Errores comunes al desarrollar reportes en Power BI

Power BI es una herramienta poderosa y fácil de usar para el análisis 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 manera sencilla.

Estas características hacen de Power BI una herramienta útil y accesible para la visualización y análisis de datos. Sin embargo, es necesario tener en cuenta varios aspectos para evitar cometer errores al desarrollar reportes.

A continuación, conocerás los más comunes:

Definición inadecuada de requisitos

Es importante comprender claramente qué información se necesita y cómo se utilizará antes de empezar a desarrollar un informe. Una definición incorrecta puede llevar a resultados poco precisos o irrelevantes.

Tips

• Dedica tiempo a planificar la estructura del modelo de datos, las visualizaciones y los requisitos del informe antes de comenzar su desarrollo.

• Apóyate en los dataflows para definir el origen de datos en el servicio y para reutilizarlos en todos los informes de la organización. Los dataflows se configuran en Power BI Service y funcionan como una capa entre el origen de datos y el informe que permite hacer Power Query en el servicio (en cloud) de tal manera 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 necesitar para reducir 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 dato, se recomienda que el dato 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 informe.

Modelado de datos deficiente

La herramienta cuenta con capacidades robustas de modelado de datos, lo que facilita la transformación y limpieza de datos, la creación de relaciones entre tablas y la definición de medidas y columnas calculadas.

Una estructura inadecuada en el modelo de datos, como relaciones incorrectas o mal uso de medidas y columnas calculadas puede generar problemas de rendimiento y resultados incorrectos en los informes.

Mantener un modelo de datos Simple, evita complicaciones innecesarias y utilizar una estructura limpia y coherente con relaciones claras de los datos es clave para obtener resultados precisos y confiables.

Tips

• Se recomienda trabajar con modelos en estrella, reducen el tamaño de almacenamiento y optimizan los tiempos de consulta.

• Asegúrate de tener una columna clave única en cada tabla que puedas 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 modelo de datos de Power BI son del tipo uno a muchos. Evita las relaciones de muchos a muchos, que hacen el proceso más complejo.

• En el editor de relaciones de Power BI, asegúrate de habilitar la opción “Usar relación activa” para las relaciones que deseas que estén activas y sean utilizadas en los cálculos y visualizaciones.

• Evita tener relaciones redundantes (relaciones innecesarias entre tablas) Estas situaciones pueden generar 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.

Tips

• Asegúrate de que los tipos de datos utilizados en tus 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 modelo de Power BI para asegurarte de que no haya errores, ya que los cálculos resultantes también 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 gama de visualizaciones prediseñadas, desde gráficos básicos hasta mapas geoespaciales. Esto permite presentar los datos de manera clara y comprensible para el público objetivo.

La presentación visual de los informes debe ser clara, intuitiva y fácil de entender. Un diseño deficiente puede dificultar la interpretación de los datos y afectar negativamente la toma de decisiones.

Gráficos mal diseñados, falta de jerarquía visual o interpretación incorrecta de los datos.

Incluir demasiadas visualizaciones en un informe, lo que puede dificultar la comprensión de la información relevante.

Tips

• Utiliza nombres descriptivos para las tablas, columnas, medidas y visualizaciones, y organiza los objetos en carpetas lógicas dentro del panel de vista.

• Aprovecha las jerarquías para mostrar niveles de detalle y agregar filtros para permitir una exploración interactiva de los datos.

• Utiliza gráficos adecuados para representar los datos, aplica formatos consistentes y enfócate en la legibilidad y comprensión de la información presentada.

• Evita sobrecargar una página con demasiados elementos visuales y saturar un informe con exceso de páginas. Esto te permitirá organizar y presentar la información de manera más efectiva, brindando una experiencia de usuario más clara y enfocada.

Falta de seguridad y acceso adecuados

Es fundamental garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a la información sensible y que se apliquen las medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos.

Acceso no autorizado a ciertos informes o datos sensibles debido a configuraciones de seguridad inadecuadas.

Tips

• Configura los permisos de manera que solo los usuarios autorizados puedan acceder a la información sensible y establece roles de seguridad según sea necesario.

• Usa RLS (Row-Level Security), puedes definir reglas que limiten qué filas de datos puede ver cada usuario o grupo de usuarios en función de criterios establecidos, como permisos, ubicación geográfica o cualquier otro atributo relevante.

Falta de validación de datos

Es necesario realizar pruebas exhaustivas para asegurarse de que los datos utilizados en el informe sean precisos y estén actualizados. La falta de validación puede resultar en errores y decisiones erróneas.

Tips

• Antes de publicar tus informes, verifica la precisión y coherencia de los datos, las fórmulas y las visualizaciones, y realiza pruebas exhaustivas para garantizar su correcto funcionamiento

• El proceso de validación de datos no se limita a una única vez; es necesario procesar el informe nuevamente al agregar nueva información y verificar 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 necesidades del mercado y los comentarios de los usuarios. Además, cuenta con una amplia documentación y una comunidad activa que brinda soporte y recursos adicionales.

Fallas al programar actualizaciones automáticas de datos o problemas con la sincronización de datos en tiempo real.

Demoras excesivas o lentitud al cargar o actualizar los informes debido a consultas complejas o gran cantidad de datos sin optimizar.

Tips

• Al automatizar el proceso de actualización, ahorras tiempo al evitar tener que realizar actualizaciones manuales periódicas.

• Las actualizaciones automáticas aseguran que todos los usuarios accedan a la misma versión actualizada de los datos, evitando discrepancias o lagunas en la información.

• Puedes configurar la frecuencia de las actualizaciones según tus necesidades, ya sea diaria, semanal o incluso más frecuente, lo que te brinda flexibilidad para adaptarte a la dinámica de tus datos.