DIAD最终成品-销售总览、销售明细看板
从“本地和云端的数据分别怎么进入 Power BI”，到“SharePoint、OneDrive 上的数据能不能连接”，再到报表发布后的组织共享、Pro 与 Premium 的区别……随着一个个问题被抛出来，讨论也从“怎么完成一张报表”，逐渐延伸到了 Power BI 在真实企业环境中的应用。
更有意思的是，还有学员把问题直指 AI：“现在 AI 已经可以生成 HTML 格式的 BI 报告了，为什么还需要 Power BI呢？”
把现场的问题放在一起看，其实主要集中在三个方向：
Q1：企业中的数据，究竟如何进入Power BI
Power BI 可以直接连接数据库、Excel、SharePoint 等多种数据源，但在真实企业环境里，数据并不一定直接从源系统进入报表。
根据业务规模和数据架构，它们也可能先经过数据集成、清洗、统一口径和数据仓库/湖仓处理，再通过语义模型供 Power BI 分析使用。
当天展示的企业架构案例中，也呈现了从 SAP、MES、CRM、SharePoint 等数据源进入分析体系的不同路径。
Q2：报表做好了，怎样让整个组织真正用起来
在 Desktop 里完成报表，只解决了“做出来”的问题。“我做出了一张报表”和“我的组织真正用上了 BI”，其实是两件事。
进入企业应用后，还需要把内容发布到 Power BI Service，通过工作区进行内容管理和协作，并根据不同的使用场景配置共享方式、访问权限和许可。
但报表越来越多，用户从哪里统一访问？不同角色应该看到哪些内容？大量用户使用时，如何兼顾分发成本与权限安全？
我们在 Power BI 原有能力之上进一步构建了企业智能 BI 门户：将分散的报表集中到统一入口，并根据用户角色、职级和业务范围进行权限管理，让企业能够以更统一的方式管理和分发 BI 内容。
敏捷艾科企业智能Power BI门户--满足更多人更低成本查看和管理报表的需求
Q3：AI 都能生成报告了，企业为什么还需要 Power BI？
AI 可以根据一次指令快速生成 HTML 页面、图表甚至完整的分析结果，这让“把数据变成可视化”的门槛越来越低。
但在企业真实的数据应用中，报表往往不是生成一次就结束了：底层数据会持续变化，业务指标需要保持统一，不同岗位能看到的数据范围也不同，一份分析结果还需要被持续更新、共享和使用。
Power BI 所承载的，正是这套从数据访问、处理、分析到可视化与共享的持续分析流程。当天课程中，学员实际走过的也是“访问—清理—合并—分析—可视化—共享”的完整链路。
所以 AI 带来的变化，并不是让企业“不再需要 BI”，而是在改变人们使用 BI 的方式——过去需要一步步操作才能得到的结果，未来可能越来越多地通过自然语言直接获得。
对敏捷艾科来说，AI 与 BI 也并不是一道二选一的问题。如何让 AI 进一步降低企业使用数据的门槛，让更多业务人员能够直接与数据对话，正是我们正在探索的方向。
使用小敏企业BI智能助手，直接在报表查看界面用自然语言获取分析结论
学的认真，也吃的满足
课程之外，我们还为大家准备了丰富的茶歇和午餐，为学员们一整天的动手实践提供能量供给。
现场茶歇和午餐（左滑查看更多）
一日实操结束，真正的学习才刚刚开始
从现场的数据接入、组织共享和 AI 相关讨论，到课后对进阶能力与企业应用的进一步关注，一天的实操更像是一个开始。两页销售分析报表是这次课程已经完成的成果；如何把学到的方法带回工作，则是接下来值得继续探索的事。
下一次 DIAD，我们希望能和更多人一起，把这些问题一个一个拆开、试通、带回工作里。
END
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