Fabric Apps :PBI 終於不只是「看報表」?


Stark's Power BI
電子報#162

近況更新

嗨 Reader

這週過得如何呢?

從這一期電子報開始,將改成不定期發送,但會盡量維持 2 週左右一封的頻率。

可能你也有發現,最近幾封電子報篇幅開始比較多。

最主要是想要把電子報的內容做深,不是只是單純停留在片面、零散的內容。

但要產出這類型的長文會很需要長時間的資料統整、消化、與產出。

因此,為了不要降低品質為了發送而發送,所以先暫時改成不定期~

如果你喜歡最近電子報的形式,可以回信讓我知道嗎?

這樣我也會知道這樣的內容形式是能夠幫助到你的 🙂

好啦!就這樣,以下這文開始。

Power BI Fabric Apps 讓報表不只停在洞察,而是把分析結果接到實際行動
Power BI Fabric Apps 讓報表不只停在洞察,而是把分析結果接到實際行動

今天想跟你聊一個 Power BI 最近很值得觀察的新方向:Fabric Apps。

不過我不想一開始就跟你介紹功能,因為那樣很容易變成 Microsoft 官方文件整理,讀起來會有點硬,坦白說,也有點無聊。

我想先從一個比較實際的問題開始。

你有沒有遇過這種情況:一張 Power BI 儀表板做完後,使用者確實看得懂數字,也看得出來哪裡有異常。但看完之後,他還是要離開這份儀表板去做對應的決策與行動?

例如:看到客戶流失風險變高,他要去 CRM 更新狀態;看到預算超支,他要去 Teams 問主管要不要調整;看到庫存不足,他要去 ERP 或 Excel 裡面補一段備註。

儀表板本身沒有壞、資料也沒有錯、圖表甚至做得滿漂亮,但整個流程就是斷在那裡。

這空缺也是我覺得 Fabric Apps 值得討論的地方。

它真正有趣的地方,不只是讓畫面變得更像網頁,而是讓我們重新思考一件事:

Power BI 看到問題之後,下一步到底該怎麼被接起來?

今天這篇文章,我會從幾個角度跟你聊 Fabric Apps:

➔ 為什麼傳統 Power BI 很擅長看見問題,但不一定擅長處理問題

➔ 為什麼 Data Write-back 會是很多企業實務上一直想要的功能

➔ Fabric Apps 跟 Power BI Report、Power BI App 到底差在哪裡

➔ 如果真的要學 Fabric Apps,你大概要理解哪些新的工具和流程

➔ 以及,這個東西到底適不適合一般 Power BI 使用者現在就投入

先說結論:

如果你只是想做一張管理報表、看 KPI、看趨勢、切篩選器,那傳統 Power BI 仍然非常夠用。

但如果你的需求已經開始變成:「使用者能不能在看到資料之後,直接填備註、更新狀態、送出審核、寫回資料庫?」

那 Fabric Apps 就開始有討論價值了。

↓

BI 流程裡最常被忽略的,其實是最後一步

我在教學裡常常會用一張「資料流 6 步驟藍圖」來講 Power BI 的完整流程,大致上會是這樣:

  1. 資料蒐集
  2. 資料清理
  3. 資料建模
  4. 資料視覺化
  5. 資料治理
  6. AI 協作

這些步驟當然都很重要。

尤其對剛開始學 Power BI 的人來說,光是把資料清乾淨、關聯建好、DAX 寫對、報表排得讓人看得懂,就已經不是一件輕鬆的事。

但如果你真的在企業裡做過報表,就會慢慢發現一件事:

報表做完,不代表事情就被解決了。

真正有價值的資料分析,不會停在「我看懂這張報表了」。

如果從完整的 BI 流程來看,資料蒐集、資料清理、資料建模、資料視覺化,這些步驟其實都是在把原本混亂、分散、難以理解的資料,一步步整理成使用者看得懂、可以判斷的樣子。

但理解之後呢?

使用者看見問題後,能不能直接在同一個系統畫面裡留下判斷、更新狀態、送出下一步,甚至讓這些處理結果回到資料流程裡,成為下一輪分析的一部分?

