Services迁移到Azure Analysis Services的过程。Azure Analysis Services是基于微软云的PaaS服务，也是未来大数据的云端化发展方向。
本书介绍本地Analysis Services与Azure Analysis Services的安装、开发、部署、处理以及增强开发等内容，同时还介绍Power BI、SQL Server Studio Management、SQL Server、Visual Studio 2019等协同工具的使用方法，力求帮助读者找到企业级BI 遇到的系统性能瓶颈，并提供行之有效的解决方案。最后作者介绍Azure Analysis Services的实际案例和相关的Azure Data Services作为本书延展学习内容。
本书从理论出发，着手实践，适合IT人员、DT人员作为参考资料使用，也适合希望完善与提高Power BI和微软数据平台技术的广大读者阅读。
每一位在数字化转型道路上砥砺前行的实践者都希望得到先行者的指导，最好是每个步骤如何推进都有详细的解析。这本书正是本着这样的初衷，基于某大型跨国零售企业的转型实践编著而成。如果你是一位数据分析师或数据科学家，并且你的企业与97%的全球五百强企业一样，选择了微软的Power BI，那这本书将是你构建跨应用数据分析平台，并提升数据智能驱动决策能力的不二选择。
——邓，微软大中华区副总裁，商业企业事业部总经理
今日，现代企业需要一种基于数据分析、自助式产生报告和仪表盘的数字能力，旨在建立和维护绩效指标和衡量标准，并根据衡量标准来衡量和报告数字能力的表现，从而协助数字决策者。这本书立足于数据分析生命周期，从安装、获取数据、建模、部署、数据开发功能，结合具体案例，深入浅出地描绘了Power BI/Analysis Services的功能与实践。
作者在以下两个方面给我留下深刻印象：第一，在介绍新功能时，不忘介绍相关功能相似性，客观地衡量学习新功能的必要性，从而帮助读者抉择，能够节省时间；第二，在介绍产品路线图时，清晰地介绍了哪些功能被新的技术或产品所取代，引导读者升级技能，从而帮助读者不断提升自身价值。
——徐明强，微软大中华区全渠道事业部CTO
受建晔委托为此书作序，我感到惊喜的同时也有几分意外，也许是因为这本书是目前国内唯一一本完整介绍Azure Analysis Services 的专业技术图书，这真的是一个很好的突破，这本书为有志了解企业级BI的读者提供了宝贵的学习素材。建晔多年来在数据领域耕耘，先后在甲骨文、微软主导设计并实施了上百个数据库/数据仓库/大数据项目，目前主要负责微软云数据平台的推广。雷元是他的好朋友，也是微软MVP，著有多部关于Power BI的作品，希望雷元不会介意我用“微软死忠”来形容他的匠心与坚持。他们能够联合起来写这本书，我非常赞赏。
微软CEO纳德拉曾表示，数据犹如当前世界的货币。数据的重要性被广泛认可，如何分析并利用数据一直是个热门话题。近年来随着Power BI的蓬勃发展，相关的知识内容也呈现爆炸式增长态势，关于Power BI题材的图书更是层出不穷，百花齐放，这当然是让我喜闻乐见的事情。但由此我却想到了另外一个话题，What Next ?（下一步是什么？）如果说目前市面上图书作品都仅仅停留在单用户操作的数据分析场景中，那我们终将被我们建立的知识牢笼所困，这并非哗众取宠。依我浅见，Power BI经历了一轮快速生长后，其知识体系已经到达了一个新的临界点，它将以横向或是纵向的方式延伸。所谓横向的方式，是指将技术与业务结合，如财务分析、供应链分析，人们可通过Power BI制作专业性强的数据分析模板供业务人员使用，形成规模效应。所谓纵向的方式，是指向更深层技术发展，如从单纯的Power BI Desktop，到Power BI Premium或者是Azure Analysis Service，再到Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Azure IoT等。从个人应用走向规模化的企业应用，这是事物发展的必然阶段。难得有心人将Power BI知识进行纵向延伸，也希望更多的读者能够了解并应用微软云数据平台，这必将给企业带来价值。
