{"id":985,"date":"2024-04-15T08:00:31","date_gmt":"2024-04-15T06:00:31","guid":{"rendered":"http:\/\/192.168.20.3\/?p=985"},"modified":"2024-12-09T16:01:33","modified_gmt":"2024-12-09T15:01:33","slug":"rendimiento-en-power-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/orekait.com\/es\/rendimiento-en-power-bi\/","title":{"rendered":"Rendimiento en Power BI
<\/span>"},"content":{"rendered":"

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Power BI es una poderosa herramienta de visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos de manera m\u00e1s eficiente. Sin embargo, a medida que los informes y conjuntos de datos en Power BI se vuelven m\u00e1s grandes y complejos, puede surgir un desaf\u00edo importante: el rendimiento del informe.<\/p>\n

En este art\u00edculo, se explorar\u00e1n diversas estrategias y mejores pr\u00e1cticas para optimizar el rendimiento de los reports en Power BI y asegurar una experiencia fluida y r\u00e1pida para los usuarios.<\/p>\n

Optimizar el rendimiento de los informes en Power BI es esencial para garantizar una manera de trabajar \u00e1gil y eficiente para las organizaciones. Al seguir las estrategias y mejores pr\u00e1cticas mencionadas a continuaci\u00f3n, se podr\u00e1 mejorar significativamente la velocidad de carga, respuesta y rendimiento general de los informes. Al final, esto permitir\u00e1 tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y basadas en datos m\u00e1s precisos, impulsando el \u00e9xito de las empresas en el an\u00e1lisis de datos con Power BI.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n del rendimiento en los informes de Power BI<\/h2>\n

A continuaci\u00f3n, se exponen diferentes maneras de mejorar el rendimiento de los informes en Power BI. Sin embargo, cada informe tendr\u00e1 unas caracter\u00edsticas determinadas, por lo que ser\u00e1 el usuario, en \u00faltima instancia, el que eval\u00fae qu\u00e9 medidas son las m\u00e1s oportunas para optimizar cada informe.<\/p>\n

Columnas innecesarias<\/h3>\n

Es muy com\u00fan pensar a la hora de elaborar un informe en conservar el mayor n\u00famero de columnas \u201cpor si acaso\u201d el cliente acaba necesit\u00e1ndolas todas. Sin embargo, todas las pruebas de rendimiento apuntan en la direcci\u00f3n contraria,\u00a0Power BI es m\u00e1s \u00e1gil si se utilizan tablas estrechas y largas<\/strong>\u00a0(pocas columnas y un gran n\u00famero de filas) que al rev\u00e9s.<\/p>\n

Desde que se cargan las tablas a la hora de comenzar con un informe tenemos la opci\u00f3n de acceder a \u201cTransformar datos\u201d (Power Query). Desde aqu\u00ed, pueden eliminarse las columnas innecesarias para el informe, adem\u00e1s de poder realizar otras transformaciones que pudieran ser necesarias.<\/p>\n

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Filtros m\u00e1s restrictivos<\/h3>\n

Aunque pueda parecer obvio, es frecuente olvidar que cuantos m\u00e1s registros contenga una tabla o una visualizaci\u00f3n, m\u00e1s lenta ser\u00e1 su carga. Por ejemplo, si se desea confeccionar una visualizaci\u00f3n sobre un conjunto de datos grande, es normal que los consumidores de dicho informe terminen utilizando segmentadores para que dicha visualizaci\u00f3n solo muestre unos pocos registros que les interesan.<\/p>\n

Por lo mencionado anteriormente, es recomendable preguntarse \u00bfEs necesario cargar todos los registros del conjunto de datos en el informe? Si es as\u00ed \u00bfEs necesario cargar todos esos registros en una \u00fanica visualizaci\u00f3n? Seguramente haya maneras de\u00a0filtrar los datos<\/strong>\u00a0para optimizar el rendimiento del informe sin afectar la experiencia del usuario final.<\/p>\n

