Autor: Domingo Ortega

3 formas que puede usar Power BI para acceder a los datos del ERP

por Domingo OrtegaPower BIDeja un comentario en 3 formas que puede usar Power BI para acceder a los datos del ERP

Una de las muchas fortalezas de Power BI es la capacidad de acceder a datos de planificación de recursos empresariales (ERP) y liberar estos datos dentro de la organización para su análisis. Desafortunadamente, esto crea desafíos dentro de las organizaciones con ERP altamente funcionales e inversiones masivas en herramientas como SAP, Dynamics y Oracle.

Dentro de Power BI hay una gran cantidad de paradigmas de acceso diferentes que permiten el acceso a estos datos y algunas opciones para los controles organizacionales. Veamos los diferentes posibles accesos al ERP y las opciones para la distribución de informes en toda la organización que siguen a estas opciones para el acceso a los datos.

Opción 1: Modo de consulta directa

Power BI tiene una gran cantidad de conectores que se pueden modificar o pueden acceder directamente a su sistema ERP, incluidos conectores para SAP BW, HANA, Dynamics NAV, Oracle, IBM y otros. Muchas organizaciones eligen habilitar el modo de consulta directa dentro de Power BI para acceder a los datos dentro de su ERP. Esto presenta desafíos, ya que a menudo, los datos de ERP no están estructurados para un fácil análisis dentro de Power BI.

Prácticamente ninguna organización utiliza el modo de consulta directa por este motivo, excepto en los casos en que el ERP produce datos esquematizados que son semánticamente inteligibles. HANA hace esto y también admite el almacenamiento en caché en la memoria, pero la mayoría de las otras herramientas no lo hacen, por lo que la mayoría de los clientes eligen usar el Modo de importación para acceder a los datos de ERP.

Opción 2: modo de importación

Después de experimentar inicialmente con el modo de consulta directa, la mayoría de las organizaciones elegirán seguir el camino del modo de importación o crear una capa semántica incremental sobre sus datos.

La mayoría de las veces, la creación de este tipo de conector requiere transformaciones incrementales de Power BI, así como la adición de cálculos. Como resultado de este paradigma común, Power BI lanzó la función de vista previa de la Certificación de conjuntos de datos, de modo que las organizaciones que usan el Modo de importación puedan interactuar más fácil y rápidamente con sus conjuntos de datos a escala, compartir consultas y tener «conjuntos de datos bendecidos» para permitir el análisis.

La desventaja de este enfoque es la falta de controles empresariales. Aunque las funciones de certificación de conjuntos de datos, flujos de datos y modelado semántico de Power BI son excelentes y muy útiles, la mayoría de las organizaciones no las usan o no las han usado debido a su novedad. Todas estas características están diseñadas para la distribución, por lo que un resultado común de este enfoque es un gran grupo de analistas sin control, que crean caos sin tener la aprobación de la organización en los informes analíticos. Muchas organizaciones tendrán el “informe Gary” o la “vista Cindy” para sus datos como resultado de este enfoque.

Opción 3: Capa semántica separada

Las organizaciones más grandes comienzan a adoptar un enfoque matizado a medida que aumenta la madurez del uso de Power BI. Estas organizaciones utilizan su herramienta de modelado (Azure Analysis Services, Power BI Premium, Power BI en modo de importación) para definir un modelo más complejo que descomponga los datos de ERP, incluidos cálculos detallados para resúmenes de rango de fechas y otros indicadores clave de rendimiento.

Este mayor nivel de modelado a menudo requiere más poder de cómputo que el que Power BI puede proporcionar de manera predeterminada en el modo de importación predeterminado.

La desventaja de este enfoque es un mayor costo de administración desde una perspectiva de TI. Mientras que las otras opciones hacen uso de características más económicas, este enfoque requiere un gran esfuerzo de implementación y mantenimiento por adelantado y continuo. Además, se requiere complejidad para las consideraciones del diccionario de datos, ya que las agregaciones y cálculos comúnmente creados en esta vista son cada vez más diferentes de los que ofrece por defecto un ERP.

Mejores prácticas Power BI y conclusión

Por lo general, la mejor práctica adoptada por la mayoría de las organizaciones es ofrecer informes que tienen conexiones auditadas y canónicas a Power BI, basadas en una capa semántica separada o Power BI en modo de importación.

Como práctica recomendada, las colas de la interfaz de usuario indicaron que estos informes indican que se utilizan auditorías de TI o finanzas. Por ejemplo, las aplicaciones de logotipos, las opciones de estilo y la coherencia, el diseño y la uniformidad de los filtros pueden indicar informes gestionados, auditados y bendecidos por TI.

Por el contrario, también es importante fomentar la comunidad de analistas para que los usuarios se animen a administrar sus negocios más de cerca con los datos. Sin una visión para promover una cultura basada en datos, cualquier iniciativa de BI está condenada al fracaso y la iniquidad, ya que los usuarios continúan operando en la oscuridad y tomando decisiones intuitivas en lugar de verificar las corazonadas con datos.

La combinación de cultura, un enfoque de implementación técnica y el enfoque suave (de arriba hacia abajo, de abajo hacia arriba o híbrido) al que se hace referencia en el documento técnico de Power BI de 2018  Planificación de una implementación empresarial  conduce a las implementaciones más exitosas de Power BI.

¡Buena suerte con sus implementaciones de Power BI!

Configura los Objetivos de Power BI para OKR

por Domingo OrtegaUncategorizedDeja un comentario en Configura los Objetivos de Power BI para OKR

Los OKR están aquí. Es posible que ya sepa esto, si no, es muy probable que escuche sobre ellos pronto.

¿Qué son los OKR?

  • Un OKR es una declaración de dos partes, que consta de un objetivo y resultados clave , escrito para definir los objetivos trimestrales de toda la empresa en todos los niveles.
  • Los objetivos describen los objetivos estratégicos clave y lo que se debe lograr.
  • Los objetivos son cualitativos y describen el resultado deseado.
  • Los objetivos deben ser inspiradores e incitar a los equipos a la acción.
  • Los objetivos se pueden medir a través de los resultados clave , que definen cómo se alcanza el objetivo.
  • Los resultados clave deben cuantificar el objetivo y tener métricas medibles para rastrear la finalización.

¿Por qué OKR?

  • Los OKR crean alineación y transparencia en toda la organización, y aseguran que los esfuerzos en todos los niveles se dirijan hacia los mismos objetivos.
  • La implementación de OKR puede facilitar cambios de comportamiento hacia la colaboración, la propiedad y la responsabilidad rastreable, y aumentar significativamente las tasas de logro de objetivos a tiempo.

