Power BI es una útil poderosa y liviana de usar para el exploración y visualización de datos. Permite a las organizaciones y a los usuarios individuales convertir datos en información significativa, lo que facilita la toma de decisiones asertivas. Con su interfaz intuitiva, los usuarios pueden crear informes interactivos y visualizaciones de datos de guisa sencilla.
Estas características hacen de Power BI una útil útil y accesible para la visualización y exploración de datos. Sin retención, es necesario tener en cuenta varios aspectos para evitar cometer errores al desarrollar informes.
A continuación, conocerás los más comunes:
Definición inadecuada de requisitos
Es importante comprender claramente qué información se necesita y cómo se utilizará ayer de aparecer a desarrollar un mensaje. Una definición incorrecta puede admitir a resultados poco precisos o irrelevantes.
Consejos
- Dedica tiempo a planificar la estructura del maniquí de datos, las visualizaciones y los requisitos del mensaje ayer de comenzar su progreso.
- Apóyate en los flujos de datos para detallar el origen de datos en el servicio y para reutilizarlos en todos los informes de la ordenamiento. Los flujos de datos se configuran en Power BI Service y funcionan como una capa entre el origen de datos y el mensaje que permite hacer Power Query en el servicio (en la abundancia) de tal guisa que se puede homogeneizar el origen de datos en el servicio, reutilizarlo y compartirlo entre varios informes.
- A la hora de trabajar con Power Query, el primer paso es filtrar las filas y eliminar las columnas que no vayas a faltar para sujetar tu conjunto de datos. Luego, continúa aplicando las operaciones de transformación que necesites. Elimina lo que no vayas a utilizar.
- A pesar de que Power Query permite hacer operaciones de transformación del reseña, se recomienda que el reseña venga procesado desde el origen en la medida que sea posible. Las operaciones necesarias para realizar las operaciones de transformación en Power Query pueden repercutir en el rendimiento del mensaje.
Modelado de datos de bajo rendimiento
La útil cuenta con capacidades robustas de modelado de datos, lo que facilita la transformación y honestidad de datos, la creación de relaciones entre tablas y la definición de medidas y columnas calculadas.
Una estructura inadecuada en el maniquí de datos, como relaciones incorrectas o mal uso de medidas y columnas calculadas puede crear problemas de rendimiento y resultados incorrectos en los informes.
Surtir un maniquí de datos simple, evita complicaciones innecesarias y utilizar una estructura limpia y coherente con relaciones claras de los datos es secreto para obtener resultados precisos y confiables.
Consejos
- Se recomienda trabajar con modelos en sino, sujetar el tamaño de almacenamiento y optimizar los tiempos de consulta.
- Asegúrese de tener una columna secreto única en cada tabla que pueda utilizar para establecer relaciones con otras tablas. Estas columnas suelen ser las claves primarias y foráneas definidas en tu fuente de datos.
- La mayoría de las relaciones en un maniquí de datos de Power BI son del tipo uno a muchos. Evita las relaciones de muchos a muchos, que hacen el proceso más enrevesado.
- En el editor de relaciones de Power BI, asegúrese de habilitar la opción “Usar relación activa” para las relaciones que desee que estén activas y sean utilizadas en los cálculos y visualizaciones.
- Evite tener relaciones redundantes (relaciones innecesarias entre tablas) Estas situaciones pueden crear resultados inesperados o problemas de rendimiento.
Cálculos erróneos
Errores al crear fórmulas DAX (Data Analysis Expressions) que afectan los resultados de las métricas y medidas.
Consejos
- Asegúrese de que los tipos de datos utilizados en sus cálculos sean correctos. Si estás realizando operaciones entre diferentes tipos de datos, como números y texto, puede causar resultados inesperados.
- Utiliza las conversiones de tipo de datos apropiadas según sea necesario.
- Verifica el origen de los datos en tu maniquí de Power BI para asegurarte de que no haya errores, ya que los cálculos resultantes incluso serán incorrectos.
- Usa DIVIDE para divisiones numéricas con DAX.
- Para contar filas usa COUNTROWS en vez de COUNT.
Diseño y visualización inadecuados
Power BI ofrece una amplia escala de visualizaciones prediseñadas, desde gráficos básicos hasta mapas geoespaciales. Esto permite presentar los datos de guisa clara y comprensible para el manifiesto objetivo.
La presentación visual de los informes debe ser clara, intuitiva y liviana de entender. Un diseño deficiente puede dificultar la interpretación de los datos y afectar negativamente la toma de decisiones.
Gráficos mal diseñados, equivocación de función visual o interpretación incorrecta de los datos.
Incluir demasiadas visualizaciones en un mensaje, lo que puede dificultar la comprensión de la información relevante.
Consejos
- Utilice nombres descriptivos para las tablas, columnas, medidas y visualizaciones, y organice los objetos en carpetas lógicas adentro del panel de clarividencia.
- Aprovecha las jerarquías para mostrar niveles de detalle y anexar filtros para permitir una exploración interactiva de los datos.
- Utilice gráficos adecuados para representar los datos, aplique formatos consistentes y enfócate en la legibilidad y comprensión de la información presentada.
- Evite sobrecargar una página con demasiados medios visuales y saturar un mensaje con exceso de páginas. Esto te permitirá organizar y presentar la información de guisa más efectiva, brindando una experiencia de becario más clara y enfocada.
Equivocación de seguridad y comunicación adecuados
Es fundamental avalar que solo las personas autorizadas tengan comunicación a la información sensible y que se apliquen las medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos.
Llegada no calificado a ciertos informes o datos sensibles correcto a configuraciones de seguridad inadecuadas.
Consejos
- Configure los permisos de guisa que solo los usuarios autorizados puedan conseguir a la información sensible y establezca roles de seguridad según sea necesario.
- Usa RLS (Row-Level Security), puedes detallar reglas que limiten qué filas de datos pueden ver cada becario o reunión de usuarios en función de criterios establecidos, como permisos, ubicación geográfica o cualquier otro atributo relevante.
Equivocación de moral de datos
Es necesario realizar pruebas exhaustivas para comprobar de que los datos utilizados en el mensaje sean precisos y estén actualizados. La equivocación de moral puede resultar en errores y decisiones erróneas.
Consejos
- Antiguamente de transmitir tus informes, verifica la precisión y coherencia de los datos, las fórmulas y las visualizaciones, y realiza pruebas exhaustivas para avalar su correcto funcionamiento.
- El proceso de moral de datos no se limita a una única vez; es necesario procesar el mensaje nuevamente al anexar nueva información y realizar si se actualiza correctamente y si la información reflejada es correcta.
Actualizaciones automáticas problemáticas
Microsoft, el desarrollador de Power BI, ofrece actualizaciones frecuentes y mejoras basadas en las deyección del mercado y los comentarios de los usuarios. Adicionalmente, cuenta con una amplia documentación y una comunidad activa que brinda soporte y bienes adicionales.
Fallas al programar actualizaciones automáticas de datos o problemas con la sincronización de datos en tiempo existente.
Demoras excesivas o calma al cargar o desempolvar los informes correcto a consultas complejas o gran cantidad de datos sin optimizar.
Consejos
- Al automatizar el proceso de modernización, ahorras tiempo al evitar tener que realizar actualizaciones manuales periódicas.
- Las actualizaciones automáticas aseguran que todos los usuarios accedan a la misma lectura actualizada de los datos, evitando discrepancias o lagunas en la información.
- Puedes configurar la frecuencia de las actualizaciones según tus deyección, ya sea diaria, semanal o incluso más frecuente, lo que te brinda flexibilidad para adaptarte a la dinámica de tus datos.