Este informe proporciona una investigación exhaustiva sobre las mejores prácticas en arquitectura de Power BI, incluyendo las mejores prácticas del centro de excelencia, el rendimiento, la seguridad, la tolerancia a fallos y otros elementos a tener en cuenta.

Arquitectura de Power BI

Al diseñar una arquitectura de Power BI, es fundamental considerar tres factores principales:

Factor

Descripción

Ubicación de los datos de origen

¿Dónde residen sus datos? ¿En las instalaciones, en la nube, en SaaS de terceros, en archivos, en la web o en OData?

Método de integración de datos de origen

¿Importará datos, utilizará una conexión en vivo o una consulta directa?

Ubicación deseada de los datos en sus conjuntos de datos

¿Residirán los datos en Power BI (residente) o permanecerán en los sistemas de origen (no residente)?

Además de estos factores 1, las siguientes mejores prácticas pueden ayudar a optimizar su arquitectura de Power BI:

  • Seguridad: Implemente controles de acceso, cifre los datos confidenciales, realice auditorías periódicas y capacite a los empleados para prevenir violaciones de datos y cumplir con las regulaciones 2.
  • Optimización del modelo de datos: Utilice un diseño de esquema en estrella, evite columnas innecesarias, reduzca la cardinalidad de las columnas y utilice Power Query para las transformaciones de datos 3.
  • Reutilización de componentes: Diseñe componentes en capas para facilitar la reutilización, el reemplazo y el cambio. Utilice flujos de datos para tablas de Power Query compartidas o conjuntos de datos compartidos para informes finos de Power BI 4.
  • Puerta de enlace de datos local: Si utiliza datos locales, asegúrese de que la puerta de enlace esté en una máquina o máquina virtual que forme parte de su VPN, tenga acceso a todos sus orígenes de datos locales, utilice una cuenta de servicio y limite el acceso IP 5.
  • Latencia de datos: Si una latencia de 24 horas es aceptable, el conjunto de datos es inferior a 1 GB y no hay problemas para utilizar la puerta de enlace local, puede utilizar datos residentes en Power BI 1.

Diseño de modelos de datos

Un modelo de datos eficiente y escalable es crucial para el éxito de sus informes de Power BI. Las siguientes mejores prácticas pueden ayudar a lograr esto:

  • Esquema en estrella: Divida los datos en una tabla de hechos para datos cuantitativos y tablas de dimensiones para atributos descriptivos 6.
  • Columnas calculadas y medidas: Utilice medidas en lugar de columnas calculadas siempre que sea posible para reducir la huella de memoria y mejorar el rendimiento 7.
  • Conexión en vivo: Para datos tabulares alojados en servicios de Azure Analytics o en servicios de análisis de SQL Server locales, una conexión en vivo ofrece escalabilidad, alto rendimiento y la capacidad de combinar datos de diferentes fuentes 8.
  • Diseño bien definido: Un modelo de datos bien diseñado es fundamental para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y garantizar que sus informes de Power BI sean rápidos y confiables. Esto implica definir tablas, relaciones, medidas y dimensiones que reflejen las operaciones y los objetivos de su negocio 9.

Implementación de seguridad

Power BI ofrece dos mecanismos principales para la seguridad de los datos:

Seguridad a nivel de fila (RLS)

RLS restringe el acceso a filas específicas de datos en función de los roles de usuario. Defina criterios en el modelo de datos para controlar el acceso a nivel de fila dentro de una tabla 10. Por defecto, el filtrado RLS utiliza filtros unidireccionales. Sin embargo, puede habilitar manualmente el filtrado cruzado bidireccional con RLS seleccionando la relación y marcando la casilla “Aplicar filtro de seguridad en ambas direcciones” 12. Esto puede ser útil cuando también se implementa RLS dinámico a nivel de servidor, donde la seguridad se basa en el nombre de usuario o el ID de inicio de sesión.

Seguridad a nivel de objeto (OLS)

OLS restringe el acceso a tablas o columnas específicas en un modelo de datos en función de los roles de usuario. Se aplica a los metadatos del modelo de datos en lugar de a los datos en sí 10.