En este punto, también es útil señalar las diferencias entre los OKR y los KPI.

  • Los OKR proporcionan el eslabón perdido entre la ambición y la realidad. Te ayudan a salir del statu quo y te llevan a un territorio nuevo, a menudo desconocido. ​
  • Un KPI, por otro lado, mide el éxito, el resultado, la cantidad o la calidad de un proceso o actividad en curso. Miden procesos o actividades que ya están en marcha.​
  • Muy a menudo, un KPI que necesita mejorar será un punto de partida para crear un OKR y puede convertirse en un resultado clave de un objetivo. 

Power BI: la gestión de OKR

Ahora, profundicemos en cómo Power BI puede respaldar la administración de OKR.

Microsoft dice que Goals es una forma adaptable, colaborativa y basada en datos para medir métricas y objetivos comerciales clave creados directamente sobre Power BI. Goals le permite seleccionar fácilmente las métricas comerciales más importantes y agregarlas en una vista unificada. A partir de ahí, puede medir el progreso con respecto a sus objetivos, compartir actualizaciones de manera proactiva con su equipo y profundizar en sus datos cuando algo necesite un análisis más profundo. Puede monitorear fácilmente el estado de su negocio, incorporar datos en múltiples áreas de trabajo de Power BI y crear magníficos cuadros de mando para impulsar el impacto.

Comienza creando un cuadro de mando. Un cuadro de mando reúne todos los diferentes objetivos y/o subobjetivos que está siguiendo. Así es como se vería un cuadro de mando típico:

Asigne propietarios a un objetivo para impulsar la alineación y la responsabilidad. El estado de un objetivo le indica si algo va por buen camino o está atrasado. En la vista de cuadro de mando, puede realizar un seguimiento del progreso más reciente utilizando el minigráfico integrado y ver cuándo vence el objetivo. Puede profundizar en los datos y agregar notas para mantener al equipo actualizado de manera proactiva con su progreso.

Asigne propietarios a un objetivo para impulsar la alineación y la responsabilidad. El estado de un objetivo le indica si algo va por buen camino o está atrasado. En la vista de cuadro de mando, puede realizar un seguimiento del progreso más reciente utilizando el minigráfico integrado y ver cuándo vence el objetivo. Puede profundizar en los datos y agregar notas para mantener al equipo actualizado de manera proactiva con su progreso.

En mi ejemplo de OKR, tengo dos objetivos (Objetivos) para mis OKR y los estoy rastreando durante un período de 3 meses.

Objetivo 1: se trata de mi blog: M365 más allá de lo básico: Declaración del objetivo: los empleados aprenden algo nuevo y están encantados con el conocimiento que obtienen del blog, por lo que les encanta volver por más y recomendar activamente el blog a sus colegas.

Meta 2: se trata de crear un hábito de escritura para escribir todos los días: Declaración de la meta: hacer de la escritura un hábito.

Cada uno de estos objetivos tiene subobjetivos que son resultados clave para realizar un seguimiento de las medidas principales que ayudan a lograr los objetivos principales.

Resultados clave para el objetivo 1:

Resultados clave para el objetivo 2:

Detalles
del objetivo El panel de detalles de los objetivos proporciona el historial completo del objetivo desde la fecha de inicio, incluidos registros, cambios de estado y notas relevantes. Para acceder al panel de detalles, simplemente navegue a un cuadro de mando y seleccione el nombre del objetivo.

Registros Los
registros son la forma en que actualiza el estado del objetivo. A través de la experiencia de registro dentro de los cuadros de mando, agrega o actualiza lo siguiente:

  • Valor(es) del objetivo (si el valor del objetivo no está conectado a un informe de Power BI).

El estado se puede configurar manualmente o según las reglas.

  • Notas sobre un punto de datos.

Crea tu cuadro de mando

Es más fácil crear objetivos y un cuadro de mando que crear informes de Power BI.

Comience desde un cuadro de mando en blanco, agregue un objetivo y comience a definir los datos allí mismo en el cuadro de mando. Escriba un nombre y seleccione una persona (o grupo) como propietario. Elija si los objetivos y los valores están basados ​​en datos. Si desea definir objetivos directamente en el cuadro de mando, simplemente escríbalos, pero se pueden conectar a datos de una aplicación o informe de Power BI. También puede conectar objetivos a informes de múltiples espacios de trabajo diferentes, habilitando y consolidando realmente todos sus datos comerciales en una sola vista unificada.

Ejemplo de un objetivo basado en datos: tengo un informe de Power BI que informa sobre la cantidad de comentarios de los usuarios y la puntuación neta del promotor para el blog. Este es un objeto visual de datos en un informe de Power BI más grande al que he conectado este objetivo. Entonces, el objetivo que me he fijado es duplicar el valor actual, el valor actual proviene del informe visual de Power BI.

Ver y editar su cuadro de mando en Teams

Al igual que los informes de Power BI, los cuadros de mando también se pueden tabular en Teams y puede editarlos y registrarlos directamente desde dentro de Teams. Agregue una pestaña, seleccione la aplicación Power BI y luego seleccione el cuadro de mando del área de trabajo, todo dentro de la aplicación Power BI dentro de Teams.

Pensamientos finales

Los objetivos de Power BI son una buena opción como herramienta para administrar la administración de OKR tanto personal como de toda la organización, y una excelente opción si sus datos e informes ya están basados ​​en Power BI. Podría ser la opción ideal considerando el ecosistema más grande de Teams, Power Automate, PowerApps, SharePoint y el resto de Office365 si ya los usa.

Lo que veo que falta y me gustaría ver que el producto evolucione es el resumen de los datos de los objetivos secundarios en los objetivos principales, los objetivos basados ​​en datos en cascada automáticamente en todos los diferentes niveles de la organización y una mayor integración de los datos en el resto del conjunto de Microsoft 365 de instrumentos.

Power BI Goals requiere una licencia profesional para cada usuario que use o consuma la información de los cuadros de mando o un espacio de trabajo con una licencia premium y los propios usuarios pueden editar y acceder a la información de los cuadros de mando con sus licencias predeterminadas actuales. Para obtener todos los detalles de la licencia, visite el blog de Power BI de Microsoft o hable con su administrador de cuentas en Microsoft.

