Respuestas de foro creadas
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Gente les Paso mi resumen si les sirve genial, gracias por lo enseñado Diego.
Get data from different data sources
· identify and connect to a data source
En caso de no encoentrar el coneector especifico a la BD que se conecta podemos usar concetores genércios:
OLE DB : Es un conector genérico que permite conexión a diferentes lógicas con
ODBC
En command timeout in minutes: En caso no logre hacer concexion en X tiempo lo volvera a intentar.
Para acceder a la base de datos se tiene que entrar en DATASE y colocar ekl usuario y contraseña.
· change data source settings
Vamos a File >> Options & Settings >> Data Source Settings
Transform Data >> Data Source Settings
Global Permissions: Son todas las fuentes a las que me conecte en Power BI
Podemos editar permisos, cambiar usuario y contraseña e incluso podemos cambiar la fuente de donde se encuentra la BD, además de ello se puede ver el PRIVACY LEVEL
· select a shared dataset or create a local dataset
Dataset: Es el conjunto de datos, es el conjunto de nuestras diferentes tablas columnas y las relaciones que se tienen entre cada una de ellas.
Shared Dataset: Conjunto de datos compartido, se encuentran en la nube
Local Dataset: Conjuntos de datos locales, se encuentra en tu PC
Entramos a GET DATA y elejimos la opcion DATASET
La importancia del share dataset radica en que importamos datasets ya creados anteriormente con las modificacones previas de manera tal que no tengamos que hacer más modificaciones a las mismas y tengamos esa facilidad, tendremos los beneficios de ese dataset sin empezar desde 0 en el que se tiene que aplicar todos los pasos.
Los Shared Dataset son conjuntos de datos ya cargados anteriormente que buscan unificar la información, cuando se importa la data de un shared dataset esta no puede modificada, no es posible agregar columnas o tablas pero si es posible agregar medidas. La importancia de los Shared Dataet es tener una sola fuente de datos verdaderos y reales.
· select a storage mode
Storage mode, solo puede activarse si estas trabajando con una BD.
Es el tipo de almacenamiento:
En la BD en Azure vamos al modelo:
AL seleccionar una fuente de datos en propiedades >> avanzado >> IMPORT / DIRECT QUERY / DUAL
IMPORT : Se conecta a la BD e importa los datos al Power BI, los datos se almacenan en el Power BI. Es posible usar en cualquier fuente de datos no solo BD SQLs sino tbm con excel u otras.
DIRECT QUERY: Mantiene una conección con la BD para que cuando hagamos una modificacion en grafico/tabla/KPI se modifique conultando en tiempo real con la BD. Solo se puede usar este método con BD.
DUAL: Es una forma de almacenamiento híbrido, donde Power BI va a decidir en que momento usar import y en que momento usar direct query.
IMPORTANTE: Una vez hayas elegido el modo IMPORT no puedes migrar a DIRECT QUERY o DUAL asi que se deberá hacer una nueva conexión SQL para cambiar el Storage Mode, sin embargo de DIRECT QUERY a IMPORT y DUAL si es posible cambiar.
En Data no es posible ver la informacion de una fuente de datos con storage mode direct query, sin embargo en el editor de conusltas si se pueden hacer algunas modificaciones.
Es posible agragar columnas a una tabla con direct query y se utilizar ese dato. Ademas de ello es posible generar relaciones entre tablas DIRECT e IMPORT
¿Cómo saber si se trabaja con IMPORT O DIRECT QUERY?
Si se trabja con base de datos muy grandes se debe trabajar con DIRECT QUERY, cuando los datos cambian con frecuencia y se requieren informes en tiempo real.
DIRECT QUERY == LIVE CONNECTIOS
Se realizaran un numero limitado de consultas con M a una BD Direct Query
· choose an appropriate query type
Tiene que ver con dicernir el tipo de conector que usaremos para conectarnos a una base de datos, siempre existe el concector más adecuado para hacerlo
Conocer los conectores más conocidos para cargar datos.
OLE DB : Es un conector genérico que permite conexión a diferentes lógicas con
ODBC
· identify query performance issues
query performance = Desempeño de nuestras consultas.
Cuando se tienen las consultas en Transform Data es normal que apliquen pasos para hacer una limpieza de las mismas, sin mebargo se debe tener en cuenta que mientras menos pasos se apliquen más eficiente será nuetra consulta.
Si le damos click derecho a uno de nuestros pasos y seleccionamos la opcion de “View Native Query” podemos ver que se realiza una consulta para que se ejecute en el servidor de donde de obtiene la BD de esta manera se eficientiza la carga y transformacion de los datos.
En caso de que agregemos una columna se puedee ver que ya no es posible hacer estas consultas y desde el primer momento en que no sea posible ya en adelante no se podrá.
Es posible disminuir el numero de pasos en caso se realicen pasos iguales pero en diferentes columnas, este tendra que hacerse sobre el codigo de la primera.