这本书不但涉及传统的本地 Analysis Services，同时涵盖Azure Analysis Services应用。在Azure出现之前，学习Analysis Services需要安装各种应用工具，而在Azure出现之后，甚至连安装应用工具都省略了，直接单击“开启服务”便可学习演示Azure Analysis Services。除此之外，微软提供了30日免费试用Azure的环境，极大地降低了学习的门槛，这无疑拉近了人与技术的鸿沟，深得人心，这也是微软不遗余力推广Azure战略的价值所在。我鼓励有志在数据分析与数据工程领域深造的读者阅读此书，它会成为从自助式BI迈向企业级BI的一块敲门砖。
两位作者在数据领域多年的专注和执着让人心悦诚服，实在难能可贵。我会继续关注他们的下一部作品，期待见证更多惊喜。
微软大中华区全渠道事业部技术总监
王盛麟
2020年6月15日
非常荣幸受雷老师之邀为这本书作序。目前市面上Power BI相关知识的中文图书已经不少，但大部分是讲解Power BI产品的使用或DAX函数相关的知识，针对Azure Analysis Services相关知识的图书非常少，这本书很好地填补了这方面的空白。
从2015年微软推出Power BI至今，Power BI凭借其强大的数据处理、数据分析和数据可视化能力，受到越来越多的企业客户青睐。据微软公布的统计结果，财富500强企业中97%的企业都在使用Power BI。在企业的数字化转型浪潮中，通过微软Power BI工具，用户可以方便地连接到企业内的各类数据（包括销售、库存、供应链、生产、研发、人力资源等数据），并将数据进行准备、整合和综合分析，再将分析的结果反馈给各个业务部门/场景，从而帮助企业快速进行分析与决策。
在国内，越来越多的用户开始学习、使用Power BI，并通过Power BI发布分享报表。但有很多用户使用的是Power BI Pro版本，这个版本对单一数据集的大小限制是1GB。因此当企业的数据量较大时，要想获得比较好的数据分析性能，Azure Analysis Services是经常被IT或DT团队使用的企业级数据分析方案之一。Azure Analysis Services建模的语言就是Power BI中的DAX语言，对于Power BI用户而言，只需要了解整体流程就可以快速开始使用Azure Analysis Services。因此，如果你经常使用Power BI Desktop进行数据分析，又遇到了数据量大的情况，也建议你学习了解Azure Analysis Services。
这本书通过大量的案例讲解，带领读者了解Azure Analysis Services的启用、模型的搭建、服务的部署等全过程，是非常难得的学习资料。非常感谢两位老师倾囊相授！
借此机会感谢雷元老师在百忙之中为第四届Power BI可视化大赛担任评审工作，为Power BI在国内的推广无私付出，也感谢建晔老师在微软促进Power BI合作伙伴生态系统的建设！
“PowerPivot工坊”创始人
敏捷艾科数据技术有限公司 总经理
赵文超
2020年6月18日
也许你此刻会有3个疑问——Analysis Services是什么？Analysis Services与Power BI有什么关系？为什么要学习此书？接下来笔者将对这些问题做出解答，并进行简单的拓展介绍。
问：Analysis Services是什么？
答：Analysis Services是微软企业级BI的代表产品，是SQL Server产品中的一个组件，全称为SQL Server Analysis Services。经过微软多年的千锤百炼，Analysis Services已经成为微软在BI领域的主导产品，被越来越多的企业使用，例如宝洁、玛氏、美赞臣、达能、嘉士伯等。Analysis Services又分为多维模型与表格模型。近年来，随着微软向云端的战略部署，Azure云端也出现了Analysis Services服务，这是基于微软云的PaaS服务，全称为Azure Analysis Services。由于表格模型相比多维模型在性能上更具优势，因此Azure Analysis Services只支持表格模型，可以预见在未来，凡是使用微软系技术的企业，皆需要使用Azure Analysis Services。本书会介绍本地Analysis Services表格模型与Azure Analysis Services 表格模型的安装、开发、部署、处理以及使用案例等，同时也会介绍SQL Server Studio Management、SQL Server、Visual Studio 2019等协同工具的使用方法。