這才是很多企業真正卡住的地方。

不是沒有報表、也不是沒有洞察。

而是洞察出現之後,後續行動常常又散落到 Excel、Teams、Email、ERP、CRM,或某個會議結束後才有人補的表格裡。

你說它沒有流程嗎?好像也不是。

只是這個流程沒有真的被接回資料裡。

所以你下一次再看報表時,看到的可能還是「哪裡有問題」,但不一定看得到「誰處理了、怎麼處理、處理後有沒有改善」。

這就是傳統 BI 流程裡很常被忽略的一段。

如果從這個角度看 Fabric Apps,事情就會清楚很多。

它值得被關注的地方,不只是讓報表變得更像網頁,而是它有機會回答一個過去 Power BI 比較不擅長處理的問題:

看見問題之後,使用者能不能直接 在同一個資料畫面 裡,把下一步也做完?

不過在進入 Fabric Apps 之前,我們要先把傳統 Power BI 的位置放清楚:

它到底已經幫我們解決了什麼,又有哪些事情原本就不是它最擅長處理的?

↓

傳統 Power BI 很強,但它主要強在「看見問題」

我先說清楚,這篇不是要說 Power BI 不好。

剛好相反。

Power BI 到現在仍然是我覺得非常強、也非常適合企業使用的分析工具。

如果你的需求是:

➔ 看 KPI 有沒有達標

➔ 看營收、成本、毛利率的變化

➔ 看哪個產品、區域、客戶出問題

➔ 看明細資料

➔ 用篩選器快速切換不同角度

➔ 讓主管和團隊有一個共同的數字基準

那 Power BI 很適合。

尤其對很多原本還在 Excel 裡面複製貼上、拉樞紐、手動更新圖表的人來說,Power BI 已經是一個很大的升級。

資料可以自動更新,模型可以重複使用,DAX 可以把商業邏輯固定下來,視覺化也可以讓使用者自己切角度看資料。

這些都很有價值。

但它的核心還是偏向「讀取資料、分析資料、呈現資料」。

也就是說,它很擅長回答:

➔ 發生了什麼?

➔ 哪裡有異常?

➔ 趨勢怎麼變?

➔ 問題可能來自哪裡?

這些問題都很重要。

只是,在真實工作裡,使用者通常不會停在這裡。

他看完報表後,下一句很常會是:

「那我現在要怎麼處理?」

這句話一出現,Power BI 的限制就開始浮出來了。

↓

真正的缺口,是看完報表後,使用者還是要跳出去做事

很多企業不是沒有報表。

甚至有些公司報表很多,多到你打開工作區後會有點不知道要先點哪一份。

但報表多,不代表流程順。

我看過一些很典型的情境。

例如:業務主管打開客戶分析儀表板,看到某些客戶最近訂單量下降,理論上他應該要追蹤這些客戶,確認是不是價格、交期、競品或服務出了問題。

接下來他要去哪裡填追蹤狀態?

可能是 CRM、也可能是 Excel、也可能是叫業務自己回報。

最後就會變成,Power BI 是一個地方,真正的處理紀錄又在另一個地方。

再例如,財務看到某個部門預算超支,主管想要在同一個畫面裡留下原因說明:

「這筆是專案提前採購,不是異常。」

但 Power BI 本身不是拿來讓你直接輸入註解的地方,所以這段備註可能最後又跑去 Excel、Email,或者某個會議記錄裡。

你如果做過企業報表,應該知道我在說什麼。

有些需求不是分析問題,是流程問題。

使用者不是只想看資料,他是想在看完資料之後,直接完成下一步。

例如:

➔ 填寫註解

➔ 更新處理狀態

➔ 指定負責人

➔ 補上追蹤日期

➔ 送出主管審核

➔ 把結果寫回資料庫

➔ 下次再把這些處理結果拿回來分析

也就是說,使用者真正想要的,不只是多一張圖表,而是讓自己在看完資料後做出的判斷,可以被留下來、追蹤下去,甚至重新回到資料裡。

這就會帶到一個實務上常見的問題:資料回寫(Data Write-back)。

↓

資料回寫不是炫技,而是讓洞察回到流程裡

資料回寫(Data Write-back)這個詞聽起來很技術,但你可以先把它想得很簡單:

使用者不只是看資料,而是可以把他的判斷、備註、狀態或決策結果,寫回某個資料庫,讓這些內容之後還能被追蹤、被分析、被納入下一輪流程。

例如:

➔ 業務看到高風險客戶後,在畫面裡更新「已聯繫客戶」。

➔ 主管看到預算差異後,在畫面裡填「已核准調整」。

➔ 採購看到庫存不足後,在畫面裡標記「下週補貨」。

➔ 客服看到客訴類型後,在畫面裡補上「主要抱怨原因」。

➔ 營運看到異常訂單後,在畫面裡填入「已處理,原因為出貨延遲」。

這些內容如果只是留在 Teams 或 Excel 裡,短期好像沒什麼問題。

但久了之後,你會發現它很難被分析。

你很難知道:

➔ 哪些異常真的被處理了?

