Databricks将Unity Catalog指标视图发布到Power BI，目前处于私有预览
Databricks博客称，Publish to Power BI可把Unity Catalog指标视图发布为Power BI语义模型中的一张表，维度转为列、度量转为DAX度量，发布方向为单向，目前处于Private Preview。
AI解读：Databricks宣布推出Publish to Power BI，用于把Unity Catalog中的指标视图（metric views）发布到Power BI语义模型，目前处于Private Preview，需联系客户团队试用。
发布后，每个指标视图在Power BI中成为一张表；维度变成列，度量自动转成DAX度量，例如SUM(spend) 转为SUM('campaign_performance'[spend])，MEASURE(a)/MEASURE(b) 转为DIVIDE([a],[b])。
指标视图仍是事实来源，Power BI直接查询指标视图，视图里定义的连接和计算在Databricks侧运行；连接产生的维度在Power BI中显示为普通列，无需在Power BI重建表关系。
发布方式有两种：在Catalog Explorer中手动发布，或在Lakeflow Job中加入Power BI task，按计划或上游表刷新后自动同步。
支持的度量包括常规聚合（SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX、MEDIAN、STDDEV、VARIANCE）、去重计数、比率、过滤度量、度量组合及窗口度量；元数据中的描述和显示格式会一并带过去。
存储模式支持DirectQuery（默认，查询Lakehouse/RT或Databricks SQL）和Import模式；DirectQuery下每次查询遵循Unity Catalog的行过滤、列掩码和ABAC策略，而Import模式的数据副本由Power BI权限控制。发布只从Unity Catalog单向流向Power BI，在Power BI中修改度量不会写回指标视图。
Databricks博客发布消息：Unity Catalog指标视图现在可以发布到Power BI，该功能名为Publish to Power BI，目前处于Private Preview，用户需联系客户团队申请试用。
根据Databricks的描述，这项目的在于让Power BI报告与Databricks的AI/BI仪表板和Genie使用同一套Unity Catalog指标视图定义，避免同一指标在多个Power BI工作区中重复建模。
发布后Power BI里长什么样
Databricks称，发布时每个指标视图在Power BI语义模型中成为一张表。指标视图的维度（Fields）成为列，度量成为DAX度量，指标视图本身被Power BI当作表来查询。
指标视图中定义的连接仍在Databricks中执行。来自连接表的维度，如campaign表的channel、regions表的region，在Power BI中作为普通列出现，因此不需要在Power BI里重建表关系。
博客给出的示例是：营销团队在Unity Catalog定义campaign_performance指标视图，含total_spend、total_revenue、roas等度量；发布后分析师可在Power BI中按channel和region比较ROAS，并看到与AI/BI仪表板、Genie相同的数字。
同步方式与支持范围
发布有两种机制：在Catalog Explorer中点击Publish > Publish to Power BI按需发布；或在Lakeflow Job中添加Power BI task，按计划或在上游表刷新后自动发布，使指标视图与语义模型保持同步。
Databricks列出的支持范围包括：在指标视图中定义连接、关系、维度、度量等语义元数据；支持常规聚合、去重计数、比率、过滤度量、由其他度数组装的度量，以及当前、偏移和滚动窗口度量；描述和显示格式（货币、小数、百分比）会传递到Power BI字段属性。
存储模式支持DirectQuery（默认）和Import。DirectQuery下Power BI查询指标视图，并可受益于后续的指标视图物化（materialization）加速；Databricks称物化不会改变度量定义和结果。Import模式则将数据加载进Power BI。
治理边界与限制
Databricks称，使用DirectQuery时每次查询都遵循Unity Catalog的访问控制和安全策略，血缘仍连接到AI/BI仪表板、Genie和Lakehouse中使用的指标。使用Import模式时，数据被加载到Power BI，该副本的访问由Power BI权限控制。
发布是单向的：从Unity Catalog到Power BI。在Power BI中编辑已发布的度量不会写回指标视图；要修改受治理的指标，需在Databricks更新指标视图并重新发布，或通过Lakeflow Job的Power BI task定时更新语义模型。