Más que paneles bonitos, todo lo que el usuario necesita son informes rápidos.
Sus usuarios seguramente estarán encantados con los informes de Business Intelligence estéticamente hermosos y bien elaborados, pero eso no es suficiente. La velocidad a la que se puede acceder a los datos los hará mucho más felices. Para que eso suceda, todo depende de lo que hay detrás de las visualizaciones de datos.
La ligereza y la velocidad deben ser la prioridad al crear un informe. Para que el usuario no se enfrente a una experiencia negativa, es importante organizar las tablas y relaciones para que no se vuelvan complejas y redundantes. Por lo tanto, la optimización del rendimiento es esencial y garantiza que los datos se ejecuten de manera más eficiente, lo que en consecuencia brinda una mayor agilidad en el acceso a los informes y aumenta la satisfacción del cliente.
Para aquellos que recién se inician en el mundo de la inteligencia de negocios, no está de más recalcar que Power BI es una herramienta de análisis de datos de Microsoft diseñada para recopilar todos los datos e información de un negocio, organizarlos, procesarlos y realizar cálculos para crear reportes, generar indicadores y asistir en la toma de decisiones estratégicas. Estos datos se presentan a través de elementos visuales en tableros súper intuitivos.
Varios factores pueden influir en el rendimiento de Power BI. Por ejemplo, cuando trabajamos con grandes modelos de datos, fuentes de datos subyacentes lentas o informes complejos, a veces nos quedamos atascados en la lucha contra los problemas de rendimiento. Esto puede ser muy malo para su proyecto.
Este artículo tiene como objetivo señalar buenas prácticas de optimización del rendimiento en Power BI y ayudarlo a usted que no sabe por dónde comenzar a optimizar sus informes, además de resaltar qué puntos son importantes en este momento.
Puede optimizar su solución en diferentes capas arquitectónicas. Las capas incluyen:
- Las fuentes de datos;
- El modelo de datos;
- Visualizaciones, incluidos paneles, informes de Power BI e informes paginados de Power BI;
- El entorno, incluidas las capacidades, las puertas de enlace de datos y la red.
- Importe solo las columnas, tablas y datos necesarios:
Puede ser práctico y organizado. En lugar de cargar toda la información (que ni siquiera necesita estar allí), haga que su modelo de datos sea lo más limpio posible, con solo las columnas y tablas que realmente se usarán para el análisis. La sugerencia es comenzar poco a poco y comprender las necesidades del proyecto. Para que pueda expandirse con un mayor control sobre lo que realmente se está creando y ejecutando.
También es muy probable que en el momento del desarrollo no necesites los datos en su totalidad. La mayoría de las veces, solo una muestra de datos será suficiente para la velocidad que necesita y aún garantizará una actualización más rápida del conjunto de datos.
Consejo: la base realmente solo necesita estar completa en el informe publicado en el servicio en línea. - Haz uso de filtros:
Hay dos filtros que pueden ayudarlo en Power BI, son entidad y tiempo. Se carga un conjunto específico de dataset en el filtrado por entidad, a partir de la selección de valores en cada columna. Al filtrar por tiempo, la carga de un conjunto específico de un conjunto de datos se realiza eligiendo ciertos períodos de tiempo. - Elija el tipo de conjunto de datos apropiado para su solución:
El modelo de datos admite toda la experiencia de visualización. Los modelos de datos se alojan externa o internamente y en Power BI se denominan conjuntos de datos. Los tres modos de conjunto de datos son: Importación, DirectQuery y Compuesto. Es importante comprender sus opciones y elegir el tipo de conjunto de datos apropiado para su solución. - Usar variables:
Una buena práctica es usar variables para escribir cálculos menos complejos y más eficientes y también para revisar expresiones DAX, ya que algunos cálculos pueden ser muy complejos y terminar requiriendo más procesamiento. Al utilizar variables ahorras tiempo de procesamiento y consulta, logrando optimizar el rendimiento de tu modelo de datos. - Reducción de cardinalidad:
Power Bi tiene una muy buena ventaja sobre las cardinalidades, es posible usar varias tablas y definir la relación entre ellas. La cardinalidad se refiere a cómo se mapea la relación entre las tablas. Se recomienda tener pocas relaciones bidireccionales, ya que pueden tener un impacto negativo en el rendimiento. - Latencia de conexion:
La latencia de la red puede afectar el rendimiento de los informes al aumentar el tiempo que tardan las solicitudes en llegar al servicio Power BI y en entregar las respuestas. Los inquilinos en Power BI se asignan a una región específica.
Cuando los usuarios de un arrendatario acceden al servicio Power BI, sus solicitudes siempre se enrutan a esa región. Cuando las solicitudes llegan al servicio Power BI, el servicio puede enviar solicitudes adicionales, por ejemplo, a la fuente de datos subyacente o a la puerta de enlace de datos, que también están sujetas a la latencia de la red.
Herramientas como Azure Speed Test brindan una indicación de la latencia de la red entre el cliente y la región de Azure. En general, para minimizar el impacto de la latencia de la red, esfuércese por mantener las fuentes de datos, las puertas de enlace y el clúster de Power BI lo más cerca posible. Preferiblemente deben residir en la misma región.
Si la latencia de la red es un problema, intente ubicar las puertas de enlace y las fuentes de datos más cercanas a su clúster de Power BI colocándolos en máquinas virtuales alojadas en la nube.
Conclusión
Puedes mejorar el rendimiento de tus informes con la optimización del rendimiento en Power BI a partir del desarrollo de los modelos de datos. Esto asegura evitar impactos negativos y menos preocupaciones en el futuro.
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