➔ 哪些客戶追蹤後有改善?

➔ 哪些主管核准速度比較慢?

➔ 哪些補貨判斷後來是正確的?

➔ 哪些議題反覆出現,代表背後可能有系統性問題?

這就是資料回寫有價值的地方。

它不是為了讓報表變得更炫,也不是為了在 Power BI 裡面硬塞一個輸入框。

它真正解決的是一件很務實的事:

使用者看完資料後做出的判斷,能不能不要散落在各種地方,而是重新回到資料流程裡?

如果能回來,下一次分析就不只是分析「發生什麼」。

你還可以分析「我們怎麼處理」、「處理得怎麼樣」、「哪些處理方式有效」。

這件事一旦接起來,BI 就不只是看板。

它開始比較像一個真的有閉環的工作流程。

不過,這裡也要先潑一點冷水:這個需求很合理,但傳統 Power BI 本來就不是為了大量輸入、更新和寫回資料而設計的。

↓

傳統 Power BI 為什麼不太適合做資料回寫?

Power BI 的核心設計比較像這樣:

  1. 把資料整理好
  2. 把模型建好
  3. 把指標算好
  4. 把資訊用視覺化方式呈現給使用者
  5. 讓使用者可以篩選、鑽取、分析

這套流程非常適合「看資料」。

但如果你要大量讓使用者在報表裡輸入資料、更新狀態、送出審核、儲存處理結果,Power BI 就會開始有點卡。

因為它本來就不是一套交易型系統,也不是一套工作流程系統。

你當然可以透過其他工具補,例如:Power Apps、Power Automate、SharePoint List、Excel、Dataverse,甚至自己另外做一個網頁系統。

這些方法都有自己的使用場景。

但麻煩的是,當需求越來越複雜,你會開始感覺 Power BI 只是其中一塊,真正的流程被拆到很多地方。

短期、小量資料時不是不能運作,但是當要追蹤數個議題、數個角色、數個處理狀態時,就會很累。

有時候不是資料沒有做起來,是資料一路走到最後,被人手、訊息、備註、Excel、會議紀錄打散了。

所以當我們在討論 Fabric Apps 時,我覺得重點不應該放在「它是不是可以做出更漂亮的畫面」。

那只是表面。

真正值得看的,是它 有沒有機會把 Power BI 原本比較難處理的決策流程(Action )接起來。

所以問題不是 Power BI 不好,而是當需求從「看資料」變成「操作資料」時,我們需要的已經不是另一張報表,而是一個更像內部工具的介面。

↓

Fabric Apps 可以先理解成「可操作的內部資料工具」

Fabric Apps 這個名字,如果你第一次看到,可能會有點混亂。

因為 Power BI 以前就有 Power BI App。

所以很多人第一反應可能會是:「這是新版 Power BI App 嗎?」

當然不是。

Power BI App 比較像是把已經做好的報表、儀表板等內容整理成一個入口,再發佈給不同受眾。

例如:在工作區裡有銷售報表、財務報表、主管儀表板,想要整理成一個更正式的入口給不同角色使用,Power BI App 很適合。

但 Fabric Apps 更像是:

用 Power BI 背後整理好的資料模型,再加上一個可以操作的網頁介面,做出一個更像內部系統的資料工具。

這裡有一個名詞叫 Semantic Model(語意模型)。

你可能對它感到很陌生,但它其實就是:Power BI 報表背後那整理好的資料模型。

裡面可能包含資料表、關聯、欄位、DAX 指標、商業邏輯,甚至權限設計。

傳統 Power BI 報表會讀取這套模型,然後把它變成儀表板或報表頁面。

Fabric Apps 則是有機會在這套模型旁邊,加上一個更像網頁或內部系統的操作介面。

這個介面可以讓使用者看資料,也可能讓使用者填寫資料、更新狀態、送出結果,並把這些內容寫回某個資料庫。

這裡要特別小心一件事。

Fabric Apps 不是讓你直接把資料寫回 Power BI Semantic Model。

更精準的說法是:

Semantic Model 負責提供可信任的分析資料與商業邏輯。

Fabric Apps 則可以在旁邊加上一層操作介面,讓使用者的輸入、備註、狀態或處理結果寫回資料庫,之後再被納入分析流程。

這樣比喻可能更白話:

