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Power Platform是什么？也许目前很多人对它还不太了解。但是，谈到Power Platform的一位成员——Power BI，相信大多数读者对它已经比较熟悉。图1.1所示为微软公司官方的Power Platform架构图。Power Platform内含4个Power应用和3个通用组件。
图1.1 微软公司官方的Power Platform架构图
（1） Power BI ：通过可视化分析让读者可以洞察数据蕴含的价值。Power BI既可以用于自助商业智能分析，也可与Azure数据库、数据湖相结合，实现企业级的商业智能应用。
（2） Power Apps ：可用于替换Excel表格、纸质表单等传统方案，快速地以无代码或低代码的方式来开发应用程序；可与AI Builder、Dataverse相结合，实现丰富的应用场景。
（3） Power Automate ：可用于一般工作流自动化场景、RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）应用。Power Automate原名Flow，加入RPA场景后于2019年10月正式更名为Power Automate。
（4） Power Virtual Agents ：支持用户无代码创建智能聊天机器人，同时可与Power Automate深度集成，丰富应用场景。
（1） Dataverse ：基于标准化数据模型的数据服务应用。简单而言，Dataverse是一个带有SaaS（Software as a Service，软件即服务）性质的线上数据库，支持用户通过自助式方式创建与定义数据库以及相应的数据服务规则。注意，Dataverse原有名称为Common Data Service（CDS），于2020年11月正式更名，但由于官网图片仍使用旧术语，本书中部分截图可能仍然使用旧术语。
（2） Data Connector ：用于实现Power Platform与外部数据的数据连接，在写作本书时，Data Connector提供的标准接口达270多种，从微软公司的产品如SharePoint、SQL Server等，到社交媒体如Facebook、Twitter等应用，应有尽有。开发者可通过API（Application Programming Interface，应用程序编辑接口）开发任何定制化接口，如与微信、微博等定制化接口。
（3） AI Builder ：可提供文本分类、表格处理、物体检测、预测等AI（Artificial Intelligence，人工智能）模型以及一系列标准即开即用AI功能，无须提供AI指示，用户也能自助式落地AI解决方案。
我们首先得从数字化转型这个话题聊起，目前人类社会已经处于数字化时代，即DT（Digital Technology，数字技术）时代，这意味着过去IT（Information Technology，信息技术）时代的生产工作方式与行为模式都将发生变革，而变革的引擎主要来自数字技术的发展。这并不是空泛的理论，而是切切实实涉及具体的商业场景细节。例如，日常录入数据的方式是通过纸质还是电子表格？数据的转化的过程是手动还是AI化？数据分析的能力仅限于传统Excel分析工具还是更为专业的Power BI？如果人们在现实工作中仍然被传统的技术与思维所束缚，那数字化转型只能永远是一个美好的愿望。Power Platform正是为解决数字化转型而生的一个整体性的解决方案平台。在Power Platform环境下，所有用户均可通过低代码或无代码方式落地各种数字化商业场景，并将结果充分与其他同事分享，形成规模效应，同时极大地提升用户体验。
数字化转型成功的关键因素有哪些呢？至少低代码是一个关键因素，因为它能有效降低学习成本。举例而言，现实中企业不可能要求所有业务人员个个精通如Python、R等数据分析工具，这些连IT人员都未必全部能掌握的工具，何况是业务人员呢？这样的人如果存在，一定凤毛麟角，而且拥有这种能力的人一般不会甘于一个普通的业务岗位，企业也很难将这种能力有效规模化。尤其对于非IT企业，精通IT技能并非也不应该是企业的核心价值所在。能否提升企业人员的数字化技能是数字化转型能否成功的核心因素。图1.2所示为高德纳（Gartner）公司低代码平台魔力象限图，Power Platform作为微软公司力推的低代码平台在业界广受好评，在同行业中处于领导者地位。