问：Analysis Services与Power BI有什么关系？
答：相信用过Excel PowerPivot或者Power BI Desktop的读者一定都接触过表格模型。无论是Excel还是Power BI，其底层的核心模型都是表格。事实上，微软将表格模型从SQL Server Analysis Services中剥离出来，放在Excel中，使之成为Excel PowerPivot，并对其寄予了很高的期望。不幸的是，作为插件的Excel PowerPivot始终没有迎来自己的“春天”，大概是Excel的功能太齐全了，人们很难发觉Excel PowerPivot的潜力。但也恰恰得益于此，微软再次将表格模型剥离，并移植到一款完全崭新的可视化分析工具中。这个工具有个响亮的名字——Power BI。所以说Analysis Services是Power BI的“祖先”。
问：为什么要学习此书？
答：就模型技术的角度而言，Analysis Services与Power BI大体相似，学习了前者就等于学习了后者，反之亦然。在模型内容的编写中，笔者有意寻找新的知识内容，尽量做到不与笔者之前的书内容重合。同时，笔者将Analysis Services模型中独有的一些内容也囊括于书中，例如透视、翻译、表级和列级的安全控制、KPI设置等，这些功能暂时在Power BI中不可用，但这部分知识可使读者对表格模型知识体系的理解更加丰满。除了模型本身，Azure Analysis Services最大的优势是规模性优势，因此，在实际部署中，开发者会设计数据刷新策略、分区、版本管理、自动化恢复与暂停、自动化升降性能级别等企业级解决方案中的常见场景。对此，本书也一一做了介绍，这部分内容为企业IT人员提供了专业的BI数据工程知识。考虑到国内读者阅读习惯，已设置中文显示界面，但仍然存在部分界面中的文字非中文，请读者见谅。
综上所述，如果你作为分析人员希望Power BI Desktop基础知识更上一层楼，又或者作为企业IT人员希望了解Azure Analysis Services与BI数据工程，那么，阅读此书必定会有所收获。
最后，再次感谢一直以来支持我的读者，有你们的支持才有我的坚持，希望我们都能书山有路勤为径，学海无涯“乐”作舟。时不我待，carpe diem（抓住机遇，把握现在）！
雷 元
2021年5月1日
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本章将介绍Analysis Services的基础知识，说明Analysis Services的发展历史及其与Power BI的对比，力求帮助读者对Analysis Services相关概念有全面的了解。
在正式谈及Analysis Services之前，我们先要谈谈自助式BI（Business Intelligence，商业智能）和Power BI。所谓自助式BI指的是业务人员可以通过自助的方式独立完成数据分析的全过程，而不需要IT人员的介入。那么你可能会问，Excel是否属于自助式BI呢？答案是看情况而定。Excel是一款灵活性很高的通用型应用，它在处理小型数据集的时候非常方便，许多人也将其视为一种数据处理与分析的工具。就实用角度而言，我们可以认为Excel也是一种自助式BI工具。
但Excel也有“力不从心”的时候。当要处理的数据量达到GB级别或数据结构较复杂时，Excel往往无法胜任。这是因为Excel是一款处理非结构化数据的通用软件，其设计初衷并非单纯的数据分析，所以从工具设计角度而言，Excel又并不算是真正的BI工具。
那么什么是真正的自助式BI工具呢？随着近年来BI技术的迅速发展，微软在2015年推出了Power BI，这是一款专业型BI工具。从数据分析的角度而言，你可以简单理解为Power BI是Excel的升级版，是一款真正的BI应用。
那么市场对Power BI的反响如何呢？2021年，微软以极为明显的优势赢得了著名咨询公司加德纳（Gartner）BI平台领导者荣誉，见图1.1。这已经是微软连续14年处于领导者地位了。此图的x轴为前瞻性维度，可理解为“远景的丰富程度”，即是否有清晰、完整的发展远景；y轴为执行能力维度，即目前产品功能与用户体验是否值得肯定。虽然魔力象限图是对微软品牌的总体打分，但Power BI作为微软目前最核心的可视化数据分析工具之一，足以代表微软整体在BI平台方面的制作水准。
