从场景开始
数据粒度不是单纯换一个图表工具。对数据建模人员来说，Power BI的价值在于把重复整理、口径确认、刷新发布和复盘沟通连成一个稳定流程，最终实现避免汇总错误和重复计算。
数据和指标怎么准备
可以先拉一个很小的样例数据集，覆盖数据建模人员最常看的几类问题。样例能跑通后，再扩展到完整数据源、计划刷新和权限发布，节奏会稳很多。
报表搭建思路
一个可执行的做法是先做最小版本：只放3到5个关键指标、2到3个核心维度和一个可追溯的明细页。确认业务方愿意使用后，再补充复杂交互、订阅、权限和性能优化。
上线后看什么
交付后至少跟踪数据完整率、刷新成功率、使用人数、决策周期、返工次数和业务反馈。这些指标能帮助团队判断报表是否真的被使用，也能及时发现刷新、权限、口径和性能上的问题。
延伸问题
可以把“Power BI指南：数据建模中的粒度问题怎么处理”拆成几个更具体的问题：数据从哪里来、指标怎么算、页面怎么排、发布后怎么维护。这样更贴近真实搜索意图。