提问者修改了问题描述，感觉之前的描述更准确一些。

先说我的结论：Power BI确实是面向浅编程用户的敏捷BI工具，也是数据可视化的福音(免费且有用户基础足够大)，定性数据分析的未来是什么这个我不清楚，数据分析不太可能有统一的工具，估计以后也很难出现，而且定性分析和定量分析经常是结合使用的，Power BI也可以做定量分析。

一个成功的提问需要一个吸引眼球的标题，这个问题的前半部分就是，但很明显这不是事实，比如Python和R有丰富的scientific and statistical libraries，Power BI没有，但没关系，我可以调用你；

D3有很多酷炫的交互图表，Power BI没有，没关系，可以基于D3开发然后放到Power BI里，目前基于D3开发的Power BI可视化组件已经有不少了，微软实验室在未来三个月马上会发布一个基于D3的很酷的图表。点击下面这篇文章，跳到TimeLine storyteller chart那里可以看到动图 Power BI 即将放出的黑科技-Microsoft Data Insight Summit精华回顾

无论Tableau、Qlik还是Power BI都强调自己对Python或R的支持，厂商很清楚这类工具的边界在哪里，把一个敏捷BI工具做大做全是不现实的。所以超越不可能，共生共荣倒是有可能，如果说Python和R集合了全世界各地开发者的智慧，那敏捷工具就站在了它们的肩膀上。

问题到这里回答完了，看了其他人的答案，我觉得还可以补充一些关于Power BI的内容，因为有不少误解。

---------------------------------------- 补充内容 ------------------------------------------------------------------

Power BI是一个统称，集合了不同场景下(Excel、PBI Desktop、SQL Server和Web Service)的多个工具，背后有两门语言。像Biling Biling 说的，微软是想打造一个BI平台，这个平台其实就是广义的Power BI，Power BI不只做可视化这一件事，它的两门语言，M已经嵌入到SSIS，DAX是SQL Server未来的发展重点(MDX的发展已经明显落后与DAX)。通过Power BI你可以完成从数据清洗、分析、可视化展现和共享报告这整个流程。

vs Tableau

Tableau对自己的定位是数据探索工具，业务人员使用T可以快速实现一个从数据到业务的闭环，Tableau有强大的VizQL，通过鼠标拖拽就可以实现灵活的分析，简单的操作呈现给用户，复杂性都交给了软件，这是了不起的成绩。而Power BI desktop目前远没有达到这种灵活度，复杂的分析需要写大量的代码，这对业务人员并不友好。微软也意识到这个问题，正在不断的提升软件的易用性和对业务人员的友好性，它的追赶速度是超过友商的。未来能否在易用性上Tableau，现在下结论还为时尚早。

杜雨的回答里提到“Power BI试图定义单个图表，Tableau定义的是可视化的业务逻辑，所以不需要自定义图表库”，我觉得不是Tableau不想做自定义图表库，是自定义的图表很难像原生图表那样融入到Tableau的可视化探索中，因为背后要考虑很多VizQL的逻辑，成本过高。目前想在Tableau中绘制桑基图、玫瑰图，工程量是很大的。Power BI的图表则相对独立，而且开箱即用。自定义图表受到软件层面的限制比较少，再加上热情的第三方开发者，Power BI的图表库非常丰富，其中不乏功能强大的图表、但也有些鸡肋，这又是另外一个话题了。综合来看，Power BI的图表开箱即用，复杂的图表的使用成本很低，这一点适合用来做报表工具。

除了交互逻辑上的差异，Power BI相比Tableau还有一些缺陷，详情可以看下这篇文章 了解Power BI的局限 - 知乎专栏

更新频率

Tableau的版本迭代已经超过了7年，Power BI 是一个推出刚满两年的产品，这里的Power BI指的是Desktop和Web Service，从时间维度上看，这两种产品存在差距是很正常的。一个后发的产品，如果更新的还比友商慢，那真的是大公司病了。事实是，在PBI更新频率上，微软表现的像个创业公司，小步快跑。也给友商带来了很大的压力，今年Tableau和Qlik不约而同的宣布，提升各自产品的更新频率至季度更新，理由是为客户提供更好的产品。如果没有Power BI这条鲶鱼进来，事情不会变化的这么快。

黑箱

一个答案里提到BI工具的模型算法和可视化过程是黑箱，可能影响计算结果的可信度。我觉得，可视化过程黑箱化是可以的，因为图表改变的只是计算结果的展现形式，但得出结果的过程必须有据可查、逻辑清晰。之前提到Power BI在交互逻辑上不像Tableau那么友好，原因正是它还过于依赖DAX 硬编码(Hard-coding),而DAX函数的原理、算法以及调优，已经有详细的阐述(目前中文世界里还看不到)。所以PBI并不是一个算法的黑箱。

PBI强大在哪

M可能是第一个你明明一直在用，却感觉不到它存在的语言，通过鼠标操作，普通业务人员可以完成数据清洗，其中包括很多复杂操作。这背后，都是一个个封装好的M函数。如果你是高级用户，完全可以摆脱界面的束缚，直接在编辑器里coding，M语言的700个函数都可以为你所用，如果还有搞不定的清洗，可以自定义函数、还可以调用API。与Python和R相比，大部分数据清洗任务只要动动鼠标就可以了。对了，整个清洗流程都是可视化、可复用的。

DAX是一门专为数据分析而生的语言，由于上下文概念的存在，同一个公式在不同的上下文环境里运算结果截然不同。而改变上下文是如此的简单，以至于点几下鼠标之后，同一个公式就可以运行截然不同的查询。它允许你以思维的速度展开分析，而不需要每次打开编辑器，重新调整代码，再运行。