今天，单一、传统的企业级BI解决方案已不能满足现代快速变化的商业需求，决策者应该思考如何将由IT人员主导的解释性分析转为由分析人员主导的探索性分析。而Power BI恰恰能让分析人员在无须IT人员介入的情况下独立完成一系列的数据挖掘工作，让“人人都能学会数据分析”不再是一句空洞的口号。如果把一家企业的BI分析工具比喻成武器，那么企业级BI工具的特点是精准，射程远，威力大，但需要专业人员操作，维护成本高；自助式BI工具的特点是易上手，普通人通过短期培训也能让其发挥出很大威力。企业级BI与自助式BI的对比见图1.2。
图1.1 加德纳BI平台魔力象限图（截至2021年2月）
但这并不是说传统企业级BI工具就不再重要了，对于许多数据量巨大、逻辑复杂的商业场景而言，企业级BI工具仍然是理想的选择，企业级BI仍然有其重要的价值。企业应思考如何将企业级BI和自助式BI有机结合，发挥出更大的作用。例如，企业级BI方案适用于固定的、数据量巨大的业务场景，业务人员则可通过自助式BI方案实现探索性分析，最大限度地利用二者的优点，从而达到事半功倍的效果。
图1.2 企业级BI与自助式BI的对比
前文提及自助式BI相比企业级BI的各种优势，虽然从自助分析场景与技术角度而言，用户完全可以通过前端工具Power BI/Excel直接访问数据仓库进行数据建模与分析，以满足个人与团队级别的分析需求。BI数据功能组件示意图见图1.3。但当用户需要处理规模庞大的企业级数据时，再使用自助分析模式就会力不从心。自助分析模式的弊端如下。
（1）非中心化数据模型设计无法形成唯一可信数据源。
（2）缺乏企业复杂模型设计的能力。
（3）无法满足企业规模化分析性能的需求。
（4）缺乏表级和列级的安全控制。
图1.3 BI数据功能组件示意图
注意，图中的ETL、ELT代表两种不同的数据准备过程，分别是Extract、Transform、Load（提取、转换、加载）、Extract、Load、Transform（提取、加载、转换）。在企业级BI解决方案中，这部分工作由专门的工具完成；在自助式BI中，Power BI中的Power Query可独立完成这部分工作。
为消除以上弊端，企业级BI解决方案会选择在数据仓库与前端工具中间安装SSAS（SQL Server Analysis Services，SQL服务器分析服务）工具。你可以将SSAS理解为一个专门的OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）工具，当用户进行查询服务时，OLAP工具可更快地响应查询请求，支持稳定的性能输出。再者，所有的模型与安全设置都在SSAS层面完成，更符合企业模型中心化设计的理念。SSAS的功能定位见图1.4。
图1.4 SSAS的功能定位
Analysis Services是微软企业级BI的代表产品，是SQL Server产品中的一个组件，全称为SQL Server Analysis Services。相信大多数读者都听过微软的SQL Server产品，它是一款经典的数据库（Database，DB）工具，见图1.5。
图1.5 经典SQL Server操作界面
经过多年的发展，SQL Server已经从最初仅提供数据存储功能的小工具跃升成为功能丰富的数据解决方案。SQL Server提供了三大核心利器，分别是SSIS（SQL Server Integration Services，SQL服务器集成服务）、SSAS（SQL Server Analysis Services，SQL服务器分析服务）、SSRS（SQL Server Reporting Services，SQL服务器报表服务），见图1.6。它们提供的解决方案分别是数据准备方案（SSIS）、数据模型方案（SSAS）和分析报表方案（SSRS）。
图1.6 SQL Server的三大功能组件
对于没有BI背景的读者而言，数据分析过程就像做饭的3个必要步骤：洗菜（数据准备）、烹饪（数据建模）、就餐（数据呈现），见图1.7。
图1.7 关于3个数据分析过程的比喻
对于一个完整的数据分析过程来说，这3步是缺一不可的。过去，微软依靠成熟的SQL Server产品，占据了市场的主导地位；如今SSRS已经渐渐退出舞台，取而代之的是Power BI Service，后者在敏捷性与可视化能力方面远远超越SSRS。SSIS也渐渐被Azure Data Factory与Azure Databricks等新产品部分取代。而SSAS作为企业级中心化的数据模型方案，至今仍广受欢迎，目前还没有出现可以替代SSAS的产品。
