近日，PowerBI 推出【数据流】，有心的伙伴可以已经留意到该更新。而据 PowerBI总架构师 Amir Netz 称：
11月对于PowerBI有重大意义，大量更新将至，这是PowerBI历史上最重大的更新，而这个里程碑就是：数据流。本文将和大家一起：
- 理解 数据流
- 理解 CDM
- 理解 数据流 及 CDM 对 BI 的深远影响
- 实践 做第一个企业数据流
背景
我们知道作为自助BI的PowerBI，具有以下优势：
- 降低对IT人员的依赖
- 增强了终端用户的能力
- 更快地从数据获得价值
这些好处无需多言，而我们也同时清楚 PowerBI 存在的痛点，或者说自助BI领域共同的痛点：
- 存在大量重复的劳动
- 数据一致性问题
- 不够高效
举个很简单的例子：如果有一个PBI文件获取了销售事实数据表达 10 亿行，但这个数据却无法用于云端其他的PBI文件；而每个文件由于获取数据和处理数据的逻辑差异导致数据差异，导致最终计算呈现结果的差异；而整个过程全部从终端用户自行发起，有很多可以重用的数据处理过程并没有得到有效整合。
这并非是一个新问题，在传统的数据仓库领域，数据仓库就是做这件事，将企业的数据统一地按照一致的业务规则整合在一起，以备分析之用。
这个过程被称为：ETL。以往这个过程将完全由IT实现，而且是一个非常繁重的过程。从一定意义上说，如果没有ETL的支持，那么BI很难真正实现。
PowerBI 引入 数据流 及 CDM
PowerBI 于 2018.11.6 正式引入 DataFlow（数据流），之前也叫 DataPool，现已统一更名为 DataFlow。其作用就是为了解除上述的痛点。
目前 PowerBI 的架构是这样的：
可以发现，其实并没有机会去做数据处理部分，这部分被完全内置在数据网关执行（M 引擎执行PowerQuery），那么引入DataFlow后：
可以简单理解为将数据准备的逻辑完全抽离出来并加以管理，以实现可以重用。那自然涉及到一个问题，处理好的数据既然是可以重用的，就必须有一个统一的存储位置，并且可以被复用，这就完美和现有的 Azure DataLake v2 结合起来，如下：
DataLake（数据湖）的概念最近也是比较火热，我们也将会后续越来越多了解这些。总之，我们知道这些数据统一被存储在Azure中以备使用（而不是存储在PBI数据集）。
如果想要统一使用数据，大家就必须遵守一致的标准，这是任何企业都面临的也是非常难做到的一个部分。对此，微软提出了CDM（Common Data Model：通用数据模型）的架构，结合微软多年经验，微软预先定义了一套实体，微软后续很多智能化的应用，都会基于CDM进行；当然，如果企业能够不断重视自己的标准，也将产生大量可重用内容。
可以从三点简单理解CDM：
- 首先，这是一套开源的定义。
- 其次，这套定义可以扩展，这样任何内容都可以兼容并包。
- 第三，这套内容可以跨越多种应用使用。
可以在这里看到其开源的定义：
https://github.com/Microsoft/CDM
首先我们可以看到：
CDM将成为微软生态承载所有企业应用数据的中心，而且作为一种标准，所有的应用都可以直接利用其数据，由于其定义是标准的，那么甚至可以直接拖拽出一个App来，这就是PowerApps（我们将在后续进一步分享）。
微软预先定义了这些标准：
这些标准定义是成熟的，得益于微软多年在企业相关产品的积累，现在把这些定义标准化并开源，如果软件的开源可以带来生产力，那么数据标准的开源也将带来重大生产力，也许你的企业已经有对例如销售的Order的定义，那么可以将已有的定义与微软CDM中Order进行映射（稍后案例中提到）。
这样，PowerBI 与其他应用将形成一种统一的底层数据：
因此，所有应用（微软及非微软的），都可以按照CDM的标准，通过数据流导入到CDM存储中，PowerBI作为企业统一BI平台可以重复利用这些一致的数据。
值得想象（并非想象）的是，由于这些内容实际使用Azure DataLake存储，基于Azure DataLake，微软提供了AI和Machinelearning等服务，考虑到这里又使用了CDM，也就是标准的定义，那么AI将很容易引入数据分析成为一种服务，而无需复杂开发。这将是对企业的重大利好，也是微软在Bigdata&BI&AI的巧妙结合，这对竞争对手来说，是挺头疼的了。
实践 PowerBI 数据流
如果以上都看不懂，也没事，我们来实际操作进行体验。这些都是针对企业的设计，所以请不要问是不是免费之类的问题。
首先，你需要有一个PowerBI账号（可以用所在企业的邮箱免费注册，并试用Pro版2个月），登录到PowerBI后，我们建立一个工作区，例如叫：Demo，然后可以看到：
在右上角点击：
可以建立一个数据流：
要知道这个数据流会帮你将任何数据统一流入到一个Azure的数据湖。这里其实有两个选项：
- 利用已有数据流（Premium版功能）
- 定义新实体
因为这里不是 Premium，所以选择定义新实体：
你看到了熟悉的东西，这些都是PowerQuery的功能，没错，数据流让用户定义PowerQuery查询，并通过数据网关来执行PowerQuery将本地数据导入Azure数据湖，例如这里选择Excel类型，如下：
这需要提前安装数据网关，这是免费和快速的，这里就不再赘述，然后：
如果我们的文件路径是已经授权过网关的，这里将自动识别代入，然后：
看到了更加熟悉的界面，选择我们要导入的内容，下一步：
可以像在 PowerQuery 中一样操作，非常轻松。这里可以看到映射到标准，如果点击，则：
这就是刚刚提到的CDM标准实体，我们可以选择试题类型为 Order，然后将可以映射的字段进行映射。
类似的，还可以导入SQL Server的数据：
这样在这个数据流的定义中就将获取Excel和SQL Server的数据，如下：
如果定义完毕，点击完成即可。这样我们就定义了一个数据流：
然后，可以点击【刷新】来刷新数据，也就是将数据刷入CDM，刷入Azure DataLake，如下：
至此，我们已经有了一个数据流，而且可以像其他PowerBI数据集一样设置定时刷新，当然，数据流是支持增量刷新的，如下：
这段注解真的是相当友好。
既然有了数据流，应该怎么用呢？
使用数据流
打开 PowerBI Desktop，点击获取数据，如下：
选择 PowerBI 数据流，如下：
我们看到了很熟悉的内容，接下来就全是导入到PowerBI的事情了，该轮到PowerBI的能力了。
另外，大家可能关注定价和能力，大致如下：
具体等微软公布，以为准。但很明显，Premium是大型企业之选。
总结
数据流，只是一个表面的概念，在其下面，有微软的一盘大棋，而本月（2018.11）也将迎来更多PowerBI的更新，我们会再做介绍。
- 有了数据流，就可以将企业所有数据汇入统一地点，并实现自动化（无需太多编程，数据处理的逻辑可以用PowerQuery进行）。
- 有了CDM，就有了统一的标准定义，可以基于标准快速实现App等应用。
- 有了数据湖，就有了大数据，并基于大数据和CDM利用微软的服务进行你能想到的任何事：AI，ML它们无需开发，只是服务。
让我们一起期待吧。