Importancia de la analítica avanzada en el comercio minorista

por Domingo OrtegaPower BIDeja un comentario en Importancia de la analítica avanzada en el comercio minorista

Personalizar la experiencia del cliente es un elemento clave del panorama minorista actual. Esto presenta importantes desafíos organizativos para los responsables de la toma de decisiones, que pueden limitar el intercambio de datos y hacer que los equipos trabajen en silos. Los responsables de la toma de decisiones deben tener acceso a un panel de la empresa para ayudarlos a administrar sus tiendas y realizar un seguimiento del rendimiento y los datos de conocimiento del cliente.

El 40% de los gerentes de marketing han declarado que no tienen las habilidades necesarias para usar los datos de los clientes de la manera más efectiva posible.

La digitalización del comercio minorista significa que debe haber una gran cantidad de datos disponibles para su uso, incluida información sobre productos, comportamiento del cliente, tasas de conversión y ubicación y rendimiento de las tiendas.

También debe haber un lugar centralizado para almacenar todos estos datos, de modo que se puedan consultar fácilmente durante el proceso de toma de decisiones.

El mercado minorista se está volviendo cada vez más complejo, lo que significa que las empresas necesitan gestionar cantidades de información cada vez mayores.

Los informes efectivos son primordiales: es esencial tener un panel de control que brinde a los gerentes, vendedores y otras partes interesadas acceso diario a los datos que necesitan, incluso sin conexión.

También es importante elegir los KPI correctos. En el sector minorista, tener acceso a una descripción general de la actividad de ventas, con datos tanto a corto como a largo plazo, es clave.

El panel de Predictive Retail Analytics demuestra cómo los datos de millones de compras pasadas pueden determinar de manera inteligente qué clientes potenciales tienen más probabilidades de comprar. Esto, a su vez, permite que el marketing y las ventas desarrollen comunicaciones dirigidas a cada audiencia, lo que aumenta las tasas de éxito de la campaña y genera ingresos para la empresa. Eventualmente ayuda a los minoristas a explorar la amplia oportunidad que incluye, pero no se limita a

Las herramientas de generación de informes como Power BI ofrecen más capacidades del tipo de Inteligencia Artificial (IA) , como Quick Insights y Q&A . Las estadísticas rápidas son realmente útiles para descubrir los grandes saltos en las ganancias brutas simplemente analizándolas con un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático . La función de preguntas y respuestas a través del análisis del lenguaje natural ayudará a hacer las preguntas y la respuesta inmediata de una devolución visual. También ayuda a agregar servicios cognitivosa los informes para realmente poner algo de estructura en contra de los datos. Habrá una fácil navegación a través de los datos a través de la función de Marcadores, Desglose. La función de iluminación puntual en un elemento visual en particular definitivamente atraerá la atención de la gente.

Los paneles y gráficos pueden visualizar rápidamente las métricas minoristas más importantes, proporcionando información basada en datos y permitiendo que los minoristas se concentren más tiempo en el negocio y menos tiempo en conjeturas.

Fuentes:

1. Cómo los paneles de Power BI pueden impulsar la industria minorista: https://www.softwebsolutions.com/resources/power-bi-dashboard-for-retailers.html

2. Cómo crear un panel simple y eficaz para su empresa minorista: https://toucantoco.com/blog/en/how-to-create-a-simple-and-effective-dashboard-for-your-retail-company /

3. BI audaz para análisis predictivo:

https://www.boldbi.com/solutions/analytics/predictive-analytics

¿Qué es Power BI?

por Domingo OrtegaUncategorizedDeja un comentario en ¿Qué es Power BI?

Power BI es el nombre colectivo para una variedad de aplicaciones y servicios basados ​​en la nube que ayudan a las organizaciones a recopilar, administrar y analizar datos de una variedad de fuentes, a través de una interfaz fácil de usar.

Las herramientas de inteligencia empresarial como Power BI se pueden utilizar para una multitud de propósitos .

Power BI - Microsoft Business Intelligence-

Principalmente, Power BI reúne los datos y los procesa, convirtiéndolos en información inteligible, a menudo utilizando gráficos y gráficos visualmente atractivos y fáciles de procesar. Esto permite a los usuarios generar y compartir instantáneas claras y útiles de lo que está sucediendo en su negocio.

Power BI se conecta a una variedad de fuentes de datos, desde hojas de cálculo de Excel básicas hasta bases de datos y aplicaciones tanto en la nube como en las instalaciones.

Power BI es una especie de término general y puede referirse a una aplicación de escritorio de Windows llamada Power BI Desktop, un servicio SaaS (Software as a Service) en línea llamado Servicio Power BI, o aplicaciones de Power BI móviles disponibles en teléfonos y tabletas Windows, como así como para dispositivos iOS y Android.

Power BI está construido sobre la base de Microsoft Excel y, como tal, la curva de aprendizaje de Excel a Power BI no es tan empinada; cualquiera que pueda usar Excel puede usar Power BI, pero este último es mucho más poderoso que su contraparte de hoja de cálculo.

¿Qué hace Power BI?

Microsoft Power BI se utiliza para ejecutar informes y obtener información sobre la base de los datos de una empresa. Power BI puede conectarse a una amplia gama de conjuntos de datos y «ordena» la información que se alimenta para que se pueda digerir y comprender mejor. Los informes y las imágenes generadas a partir de estos datos se pueden compartir con otros usuarios.

Power BI ayuda a los usuarios a ver no solo lo que sucedió en el pasado y lo que sucede en el presente, sino también lo que podría suceder en el futuro. Power BI está infundido con capacidades de aprendizaje automático, lo que significa que puede detectar patrones en los datos y usar esos patrones para realizar predicciones informadas y ejecutar escenarios hipotéticos. Estas estimaciones permiten a los usuarios generar pronósticos y prepararse para satisfacer la demanda futura y otras métricas clave.

¿Por qué la gente usa Power BI?

Para las empresas que desean más capacidad de generación de informes y capacidad analítica que la que ofrece Excel, Power BI es el siguiente nivel en inteligencia empresarial. Con Power BI, las empresas pueden recopilar, analizar y visualizar datos de toda la empresa, lo que les brinda una mayor perspectiva de sus operaciones y rendimiento, y les permite tomar decisiones más informadas basadas en datos reales.