目前，SSAS支持两种数据模型技术：多维模型（Multi-Dimensional Modeling）与表格模型（Tabular Dimensional Modeling Expression）。因为多维模型使用的分析语言名称为MDX（Multi-Dimensional Expression）、表格模型使用的分析语言名称DAX（Data Analysis Expression），因此这两种模型又称MDX模型与DAX模型。
需要注意的是，分析语言是独立于产品存在的，例如SSAS Tabular、Power BI和Excel PowerPivot工具均支持DAX。从趋势而言，越来越多的BI解决方案采用DAX模型，但MDX模型仍然存在于遗留的IT系统中。相比之下，DAX模型有以下3个优势。
（1）平缓的学习曲线：大多数人倾向于学习曲线较为平缓的DAX模型。
（2）与Power BI兼容：Power BI Desktop只支持DAX模型，DAX模型更适合自助分析使用。
（3）性能的提升：DAX模型是完全基于内存的数据模型，运算速度更快，而MDX模型是基于硬盘存储的数据模型，见图1.8。
图1.8 MDX模型与DAX模型的资源来源对比
如果用户已经使用了成熟的MDX模型，就没有必要切换为DAX模型。MDX模型作为一款经典的BI解决方案也有其自身优势，具体如下。
（1）MDX模型技术已经发展多年，相对成熟、稳定。
（2）MDX模型基于硬盘存储，在成本上更为经济（尽管内存价格在不断下降，但目前硬盘仍然更便宜）。
目前，只要是使用微软数据解决方案的用户，大多数都使用SSAS作为数据建模的核心组件。鉴于DAX模型的优势，新的数据模型通常都采用DAX模型，本书内容都是基于DAX模型编写的。
截至2021年2月，微软已连续14年处于加德纳BI平台魔力象限图第一象限的位置，这甚至发生在Power BI诞生之前。这意味着从最初的单纯SQL关系型数据库产品发展到由MDX、DAX驱动的SSAS数据模型，再到目前流行的Power BI service、Azure Analysis Services和Azure Data Warehouse等产品，微软在BI领域持续成功的背后，有着非常清晰、成熟的BI架构体系。
从某个角度而言，Excel PowerPivot、Power BI不过是SSAS的两个轻量级化身。你可在Windows任务管理器中找到正在运行的Power BI实例，其使用的引擎名字就包含Analysis Services，见图1.9。微软能在第一象限坚守多年，这绝不是仅靠一个Power BI工具就能做到的。对于个人或团队BI解决方案，设计者可以用Power BI实现。但当用Power BI实现企业级BI解决方案遇到系统性能瓶颈时，企业Analysis Services就有用武之地了。
图1.9 Power BI Desktop使用的技术引擎
综上所述，无论是自助式BI还是企业级BI，其自身都有一定的局限性。图1.10所示的混合模式可以在满足企业级需求的同时满足自助式需求。
图1.10 企业级BI分析环节的架构方案
（1）大多数用户只需要通过Power BI直连SSAS的方式进行数据查询。这种模式下，模型与安全设置都是中心控制的，用户仍可以创建报表层级的度量和可视化对象，拥有一定的自助分析能力。
（2）少部分高级用户仍然被允许通过Power BI直接连接数据仓库的方式进行即席查询，用户可自助建模，这让用户拥有更大的自由度。
随着IT技术的不断发展，云计算作为一种数据解决方案已经成为普遍现实，越来越多的企业正在（或已经）将本地IT系统升级到云端。Azure Analysis Services实际上就是Analysis Services云端化的一种形式，类似这样的产品还有Azure SQL Database。通过提供这样的云服务，企业便可将原有的本地服务替换为云服务。
本书并不涉及云端（On-Cloud）与本地（On-Promise）解决方案优劣的讨论，但从目前云应用的规模增长趋势可以断定，在可见的未来，必定有更多的企业选择云方案。
图1.11所示为微软官方的Azure数据服务架构图。其中，Power BI承担了前端可视化分析的角色，而Azure Analysis Services承担了数据建模的角色，两者紧密结合，充分满足用户对规模性级别运算能力的需求。