Para implementar RLS, utilice la pestaña “Modelado” en Power BI Desktop para crear roles y definir expresiones DAX para el filtrado de filas 11. OLS requiere el uso de una herramienta externa como Tabular Editor, que le permite configurar permisos para tablas y columnas específicas 11.

Power BI Premium

Power BI Premium ofrece capacidades mejoradas de rendimiento y capacidad. Considere utilizar Power BI Premium si necesita:

  • Mayor rendimiento y escalabilidad: Power BI Premium proporciona recursos dedicados para un rendimiento constante 15.
  • Distribución amplia de contenido: Permite a los usuarios Pro compartir contenido sin necesidad de licencias Pro para los visores 15.
  • Funcionalidades adicionales: Desbloquea funciones como informes paginados, Power BI Report Server local y aislamiento de espacios de trabajo 15.

Al implementar Power BI Premium, planifique la capacidad y establezca prácticas de gobierno para evitar un rendimiento deficiente y actualizaciones de capacidad costosas 15. Es importante comprender las diferentes opciones de capacidad disponibles, que van desde EM1/A1 con 1 v-core hasta P5/A8 con 128 v-cores 17. Tenga en cuenta que, si bien Premium generalmente ofrece un rendimiento más consistente, las capacidades compartidas también pueden funcionar bien en muchos casos 19.

Estrategia de implementación y administración

Una estrategia integral de implementación y administración es esencial para el éxito a largo plazo de su solución de Power BI. Considere los siguientes aspectos:

  • Ciclo de vida del contenido: Implemente un proceso para validar, implementar y administrar el contenido de Power BI a lo largo de su ciclo de vida, desde el desarrollo hasta la producción 20.
  • Gobernanza de datos: Establezca un marco de gobernanza de datos que cubra la política de creación de espacios de trabajo, la configuración de inquilinos, las políticas de uso compartido y las políticas de seguridad de datos 22.
  • Modelado de datos: Utilice modelos dimensionales basados en esquemas en estrella para un mejor rendimiento, mantenimiento y funciones DAX 22.
  • Control de versiones: Utilice un sistema de control de versiones como Git para administrar los cambios en los archivos de Power BI y colaborar de manera efectiva 20.
  • Alineación con la estrategia empresarial: Asegúrese de que su estrategia de inteligencia empresarial esté alineada con la estrategia empresarial general para garantizar que los datos y el análisis respalden los objetivos empresariales 24.

Mejores prácticas del Centro de Excelencia

Un Centro de Excelencia (CoE) de Power BI puede ayudar a su organización a maximizar el valor de Power BI. Las mejores prácticas incluyen:

  • Establecer una visión y objetivos: Defina claramente el propósito y los objetivos de su CoE 25.
  • Crear un equipo multifuncional: Reúna a personas con diversas habilidades y experiencia para formar su equipo de CoE 25. Los miembros efectivos del equipo de CoE deben tener un profundo conocimiento de las herramientas de análisis, un deseo de mejorar las prácticas de análisis, un enfoque en la colaboración y la capacidad de trabajar de forma ágil 26.
  • Establecer políticas de gobierno y seguridad: Cree políticas para garantizar el uso responsable y seguro de Power BI 25.
  • Crear un repositorio de conocimientos: Proporcione a los usuarios acceso a documentación, bibliotecas y recursos para ayudarlos a aprender y utilizar Power BI de manera efectiva 25. Esto puede incluir mejores prácticas, estándares y directrices para el desarrollo de Power BI 28.
  • Fomentar el aprendizaje continuo: Ofrezca capacitación, webinars y talleres para mantener a los usuarios actualizados sobre las nuevas funciones y capacidades 25.
  • Promover la colaboración: Facilite el intercambio de conocimientos y la colaboración entre los usuarios de Power BI 30.
  • Monitorear el rendimiento y la adopción: Realice un seguimiento del uso de Power BI y recopile comentarios de los usuarios para identificar áreas de mejora 25.
  • Promover una cultura de desarrollo ciudadano: Anime a los usuarios empresariales a crear sus propias soluciones de Power BI 25.
  • Proporcionar soporte a los usuarios: Cree un equipo de soporte para ayudar a los usuarios con preguntas o problemas. Esto puede incluir el uso de canales de Teams para brindar soporte y asistencia 31.
  • Implementar un proceso de control de calidad: Utilice herramientas como Power BI deployment pipelines para probar y validar los informes antes de su lanzamiento 32.