Estos son algunos de los beneficios clave de usar Power BI:

  • Las empresas pueden ingresar grandes cantidades de datos en Power BI que muchas otras plataformas tendrían dificultades para procesar.
  • Las funciones de aprendizaje automático integradas pueden analizar datos y ayudar a los usuarios a detectar tendencias valiosas y hacer predicciones fundamentadas.
  • La información se puede visualizar utilizando potentes plantillas para permitir que las empresas comprendan mejor sus datos.
  • Power BI está basado en la nube, por lo que los usuarios obtienen capacidades de inteligencia de vanguardia y potentes algoritmos que se actualizan periódicamente.
  • Las potentes capacidades de personalización permiten a los usuarios crear paneles para que puedan acceder a los datos que necesitan rápidamente.
  • Las alertas se pueden configurar en los KPI para mantener a los usuarios actualizados con métricas y medidas importantes.
  • Power BI tiene una interfaz intuitiva que lo hace mucho más fácil de usar y de navegar que las hojas de cálculo complejas.
  • La plataforma se integra con otras herramientas de gestión empresarial populares como SharePoint , Office 365 y Dynamics 365 , así como con otros productos que no son de Microsoft como Spark, Hadoop, Google Analytics, SAP, Salesforce y MailChimp.
  • Con la seguridad de los datos como un tema de conversación masivo para las empresas modernas, Power BI garantiza que los datos estén seguros, ofreciendo controles granulares de accesibilidad tanto interna como externamente

¿Quién usa Power BI?

Aunque los productos de inteligencia empresarial tienden a ser principalmente competencia de analistas de negocios y científicos de datos, gracias a su naturaleza fácil de usar, Power BI puede ser utilizado por una variedad de personas dentro de una empresa.

Cómo lo use depende de cuál sea su función; Power BI puede generar paneles personalizados en función de qué datos son relevantes y a qué información necesita acceder.

Lo utilizan principalmente los profesionales de inteligencia empresarial, que lo utilizan para crear modelos de datos e informes que luego se comparten en toda su organización. Sin embargo, no todas las empresas tendrán la escala o la necesidad de respaldar a un genio de los datos de tiempo completo, por lo que Power BI se usa a menudo como una herramienta de autoservicio por varias ramas de la empresa para verificar el progreso y obtener información sobre sus rendimiento del equipo.

Power BI funciona con cualquier dato que le indique, por lo que puede informar sobre prácticamente cualquier cosa. Suele ser más popular entre departamentos como finanzas, marketing, ventas, recursos humanos, informática y operaciones.

En términos de popularidad del producto, Microsoft no suele publicar números de usuarios, pero en 2016 el número rondaba los cinco millones.

¿Qué componentes componen Power BI?

El producto Power BI se compone de varias aplicaciones, cada una con sus propias características y usos. Éstos incluyen:

  • Power Query: una herramienta de conexión de datos que le permite transformar, combinar y mejorar datos de varias fuentes
  • Power Pivot: una herramienta de modelado de datos para crear modelos de datos
  • Power View: una herramienta de visualización de datos que genera cuadros, gráficos, mapas y otros elementos visuales interactivos
  • Power Map: otra herramienta de visualización para crear imágenes 3D inmersivas
  • Power Q&A: un motor de preguntas y respuestas que le permite hacer preguntas sobre sus datos en un lenguaje sencillo

¿Qué versiones de Power BI están disponibles?

Hay varias versiones de Power BI para elegir, según su presupuesto, sus necesidades y cómo desea implementarlo. Estas versiones van desde un uso ligero hasta funciones integrales, gratuitas o premium, para que los usuarios puedan seleccionar la que mejor se adapte a sus necesidades.

Puede optar por una aplicación de escritorio de Windows llamada Power BI Desktop, un servicio SaaS (software como servicio) en línea llamado servicio Power BI, una aplicación móvil de Power BI disponible en teléfonos y tabletas iOS y Android, o una versión local conocida como servidor de informes de Power BI. También hay un servicio de marca blanca para desarrolladores de software.

Aquí hay una descripción general rápida de las diferentes versiones, antes de profundizar más en cada una:

  • Power BI Desktop: gratuito, destinado a pequeñas y medianas empresas
  • Servicio Power BI
    • Power BI Pro: licencia pagada por usuario, necesaria para obtener acceso a funciones avanzadas y la capacidad de compartir informes
    • Power BI Premium: licencias por escala, destinadas a grandes empresas y empresas
  • Power BI Mobile: aplicación basada en dispositivos para teléfonos y mesas
  • Power BI Embedded: una versión de marca blanca de Power BI que los proveedores de software independientes pueden integrar en sus propias aplicaciones, en lugar de crear sus propias características analíticas.
  • Power BI Report Server: una versión local de la aplicación Power BI Desktop para empresas que necesitan mantener sus datos e informes en sus propios servidores.

¿Qué es Power BI Desktop?

También conocido como Power BI Free, Power BI Desktop es una aplicación de escritorio gratuita que puede instalar directamente en su propia computadora. Power BI Desktop funciona de manera cohesiva con el servicio Power BI al proporcionar exploración, modelado, modelado y creación de informes de datos avanzados con visualizaciones altamente interactivas. Puede guardar su trabajo en un archivo y publicar sus datos e informes directamente en su sitio de Power BI para compartirlos con otros.

Power BI Free está incluido en todos los planes de Office 365 y puede registrarse en Power BI Free cuando lo desee.

Entonces, ¿qué obtiene con Power BI Desktop? Al igual que las versiones pagas de Power BI, Desktop le permite conectarse a fuentes de datos a Power BI, sin límites ni restricciones que no sean la cantidad total de datos que puede ingresar y la cantidad que puede cargar a la vez. Los usuarios de escritorio obtienen 10 GB de almacenamiento total en la nube de Power BI y pueden cargar datos de 1 GB a la vez.

Desktop limpiará y organizará los datos y podrá crear tantas visualizaciones como desee; Desktop le brinda acceso completo a la biblioteca de plantillas de visualización de Power BI. También puede exportar datos e informes a Excel. Con Power BI Desktop, puede actualizar sus informes hasta ocho veces al día, ya sea a la hora o a la media hora.

El «problema» de Power BI Desktop es que no puede compartir nada con sus compañeros. Puede publicar informes en la web, pero estos informes se harán públicos, lo que no es ideal cuando se trata de datos comerciales patentados.

¿Qué es el servicio Power BI?

El servicio Power BI (generalmente conocido simplemente como Power BI) es la versión completa de Power BI y está alojado en Azure , la plataforma en la nube de Microsoft. Hay dos formas de obtener la licencia del servicio Power BI; Power BI Pro y Power BI Premium.

¿Qué es Power BI Pro?

