在PBI服务中刷新Dataflow的实际作用是什么？

刷新时具体执行的动作 #

• 触发数据源拉取：按Dataflow配置的数据源权限、查询规则，从源端（数据库、云服务、本地文件等）拉取数据。如果配置了增量刷新，仅拉取指定时间范围内的新增/变更数据，全量刷新则拉取全量原始数据。
• 执行预处理逻辑：运行Dataflow中定义的全部Power Query 转换规则，包括数据清洗、行列筛选、多表合并、自定义计算列/度量、格式转换等所有M语言编写的处理步骤，输出符合预设规范的结构化数据。
• 持久化存储数据：将处理完成的数据集写入Power BI服务绑定的Azure Data Lake Gen2存储中，以CDM（通用数据模型）格式保存实体数据，同时更新对应实体的元数据信息（字段类型、刷新时间戳、数据行数等）。
• 优化访问性能：若开启了Dataflow增强计算引擎，会将高频访问的实体加载到内存缓存中，同时更新服务端的元数据索引，提升后续下游数据集读取Dataflow数据的速度。
• 执行后续联动逻辑：刷新成功后自动触发配置的后续依赖任务，比如关联数据集的自动刷新、下游依赖Dataflow的刷新任务；如果刷新失败，会按告警配置向指定联系人推送失败通知。

刷新操作的实际作用 #

• 统一保证数据时效性：所有基于该Dataflow开发的报表、数据集无需单独对接数据源刷新，只要Dataflow完成刷新，下游所有应用都能读取到最新的统一数据，避免多份数据出现时间差。
• 统一数据计算口径：所有数据清洗、指标计算逻辑全部在Dataflow层统一执行，不会出现不同开发人员各自做数据转换导致的指标结果不一致问题，实现一次处理、全组织复用。
• 降低数据源访问压力：避免多个数据集重复拉取同一份源数据、重复执行相同的计算逻辑，Dataflow仅需对接源端拉取一次数据，大幅减少源系统的查询负载与带宽占用。
• 简化下游开发流程：下游数据集开发无需重复编写数据清洗、转换逻辑，直接读取Dataflow中已处理完成的标准化实体即可，大幅降低重复开发工作量，提升开发效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Randy Minder