Microsoft Power BI 路线图
我们一直不间断地开发可帮助实现数字转型的新功能。公开的产品路线图大致展示了下一波产品更新将带来的新增功能。
路线图重点
自助服务和企业商业智能的统一平台：
旨在让组织能够创建一个可缩放、可掌控、统一安全的全局性商业智能平台。
大数据环境下敏捷的自助数据准备：
旨在促进业务分析师、数据工程师和数据科学家之间的合作和知识数据的共享和再利用。
AI 应用的普及：
旨在通过自动揭示有待发现的见解和确定关键推动因素，让商业用户能够更快速地确定真正重要的事项。
路线图细节和日程表
以下大致就是路线图中我们即将推出的重要功能。请与我们联系，详细了解我们计划在下一波重大更新中推出的全部功能。
公开预览版：
公开上市：
| 未来 12 个月 | |
|---|---|
| Power BI | |
| 功能 | 上市情况 |
| 提供书签、注释和搜索功能，通过新的查看、导航和协作体验增强用户体验 | |
| Power BI Desktop 提供更丰富的创作控件，用于设置格式、用户筛选和跨报表导航 | |
| Power BI Desktop 为报表创建者提供报表性能分析和优化技巧 | |
| 通过打印输出或 PDF，或者通过电子邮件订阅按计划分发分页报表或企业报表 | |
| 使 Power BI 用作可缩放的企业语义模型，包括 XML/A 支持 | |
| 提供用于管理自助式 BI 的企业级新功能，包括认证共享数据集 | |
| 借助促进分析师、数据工程师和数据科学家之间相互协作的数据流准备自助式数据 | |
| 借助数据流处理海量数据 | |
| 借助数据流管理复杂 ETL 项目，提供直观可视化的用户体验 | |
| 通过 Azure Data Lake Storage 中的 Common Data Service (CDS) 格式与数据流进行 Azure 集成 | |
| AI 驱动的商业智能，有助于商业用户发现有用的重要见解 | |
| 借助增强的问答功能实现对话式的自然语言商业智能 | |
| 将 Azure 认知服务作为 Power Query 功能发布，用于分析文本和图像数据 | |
| 让分析师能够发现和使用联机 Power Query 中预置的机器学习功能 | |
| 体验创建可部署到其他 Power BI 租户的 Power BI 应用 | |
| 嵌入 Power BI 时使用 Azure Active Directory 服务主体进行身份验证 | |
| 通过数据集克隆和动态绑定，改善了 Power BI Embedded 的数据集部署 |
| 未来 12 个月 |
|---|
| Power BI |
| 提供书签、注释和搜索功能，通过新的查看、导航和协作体验增强用户体验 |
| Power BI Desktop 提供更丰富的创作控件，用于设置格式、用户筛选和跨报表导航 |
| Power BI Desktop 为报表创建者提供报表性能分析和优化技巧 |
| 通过打印输出或 PDF，或者通过电子邮件订阅按计划分发分页报表或企业报表 |
| 使 Power BI 用作可缩放的企业语义模型，包括 XML/A 支持 |
| 提供用于管理自助式 BI 的企业级新功能，包括认证共享数据集 |
| 借助促进分析师、数据工程师和数据科学家之间相互协作的数据流准备自助式数据 |
| 借助数据流处理海量数据 |
| 借助数据流管理复杂 ETL 项目，提供直观可视化的用户体验 |
| 通过 Azure Data Lake Storage 中的 Common Data Service (CDS) 格式与数据流进行 Azure 集成 |
| AI 驱动的商业智能，有助于商业用户发现有用的重要见解 |
| 借助增强的问答功能实现对话式的自然语言商业智能 |
| 将 Azure 认知服务作为 Power Query 功能发布，用于分析文本和图像数据 |
| 让分析师能够发现和使用联机 Power Query 中预置的机器学习功能 |
| 体验创建可部署到其他 Power BI 租户的 Power BI 应用 |
| 嵌入 Power BI 时使用 Azure Active Directory 服务主体进行身份验证 |
| 通过数据集克隆和动态绑定，改善了 Power BI Embedded 的数据集部署 |