图1.11 Azure数据服务架构图
当然，作为云计算服务，Azure Analysis Services是按使用时间与使用性能规格收费的。如果你创建了Azure Analysis Services，那么也会产生相应的费用。幸运的是，Azure Analysis Services的性能是根据用户选用的SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）级别收费的，服务也是随时可以暂停的，其最小的收费单位按小时计算。这样的机制在一定程度上为用户节省了开支。
注意，Azure Analysis Services只支持创建基于内存的DAX模型，而不支持MDX模型。但Azure Analysis Services仍然支持在SQL Server Management Studio或Excel中的MDX查询语句请求。
Power BI Premium是一种为企业级BI设计的高级Power BI云端SaaS（Software as a Service，软件即服务）云计算服务。在Power BI Premium环境中，使用者能使用许多高级的数据分析服务，目前已经有许多企业订购了Power BI Premium作为企业的高级数据分析平台，而且该平台的功能也在不断迭代完善。
Power BI自问世以来一直是微软重点发展的产品，其定位不仅面对个人级别，还面对企业级别的应用场景。但就目前而言，Azure Analysis Services与Power BI Premium相比仍然存在以下几个方面的优势。
Power BI Premium服务按月收费，入门的P1级别服务的市场零售价格约为每月5000美元，如果需要更高档的企业级别配置，自然需要花费更多。这样的收费标准已经令许多中小企业望而却步。事实上，即使是大企业，追求应用工具的合理性价比也是十分有必要的。
而前文提到Azure Analysis Services是以性能与使用时间计费的PaaS（Platform as a Service，平台即服务）云计算服务，在非全天候使用的情况下，用户可以在非使用时间暂停服务，又或者在非繁忙时间下调SKU级别，降低整体的费用开销。图1.12所示为Azure Analysis Services部分SKU级别的收费标准。与Power BI Premium相比，二者就像是“钟点房”与“月租房”的区别。
图1.12 Azure Analysis Services部分SKU级别设置与价格参考
Analysis Services与Visual Studio 2019之间无缝集成，开发者可以在Visual Studio 2019中对模型进行开发，而Visual Studio 2019除了自身有许多软件开发功能，还有许多扩展应用，如DevOps、GitHub等，见图1.13。这些功能都能很好地支持大型、复杂工程的开发，包括以DevOps Branch的方式支持多人开发表格模型项目。
图1.13 Visual Studio 2019的管理扩展界面
OLS（Object Level Security，对象级安全性）是对访问、管理模型对象内容的控制。目前Power BI中仅有行级权限的安全控制，而缺乏对表级和列级的安全控制，见图1.14。OLS通过对角色的定义，可以有效地控制用户访问、管理数据模型对象的权限，提供更加细致的安全控制。
图1.14 表级的安全控制示例
综上所述，虽然Azure Analysis Services在功能上不见得有Power BI Premium全面，但其优势也是明显的。基于上述3点原因，目前Azure Analysis Services仍然被广泛应用在企业级解决方案中，Azure Analysis Service和Power BI Premium是友好互补的关系，学习Azure Analysis Services或Analysis Services只会让你对整个表格制分析服务有更加透彻的体会，你的BI经验也将变得更加全面、更加有深度，而不是仅停留在了解Power BI应用上。
本章以自助式BI的崛起为引子，介绍了企业级BI的优势，引入了Analysis Services的概念知识，对比了MDX模型与DAX模型的区别，介绍了Azure Analysis Services，最后还介绍了Azure Analysis Services与Power BI Premium各自的优势。
