5 consejos para sacarle partido a Power BI

En el mundo del análisis de datos, Power BI destaca por su accesibilidad y capacidad para transformar información en visualizaciones impactantes de manera intuitiva. Aunque su sencilla interfaz facilita desde el primer momento la creación de informes y dashboards, es crucial reconocer que maximizar su potencial va más allá de la mera intuición.

Para aprovechar al máximo las capacidades de Microsoft Power BI, es imprescindible conocer y aplicar buenas prácticas de desarrollo, arquitectura y modelado de datos. En este post exploraremos cinco consejos fundamentales que te permitirán sacar el máximo partido a esta potente herramienta de Business Intelligence.

1. Utiliza los Dataflows para tus procesos de ETL

Gracias a los Dataflows de Power BI podemos realizar los procesos de ETL de un proyecto en la nube, de forma independiente a nuestros modelos semánticos e informes, almacenando el resultado de los procesos de transformación en el propio servicio de Power BI, o utilizar Azure Data Lake Storage como destino de las entidades ya transformadas.

Algunas de las ventajas que nos proporcionan los flujos de datos son:

• Reutilización de la lógica de negocio de transformación y de las entidades resultantes del proceso en distintos modelos semánticos.

• Capacidad de disponer de diferentes frecuencias de actualización en función del origen de los datos.

• Garantizar la consistencia de las entidades utilizadas en los distintos modelos semánticos departamentales, facilitando la implementación de cambios en la lógica de negocio de manera uniforme en toda la organización.

• Facilitar la colaboración y la eficiencia en la construcción de modelos semánticos por parte de distintos desarrolladores.

En estos escenarios es siempre también buena idea parametrizar los procesos de transformación para facilitar el mantenimiento de los mismos. Con Power Query podemos parametrizar valores como los nombres de los servidores y bases de datos de origen, los nombres de las tablas o columnas o de cualquier otro valor que sea susceptible de cambiar. Esto nos permitirá que, si nuestra solución se encuentra ya publicada en el Servicio de Power BI, podamos cambiar los valores de estos parámetros antes de la próxima actualización del modelo semántico de Power BI, sin necesidad de acceder a Power Query.

2. Crea modelos semánticos centralizados

Centralizar modelos de datos que puedan ser utilizados por varios informes, mediante la realización de conexiones del tipo Live Connection al conjunto de datos, es uno de los aspectos más importantes en la construcción de soluciones de BI sólidas y escalables. Entre otras ventajas, podemos destacar las siguientes:

• Consistencia en la interpretación de los datos y coherencia en la toma de decisiones. Al disponer de una única versión de la “verdad”, todos los informes están basados en los mismos datos y en la misma lógica de negocio, lo que elimina la confusión y las posibles discrepancias en la interpretación de la información.

• Notable simplificación del mantenimiento de la solución. Al disponer de modelos semánticos compartidos, los cambios o actualizaciones de la lógica de negocio pueden implementarse de manera centralizada, lo que simplifica el proceso y asegura que todos los informes sean consistentes entre sí.

• Proporciona la capacidad de realizar BI de auto-servicio. Dar a los usuarios finales acceso a los conjuntos datos les permite conectarse a los mismos y crear sus propios informes. Esto permite la personalización y el análisis ad hoc, al tiempo que reduce la carga de trabajo en el desarrollo.

3. Aplica y gestiona correctamente la seguridad

La cuestión de “quién ve qué” en un informe es un aspecto fundamental en una solución de BI. En Power BI disponemos de 2 funcionalidades a nivel de modelo para asegurar que cada usuario dispone de acceso solo a la información que le sea relevante para el desarrollo de su función. Estas son:

• La Seguridad a nivel de fila (RLS), que puede ser estática o dinámica.

• La seguridad a nivel de objeto (OLS).

Realizar una buena gestión de la seguridad en Power BI garantiza la confidencialidad de datos sensibles y el cumplimiento de las normativas y políticas internas o externas a la empresa.

4. Crea arquitecturas óptimas para entornos analíticos

Los sistemas de procesamiento de transacciones (OLTP) que generan y almacenan en un primer momento la información a la que queremos acceder para analizar, están diseñados para gestionar continuas operaciones de introducción y modificación de datos. Es por esta razón por la que normalmente presentan estructuras altamente normalizadas, que proporcionan la ventaja de ahorrar tamaño en disco (lo que normalmente se traduce en mayor velocidad) y que los cambios que se introduzcan en un campo solo tengan que actualizarse una única vez.

Por el contrario, cuando diseñamos un modelo de datos analítico no estamos interesados en la introducción y actualización de datos, si no solo en la lectura de los mismos. Es por esto por lo que las estructuras que nos encontraremos en los sistemas OLTP difícilmente serán las más apropiadas a la hora de analizar datos.

Existe cierto consenso en las industrias del Data Warehouse y el Business Intelligence, de que para un entorno analítico el diseño más conveniente se refiere al denominado modelamiento dimensional. La arquitectura de la gran mayoría de modelos dimensionales corresponde a lo que se conoce como esquema de estrella. Este término técnico procede de la metodología Kimball, que describe la forma lógica en la que los datos deben estructurarse para obtener un rendimiento óptimo desde un punto de vista analítico.

Crear nuestros modelos semánticos con estos principios en mente es clave para el desarrollo de soluciones eficientes, escalables, flexibles y óptimas desde un punto de vista analítico.

5. Utiliza herramientas de desarrollo externas

Integrar herramientas externas a Power BI Desktop en el flujo de trabajo de desarrollo de soluciones de BI ofrece numerosas ventajas, entre las que podemos destacar:

• Nos proporcionan entornos más eficientes y potentes para editar código DAX en comparación con el editor nativo.

• Podemos automatizar muchas tareas como la creación de medidas o la revisión y aplicación de buenas prácticas de modelado.

• Nos ofrecen la capacidad de realizar un análisis detallado del rendimiento de las consultas DAX. De esta forma, podemos identificar cuellos de botella y optimizar el código para mejorar el tiempo de respuesta en nuestros informes.

• Nos habilitan para realizar una gestión muy eficiente y detallada de los metadatos de nuestro modelo semántico.

Como comentábamos en la introducción del artículo, Power BI puede ser una herramienta intuitiva y accesible con la que obtener resultados rápidos sin necesidad de conocimientos muy avanzados. No obstante, los conocimientos y experiencia en BI, arquitecturas analíticas, modelado dimensional y programación en DAX son imprescindibles para la creación de soluciones de BI profesionales, escalables y eficientes.

Foto de portada: Michael Blomkvist vía Pexels