与 Azure 服务深度集成，实
可以连接到 Azure，但直接集成和可扩展性较差
用户界面和易用性
由于功能广泛，界面更复杂；更陡峭的学习曲线
易于使用的界面，具有拖放功能，对于非 马来西亚手机数据 技术用户来说很容易
定制化和灵活性
定制主要集中在报告和仪表板
协作环境
专为跨职能团队协作（工程师、科学家、分析师）而打造
主要通过交换报告和意见进行合作
人工智能和高级分析
提供集成到数据科学工作流程中的人工智能和机器学习工具
内置人工智能功能可以理解数据，但范围有限
成本结构
基于覆盖Fabric内所有数据服务的容量单元（CU）
仅针对商业智能按用户或容量定价
Microsoft Fabric 中 Power BI 的演变
由于集成到 Microsoft Fabric，Power BI 经历了重大转变。 Power BI 最初是一个独立的工具，现已成为 Fabric 统一分析平台的核心组件。
Power BI 集成到 Fabric 的具体含义如下：
Fabric 集成改进了Power BI与数据源的连接。在 Fabric 中，Power BI 可以利用实时数据流和大规模数据仓库，直接访问更大、更多样化的数据源。
此外，用户可以直接在 Power BI 中利用数据科学和机器学习工具，通过预测见解和自动分析来丰富他们的报告。
作为 Fabric 的一部分，Power BI 支持更强大的协作功能，允许团队跨职能协作处理数据项目。数据工程师、科学家和分析师可以在 Fabric 环境中进行交互，分享见解并为统一的报告和仪表板做出贡献。
虽然独立的 Power BI 仍然可以访问，但那些迁移到 Fabric 的人将发现一个超越可视化的丰富生态系统，将先进的数据管理、处理和分析功能整合到一个平台中。
何时使用 Microsoft Fabric
Microsoft Fabric 最适合寻求商业智能之外的一体化数据平台来支持数据工程、数据科学和高级分析的组织。
如果满足以下条件，请考虑 Microsoft Fabric：
您需要一个完整的数据平台：Fabric 支持端到端工作流程，包括数据摄取、转换、存储、实时处理和可视化，使其成为具有复杂数据需求的组织的理想选择。
您的团队涵盖多个数据职能：Fabric 帮助数据工程师、数据科学家和业务分析师在统一环境中进行协作。
高级分析和机器学习是优先事项：借助集成的人工智能和机器学习工具，Fabric 可以实现更复杂的数据分析、预测模型和自动化洞察。
您需要出色的可扩展性：Fabric 与 Azure 的深度集成使您能够大规模、实时地处理数据，并提供根据需要扩展数据基础设施的灵活性。
数据服务的整合是有益的：对于使用多种数据工具的组织来说，Fabric 提供了一个单一平台，通过统一数据服务来合理化成本并提高效率。
何时使用 Power BI
Power BI 非常适合专注于商业智能、数据可视化和直接报告需求的组织或团队。
如果满足以下条件，请选择 Power BI：
您的主要关注点是数据可视化和报告：Power BI 擅长创建交互式仪表板和报告，非常适合需要清晰数据视图的业务用户和分析师。
您的团队规模较小，数据需求更简单：Power BI 的易用性使其可供非技术用户使用，这使其成为小型团队或主要专注于可视化和共享数据的团队的不错选择。
预算限制是一个因素：Power BI 按用户或按容量定价更实惠，特别是对于不需要 Fabric 提供的附加功能的组织而言。
您不需要广泛的数据处理或工程技能：Power BI 包括数据建模和转换工具。但是，它最适合相对简单的数据集，并且不提供全套 Fabric 数据处理工具。
与其他 Microsoft Office 工具集成就足够了
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