Power BI Pro no es muy diferente a Power BI Desktop. Tienen las mismas opciones de visualización, los mismos límites de almacenamiento y tamaño de carga de archivos, y el mismo margen de actualización de informes. La diferencia clave es que con Pro, puede compartir sus datos, informes y paneles con otras personas de forma privada, siempre que también tengan una licencia de Power BI Pro.

También hay algunos otros extras que vienen con la licencia Pro. Por ejemplo, con Pro puede crear espacios de trabajo de aplicaciones, donde puede juntar colecciones de paneles e informes relacionados y crear paquetes de contenido de fácil acceso.

¿Qué es Power BI Premium?

Power BI Premium es una forma alternativa de obtener acceso a Power BI. En lugar de comprar licencias para usuarios individuales como lo haría con Power BI Pro, con Premium, paga por la cantidad de espacio y capacidad de procesamiento que desea crear para su negocio. Hay seis modelos de capacidad, cada uno con diferentes cantidades de memoria para que los usuarios puedan elegir la cantidad que necesitan para ejecutar su plataforma Power BI.

Premium está destinado a empresas de nivel empresarial que generan grandes cantidades de datos y requieren un amplio acceso a la aplicación. Desembolsar para Premium significa que obtiene una porción dedicada de capacidad para procesar sus cargas de trabajo de BI, con toda la infraestructura necesaria suministrada y respaldada por Microsoft.

Premium no es una licencia como tal; en cambio, está pagando por el uso exclusivo de una cantidad predeterminada de potencia informática. Para aquellos usuarios que necesitan crear y publicar informes, compartir sus paneles y colaborar con otros usuarios en áreas de trabajo de aplicaciones, se requiere una licencia de Power BI además de Power BI Premium. Sin embargo, para aquellos que solo necesitan acceder y consumir contenido de Power BI, no se requiere una licencia adicional; Power BI Premium cubrirá el uso de solo lectura.

También hay algunas otras características exclusivas de Premium, como la capacidad de almacenar activos de BI en las instalaciones mediante el servidor de informes de Power BI (más sobre el servidor de informes más adelante), hasta 100 TB de almacenamiento de datos y un límite de 50 GB en el tamaño del conjunto de datos. .

¿Qué es el servidor de informes de Power BI?

Power BI Report Server es un producto de servidor local que se envía con Power BI Premium. El servidor de informes permite a los usuarios aprovechar Power BI local. Para algunas empresas, cargar sus datos en la nube no es una opción. Esto podría deberse a que existen leyes de regulación de datos que se aplican a su industria en particular, o tal vez no tienen la infraestructura o conectividad necesarias para poder acceder de manera confiable a las plataformas SaaS.

Power BI Report Server se puede implementar detrás de un firewall y es compatible con Power BI en la nube para que las empresas tengan la libertad de mover una versión basada en la nube de Power BI cuando estén listas.

Los paquetes del servidor de informes tienen una funcionalidad similar al servicio Power BI, aunque se centra principalmente en la generación de informes, y hay una serie de características clave que son exclusivas de su hermano basado en la nube. Los usuarios del servidor de informes deben usar la aplicación Power BI Desktop y no pueden trabajar en un navegador web. Tampoco tienen acceso a paneles, transmisión en tiempo real, paquetes de contenido, espacios de trabajo de aplicaciones, consultas en lenguaje natural, la capacidad de analizar datos en Excel, suscripciones por correo electrónico o alertas de datos.

También tiene un ciclo de actualización más escaso, con nuevas funciones y correcciones implementadas en Report Server cada cuatro meses, en lugar de una vez al mes.

¿Qué es Power BI Embedded?

Power BI Embedded permite a los desarrolladores y proveedores de software independientes (ISV) integrar la funcionalidad y las capacidades de Power BI en sus propias aplicaciones mediante el pago por uso y la «etiqueta blanca». Por lo tanto, en lugar de crear sus propias funciones de informes, simplemente pueden agregar Power BI a sus productos, y Power BI se encargará de todos los informes y análisis de datos necesarios. Los usuarios finales de la aplicación ni siquiera sabrán que los análisis de la aplicación funcionan con Power BI; simplemente se verá como parte de la aplicación.

¿Qué es Power BI Mobile?

Power BI Mobile es (como era de esperar) la aplicación móvil nativa de Power BI y está disponible para dispositivos Windows, iOS y Android.

A través de la aplicación, los usuarios pueden obtener acceso seguro a paneles e informes en tiempo real, ya sea que esos datos estén almacenados en la nube o en las instalaciones en SQL Server. Los usuarios de dispositivos móviles también pueden crear y compartir informes, enviar consultas en lenguaje natural y configurar notificaciones automáticas para recibir alertas de datos personales enviadas a su dispositivo.

¿Qué otros productos de Business Intelligence ofrece Microsoft?

Power BI es parte de un grupo más grande de productos de BI creados por Microsoft, que incluyen:

Servicios de datos de Azure

Azure Data Services permite a los usuarios crear rápidamente aplicaciones intuitivas con inteligencia artificial incorporada, utilizando una variedad de herramientas, tecnologías y opciones de implementación.

Servidor de aprendizaje automático

Microsoft Machine Learning Server es un servicio flexible para analizar grandes cantidades de datos, crear aplicaciones impulsadas por IA y sacar a la luz conocimientos mediante Python y R.

Sistema de plataforma de análisis

Microsoft Analytics Platform System es una plataforma de datos creada para el almacenamiento de datos y el análisis de Big Data. El servicio ofrece a los usuarios una amplia integración de datos, procesamiento de consultas súper rápido, almacenamiento escalable y herramientas de mantenimiento fáciles de usar a través de SQL Server Parallel Data Warehouse.

servidor SQL

SQL Server es el sistema de administración de bases de datos relacionales de Microsoft. Se utiliza para almacenar y administrar datos en grandes cantidades en filas y columnas, como una hoja de cálculo. SQL Server utiliza SQL, un lenguaje de programación estandarizado, organiza y recupera datos según lo soliciten otras aplicaciones. Las versiones recientes de SQL Server incluyen características como ajuste de rendimiento, análisis en tiempo real y visualización de datos.

Cómo aprender Power Query

por Domingo OrtegaUncategorizedDeja un comentario en Cómo aprender Power Query

Rápidamente, ¿qué es Power Query?

Power Query consulta datos y manipula los datos para convertirlos en algo útil. No cambia los datos de origen, pero se carga en Excel y Power BI (también puede ser utilizado por Flow y SSIS).