Power BI 像是讓使用者打開一張很清楚的檢查表。

Fabric Apps 則有機會讓使用者看完檢查結果後,直接在同一個地方填處理紀錄、標記狀態,甚至送出下一步。

講到這裡,Fabric Apps 的定位就比較清楚了。

它不是來取代 Power BI Report;它比較像是在 Power BI 已經看得到洞察之後,往下一步延伸。

不過,光知道它是什麼還不夠;真正要理解 Fabric Apps 的差異,要看它把一個原本斷掉的流程,怎麼接成一個完整循環。

↓

一個可能的 Fabric Apps 流程:分析、判斷、填寫、寫回、再分析

我們用一個比較具體的例子來看。

假設公司有一份「客戶流失風險」儀表板。

傳統 Power BI Report 可以做到:

➔ 顯示哪些客戶最近訂單下降

➔ 顯示哪些客戶互動頻率變低

➔ 顯示不同業務負責的客戶風險狀態

➔ 顯示客戶歷史購買、客訴、回購週期

➔ 讓主管用篩選器切不同區域、業務、產品線

這些很好。

但問題是,主管看到高風險客戶之後,下一步要去哪裡?

如果他要請業務處理,可能會去 Teams 標註業務。

如果業務處理完,要回報狀態,可能又回到 Excel 或 CRM。

如果主管下週想知道哪些客戶已經處理,哪些還沒處理,又要再去撈另一份資料。

整個流程就變成:

➔ Power BI 負責看見問題。

➔ 其他工具負責處理問題。

➔ 最後處理結果能不能回來分析,看運氣。

如果換成 Fabric Apps 的思維,這個流程可能會變成另一種樣子:

➔ 使用者在同一個畫面看到高風險客戶。

➔ 點進去看風險原因與歷史紀錄。

➔ 選擇處理狀態,例如「已聯繫」、「待追蹤」、「已流失」。

➔ 填寫備註、指定下一次追蹤日期,把這些資料寫回資料庫。

➔ 下一次分析時,再把這些處理結果納入 Power BI 或其他模型裡。

這就形成一個循環:

➔ 看見問題

➔ 判斷原因

➔ 採取行動(資料回寫)

➔ 留下結果

➔ 回到資料

➔ 繼續分析

我覺得這才是 Fabric Apps 真正比較有想像空間的地方。

它讓使用者有機會在洞察出現的那一刻,不用跳出去找下一個工具,而是在同一個資料介面裡把下一步接起來。

這件事如果真的做得好,對企業來說會非常有價值。

因為很多公司最麻煩的地方,不是沒有資料。

是資料和行動中間隔了太多工具、太多人工、太多「等等我再補」。

而你知道的,很多事情只要一進到「等等我再補」,最後通常就是沒有補。

只是,一旦你要做的是這種「可以操作、可以寫回、可以再分析」的流程,就不能再用傳統做報表的方式來看待它。

↓

Fabric Apps 的開發流程,跟 Power BI 不會是同一種玩法

不過,講到這裡也要冷靜一下。

Fabric Apps 聽起來很有想像空間,但它不代表 Power BI 使用者明天打開 Desktop,就可以像新增一張圖表一樣開始做。

它的開發流程跟傳統開發 Power BI 不太一樣。

傳統 Power BI 的流程,很多人應該都很熟:

  1. Power BI Desktop 開發報表
  2. 發佈到 Power BI Service
  3. 設定重新整理和權限
  4. 如果有多份報表,就用 Power BI App 統整後發佈給不同受眾

這是一條很典型的 BI 報表開發流程。

你主要在思考的是:

➔ 資料怎麼整理?

➔ 模型怎麼設計?

➔ DAX 怎麼寫?

➔ 圖表怎麼呈現?

➔ 使用者怎麼篩選?

➔ 報表怎麼發佈?