Limitaci\u00f3n de objetivos visuales<\/h3>\n

Por el mismo razonamiento que en el punto anterior, limitar la cantidad de objetos visuales expuestos en cada p\u00e1gina del informe puede mejorar considerablemente el rendimiento de un informe en Power BI.<\/p>\n

Elegir el tipo de dato<\/h3>\n

Como es l\u00f3gico, existen diferentes tipos de datos en todas las BBDD como por ejemplo tipo \u201cfecha\u201d o \u201cmoneda\u201d. Los n\u00fameros enteros suponen un tratamiento m\u00e1s r\u00e1pido que los n\u00fameros decimales o los datos tipo texto. En muchas ocasiones, Power Bi cataloga de manera autom\u00e1tica un campo como texto en vez de num\u00e9rico por contener alg\u00fan valor \u201cextra\u00f1o\u201d (N\/A, null, etc.).<\/p>\n

Desde el Power Query mencionado anteriormente, podemos acceder a herramientas de transformaci\u00f3n del dato para tratar estos casos eliminando los registros con esos valores extra\u00f1os y cambiando el formato a las columnas.<\/p>\n

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Funciones DAX<\/h3>\n

El lenguaje DAX es una herramienta muy poderosa para confeccionar nuevas m\u00e9tricas, columnas, tablas, etc. Y como todo en tecnolog\u00eda, a medida que se profundiza m\u00e1s en un \u00e1rea, se pueden alcanzar utilizaciones m\u00e1s espec\u00edficas y sofisticadas.<\/p>\n

Por esto, es recomendable replantear expresiones DAX que hayan podido quedar obsoletas o que, por otro lado, se puedan mejorar gracias al conocimiento adquirido con el uso de Power BI a lo largo del tiempo.<\/p>\n

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Granularidad de los datos<\/h3>\n

Al igual que ocurr\u00eda en el primer punto, es habitual el planteamiento de conservar toda la granularidad del dato \u201cpor si acaso\u201d. Pero en muchas ocasiones no es necesario bajar tanto en el nivel de detalle.<\/p>\n

Por este motivo cabe preguntarse \u00bfes necesario conservar los datos diarios de una tabla, si solo se est\u00e1n mirando mes a mes? Por otro lado, es muy habitual conservar una columna con la fecha y hora juntas. Si se trocean y dividen en dos columnas diferentes desde el Power Query (una de fecha y otra de hora), se observar\u00e1 que el rendimiento del informe se agiliza.<\/p>\n

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Herramientas de Power BI<\/h3>\n

Por \u00faltimo,\u00a0es muy recomendable utilizar herramientas propias de Power BI para analizar el rendimiento de un informe.<\/strong><\/p>\n

Por un lado, est\u00e1 la posibilidad de utilizar el \u201cAnalizador de rendimiento\u201d en Power BI Desktop que, una vez activado, permite comenzar a grabar y probar los diferentes filtros\/elementos visuales de un informe.<\/p>\n

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Una vez que se haya acabado de testear el informe, aparecer\u00e1 un listado de todos los elementos visuales y las acciones realizadas con los tiempos de cada una de ellas en milisegundos.<\/p>\n

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Por otro lado, Power BI ofrece una herramienta de\u00a0diagn\u00f3stico de consulta<\/strong>\u00a0para determinar el comportamiento del Power Query a la hora de aplicar consultas. Esta opci\u00f3n, accesible desde \u201cTransformar datos\u201d, es muy recomendable para localizar las \u201cqueries\u201d que suponen cuellos de botella en un informe.<\/p>\n

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Si te interesa conocer c\u00f3mo podr\u00edamos ayudarte a tomar decisiones basadas en datos de manera m\u00e1s eficiente mediante esta herramienta, ponte en\u00a0contacto con nosotr@s.<\/p>\n

Referencias:<\/p>\n

Vandalytic<\/a><\/p>\n

Learn \u00b7 Microsoft<\/a><\/p>\n

Microsoft \u00b7 guidance<\/a><\/p>\n

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M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n

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