En el editor de Power Query creas consultas que son una serie de pasos aplicados o transformaciones que manipulan una estructura de datos: Para que te hagas una idea: con los valores, puedes limpiar, recortar, convertir texto a fechas, etc. columnas que puede dividir, combinar, pivotar y desvincular, etc… Y con las tablas puede truncar, filtrar, unir (conocido como merge) y unir (conocido como append), etc…

Pasos aplicados y el código subyacente

Cada vez que hace clic en una transformación en el editor de consultas de energía, genera un paso en la consulta. Puede alternar entre los pasos haciendo clic en el panel «Pasos aplicados» a la derecha. Esto es muy útil para comprender lo que ha hecho usted y otras personas. Vale la pena señalar que cada vez que crea un paso, en realidad crea código. Esto se debe a que Power Query es en realidad un lenguaje de programación que puede editar (usando la barra de fórmulas o el editor avanzado). Puede arreglárselas sin tocar el código, ya que la gran mayoría de las operaciones se pueden realizar únicamente utilizando la GUI, pero familiarizarse con el código le permitirá reducir la cantidad de pasos en su consulta, haciéndola más comprensible, fácil de mantener y eficiente.

Learning Power Query

El aprendizaje de Power Query necesita un enfoque activo. Debe jugar con los datos haciendo clic en los diferentes botones de la cinta y haciendo clic con el botón derecho en las columnas y explorando las opciones. Intente problemas simples o intente problemas complicados que lo dejaron perplejo por un tiempo en Excel. Hagas lo que hagas, aprenderás y estas habilidades te recompensarán a lo grande. En unos 10 años, conocer Power Query será como conocer Excel. Será omnipresente y necesario. Pero si llegas temprano, puedes ser una superestrella.

Ingresando datos simples para jugar

Excel es una mejor opción para insertar datos ficticios por la única razón de que puede editar fácilmente esos datos ficticios más adelante. Esto se hace escribiendo algunos datos en una hoja de trabajo, seleccionando esos datos y convirtiéndolos en una tabla (ctrl + t). Con esa tabla seleccionada, puede hacer clic en «

Consejo n. ° 1: la barra de fórmulas

La barra de fórmulas no está habilitada de forma predeterminada. Puede activarlo haciendo clic en la pestaña «Ver» en la cinta y luego habilitando «Barra de fórmulas».

Un buen uso de la carcasa

En aras de la simplicidad, digamos que tenemos una tabla de 1 columna que contiene 2 filas.
Deseo dividir la columna en 3 columnas. Los primeros 2 caracteres, los siguientes segundos 2 caracteres y los siguientes 4 caracteres y llámelos Día, Mes y Año respectivamente.

La opción de división disponible no es adecuada para dividir la columna después del segundo carácter y el cuarto carácter.

Podría dividir la columna en 2 columnas usando la opción que se muestra en la imagen de arriba y luego repetir el proceso en la segunda columna para formar la segunda y tercera columnas. Después, cambiaría el nombre de las columnas. Esto es todo, tomaría 3 pasos.

Entonces hagamos el primer paso:

Usando la barra de fórmulas vemos algunas funciones y sus argumentos.
{0,2} – 0 se refiere a la posición de inicio (en este caso, el mismo inicio) y 2 se refiere a la posición de la primera división
{«Value.1 ″,» Value.2 «} – Se refiere a los nuevos nombres de columna
Si cambiamos los valores a algo como a continuación que podemos obtener:

Entonces, modificando el código, podemos hacerlo en un solo paso.

El propósito de hacerlo no se trata de reducir los pasos para salir de algún tipo de obsesión, sino más bien de mantener las cosas limpias y simples y, por lo tanto, comprensibles para usted más adelante y para los demás.

Cómo las pequeñas empresas pueden aumentar sus capacidades digitales

por Domingo OrtegaUncategorizedDeja un comentario en Cómo las pequeñas empresas pueden aumentar sus capacidades digitales

Como PYME, mejorar sus capacidades digitales puede ser una forma asequible de reducir costos y llegar a los clientes. 

Pocas soluciones pueden competir con la simplicidad, el rendimiento y el ahorro de costes de las soluciones de Microsoft Power BI. Modernizar su plataforma de datos puede ser un desafío. Es por eso que Power BI Pro está aquí para ayudarte. 

Con las herramientas adecuadas y el conocimiento experto, podemos ayudar a tu empresa a integrar e implementar estas soluciones hoy. 

Contáctenos para averiguar cómo.

¿Qué es un modelo de datos de Power BI?

por Domingo OrtegaPower BI

En resumen, un modelo de datos es la agrupación de

  • Tablas de datos cargadas:
    • con una o más columnas subidas por un motivo (no suba ninguna columna de su fuente en su modelo a menos que tenga un motivo).
    • con una o más filas de datos que se han subido por un algún motivo (no cargue filas desde su fuente en su modelo a menos que tenga un motivo).
  • Relaciones entre las tablas subidas al informe de Power BI.
  • Las medidas (fórmulas) creadas que aplican las reglas del informe a los datos sin procesar para extraer información de negocio (como podría ser, el precio el beneficio,  venta menos el precio de costo), incluyendo
    • las fórmulas
    • el formato aplicado a las fórmulas
    • los nombres del informe puestos a las fórmulas

Todo lo comentado se conoce como “el modelo de datos” en Power BI.

¿Porqué necesitamos un modelo?

Power BI es una herramienta de informes de BI basada en modelos de datos. La ventaja de un modelo de datos es que no requieren que el redactor del informe genere primero una consulta para obtener los datos de una base de datos (normalmente SQL Server) y devuelva los resultados de esa consulta a SSRS para que los resultados se puedan representar en un informe.
No hay nada de malo en utilizar una herramienta de BI no basada en modelos de datos, es solo que es un enfoque diferente al uso de una herramienta basada en modelos de datos. El mayor «problema» con las herramientas de generación de informes que no se basan en modelos de datos es que cada vez que necesita un nuevo informe, debe empezar de nuevo, a menudo desde cero. Cada informe tiene un único propósito con muy poca capacidad de reutilización o extensibilidad.
Las ventajas de una herramienta basada en modelos de datos como Power BI son:

  • El creador del «modelo de datos» de Power BI crea una capacidad reutilizable (el modelo de datos) que se puede utilizar para resolver los requisitos de informes actuales, así como (a menudo) los requisitos futuros sin la necesidad de volver atrás y escribir más consultas para recuperar un nuevo subconjunto de datos.
  • Quien crea el modelo a menudo puede ser un perfil empresarial (normalmente con buenas habilidades en Excel); no es necesario que sea un administrador de bases de datos con formación profesional o un profesional de SQL.
  • El modelo es de naturaleza «conceptual», respaldado por una interfaz fácil de usar que le permite «construir» el modelo lógicamente con un mínimo de codificación . Nota: Necesitará hacer algo de codificación (escribir fórmulas) para un buen modelo, pero no más difícil que el promedio de una hoja de cálculo de Excel una vez que tenga las habilidades.