但 Fabric Apps 更接近另一種流程,它比較像:

  1. 先確認使用者要完成什麼任務。
  2. 準備好 Power BI 背後的資料模型。
  3. 建立一個 App 專案。
  4. 設計可以操作的畫面。
  5. 串接資料來源和寫回資料庫。
  6. 處理登入、權限和部署。
  7. 之後持續維護這個內部工具。

你會發現,這已經不是「做報表」而已,它開始有一點像 小型應用程式開發。

這也是為什麼我覺得,Fabric Apps 對很多 Power BI 使用者來說,第一個門檻不是某個功能按鈕在哪裡。

真正的門檻是:

你的思考方式要從「我要做哪幾頁報表」,慢慢轉成「使用者在這個工具裡要完成什麼工作」。

這個轉換很重要。

因為如果你還是用做報表的方式想 Fabric Apps,很容易做出一個長得比較像網頁、但本質上還是圖表拼盤的東西。

那就有點可惜了。

也因為玩法變了,學習路線自然也會跟著變;這時候你要補的,就不只是另一個 Power BI 功能,而是一整套比較接近應用程式開發的基本觀念。

↓

如果真的要學 Fabric Apps,大概要補哪些能力?

這裡我會先講得比較白話。

如果你未來真的想摸 Fabric Apps,你可能會開始看到一些以前 Power BI 使用者比較少碰的名詞。

例如:TypeScript、API、GraphQL、Authentication、Hosting。

我知道,光看到這一串,有些人可能已經想關掉文章了(笑)。

所以我們先不要把它想得太可怕。

你可以先這樣理解:

➔ Fabric workspace:放置和管理 Fabric 內容的工作區

➔ Semantic Model:Power BI 背後整理好的資料模型

➔ App 專案:不是一份報表,而是一個應用程式專案

➔ TypeScript:用來寫網頁和應用邏輯的程式語言

➔ API / GraphQL:畫面跟資料之間溝通的方式

➔ Authentication:使用者登入和權限控管

➔ Database:儲存使用者填寫、更新、寫回結果的地方

➔ Deployment:把工具上線,讓使用者真的能用

你不一定要一開始就精通這些東西,但你至少要知道,Fabric Apps 已經不是單純 Power BI Report 的延伸操作。

它比較像是站在 Power BI 和軟體開發中間。

所以我不會建議 Power BI 新手一開始就衝 Fabric Apps。

如果你連 Power Query、資料模型、DAX、篩選器互動、權限概念都還沒熟,直接跳到 Fabric Apps,很容易變成每個名詞都看過,但每個都不真的懂。

不過如果你已經做過不少報表,也開始遇到「報表看得到問題,但使用者能不能直接在這裡處理問題」這類需求,那 Fabric Apps 就值得你先理解概念。

但學習 Fabric Apps 也需要衡量背後需要付出的時間、精力和維運成本。

↓

成本也會不一樣,因為你已經不是只在做報表

既然 Fabric Apps 要處理的問題比較像工作流程,那它的成本也不能用傳統 Power BI 的角度去看。

如果只是做一份普通的管理儀表板,Fabric Apps 不一定比較快。

因為你不只是做圖表,你還要想使用者流程、建立 App 專案、處理畫面互動、串接資料、寫回資料庫、測試部署。

這些都要時間。

所以如果需求只是「我要看本月營收」、「我要看庫存狀況」、「我要看各區業績」,用 Power BI Report 就好,不用為了追新功能硬上 Fabric Apps。

但如果你的需求本來就已經很像內部系統,例如:需要填寫、審核、更新狀態、寫回資料庫,那 Fabric Apps 可能比從零做一套前後端系統更有機會降低成本。

Power BI 的投入主要在資料整理、資料模型、DAX、視覺化和報表互動。

Fabric Apps 還會多出使用者流程設計、前端畫面、資料寫回、登入權限、部署維運。

這就有點像你原本只是要裝潢一個展示間,後來發現你其實要蓋一間可以營業的小店。

展示間只要讓人看懂商品。

小店還要有人流、結帳、庫存、動線、維修、消防,嗯,突然就很多事。

一般 Power BI 使用者可以先理解概念,不一定要馬上實作。

如果你本來就懂一點前端、資料庫或工程開發,那你會更容易進入 Fabric Apps 的思考方式。

但如果你只熟 Desktop 裡的拖拉操作,剛開始一定會覺得不習慣。

這很正常。

Power BI 維護的是報表、模型、資料重新整理和權限。

Fabric Apps 維護的比較像一個小型內部工具,除了模型之外,還有畫面、程式碼、資料庫、寫回邏輯、登入權限、部署流程和後續改版。

這表示 Fabric Apps 給你更多彈性,但這個彈性不是免費的。

你得到更像系統的體驗,也會承擔更像系統的維運責任。

Power BI 的好處是快、穩、好理解,也很適合標準化的分析需求。

Fabric Apps 的彈性更高,可以做出更接近內部系統的體驗,但它也更需要工程化的思維。

所以我的判斷會是:

小需求,用 Power BI Report。

需要整理和分發多份報表,用 Power BI App。

如果需求已經變成看資料、填資料、更新狀態、寫回資料庫,甚至接到流程,那才值得開始評估 Fabric Apps。

但就算你覺得成本可以接受,還有一個很現實的問題:

你的公司環境和授權,真的支撐得起這種導入方式嗎?