图1.2 高德纳公司低代码平台魔力象限图
何谓低代码？其本质是一种类似“乐高积木”的产物，Power Platform将各式各样通用功能封装成各类型积木，形成模块化组件。用户通过自助“拼积木”的方式，创建属于团队或个人的“乐高城堡”，这就是低代码的商业价值。业务人员无须学习编程语言就能实现设计网页端应用、自动化、大数据分析这样传统IT人员才能完成的任务。相信用过Power BI的读者对低代码工作方式有更加深刻的理解，从“Excel世界”转换到“Power BI世界”，原来复杂的Excel公式或者是VBA被相对简易的M、DAX语言替代了，同时还支持可视化交互等新功能。低代码应用能解决企业数字化转型过程中实际业务流程难以落地的难题（见图1.3）。
图1.3 Excel、PPT风格的操作体验
尽管Power BI是一款非常强大的数据可视化分析工具，但所谓“孤掌难鸣”，仅仅靠单一的数据化分析工具并不足以支撑企业数字化的全面转型。因此，继Power BI之后又出现了Power Apps、Power Automate等应用，这些应用和Office“兄弟”应用（见图1.4）相互协作、相得益彰，形成了强大的生态系统。
图1.4 Office 365应用列表
除了Microsoft 365（原名Office 365）云，Power Platform还与另外“两朵云”（Azure和Dynamics 365）深度集成，形成了全方位的数字化生态系统。从这个战略高度而言，微软公司的数字化应用是以Azure、Dynamics 365、Microsoft 365这3朵云与Power Platform的深度结合的云生态系统。
在谈到Power Platform对传统IT的挑战这个话题前，我们首先要谈到一个人：查尔斯·拉曼纳。此君自毕业十年后，在2019年被称为至今为止微软公司最年轻的VCP（Vice Corporate President，全球副总裁）。在如此年纪荣登如此重要的位置，其中很重要的原因归于查尔斯在领导Power Platform平台开发方面的卓越贡献，令Power Platform成为一支强而有力的新力量，号称微软公司的“第四架马车”。
微软公司对Power Platform的定位是全民开发平台，即无论是否拥有IT技能，用户均能在Power Platform上开发应用场景，同时Power Platform能为SaaS云托管服务。因此，许多传统上需要IT人员管理的工作如基础架构管理都将受到冲击。既然如此，那么传统的IT人员的价值何在？笔者认为，在低代码环境下，IT人员仍有自己的舞台角色：
（1）Power Platform平台的管理人员；
（2）Power Platform应用培训人员；
（3）Power Platform高级开发者。
Power Platform虽然是低代码平台，但学习成本仍然是存在的，IT人员充当的是“传道解惑”的角色。当业务人员通过自助方式实施个人或小组级别的数字化方案，IT人员则会聚焦在复杂的企业解决方案领域，如Power Platform与Azure平台的深度集成开发。当然，自助与企业的划分界限也并非总是泾渭分明的，部分企业会定位C.O.E（Center of Excellence，卓越中心）角色作为衔接IT与业务之间的“桥梁”。作为IT人员或C.O.E人员，对Power Platform的技术把握程度应比业务人员更为深入，这样才能更好地支持和引领业务的数字化发展。
从技术角度而言，Power Platform与Python、R语言既是竞争关系又是互补关系。对于Python、R语言，目前没有相关的低代码工具，因此在全民数字化转型领域，Power Platform凭借微软公司的生态环境，有不可忽视的优势。而Python、R语言在复杂的专业领域更有优势，至于“全民Python和R”，从今日的技术层面而言，还不具备实现的可能。幸运的是，Power Platform支持嵌入Python、R语言的开发代码，二者可以结合使用，集成“威力”更为惊人。笔者通过如图1.5所示的Excel、Power Platform及Python、R语言的学习难度与普及人数对比进行说明。对于大多数非IT专业背景的人，先达到“中学水平”，是更加切实可行的目标。即使已经是“大学水平”的读者，重新回顾“中学课本”，也必会有所收获。
图1.5 Excel、Power Platform及Python、R语言的学习难度与普及人数对比