Ejemplo de un modelo de datos

Dentro de Power BI Desktop encontrará «vista modelo», en la siguiente imagen puedes verlo.

Aquí podemos ver, las tablas, las columnas de cada tabla, las relaciones entre ellas, los tipos de relaciones y la dirección de propagación del filtro entre las tablas con las relaciones.

Las medidas son parte del modelo

Las medidas son el conjunto de instrucciones estándar que le dicen a Power BI cómo extraer los informes y estos forman parte de su modelo de datos.
Por ejemplo, si consideramos la columna ExtendedAmount de la tabla de ventas (que se muestra a continuación).

Ésta es una columna de números que se almacena en la tabla de ventas en el modelo de datos. Estos números representan el valor total de un artículo de línea de ventas. Por ejemplo, si compró 2 productos a $ 5,00 cada uno, el ExtendedAmount sería de € 10,00. Por tanto, se sigue que:

  • Si sumo la columna, me dice el valor total de todas las transacciones de ventas
  • Si cuento los valores en la columna, me dirá cuántos artículos de línea de ventas hay en todas las ventas.
  • Si promedio los valores de la columna, nos indicará el valor promedio gastado por los clientes en todos los productos.
  • Si encuentro el valor máximo en la columna, me indicará el valor de artículo de línea individual más grande que se ha producido.

LA ventaja de Power BI es que es capaz de hacer todo lo anterior sin la necesidad de escribir fórmulas. Pero Power BI no tiene ningún concepto de lo que significa cada una de las fórmulas anteriores en un contexto empresarial. Puede hacer los cálculos, pero no puede darle un buen nombre para el resultado, ni elegir el formato numérico más apropiado para el resultado. Si quieres esas cosas, debes hacerlo tú mismo. Necesita ampliar el modelo de datos para incluir medidas (fórmulas) para satisfacer sus necesidades. Podrías escribir las siguientes medidas:

Total Sales Value = SUM(Sales[ExtendedAmount])              format as Currency, 0 decimals
Total Line Items = COUNT(Sales[ExtendedAmount])             format as whole number, comma separated
Average Line Item Value = AVERAGE(Sales[ExtendedAmount])    format as Currency, 2 decimals
Maximum Line Item Value = MAX(Sales[ExtendedAmount])        format as Currency, 2 decimals
Estos son solo ejemplos simples que funcionan en una sola columna de datos. Todos estos pueden ser calculados por Power BI sin la necesidad de aprender el lenguaje de fórmulas de DAX. Pero si desea algo más complejo (y probablemente más útil), definitivamente necesitará aprender algo de DAX para aprovechar al máximo Power BI.
Total Sales Value = SUM(Sales[ExtendedAmount])              format as Currency, 0 decimals
Total Line Items = COUNT(Sales[ExtendedAmount])             format as whole number, comma separated
Average Line Item Value = AVERAGE(Sales[ExtendedAmount])    format as Currency, 2 decimals
Maximum Line Item Value = MAX(Sales[ExtendedAmount])        format as Currency, 2 decimals

Uso de pequeños múltiplos en Power BI para mejorar el rendimiento de los informes

por Domingo OrtegaPower BI

Esta función de Power BI «Múltiplos pequeños» es muy reciente, se presentó en diciembre de 2020, un gran impulso para las capacidades de visualización de los datos en Power BI y para mejorar el rendimiento de los informes.

Los múltiplos pequeños son sólo una forma en la que se puede reemplazar varios elementos visuales con un sólo elemento visual que muestra los mismos datos y de esta manera mejorar el rendimiento. Para mostrarlo, en los siguientes informes de líneas idénticos pero con diferente filtro para cada uno

A principios de este año escribí publicaciones de blog que mostraban cómo se puede mejorar el rendimiento de los informes mostrando la misma cantidad de datos en menos imágenes (por ejemplo, reemplazando varias tarjetas con una sola tabla) y cómo la cantidad de imágenes en una página afecta el rendimiento del informe incluso si no muestran ningún dato; varias otras personas también han escrito publicaciones similares . Los múltiplos pequeños son solo otra forma en que puede reemplazar varios elementos visuales con un solo elemento visual que muestra los mismos datos.

Para ilustrarlo, en el siguiente informe con cinco gráficos de líneas separados que son idénticos, aparte del hecho de que hay un filtro diferente establecido en cada uno vamos a analizar su velocidad.

Para ver su rendimiento vamos a utilizar la función de Power BI Performance Analyzer para analizar el rendimiento de los elementos.

En este caso, todo es bastante rápido, pero si observamos que cada consulta de DAX tarda entre 10 a 12 ms y cuando llegamos al visual «recuento de ventas por fecha» el tiempo que se tarda en ejecutar los 5 informes son 710 ms.
Ahora, esto mismo lo vamos a hacer con un gráfico de una sóla línea visual pero usando múltiplos pequeños.

Son los mismos datos y los mismos gráficos pero mira lo que muestra la función de Power BI Performance Analyzer.

Dos puntos a destacar:

  • Solo hay una consulta DAX que tarda unos 12 ms, con un rendimiento similar al de cada una de las cinco consultas DAX de la versión anterior del informe. En este caso, al solicitar todos los datos en una sola consulta, en lugar de cinco consultas separadas, Power BI ha podido optimizar la forma en que recupera los datos que necesita. Esto no significa que, desde el punto de vista de DAX, la versión de múltiplos pequeños del informe sea cinco veces más rápida que la original, pero en general verá alguna mejora. en el rendimiento general de esta consolidación de consultas y, en algunos casos, esto puede ser bastante significativo.
  • Si bien la suma de las consultas para cada uno de los elementos visuales separados es básicamente la misma que la duración de la consulta para el elemento visual de múltiplos pequeños, lo cual tiene sentido porque muestran los mismos datos de la misma manera, la duración total de los múltiplos pequeños visual es de 486 ms en comparación con 710 ms para la duración total del recuento de ventas por fecha para el elemento visual en la versión original, por lo que ha habido una mejora general definitiva en el tiempo de renderizado.