Mejores prácticas para el rendimiento

Para optimizar el rendimiento de sus informes de Power BI, considere las siguientes mejores prácticas:

  • Optimizar modelos de datos y consultas DAX: Utilice el esquema en estrella, evite columnas innecesarias, reduzca la cardinalidad de las columnas y optimice las fórmulas DAX 3. Oculte las columnas no utilizadas en la vista de informe para optimizar las consultas DAX 34.
  • Utilizar datos agregados: Preagregue los datos en el origen para conjuntos de datos grandes y aproveche las agregaciones en Power BI para mejorar el rendimiento de las consultas detalladas 3.
  • Optimizar imágenes: Minimice el número de imágenes en una página, evite imágenes demasiado complejas, utilice imágenes estándar en lugar de imágenes personalizadas y limite los puntos de datos en los gráficos 3. Limite el número de elementos visuales en una página de informe a solo lo necesario, idealmente no más de ocho elementos visuales y una tabla por página 35.
  • Administrar cálculos: Optimice las fórmulas DAX, utilice variables para evitar repetir cálculos y elija medidas en lugar de columnas calculadas cuando sea posible 3.
  • Optimizar el origen de datos: Utilice índices y consultas optimizadas para la actualización del origen de datos 3.
  • Aplicar gobierno y supervisión: Implemente RLS para un acceso seguro a los datos y supervise el rendimiento con herramientas como Performance Analyzer 3.
  • Optimizar para paneles: Ancle imágenes de informes que ya estén optimizados y utilice conexiones en vivo para actualizaciones de datos en tiempo real si es necesario 3.
  • Minimizar la latencia de la red: Mantenga las fuentes de datos, las puertas de enlace y la capacidad de Power BI lo más cerca posible, preferiblemente en la misma región, para minimizar el impacto de la latencia de la red 36.
  • Compresión de datos: Los modelos de importación pueden lograr una compresión de hasta 10 veces, lo que reduce significativamente el tamaño de los datos almacenados y mejora el rendimiento 37. Power BI utiliza varios métodos de compresión, como la codificación de valores, la codificación de diccionario y la codificación de longitud de ejecución 38.
  • Precarga para aplicaciones web: Utilice powerbi.preload() para mejorar el rendimiento en aplicaciones web al descargar archivos JavaScript, CSS y otros elementos necesarios para incrustar un informe 39.
  • Diagnóstico de consultas: Utilice la función Query Diagnostics para comprender cuánto tiempo se dedica a las diferentes etapas del procesamiento de datos y optimizar el rendimiento de las consultas 40.

Mejores Prácticas para la seguridad

Para garantizar la seguridad de sus datos de Power BI, siga estas mejores prácticas:

  • Configurar permisos de acceso a datos y objetos de Power BI: Utilice RLS y OLS para controlar el acceso a los datos en función de los roles de usuario 41.
  • Utilizar cifrado y autenticación para proteger los datos de Power BI: Power BI cifra los datos en tránsito y en reposo utilizando TLS y Azure Storage Encryption, respectivamente 43.
  • Implementar Power BI en un entorno seguro y compatible: Asegúrese de que los sistemas operativos, los navegadores y el software de puerta de enlace estén actualizados con los últimos parches de seguridad 43.
  • Aplicar la autenticación multifactor (MFA): MFA agrega una capa adicional de seguridad al requerir que los usuarios se autentiquen utilizando más de un método 41.
  • Controlar las opciones de exportación y uso compartido de datos: Configure la configuración para evitar la exportación o el uso compartido no autorizado de datos 41.
  • Utilizar la clasificación de datos y las etiquetas de confidencialidad: Clasifique los datos en función de su confidencialidad y aplique etiquetas de confidencialidad para garantizar que se manejen correctamente 41.
  • Implementar políticas de gobierno: Establezca políticas para el acceso a los datos, el uso compartido de datos y la seguridad de los datos 41.
  • Asegurar las puertas de enlace de datos: Mantenga actualizado el software de la puerta de enlace, restrinja el acceso a la administración de la puerta de enlace y revise periódicamente los permisos de usuario 42.
  • Cifrar datos en reposo y en tránsito: Power BI cifra los datos en reposo y en tránsito utilizando el cifrado de Azure Storage y TLS, respectivamente 45. Además, los administradores de red pueden aplicar el uso de la versión actual de TLS para cualquier comunicación segura en su red 46.
  • Seguridad de aplicaciones incrustadas: Para las aplicaciones incrustadas de Power BI, utilice Credential Scanner para identificar las credenciales en el código y trasladarlas a ubicaciones más seguras como Azure Key Vault 47.
  • BYOK (Bring Your Own Key): En Power BI Premium, puede utilizar sus propias claves para el cifrado de datos en reposo, lo que facilita el cumplimiento de los requisitos de cumplimiento que especifican acuerdos de claves con el proveedor de servicios en la nube 48.