↓

授權和使用條件,也不能只用 Power BI Pro 的角度看

如果要實務評估 Fabric Apps,授權和環境條件一定要知道。

傳統 Power BI 通常會牽涉 Power BI Pro、PPU、Premium capacity 或 Fabric capacity。

但 Fabric Apps 更接近 Microsoft Fabric 生態系裡的應用開發能力。

所以它不只是「我有 Power BI Desktop」或「我有 Power BI Pro 授權」就結束了。

你還會需要考慮:

➔ Fabric workspace

➔ Fabric capacity

➔ Tenant setting 是否開放

➔ Semantic Model 的存取權限

➔ 資料庫或 App 相關權限

➔ 組織是否允許使用 Preview 功能

➔ 使用者是否有足夠權限存取模型與 App

這裡我會建議先不要把它想成一般 Power BI 使用者明天就能全面導入的功能。

比較務實的做法是,把它當成進階 BI 團隊、資料團隊或有工程支援的組織可以開始評估的方向。

尤其現在很多 Fabric 能力仍在快速變動,真的要導入前,還是要回到你公司目前的 Microsoft 授權、租戶設定、安全政策和維運能力來看。

所以 Fabric Apps 不是 Power BI Desktop 裡多一個按鈕,它比較像是 Fabric 平台裡的一種應用開發能力。

真正要問的不是「Fabric Apps 好不好」,而是「我現在站在哪個階段,需不需要開始關注它」。

↓

誰該現在關注 Fabric Apps?誰可以先不用急?

如果你是 Power BI 新手,我會建議先不用急。

你現在更重要的是把 Power Query、資料模型、DAX、儀表板設計和基本權限觀念學好。

這些基本功還是核心。

如果你是一般 Power BI 報表開發者,可以先理解概念。

你不一定要馬上打開工具實作,但你要知道 Power BI 未來可能不只停在「做報表給人看」,而是會越來越靠近「讓資料進入工作流程」。

這個趨勢其實滿重要的。

因為它會影響你未來怎麼理解自己的能力邊界。

以前你可能覺得,會清資料、建模型、寫 DAX、做視覺化,就已經很完整。

這當然還是重要。

但如果使用者越來越期待報表接到流程、能更新狀態、能寫回資料、能像內部工具一樣操作,那你就需要開始理解報表之外的東西。

如果這些需求一直出現,Fabric Apps 就不是新玩具,它比較像是一個訊號。

這個訊號在提醒我們:Power BI 的下一階段,可能不只是做更多報表,而是讓報表背後的資料模型,有機會接到真正的工作流程。

↓

Power BI 的下一步,可能是把洞察接到行動

我覺得 Fabric Apps 現在還不適合被過度神化。

它還有很多地方需要觀察,包含功能成熟度、開發流程、授權條件、維運方式,以及企業實際採用時會遇到的限制。

但它代表的方向,我覺得值得重視。

過去 Power BI 很強的地方,是把資料變成洞察。

它讓我們不用再每天手動整理 Excel,不用每次開會前才匆忙更新圖表,也不用每個部門各自拿一份不同版本的數字。

這些價值不會因為 Fabric Apps 出現就消失。

大部分一般分析需求,Power BI 還是很夠用。

需要整理和分發多份內容時,Power BI App 也還是有它的角色。

Fabric Apps 真正值得被拿出來討論的時候,是當需求開始往註解、狀態更新、主管核准、Write-back、工作流程前進。

所以如果你現在正在學 Power BI,我不會建議你因為看到新功能就焦慮。

先把資料模型、DAX、視覺化和使用者需求理解打穩,這些還是核心。

但如果你已經做過不少報表,也開始遇到使用者問你:

「這裡可不可以直接填備註?」

「這裡可不可以更新狀態?」

「這裡可不可以讓主管核准?」

「這裡可不可以寫回資料庫?」

那你就可以開始關注 Fabric Apps 了。

因為這些問題的背後,其實不是報表功能不夠。

而是使用者已經不只想看資料,他們想用資料做事。

而這,才是 Fabric Apps 真正值得投入的時候。

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