En resumen, si tiene algún elemento visual donde puedes aplicar la función de Power BI Pequeñs Múltiplos, hágalo y verá como mejor el rendimiento del informe.

La detección de anomalías de Power BI ahora ya puedes usarlo con la aplicación móvil

por Domingo OrtegaPower BI

Hace un mes el equipo de IA de Power BI lanzó la detección de anomalías, una función que nos permite detectar anomalías en los datos de series temporales y sus explicaciones.

Esta función ahora ya la tenemos en el móvil, los consumidores de informes pueden ver y comprender las anomalías directamente desde las aplicaciones en el teléfono. Este servicio está disponible para iOS, Android y Windows, tanto para teléfono y tabletas.

detección de anomalías de Power BI

En la aplicación veremos las mismas indicaciones de anomalías detectadas en el objeto visual que en el servicio de Power BI Desktop y servicio de Power BI.
Y abrimos el informe desde la aplicación, hay varias formas de abrir el panel de anomalías para ver información adicional y sus explicaciones sobre las anomalías.

detección de anomalías de Power BI

Como podemos ver en las imágenes de arriba, 3 maneras:

  • Podemos tocar el punto de la anomalía que queremos analizar.
  • Podemos dar a más opciones y ver las anomalías.
  • Y por último, si tocamos el punto de datos para mostrar una información sobre herramientas y nos aparecerá las anomalías.

En el panel de anomalías al igual que en Power BI Desktop o Servicio de Power BI veremos una explicación en lenguaje natural de la anomalía detectada, así como los factores asociados, y si deslizamos el dedo a derecha y izquierda veremos los factores relevantes y sus puntos fuertes.

detección de anomalías de Power BI

Mientras vemos el panel de anomalías, podemos ver el informe e ir interactuando con el para comprender mejor los datos con la detección de anomalías.

Optimización de informes de Power BI

por Domingo OrtegaPower BI

 La creación de informes optimizados en Power BI es importante para ganar tiempo, un informe mal optimizado puede hacer que tarde tiempo en ejecutarlo y puede llevar a algún que otro problema.

Si estás en esta situación te mostraremos algunos consejos prácticos y sencillos sobre cómo optimizar los informes de Power BI. Estos consejos se dividirán en dos secciones. Modelo de datos y Vista de informe.

Optimización de informes de Power BI

Modelo de Datos

1.- Utilice el Esquema EstrellaPower BI está diseñado para funcionar de manera más eficiente cuando se usa un Esquema Estrella. Al dividir el modelo de datos en tablas y dimensiones, las consultas se optimizarán en el informe. Estas tablas y dimensiones deben estar relacionadas entre sí, no unidas dando como resultado informes de mayor rendimiento.
2.- Limitar el modelo de datosLa forma más rápida de optimizar el informe de Power BI es limitar la cantidad de columnas a sola las que necesita en el modelo de datos que quieres aplicar. Hay que revisar que las tablas de Power Query y determinar qué campos se están utilizando. Elimina las columnas que no se utilicen en ninguno de los cáculos o informes. Otra manera de limitar el modelo de datos es usar el nivel de seguridad de fila (RLS) cuando corresponda.
3.- Impulsar las transformaciones de datos en sentido ascendenteEs importante, si se puede, trasladar la manipulación de datos a la consulta, esto ayudará al rendimiento de su informe en Power BI. Ya sea que esté haciendo cálculos, formateando o agrupando con la granularidad adecuada en SQL, esto eliminará que Power BI haga cambios en los elementos. Si sigue estos pasos, consulta Query Folding Power BI
4.- Mover la lógica de nivel de fila a Power QueryMueva cualquier lógica que se deba calcular en el nivel de fila a Power Query en lugar de usar DAX para realizar los cálculos IF THEN más básicos, use mejor M para hacer lo mismo. Estos campos se incluirán en el modelo de datos permanente traído desde Power Query en lugar de que se realicen en el lado de Power BI.
5.- Eliminar columnas calculadasLas columnas calculadas suponen una gran pérdida de rendimiento. Cada vez que interactúa con su informe, las columnas calculadas se vuelven a calcular. Las medidas, por el contrario, sólo se recalculan cuando se interactúa con esa medida específica en el informe. Si es posible, es mejor que mueva su columna calculada a Power Query. Si no puede hacer eso, conviértalo en una medida mejorará el informe en Power BI. Si no puede hacer eso, pregúntese por qué necesita esta columna calculada.
6.- Convertir varias medidas en variablesEn lugar de crear métricas que requieran el uso de varias medidas, utilice variables. Puede realizar varios cálculos dentro de una sola medida utilizando las funciones VAR y RETURN. Esto minimizará la cantidad de medidas que utiliza y aumentará el rendimiento de las métricas que se calculan. Si va a repetir una variable varias veces, aún puede crear una medida independiente para ese valor. Vea un ejemplo de variables a continuación.

7.- Modificar fechas y tipos de columnasLas fechas se mostrarán como mm / dd / aaaa 12:00:00 am de forma predeterminada en Power BI. Para reducir los caracteres en el modelo de datos, cambie los tipos de fecha a Fecha para eliminar la parte Hora. Si tiene números enteros con una gran cantidad de puntos decimales, reduzca los lugares decimales que se muestran. Por último, si tiene texto que muestra VERDADERO o FALSO, puede cambiarlos para que sean binarios, por lo que 1 y 0.

Vista de informe en Power BI

1.- Minimiza las imágenesAl crear su informe, intente utilizar la menor cantidad posible de elementos visuales en su informe. Esto reducirá la cantidad de cálculos que realiza Power BI al representar su informe. 
2.- Uno use rebanadoras Use rebanadoras solo donde sea necesario. Como alternativa, utilice los filtros disponibles para los usuarios en el Panel de filtros. Los segmentaciones son menos eficientes para calcular los datos necesarios en el Panel de filtros. Si usa una segmentación, conviértala en un solo menú desplegable en lugar de una lista. Una lista rellenará previamente algunas consultas y la hará menos eficiente. 
3.- Utilice el analizador de rendimientoPower BI tiene una forma integrada para que pueda analizar el rendimiento de sus informes. En las opciones de Power BI  puede encontrar el Analizador de rendimiento. Al abrir este panel y hacer clic en Grabar, se mostrará tan rápido como se procesa su informe al realizar las diferentes funciones en su informe. También puede ver qué secciones específicas de su informe están causando retrasos en el rendimiento para que pueda trabajar para mejorar esas secciones.

Optimización de informes de Power BI

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