Mejores prácticas para la tolerancia a fallos

Para garantizar la tolerancia a fallos de su solución de Power BI, considere las siguientes mejores prácticas:

  • Implementar Power BI en una arquitectura de alta disponibilidad: Azure Availability Zones protege los informes, las aplicaciones y los datos de Power BI de fallos del centro de datos 49.
  • Utilizar Power BI Dataflows para la replicación de datos: Dataflows permite limpiar, transformar y almacenar datos de forma centralizada, lo que facilita la replicación y la recuperación 50. Dataflows ofrece dos categorías: Estándar y Analítico, cada una con diferentes capacidades y opciones de escalabilidad 52. Para obtener el máximo rendimiento de los flujos de datos, siga las mejores prácticas, como optimizar las transformaciones de Power Query, utilizar tablas calculadas y reutilizar flujos de datos en diferentes entornos 53.
  • Crear copias de seguridad de los informes y modelos de datos de Power BI: Utilice la función Copia de seguridad y restauración para crear copias de seguridad periódicas de sus conjuntos de datos 54. También puede utilizar Power BI Sentinel para realizar copias de seguridad de sus informes y conjuntos de datos en su propia cuenta de Azure Storage 55.
  • Clústeres de puerta de enlace de alta disponibilidad: Cree clústeres de alta disponibilidad de instalaciones de puerta de enlace para garantizar que su organización pueda acceder a los recursos de datos locales desde servicios en la nube como Power BI 56.

Otros elementos a tener en cuenta

Además de las mejores prácticas mencionadas anteriormente, tenga en cuenta los siguientes elementos al trabajar con Power BI:

  • Integración con otras herramientas y plataformas: Power BI se integra con otras herramientas de análisis de datos, como Excel, Azure Synapse Analytics y Microsoft Teams 57. Puede conectar Power BI a una amplia gama de fuentes de datos, incluidas hojas de cálculo de Excel, bases de datos SQL Server locales y servicios en la nube como SharePoint 59.
  • Visualización de datos e informes interactivos: Power BI ofrece una amplia gama de opciones de visualización e interactividad para crear informes atractivos e informativos 60. La elección de los elementos visuales correctos es fundamental para comunicar información de manera efectiva y crear una historia visual convincente 62.
  • Implementación en un entorno de nube o local: Power BI se puede implementar en la nube (Power BI Service) o en las instalaciones (Power BI Report Server) 63. Power BI Report Server también se puede implementar en máquinas virtuales de Azure 64. Considere los diferentes modelos de implementación, como la publicación en la web, la incrustación en aplicaciones y la integración con plataformas como SharePoint 65.
  • Modelado de datos externo: Utilice herramientas externas como Tabular Editor para ampliar la funcionalidad de modelado de datos de Power BI, como anular la expresión de formato de cadena original de una medida o crear nuevas funciones para la seguridad a nivel de objeto y fila 66.

Conclusión

Al seguir las mejores prácticas descritas en este informe, puede optimizar su arquitectura de Power BI, mejorar el rendimiento, garantizar la seguridad y lograr la tolerancia a fallos. Recuerde que la implementación de Power BI es un proceso continuo que requiere una planificación cuidadosa, una gobernanza sólida y un monitoreo regular para garantizar el éxito a largo plazo.

Para aprovechar al máximo Power BI, comience a implementar estas mejores prácticas hoy mismo. Considere buscar la orientación de un experto en Power BI para obtener ayuda con la implementación y la optimización de su solución.

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