Reglas para mejorar las consultas:
- Query Folding : Los pasos se ejecuten del lado del servidor y no en el Power BI
- Entre menos pasos existan en las consultas es mejor
· use Microsoft Dataverse
Microsoft cambio el nomde de “Microsoft Common data service” por “Microsoft Dataverse”
Es parte del uso de Power Apps
Se crea una BD en Power Apps
Vamos al Power BI y colocamos get data para usar el DATAVERSE, seleccionadomos la opcion y nos solicitará el “Enviroment Domain” o “Dominio del ambiente”
En power APPS el PUNTO DE CONEXIÓN TDS debe estar activado y en power APPS en detalles de desción se copiara el URL desde el https.
Asi cargamos un Dataverse
· use parameters
Los parámetros los definimos para que el usuario pueda agregar sus propios valor y estos sean usados dentro de la lógica de las consultas
En transform data vamos a “MANAGE PARAMETERS” y creamos nuestro parámetro
Es recomendable crear un nuevo grupo de consultas para los parámetros.
Creamos un nuevo parámetro y luego se utiliza en un campo en donde se selecciona el filtro del campo y se ingresa el parámetro
Finalmente se guarda el power BI como .pbit para compartir el reporte
· use or create a PBIDS file
PBIDS = Power BI Data Source
Un archive PBIDS te permite seleccionar los archivos ; de la BD a la que te conectas, con los que desees conectarte. Una persona puede haber seleccionado 1 o dos archivos de la BD sin embargo si guarda el PBI con extención PBIDS le da la opertunidad a la persona que abra el archivo de poder selccionar los archivos de BD que desee conectarse.
· use or create a data flow
Un dataflow es algo muy parecido al QUERY EDITOR pero en la nube en Power BI Service
Lo que hace poderoso al dataflow es que todas las cargas/ transformaciones que hagas van a estra disponibles para diferentes personas dentro de tu organización, entonces en vez de que todos se esten conectando y haciendo sus tranaformaciones tu como desarrollador puedes hacer las transformaciones en la nube y posteriormente que toda la organización se conecte al dataflow que tu has creado, con esto evitamos el retrabajo de las transformaciones.
Vamos al power BI Service >> Elegimos un equipo de trabajo >> Damos click en NEW y seleccionamos un DATAFLOW >> Seleccionamos la opcion Define new tables
Ahora tenemos que seleccionar la BD a la que nos vamos a conectar >> Ingresamos los datos del BD y le damos NEXT, nos saldran las tablas que contiene la BD, elegiremos la o las tablas a las que nos conectaremos y hacemos las transformaciones que deseemos.
Al finalizar las transformaciones deseeadoas guardaremos y cerramos y aparecerá una ventana para guardar el DATAFLOW, le colocamos nombre y descripción.
Nos dirigimos al Equipo donde creamos el DATAFLOW y lo actualizamos.
Vamos a Power BI Desktop y le damos get data y seleccionamos la opcion de Power BI DataFlows y nos conectamos al DATAFLOW que deseemos.
Asi podemos cargar una DB con los datos transformados para toda la organización.
Chicos les paso mi resumen de esta sección:
· identify data anomalies (outliars)
Como usar funcionalidades que vienen en Power BI para detectar anomalías en tus datos.
2 Casos en los que pasan:
- Se eliminó el dato
- Fenómeno real en BI
Las gráficas nos ayudan mucho a poder visualizar las anomalías, es común usar gráficas de disperción o histogramas con tablas para poder encontrar anomalías.
· examine data structures
Examinar la estructura de nuestros datos
Dentro del Query Editor cada consulta tiene columnas que a su vez tienen un tipo de dato específico. Es importante colocar el tipo de dato correcto para cada columna.
Debemos tener cuidado de cambiar el tipo de dato entre dos columnas relacionadas entre dos consultas, si hacemos el cambio en una de las columnas afectará la relación.
Tenemos columnas que algunas de ellas con TABLAS (Se tiene una tabla anidada )y otras que son VALORES (Se tiene un listado, que es unicamente un registro)
· interrogate column properties
Column properties = Propiedades de las columnas
Es básicamente es conocer la información nos muestran las columnas y como la podemos utilizarla para conocer mejor nuestros datos.
Vamos a Transform Data >> en la ventana View podemos activar la calidad de las columnas que nos mostrará:
· la informacion valida
nos muestran las columnas y como la podemos utilizarla para conocer mejor nuestros datos.
Vamos a Transform Data >> en la ventana View podemos activar la calidad de las columnas que nos mostrará:
· la informacion valida
· los errores
· los valores vacios.
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Si en View seleccionamos el COLUMN DISTRIBUTION nos dará una idea de la distribución de valores en cada uno de los valores.
Gracias a esta opcion del Power Query nos ayuda a concer mejor la distribución de nuestros datos.
Entre más valores unicos haya en nuetras columnas el tamaño de nuetro archivo será más y más grande debido al método de compresión de Power BI.
· interrogate data statistics
Como vizualizar las estadísticas que estan detrás de nuestros datos.
Vamos a Transform Data >> en la ventana View podemos activar COLUMN PROFILE y ahi veremos la estadítica de nuestros datos.
TENER EN CUENTA QUE EN LA PARTE INFERIOR SE MUESTRA QUE LA TABLA MUESTRA SOLO 1000 DATOS entonces se puede cambiar para mostrar más datos en “Column profiling based on entire data set”
