Saltar al contenido

Esquemática: DirectQuery sobre Datasets en Power BI y Azure Analysis Services

Conocido como el epitome de la Inteligencia Empresarial Moderna, tener la oportunidad de seguir enlazando nuevas fuentes de datos a modelos tabulares creados previamente, no solamente extiende las capacidades predefinidas originalmente (delimitación del modelo), sino que, descentraliza y combina lo mejor de las arquitecturas empresariales con la flexibilidad del autoservicio.

En la esquemática, nos encontramos en la parte superior izquierda.

DirectQuery sobre AAS y Datasets en Power BI permite combinar lo mejor de las arquitecturas empresariales con la flexibilidad del autoservicio.

No apto para todos (mentalidad de dinosaurio)

Advertencia: si queremos aprovechar lo mejor de las tecnologías que nos brindan los modelos tabulares; tendremos que cambiar la cultura de traslado de datos en la organización. Difícilmente pueda ser concebida una solución que utilice simultáneamente distintas arquitecturas sin primero asumir un cambio conductual en nuestra gestión profesional.

Principios: rigidez en la raíz, flexibilidad en las extremidades

Siguiendo con el principio de adaptación, el objetivo de este tipo de conexión es descentralizar las necesidades individuales de los grupos, sin tener que modificar lo considerado nuclear.

Originalmente, los usuarios comienzan consumiendo información a partir de reportes y dashboards. Luego, se conectan bajo conexiones dinámicas o también conocidas como «en vivo» a datasets que residen en el Servicio de Power BI, utilizando Power BI Desktop, Excel u otras herramientas de BI.

Sin embargo, las necesidades no terminan allí.

¿Qué ocurre si los usuarios quieren seguir enriqueciendo los modelos tabulares?

Aquí entramos en terreno desconocido y peligroso en aspectos de performance, pero excitante porque es posible darle la oportunidad a un grupo selecto de usuarios, de combinar en un mismo archivo .pbix, conexiones desde otras bases de datos, archivos de texto o documentos en Excel.

Sonará repetitivo, pero esto no había sido posible en el pasado; por eso la trascendencia de este nivel de propagación de datos centralizados, pero con un nivel de adaptación tan elevado en sus puntos más lejanos.

Explicación del esquema (4:13 minutos)

 

Recomiendo leer:

Esquemática: flujos de datos en Power BI

Esquemática: tipos de consumo en Power BI

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *