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Planeamiento de la implementación de Power BI: integración con otros servicios

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Nota

Este artículo forma parte de la serie de artículos sobre el planeamiento de la implementación de Power BI. Esta serie se centra principalmente en la experiencia de Power BI en Microsoft Fabric. Para obtener una introducción a la serie, consulte el planeamiento de la implementación de Power BI.

Este artículo le ayuda a planear cómo y cuándo integrar Power BI y Microsoft Fabric con otros servicios. Este artículo se dirige principalmente a:

  • Directores y administradores de inteligencia empresarial y análisis: responsables de la toma de decisiones que son responsables de supervisar la estrategia y el programa BI. Estas personas deciden si usar otros servicios para admitir objetivos estratégicos específicos o complementar Fabric o Power BI.
  • Administradores de Fabric: los administradores responsables de supervisar Fabric en la organización. Los administradores de Fabric controlan qué servicios se pueden integrar con Fabric habilitando la configuración del inquilino de integración y configuran la integración de nivel de inquilino con servicios en Azure o Microsoft Teams. A menudo, los administradores de Fabric necesitan colaborar con otros administradores para facilitar esta integración.
  • Equipos del centro de excelencia (COE), TI y BI: los equipos que son los responsables de supervisar Power BI en la organización. Estos equipos buscan oportunidades de usar servicios que cuando los usuarios integrados ayudan a los usuarios a resolver problemas o usan Power BI de forma más eficaz.
  • Propietarios de contenido y creadores de contenido: los equipos y las personas que defienden el análisis en un equipo o departamento. Estos equipos y usuarios realizan la integración de nivel de área de trabajo y de nivel de solución para admitir necesidades y casos de uso específicos, cuando se permiten.

Al usar Power BI, puede experimentar ciertas necesidades o desafíos que no se pueden abordar con las principales características y herramientas de Power BI. En estas situaciones, puede considerar la posibilidad de integrar Power BI con otros servicios. La mayoría de estos servicios son servicios Microsoft, como Azure o Microsoft 365, pero también puede integrar Power BI con servicios personalizados o de terceros. La ampliación de la funcionalidad de Power BI de estas maneras puede ayudar a resolver nuevos problemas y permite que las personas sean más eficaces con sus tareas normales.

Estos son algunos escenarios comunes que implican la integración de Power BI con otros servicios:

  • Tiene requisitos específicos que exigen el uso de otro servicio. Por ejemplo, debe integrarse con Azure Private Link para conectarse a los servicios a través de un punto de conexión privado en la red virtual.
  • Se producen desafíos específicos que no se pueden superar solo con Power BI. Por ejemplo, se usa la integración de Azure Log Analytics para obtener diagnósticos detallados de consultas de los modelos semánticos para solucionar problemas y auditar.
  • Quiere usar servicios que ya use o ampliar las funcionalidades de Power BI. Por ejemplo, puede permitir que los usuarios de Excel se conecten a modelos semánticos mediante el complemento de Excel para insertar tablas dinámicas conectadas.

Puede integrar Power BI con otros servicios en el nivel de su inquilino, su área de trabajo o soluciones individuales (como modelos semánticos e informes):

  • Integración de nivel de inquilino: afecta a todo el inquilino y lo configuran los administradores de Fabric, normalmente en colaboración con otros administradores. Por ejemplo, la integración de Teams se configura en el nivel de inquilino. Otro ejemplo que afecta a las redes es Azure ExpressRoute.
  • Integración de nivel de área de trabajo: afecta a todo el contenido del área de trabajo y lo configuran los administradores del área de trabajo. Por ejemplo, la integración de Git se configura en el nivel de área de trabajo para lograr el control de código fuente con Azure Repos, que es un servicio de Azure DevOps.
  • Integración de nivel de solución: afecta a un único elemento de contenido y lo configura el creador de contenido. Por ejemplo, Python o R se configuran en el nivel de solución para habilitar la creación de objetos visuales personalizados e interactivos.

Para los tres niveles, hay consideraciones que debe tener en cuenta al integrar Power BI con otros servicios:

  • Consideraciones de seguridad: la integración de otros servicios inevitablemente da lugar a más riesgos que debe mitigar para usarlos correctamente. Por ejemplo, la integración con los servicios de inteligencia artificial tiene la posibilidad de exponer datos internos a servicios externos que entrenan sus modelos. Para mitigar este riesgo, asegúrese de evaluar proactivamente los riesgos de seguridad y las consideraciones de integración de un servicio. Además, identifique acciones concretas para garantizar el cumplimiento de las directivas de privacidad y seguridad de datos en su región y organización.
  • Consideraciones sobre licencias: la integración de otros servicios puede requerir una suscripción o una licencia específicas. Por ejemplo, la integración de informes de Power BI con PowerApps solo es posible cuando tiene las licencias de PowerApps adecuadas. Para cada servicio, asegúrese de evaluar si necesita una licencia o una suscripción específicas para integrarla y cuál es el costo estimado por usuario o capacidad. Realice esta evaluación no solo para los servicios, sino también para las licencias de Fabric y Power BI por usuario y por capacidad.
  • Consideraciones de gobernanza: la integración de otros servicios da como resultado actividades y operaciones más diversas que los usuarios realizan en su inquilino, algunos de los cuales podrían dar lugar a prácticas inapropiadas. Por ejemplo, la integración de informes de Power BI con OneDrive o SharePoint podría dar lugar a que las personas compartan archivos de Power BI Desktop (.pbix) directamente con visores de informes. Este enfoque se desvía de los procedimientos recomendados para publicar el informe en un área de trabajo y compartirlo a través del acceso directo, los roles de visor del área de trabajo o una aplicación de Power BI. Por lo tanto, debe identificar proactivamente los posibles riesgos de gobernanza antes de integrar un servicio e identificar el esfuerzo necesario para supervisar y admitir el servicio en el inquilino.
  • Consideraciones de mentoría y habilitación de usuarios: la integración de otros servicios puede requerir tiempo y esfuerzo para entrenar a los usuarios para que usen las nuevas funcionalidades de forma eficaz. Por ejemplo, si permite a los usuarios integrar Excel con Power BI, debe entrenar a los usuarios sobre cómo usar de forma eficaz Analizar en Excel. El entrenamiento debe guiarlos sobre cuándo usarlos e informarlos de sus consideraciones y limitaciones. Asegúrese de planear proactivamente cómo entrenar y admitir a personas que usarán esta integración.

En el resto de este artículo se describen las posibilidades de integrar Power BI con otros servicios en el nivel del inquilino, las áreas de trabajo y las soluciones individuales (como informes o modelos semánticos).

Nota

En este artículo se proporciona información general sobre los distintos servicios que puede integrar con Power BI y los posibles casos de uso para hacerlo. El propósito de este artículo no es guiarle en los pasos técnicos necesarios para configurar o solucionar problemas de la integración. Encontrará vínculos a información técnica en cada sección correspondiente de este artículo.

Integración de nivel de inquilino

Los administradores de Fabric pueden integrar algunos servicios para su uso en todo el inquilino. Normalmente, esta integración facilita una interoperabilidad más amplia entre Fabric o Power BI y los servicios relacionados, como los disponibles en Azure. La integración a nivel de inquilino también puede afectar a la forma en que se controlan determinados datos.

Importante

Para obtener información general sobre la configuración de administración pertinente que un administrador de Fabric puede usar para controlar la integración de Microsoft Fabric o Power BI con servicios externos, consulte Configuración del inquilino de integración. Un administrador de Fabric puede controlar la integración con los servicios en todos los niveles con esta configuración de inquilino.

Integración con servicios de Azure

Puede integrar el inquilino con una amplia gama de servicios de Azure que ya puede usar para almacenar o administrar los datos. Esta integración le ayuda a aplicar el ámbito y las ventajas de los servicios de Azure desde Fabric y Power BI. También permite funcionalidades más avanzadas que pueden admitir muchos roles, desde administradores y equipos centralizados hasta propietarios o creadores de contenido descentralizados.

La integración con los servicios de Azure requiere que tenga una suscripción activa de Azure para ellos. Además, hay algunas consideraciones de licencia específicas para esta opción. El uso de etiquetas de confidencialidad y directivas DLP requiere una licencia de Azure Information Protection Premium P1 o Premium P2. Los usuarios pueden requerir una licencia de Power BI Pro o Premium por usuario (PPU) para usar características resultantes de esta integración, como aplicar etiquetas de confidencialidad. Por último, algunos de estos servicios también requieren que tenga capacidad De Fabric o Premium, y podrían usar los recursos de capacidad.

Para obtener instrucciones sobre cómo integrar con los servicios de Azure, consulte:

Aunque no necesariamente los servicios de Azure, también puede usar las siguientes herramientas disponibles para la integración de nivel de inquilino con Power BI:

Integración con los servicios de IA

Además de Copilot en Fabric, hay varios servicios de inteligencia artificial que puede integrar con Fabric y Power BI. Estos servicios pueden ayudarle a realizar análisis avanzados para aplicar modelos específicos a los datos, en función de sus necesidades y casos de uso.

La integración con los servicios de Azure de IA requiere que tenga una suscripción activa de Azure para ellos. Además, algunos de estos servicios también requieren que tenga capacidad De Fabric o Premium, y usarán los recursos de capacidad. Para asegurarse de que estas cargas de trabajo no tienen un impacto negativo en el uso de la capacidad, asegúrese de establecer un límite de memoria para las cargas de trabajo de inteligencia artificial dentro de la capacidad. De este modo, puede evitar el uso inesperado de las unidades de capacidad (RU). Para obtener más información, consulte Administración del impacto en una capacidad Premium.

Para obtener instrucciones sobre cómo integrarse con los diferentes servicios de IA en Azure, consulte:

Integración de Azure AI Services en Power Query

Puede invocar funciones de IA específicas en Power Query mediante Azure AI Services. Estas funciones se ejecutan mediante la capacidad de Fabric o la capacidad Premium para un área de trabajo seleccionada. Pueden derivar información útil de datos de imagen o texto menos estructurados.

Los casos de uso para la integración de Azure AI Services con un modelo semántico o flujo de datos incluyen:

  • Detección de idioma del texto de un campo.
  • Extracción de frases clave de texto en un campo.
  • Análisis de sentimiento de texto de campos de entrada.
  • Clasificación de imágenes de imágenes de objetos reconocibles, entidades, escenas o acciones.

Integración de Azure Machine Learning en Power Query

De forma similar a cómo puede usar Azure AI Services, puede aplicar modelos de aprendizaje automático a los datos mediante la invocación de funciones dinámicas de Power Query. Estos modelos de aprendizaje automático deben tener archivos de esquema generados en Python por el creador del modelo.

Los creadores de Dataflow Gen1 también pueden usar AutoML para crear sus propios modelos de aprendizaje automático mediante Power BI durante la preparación de datos. Los creadores pueden elegir un tipo específico de modelo, ya sea predicción binaria, clasificación general o regresión. A continuación, entrenan estos modelos con datos de entrada y evalúan los resultados antes de aplicar el modelo a datos nuevos o actualizados después de la actualización del flujo de datos.

Los casos de uso para la integración de Azure Machine Learning con un modelo semántico o un flujo de datos Gen1 incluyen:

  • Realice el modelado predictivo en Power BI sin necesidad de una experiencia profunda en las herramientas de ciencia de datos o Python.
  • Realizar una predicción y previsión de renovación sencillas.
  • Aplique modelos organizativos en Azure Machine Learning para enriquecer los datos en Power BI.

Integración para proveedores de software independientes

Los proveedores de software independientes (ISV), que producen y venden software, pueden integrarse con Fabric para admitir y ampliar sus aplicaciones.

Hay tres modelos diferentes que los ISV pueden usar para integrarse con Fabric:

  • Modelo de interoperabilidad: los ISV se pueden integrar con OneLake a través de varias herramientas, como las API de OneLake y otras.
  • Desarrollar en el modelo de Fabric: los ISV pueden desarrollar sus propios productos y servicios en Fabric e incluso insertar las funcionalidades de Fabric en su software.
  • Crear un modelo de carga de trabajo de Fabric: los ISV pueden usar el Kit de desarrollo de cargas de trabajo de Microsoft Fabric para crear y monetizar cargas de trabajo.

Para obtener más información sobre cómo los ISV se pueden integrar con Fabric, consulte Caminos de integración de Microsoft Fabric para ISV.

Integración de Microsoft Teams

Puede integrar el inquilino con Microsoft Teams para permitir que los usuarios accedan a Fabric y Power BI desde la aplicación teams. Esta funcionalidad es una manera cómoda de centralizar la colaboración y promover la adopción de Teams y Power BI.

Para más información sobre cómo integrar equipos con Power BI, consulte:

Entre los casos de uso para la integración de Teams con Power BI se incluyen:

  • Proteja un portal centralizado para la comunidad de prácticas e inserte los informes y recursos clave de Power BI.
  • Cree equipos dedicados o canales de equipos para el contenido distribuido desde una aplicación de Power BI, donde los usuarios pueden compartir comentarios, problemas o formular preguntas sobre el contenido.
  • Entrene a los usuarios para crear vistas compartidas que puedan compartir a través de Teams para analizar perspectivas o puntos de datos específicos.

Integración de servicios geoespaciales

Al trabajar con datos geoespaciales, probablemente quiera visualizarlos en objetos visuales de mapa interactivos con Power BI. Sin embargo, estos objetos visuales requieren integración con otros servicios, que puede controlar en el nivel de inquilino mediante la configuración del inquilino. Estos objetos visuales pueden ser eficaces en los informes que presentan datos geoespaciales, pero debe asegurarse de que el uso de estos servicios no infringe los requisitos de residencia o cumplimiento de datos.

Para más información sobre cómo integrar Power BI con varios servicios geoespaciales, consulte:

Advertencia

Los servicios geoespaciales pueden usar otros servicios que están fuera de la región geográfica del inquilino de Power BI, el límite de cumplimiento o la instancia de nube nacional. Además, estos servicios pueden almacenar y procesar los datos en los que mantienen instalaciones y el uso de estos servicios podrían estar sujetos a términos y directivas de privacidad independientes más allá de Power BI.

Esta advertencia también se aplica a cualquier objeto visual personalizado de terceros que use para visualizar información geoespacial.

Integración de nivel de área de trabajo

Puede integrar determinados servicios en el nivel de áreas de trabajo individuales. Estos servicios pueden habilitar funcionalidades para ayudarle a desarrollar, administrar y ver contenido en un área de trabajo.

Integración de Git

Si el área de trabajo usa la capacidad de Fabric, la capacidad Premium o los modos de licencia de PPU, puede usar la integración de Git para conectar un área de trabajo a un repositorio de Git remoto para admitir escenarios de administración del ciclo de vida más avanzados. Un repositorio de Git remoto facilita el control de código fuente de los archivos, lo que permite a los creadores de contenido realizar un seguimiento y administrar los cambios. La integración de Git también promueve la colaboración entre desarrolladores, especialmente cuando se usan ramas para aislar el desarrollo de características específicas antes de integrar esos cambios en una rama principal con una combinación antes de la implementación.

En resumen, los creadores de contenido pueden desarrollar contenido localmente o en el servicio Power BI, luego confirmar e insertar esos cambios en un repositorio de Git remoto, como Azure Repos o GitHub Enterprise. Para obtener información sobre cómo configurar y usar la integración de Git para Power BI y Fabric, consulte Introducción a la integración de Git o Tutorial: Administración del ciclo de vida de un extremo a otro.

Los creadores de contenido almacenan archivos de Power BI Project (.pbip), archivos de metadatos y documentación en un repositorio remoto central de Azure Repos. Estos archivos son mantenidos por un propietario técnico. Mientras un creador de contenido desarrolla una solución, un propietario técnico es responsable de administrar la solución y revisar los cambios y combinarlos en una única solución. Azure Repos proporciona opciones más sofisticadas para realizar un seguimiento y administrar los cambios en comparación con SharePoint y OneDrive. Mantener un repositorio bien organizado y documentado es esencial porque es la base de todo el contenido y la colaboración.

Considere usar el control de código fuente para supervisar y administrar los cambios en los siguientes escenarios:

  • Los equipos centralizados o descentralizados crean y administran el contenido.
  • Los creadores de contenido colaboran mediante Azure DevOps.
  • Los creadores de contenido están familiarizados con Git, la administración del control de código fuente o el diseño de la arquitectura de DataOps.
  • Los creadores de contenido administran contenido complejo o importante, o esperan que el contenido se escale y crezca en complejidad e importancia.

Para ayudarle a usar eficazmente el control de código fuente con Azure DevOps, debe tener en cuenta las consideraciones y cumplir ciertos requisitos previos:

  • Git: para confirmar y enviar cambios a un repositorio remoto, los creadores de contenido necesitan descargar e instalar Git. Git es un sistema de control de versiones distribuido que realiza un seguimiento de los cambios en los archivos. Para obtener información sobre los conceptos básicos de Git, consulte ¿Qué es Git?.
  • Herramientas: para usar Git, los creadores de contenido deben usar una interfaz de línea de comandos (CLI) o un cliente de interfaz gráfica de usuario (GUI) que tenga administración de control de código fuente (SCM) integrada, como Visual Studio o Visual Studio Code.
  • Licencias y permisos: para crear y usar un repositorio de Git de Azure Repos, los creadores de contenido deben:
  • Integración de Git de Fabric: para sincronizar contenido en un repositorio remoto con un área de trabajo de Fabric, los creadores de contenido usan la integración de Git de Fabric. Esta herramienta es importante porque realiza un seguimiento y administra los cambios en el contenido que se crea en el portal de Fabric, como los flujos de datos.

Integración de Azure Log Analytics

Puede usar Azure Log Analytics para recopilar información valiosa para admitir la auditoría de nivel de datos de los elementos del área de trabajo. Azure Log Analytics es un componente del servicio Azure Monitor. En concreto, la integración de Azure Log Analytics con Power BI permite capturar eventos de modelo semántico de todos los modelos semánticos de un área de trabajo de Power BI. Solo se admite para las áreas de trabajo que usan la capacidad Fabric o Premium. Para obtener información sobre cómo configurar y usar Azure Log Analytics para Power BI y Fabric, consulte Auditoría de nivel de datos: Azure Log Analytics y Configuración de Azure Log Analytics en Power BI.

Después de configurar la integración de Azure Log Analytics y de habilitar la conexión (para un área de trabajo compatible), los eventos del modelo semántico se capturan y envían continuamente a un área de trabajo de Azure Log Analytics. Los registros del modelo semántico se almacenan en Azure Data Explorer, que es una base de datos de solo anexión optimizada para capturar datos de telemetría casi en tiempo real.

Entre los casos de uso de Azure Log Analytics se incluyen:

  • Quiere supervisar modelos semánticos estratégicamente importantes, como los modelos centralizados que se proporcionan a los equipos descentralizados en un escenario de uso de autoservicio administrado.
  • Quiere auditar o investigar modelos semánticos que tienen un gran impacto en el uso de recursos, como la capacidad de Fabric.
  • Desea un análisis detallado sobre los patrones de consulta y uso para los modelos semánticos.

Para usar Azure Log Analytics, debe configurar y pagar por un área de trabajo de Azure Log Analytics como parte de la suscripción de Azure. Paga por Azure Log Analytics con una suscripción de pago por uso. Para obtener más información, vea Precios de Azure Log Analytics.

Integración de Azure Data Lake Storage Gen2

Puede conectar un área de trabajo a una cuenta de Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2. Al conectar un área de trabajo a ADLS Gen2, puede almacenar datos para flujos de datos de Power BI (también denominados flujos de datos Gen1) y copias de seguridad del modelo semántico. Para obtener información sobre cómo configurar y usar ADLS Gen2 para almacenar datos de flujos de datos de Power BI, consulte Configuración del almacenamiento de flujos de datos para usar Azure Data Lake Gen 2.

Establecer conexiones de Azure en el portal de administración de Fabric no significa que todos los flujos de datos de Power BI para el inquilino se almacenen de forma predeterminada en una cuenta de ADLS Gen2. Para usar una cuenta de almacenamiento específica (en lugar de almacenamiento interno), cada área de trabajo debe estar conectada explícitamente. Es fundamental establecer las conexiones de Azure del área de trabajo antes de crear flujos de datos de Power BI en el área de trabajo.

Las dos secciones siguientes presentan motivos por los que podría integrar un área de trabajo con ADLS Gen2.

Almacenamiento de datos de flujos de datos de Power BI

Si trae su propio lago de datos, se puede acceder directamente a los datos de flujos de datos de Power BI (Gen1) en Azure. El acceso directo al almacenamiento de flujo de datos en ADLS Gen2 es útil cuando quiere que otros usuarios o procesos vean o accedan a los datos. Resulta especialmente útil cuando el objetivo es reutilizar los flujos de datos más allá de Power BI.

Hay dos opciones para asignar almacenamiento:

  • Almacenamiento de nivel de inquilino: esta opción es útil cuando desea centralizar todos los datos para flujos de datos de Power BI en una cuenta de ADLS Gen2.
  • Almacenamiento de nivel de área de trabajo: esta opción es útil cuando las unidades de negocio administran su propio lago de datos o tienen determinados requisitos de residencia de datos.

Sugerencia

Si usa Fabric, se recomienda usar flujos de datos Gen2, que pueden almacenar datos en distintos destinos, incluido OneLake. Los flujos de datos Gen2 son más flexibles que los flujos de datos Gen1, ya que proporcionan más opciones para integrarse con otras canalizaciones de datos y se benefician del proceso a gran escala.

Copia de seguridad y restauración de modelos semánticos de Power BI

La característica de copia de seguridad y restauración del modelo semántico de Power BI se admite para las áreas de trabajo asignadas a la capacidad de Fabric, la capacidad Premium o la PPU. Esta característica usa la misma cuenta de ADLS Gen2 que se usa para almacenar datos de flujos de datos de Power BI (descritos en la sección anterior).

Las copias de seguridad del modelo semántico le ayudan a:

  • Cumplir los requisitos de retención de datos.
  • Almacene copias de seguridad rutinarias como parte de una estrategia de recuperación ante desastres.
  • Almacene copias de seguridad en otra región.
  • Migrar un modelo de datos.

Integración de nivel de solución

Puede integrar determinados servicios en el nivel de elementos individuales, como modelos semánticos o informes. Estas integraciones pueden habilitar casos de uso específicos y ampliar la funcionalidad de los elementos de Power BI.

Integración con Microsoft Fabric

Power BI forma parte de Fabric, pero Power BI es una carga de trabajo distinta en Fabric que se puede integrar con las otras experiencias que se unifican bajo el paraguas fabric. Si está familiarizado con el trabajo solo con Power BI, es importante comprender las posibilidades y oportunidades de aplicar otras cargas de trabajo, elementos y características en Fabric.

En las secciones siguientes se muestran ejemplos de cómo puede integrar contenido de Power BI con Fabric para ampliar las funcionalidades de Power BI.

Integración de OneLake con modelos semánticos

Los creadores de contenido que hacen modelos semánticos de Power BI pueden usar la integración de OneLake para escribir tablas de modelo en tablas delta en OneLake. Después de la copia inicial de las tablas en memoria, se pueden reutilizar desde OneLake para otros casos de uso, sin necesidad de copiarlas. Las tablas Delta son accesibles a través de una instancia de LakeHouse en Fabric. Los usuarios también pueden crear accesos directos para acceder a las tablas para que puedan usarlos desde otro lakehouse o un tipo de elemento diferente, como un almacenamiento de datos.

Los casos de uso para usar la integración de OneLake con modelos semánticos incluyen:

  • Reutilice los datos de un modelo semántico que aún no está disponible en OneLake.
  • Reutilizar datos de un modelo semántico para usarlos en otra experiencia de Fabric.
  • Cree instantáneas de una tabla de modelo semántico.

Los creadores de contenido que crean modelos semánticos o analizan datos en cuadernos pueden usar un vínculo semántico para leer y escribir en modelos semánticos desde un cuaderno de Fabric. El vínculo semántico tiene una amplia gama de ventajas para los desarrolladores de Power BI, incluida la productividad mejorada, la automatización y la capacidad de realizar análisis ad hoc de forma rápida y sencilla en el código.

Los casos de uso para usar la integración de vínculos semánticos con modelos semánticos incluyen:

  • Automatice las pruebas de modelos semánticos mediante la evaluación de consultas DAX y la comparación de los resultados con las líneas base conocidas.
  • Administre mediante programación los modelos semánticos mediante la ejecución del Analizador de procedimientos recomendados en varios modelos al mismo tiempo para identificar y clasificar posibles problemas.
  • Guarde plantillas y patrones comunes para las medidas DAX y la lógica de negocios (como la conversión de moneda) que se pueden aplicar a nuevos modelos semánticos.
  • Analice y visualice los datos de un modelo semántico mediante Python.
  • Valide los modelos creados por científicos de datos mediante la lógica de negocios a partir de un modelo semántico.
  • Use datos de un modelo semántico para enriquecer el análisis.

Sugerencia

La biblioteca semántica-link-labs de Python amplía aún más la utilidad del vínculo semántico. Es una herramienta valiosa para cualquier persona que cree y administre modelos semánticos y quiere mejorar la productividad y la eficacia del proceso de creación o administración del modelo.

Incluso si no conoce Python, puede usar Copilot y Chat-magics para obtener ayuda para escribir código funcional de Python para obtener un resultado útil.

Integración de Fabric Activator con informes de Power BI

Los creadores de contenido o los consumidores que compilan o usan informes de Power BI pueden usar Activator para automatizar acciones y notificaciones en función de los cambios de datos. De forma similar a las alertas de datos de los iconos del panel, un usuario puede establecer alertas en un objeto visual de Power BI y definir desencadenadores para esas alertas. El usuario también puede ampliar esta funcionalidad para usar acciones personalizadas para desencadenar un flujo de Power Automate que pueda iniciar otros cambios de bajada.

Entre los casos de uso de la integración de Activator con Power BI se incluyen:

  • Detección automatizada de anomalías, estableciendo una alerta para que se desencadene cuando un valor supere un umbral.
  • Las pruebas automatizadas de regresión de informes críticos para la empresa, estableciendo una alerta para que se desencadene cuando un valor (como las ventas del año anterior o una varianza presupuestaria) supere un umbral.

Integración con Microsoft Office 365

Hay muchas maneras de integrar Power BI con productos de Microsoft 365, como Excel, PowerPoint y Outlook.

Uso de datos de Power BI en Excel

Los usuarios que prefieren trabajar en Excel pueden usar Analizar en Excel o tablas conectadas dinámicas para usar datos de Power BI.

Los consumidores de contenido que tienen permiso de compilación para un modelo semántico pueden conectarse al modelo desde Excel para usar Analizar en Excel. Este enfoque permite a los usuarios explorar modelos para que puedan realizar su propio análisis ad hoc con tablas dinámicas.

Entre los casos de uso de Analyze in Excel se incluyen:

  • Los usuarios prefieren analizar datos en Excel en lugar de usar Power BI.
  • Los usuarios quieren llevar a cabo inteligencia empresarial personal para crear sus propios informes en Excel.
  • Los usuarios quieren usar datos de Power BI para admitir el análisis existente en Excel.

Sugerencia

Si espera que los usuarios se conecten a un modelo semántico de Excel, asegúrese de realizar los pasos necesarios para entrenarlos cómo usarlos y organizar el modelo semántico de una manera útil. Por ejemplo, organice los campos en carpetas para mostrar y oculte tablas y campos que no están diseñados para su uso en informes.

Analizar en Excel usa expresiones multidimensionales (MDX) para consultas en lugar de expresiones de análisis de datos (DAX) usadas por los informes de Power BI. Las consultas MDX pueden experimentar un rendimiento más bajo en comparación con las consultas DAX equivalentes. Asegúrese de que los usuarios comprendan que deben usar Analizar en Excel para realizar análisis agregados de alto nivel y realizar análisis más detallados mediante Power BI u otras experiencias de Fabric.

Además, algunas características de un modelo semántico, como parámetros de campo y cadenas de formato de medida dinámica, no funcionan en Analizar en Excel. Para conocer otras consideraciones y limitaciones, consulte este artículo.

También puede obtener datos de Power BI en Excel mediante tablas conectadas en directo. Con este enfoque, los usuarios que exportan datos de un objeto visual de informe de Power BI reciben un libro de Excel que contiene una tabla rellenada con datos. La consulta de tabla recupera automáticamente los datos más recientes cuando se abre el libro o cuando la tabla se actualiza manualmente.

Entre los casos de uso de las tablas conectadas en directo se incluyen:

  • Los usuarios quieren investigar o analizar los datos en un objeto visual determinado.
  • Los usuarios deben exportar periódicamente los datos para admitir un caso empresarial válido.
  • Va a realizar pruebas manuales de un modelo semántico o informe.

Aunque la exportación de tablas conectadas en vivo es mejor que exportar tablas desconectadas de un informe de Power BI, debe animar a los usuarios a evitar exportar datos. Los datos exportados presentan desafíos de gobernanza y riesgos de seguridad de datos que pueden dar lugar a la filtración de datos de la organización. En su lugar, considere la posibilidad de entrenar a los usuarios para conectarse a modelos semánticos desde Excel o Power BI Desktop para realizar su propio análisis y compartir de forma segura los resultados con sus compañeros.

La administración de exportaciones de datos es un ejercicio importante de administración de cambios para mejorar la madurez de la cultura de datos y permitir que los usuarios usen Power BI de forma eficaz.

Integración de informes de Power BI en PowerPoint

Puede usar el complemento de Power BI para PowerPoint para agregar informes interactivos de Power BI dinámicos o objetos visuales específicos a diapositivas de PowerPoint. Esta característica es una buena alternativa a insertar capturas de pantalla estáticas porque los objetos visuales se pueden filtrar e interactuar con durante una presentación.

PowerPoint es una herramienta útil para complementar los informes de Power BI existentes, pero no se escala como método de distribución principal. En su lugar, use métodos de distribución de informes, como las aplicaciones de Power BI, y busque oportunidades de integración de PowerPoint para complementarlos o ampliarlos.

Administrar la distribución de informes como archivos planos y presentaciones de PowerPoint es un ejercicio importante de administración de cambios para mejorar la madurez de la cultura de datos y el ámbito de entrega de contenido, y para permitir que los usuarios usen Power BI de forma eficaz.

Entre los casos de uso de la integración de Power BI en PowerPoint se incluyen:

  • Reproducir continuamente una presentación en modo de presentación con diapositivas con informes actualizados de Power BI, por ejemplo, en una pantalla grande de una fábrica.
  • Inmovilice instantáneas de una vista específica para que los datos del informe no se actualicen automáticamente, por ejemplo, cuando desea revisar los informes de un momento dado desde una fecha pasada.
  • Comparta una presentación con informes dinámicos de Power BI para que los usuarios puedan ver los datos más recientes, por ejemplo, cuando desea que un público revise la presentación y los informes antes de presentarlos.

Los administradores de Fabric pueden controlar su uso con la configuración Habilitar complemento de Power BI para el inquilino de PowerPoint . Para conocer otras consideraciones y limitaciones, consulte este artículo.

Integración con Power Platform

Power BI forma parte de Power Platform. Por lo tanto, Power BI se integra bien con otras aplicaciones de la familia Power Platform, como Power Apps, Power Automate y Power Pages.

  • Power Apps le permite crear e implementar rápidamente aplicaciones de código bajo en su organización.
  • Power Automate permite automatizar tareas y flujos de trabajo mediante la creación de flujos lógicos que se desencadenan automáticamente, según una programación o en respuesta a una acción manual. Puede crear flujos de nube que se ejecuten desatendidos sin una máquina dedicada. También puede usar la aplicación Power Automate de escritorio para crear flujos de escritorio que requieran una máquina porque usan automatización de procesos robóticos para simular acciones de usuario.
  • Power Pages le permite crear sitios web empresariales orientados al exterior con una interfaz de usuario de poco código.

Uso del objeto visual de Power Apps en un informe de Power BI

Puede integrar Power Apps en Power BI mediante el objeto visual de Power Apps. Este objeto visual le permite mostrar una aplicación de lienzo interactiva y funcional de Power Apps dentro de un informe de Power BI. En Power BI, puede seleccionar campos para agregar al objeto visual de Power Apps. Después, en Power Apps, puede usar estos campos para crear etiquetas y funcionalidades controladas por datos para mejorar la aplicación. Juntos, la integración de informes de Power BI y Power Apps permite una amplia gama de casos de uso que pueden ayudar a las personas a tomar decisiones y tomar acciones mediante el uso de datos en un informe.

Hay algunas consideraciones de licencia que debe tener en cuenta si adopta este enfoque. Para usar el objeto visual de Power Apps en el informe de Power BI, un visor de informes debe tener una licencia de Power Apps además de las licencias de Power BI por usuario necesarias. Como alternativa, puede usar un plan de pago por uso para Power Apps y Power Automate.

Entre los casos de uso del objeto visual de Power Apps se incluyen:

  • Facilitar la reescritura en una base de datos, por ejemplo, agregar comentarios a determinados clientes o modificar los valores de previsión desde un informe de Power BI.
  • Facilitar las acciones directas informadas por el informe de Power BI, como ponerse en contacto con los clientes desde un informe de satisfacción del cliente.
  • Permitir que los usuarios envíen formularios desde el informe de Power BI, como formularios de comentarios, sondeos o encuestas.

En un escenario insertado, el objeto visual de Power Apps solo se admite para el escenario Insertar para su organización y no para el escenario Insertar para los clientes . Para ver otras limitaciones, consulte Limitaciones del objeto visual de Power Apps.

Integración de un informe de Power BI en una aplicación de lienzo de Power Apps

Puede integrar iconos de panel de Power BI en una aplicación de lienzo de Power Apps. Con este enfoque, el medio de consumo principal es power App, que se mejora mediante el icono de Power BI. Inserte iconos mediante el control de icono de Power BI durante el desarrollo de aplicaciones de lienzo.

Realizar acciones en Power BI desde Power Automate

Puede usar Power Automate para automatizar acciones específicas en Power BI, como la exportación de informes, la actualización de modelos semánticos o la evaluación de consultas DAX. Esta funcionalidad puede ser útil para simplificar determinadas tareas o mejorar la productividad.

Entre los casos de uso para automatizar Power BI desde Power Automate se incluyen:

  • Desencadene la actualización de un modelo semántico cuando se actualice un origen de datos ascendente.
  • Automatice la distribución de informes de Power BI o informes paginados.
  • Agregue filas a una tabla de modelo semántico de Power BI cuando se desencadene un flujo.

Desencadenar un flujo de Power Automate desde Power BI

También puede usar Power BI para desencadenar un flujo de nube de Power Automate de tres maneras:

Con este enfoque, no está automatizando las acciones de Power BI tanto como responde a eventos que se producen en Power BI. Estos eventos se pueden desencadenar manualmente (como el objeto visual de Power Automate) o automáticamente (como alertas de datos). También puede usar datos de power BI de bajada en los flujos, lo que puede ayudarle a automatizar acciones más específicas y pertinentes.

Hay algunas consideraciones de licencia que debe tener en cuenta con este enfoque. Para usar el objeto visual de Power Automate en un informe de Power BI, el visor de informes debe tener acceso al flujo de Power Automate y a una licencia de Power Automate, si es necesario, además de las licencias de Power BI por usuario necesarias. Como alternativa, puede usar un plan de pago por uso para Power Apps y Power Automate.

Entre los casos de uso para desencadenar un flujo de Power Automate desde Power BI se incluyen:

  • Actualice o agregue filas a una tabla de Excel desde un informe de Power BI mediante el objeto visual de Power Automate.
  • Automatice las pruebas de regresión mediante la configuración de informes y paneles para notificar diferencias en los valores actuales con líneas base conocidas y estableciendo alertas de datos en los iconos del panel.
  • Notifique a un equipo o individuo cuando haya valores inesperados o anomalías en los datos del modelo semántico mediante alertas de datos. Para usar el objeto visual de Power Automate en un informe de Power BI, el visor de informes debe tener acceso al flujo de Power Automate y a una licencia de Power Automate, si es necesario, además de las licencias de Power BI por usuario necesarias. Como alternativa, puede usar un plan de pago por uso para Power Apps y Power Automate.

Inserción de un informe de Power BI en un sitio web de Power Pages

Puede insertar un informe de Power BI en un sitio web de Power Pages, lo que le permite mostrar informes de Power BI en el sitio web orientado al externo creado con Power Pages. Este enfoque simplifica la inserción para el escenario de clientes habilitando el servicio Power BI Embedded desde el Centro de administración de Power Platform.

Hay algunas consideraciones de licencia que debe tener en cuenta con este enfoque. Para insertar informes de Power BI en un sitio web de Power Pages, debe tener una SKU F, P, EM o A. También necesita una licencia de Power Pages adecuada.

Los casos de uso para insertar un informe de Power BI en un sitio web de Power Pages incluyen:

  • Distribuir informes a través de un portal personalizado a usuarios o clientes externos.
  • Mostrar análisis de sitios web, como suscriptores o tráfico para su sitio web.
  • Mejore el sitio web de Power Pages con visualizaciones interactivas de Power BI.

Además de las limitaciones de Power BI Embedded, también hay limitaciones específicas para insertar un informe en Power Pages. Por ejemplo, el informe debe publicarse en el mismo área de trabajo que su modelo semántico conectado. Asegúrese de tener en cuenta estas consideraciones antes de decidir insertar contenido de Power BI en un sitio web de Power Pages.

Integración de OneDrive y SharePoint

OneDrive y SharePoint se usan normalmente porque son opciones cómodas para almacenar archivos de datos y contenido para Power BI. Al integrar OneDrive y SharePoint, puede mejorar aún más sus funcionalidades de uso compartido.

Actualización de OneDrive de archivos de Power BI Desktop

Al guardar un archivo de Power BI Desktop (.pbix) en OneDrive for Work o School, o SharePoint, puede importar ese archivo en un área de trabajo desde OneDrive en lugar de publicarlo desde Power BI Desktop. Al hacerlo, puede beneficiarse de la actualización de OneDrive, donde el modelo de datos se actualiza automáticamente, normalmente en una hora.

Entre los casos de uso para usar la actualización de OneDrive se incluyen:

  • Los usuarios de autoservicio quieren simplificar la publicación de archivos de Power BI Desktop.
  • Los creadores de contenido quieren realizar un seguimiento y administrar los cambios mientras colaboran en OneDrive.

Además de integrar OneDrive para un archivo .pbix individual para modelos e informes semánticos, también puede configurar la integración de nivel de área de trabajo con OneDrive.

Vista previa de archivos de Power BI Desktop en OneDrive y SharePoint

Cuando comparte un archivo de Power BI Desktop con personas a través de OneDrive o SharePoint, puede obtener una vista previa del informe desde OneDrive o SharePoint sin abrirlo en Power BI Desktop. Esta funcionalidad solo funciona para informes conectados a un modelo semántico compartido o archivos de Power BI Desktop que contienen un informe y un modelo semántico de importación. Además, no puede obtener una vista previa de los archivos de Power BI Desktop de 1 GB o más. Para obtener más información, consulte Consideraciones y limitaciones.

Hay algunas consideraciones de licencia que debe tener en cuenta con este enfoque. Los usuarios requieren una licencia de Power BI Pro para obtener una vista previa de los archivos de Power BI Desktop en OneDrive o SharePoint. Para obtener más información, vea Requisitos previos para ver informes en OneDrive y SharePoint.

Entre los casos de uso de OneDrive para obtener una vista previa de los archivos se incluyen:

  • Los creadores de contenido usan OneDrive o SharePoint para facilitar la colaboración.
  • Los creadores de contenido que usan integraciones de OneDrive, como la actualización de OneDrive, o la usan para realizar un seguimiento y administrar los cambios en los archivos .pbix, quieren obtener una vista previa de los archivos antes de abrirlos.

Inserción de informes de Power BI en SharePoint Online

Puede integrar Power BI con SharePoint mediante la inserción de informes de Power BI en SharePoint Online (también conocido como inserción segura). La experiencia del informe es la misma que cuando los usuarios los ven en un área de trabajo de Fabric mediante un vínculo compartido con acceso directo. Se aplica la seguridad de nivel de fila, junto con permisos de elemento. Los usuarios deben tener acceso directo a los informes para verlos en un sitio de SharePoint.

Los casos de uso para insertar informes de Power BI en SharePoint Online incluyen:

  • Quiere distribuir informes desde un portal de SharePoint en lugar de a través de un área de trabajo de Fabric. Este enfoque puede ser útil cuando desea distribuir informes de varias áreas de trabajo a un público específico.
  • Desea insertar informes que admitan la colaboración o la toma de decisiones en el sitio de SharePoint.

Integración con Visual Studio y VS Code

Muchos desarrolladores están familiarizados con el uso de Visual Studio o Visual Studio Code (VS Code) para administrar los metadatos y los archivos de código fuente. Estas herramientas proporcionan varias opciones para integrarse con Power BI y Fabric.

Desarrollo de modelos semánticos mediante Visual Studio con proyectos de Analysis Services

Si los desarrolladores prefieren trabajar en Visual Studio, pueden desarrollar e implementar modelos semánticos desde Visual Studio en lugar de Power BI Desktop. En este caso, necesitan Visual Studio 2017 o una edición posterior y la versión 2.9.14 (o posterior) de la extensión SQL Server Data Tools (SSDT).

Sugerencia

Los desarrolladores que prefieren una experiencia similar a Visual Studio para crear y administrar modelos semánticos pueden resultar más eficaces para usar el Editor tabular. El Editor tabular es una herramienta externa que se conecta a un modelo local abierto en Power BI Desktop o un modelo remoto a través del punto de conexión de lectura y escritura XMLA. También admite el scripting y las tareas por lotes para mejorar la productividad del desarrollador.

Para más información, consulte Administración avanzada de modelos de datos.

Administración de elementos con VS Code

Si los desarrolladores prefieren trabajar en VS Code, pueden usar extensiones para facilitar parte de su trabajo con Power BI a través de la aplicación VS Code.

Hay varias herramientas que pueden usar para administrar diferentes partes de Power BI desde VS Code:

  • TMDL: una extensión oficial de VS Code de Microsoft que proporciona compatibilidad con el lenguaje para que el lenguaje de definición de modelos tabulares (TMDL) funcione con modelos semánticos que usan el formato de metadatos TMDL.
  • Power BI Studio: una extensión de VS Code desarrollada por la comunidad que usa la API rest de Power BI para ver y administrar elementos en un área de trabajo.
  • Paquete de extensiones de VSCode de Power BI: una colección de extensiones de VS Code que permite a los desarrolladores trabajar en VS Code con Fabric y Power BI. Incluye las extensiones TMDL y Power BI Studio.

La integración de VS Code también es compatible con otras experiencias de Fabric, como cuadernos para la ingeniería de datos y la ciencia de datos, o para administrar modelos semánticos de Power BI mediante el vínculo semántico (descrito anteriormente).

Integración de Python o R

Puede ejecutar scripts de Python o R en modelos semánticos e informes de Power BI para ampliar la funcionalidad de estos elementos. Esta funcionalidad puede ser útil para los creadores de contenido que están familiarizados con Python o R, y que crean y distribuyen contenido para los usuarios empresariales a través de Power BI.

Los propietarios o creadores de contenido que son expertos en Python o R pueden beneficiarse del uso de elementos de cuaderno en una capacidad de Fabric. En muchos casos de uso, los cuadernos son una opción preferida sobre la integración de Python y R con Power BI. Esto se debe a que proporcionan más opciones para crear y mantener soluciones integradas en estos lenguajes, también tienen menos limitaciones y suelen implicar menos esfuerzo para admitir.

Ejecución de código de Python o R en un modelo semántico

Puede integrar código de Python o R como parte de las transformaciones de datos que se realizan en un modelo semántico que usa el modo de almacenamiento de importación. Esta integración le permite transformar datos o realizar análisis avanzados con Python o R cada vez que actualice el modelo.

Para actualizar un modelo semántico publicado que usa Python o R integrado en Power Query, debe usar una puerta de enlace de datos local en modo personal. Esto se debe a que el código de Python o R se ejecuta localmente mediante el uso de Python o R instalado en la máquina. Esta configuración suele ser difícil de administrar y mantener. Si necesita usar Python o R en un modelo semántico, se recomiendan enfoques alternativos, como cuadernos en Fabric.

Creación de objetos visuales de Python o R en informes de Power BI

Puede integrar Python o R con informes de Power BI para crear objetos visuales personalizados con bibliotecas de Python, como paquetes seaborn o R como ggplot2. Estos objetos visuales son totalmente personalizables y admiten características interactivas en Power BI, como representar un resultado filtrado, filtrado cruzado, información sobre herramientas personalizada, exploración en profundidad y obtención de detalles.

Asegúrese de que todos los objetos visuales de Python o R usan bibliotecas de Python y paquetes de R compatibles con Fabric. Si usa una biblioteca o un paquete no admitidos, el objeto visual no se representará en el servicio Power BI, incluso cuando el objeto visual se represente en el informe en Power BI Desktop.

Aunque puede transformar datos y realizar cálculos como parte de un objeto visual personalizado de Python o R, no se recomienda. Colocar esta lógica en el objeto visual de Python o R puede provocar duraciones de representación más lentas y una mayor dificultad para mantener el objeto visual y lograr la armonización entre objetos visuales e informes en la lógica de cálculo.

En su lugar, agregue la lógica a los cálculos de DAX mediante la creación de medidas y realice las transformaciones más ascendentes, como en Power Query o el origen de datos, si es posible.

Objetos visuales personalizados para informes de Power BI

Hay otras opciones para crear objetos visuales personalizados en informes de Power BI aparte de Python y R. Aunque no se integra explícitamente, es posible usar objetos visuales personalizados en informes de Power BI para casos de uso avanzados o específicos. Puede crear su propio objeto visual personalizado, que no requiere ninguna integración con otros servicios, ni obtener un objeto visual de AppSource, que puede ser gratuito o requiere una licencia. Dependiendo del objeto visual personalizado, podría implicar la integración con un servicio de terceros y tendrá que aceptar sus términos de licencia.

Si está pensando en usar objetos visuales personalizados para ampliar la funcionalidad de los informes de Power BI, considere la posibilidad de usar Deneb. Deneb es un objeto visual personalizado certificado por la comunidad que permite usar una sintaxis JSON declarativa de los lenguajes Vega o Vega-Lite para crear sus propias visualizaciones. Deneb tiene una gran comunidad y muchas plantillas, lo que hace que sea una buena opción para los creadores de informes que desean crear sus propios objetos visuales sin usar JavaScript, Python o R.

Integración con otros servicios de terceros

Hay otros servicios de terceros que ofrecen integración con Power BI.

En la siguiente sección se presentan los servicios de terceros, junto con los casos de uso que son importantes tener en cuenta.

Integración con modelos semánticos a través del punto de conexión XMLA

En Power BI, las herramientas externas pueden conectarse a los modelos semánticos de Power BI mediante el punto de conexión XMLA. Hay herramientas código abierto y disponibles comercialmente que puede usar para mejorar la productividad o ampliar la funcionalidad de los modelos semánticos existentes.

Estos son algunos ejemplos de herramientas que se pueden integrar con modelos semánticos a través del punto de conexión XMLA:

  • Cmdlets de PowerShell para automatizar determinadas tareas del modelo semántico.
  • Generador de informes de Power BI para consultar modelos semánticos con DAX y crear informes paginados.
  • Editor tabular, una herramienta de terceros para desarrollar y administrar modelos semánticos.
  • DAX Studio, una herramienta de terceros para crear y optimizar consultas DAX.
  • Kit de herramientas de ALM, una herramienta de terceros para comparar e implementar modelos semánticos.

Para obtener más información sobre los puntos de conexión XMLA y las aplicaciones cliente y las herramientas que las usan, consulte Conectividad y administración de modelos semánticos con el punto de conexión XMLA en Power BI. El punto de conexión XMLA solo se admite para las áreas de trabajo que tienen el modo de licencia establecido en Capacidad de Tejido, Capacidad Premium o Premium por usuario.

Puede habilitar el punto de conexión XMLA y establecerlo para leer o leer o escribir desde las opciones de carga de trabajo de Power BI en el portal de administración. También hay varias opciones de configuración de inquilino que puede usar para controlar qué usuarios y grupos pueden usar el punto de conexión XMLA.

Lista de comprobación : al planear la integración de Power BI con otros servicios, las decisiones clave y las consideraciones incluyen:

  • Defina el requisito: describa lo que intenta lograr y cuál es la ventaja esperada de hacerlo.
  • Describir por qué no puede realizar la tarea solo en Power BI: defina los desafíos o limitaciones que impiden cumplir este requisito con las herramientas y características integradas de Power BI.
  • Identifique los servicios que pueden ayudarle a cumplir el requisito: compile una lista de los servicios que pueden ayudarle a lograr su objetivo. Dependiendo del requisito, puede haber solo una opción viable.
  • Identifique los posibles riesgos, limitaciones o consideraciones: planee cuidadosamente y tenga en cuenta las implicaciones de esta integración para diferentes áreas, como la seguridad, las licencias, la gobernanza y la habilitación del usuario.
  • Investigue cómo configurará la integración: lea la documentación técnica adecuada y compile un protocolo paso a paso que se aplique a su escenario específico para integrar Power BI con el servicio o la herramienta. Preste especial atención a la posible solución de problemas o personalización de esta integración que es posible que tenga que hacer.
  • Realizar una prueba o prueba de concepto (POC): antes de configurar la integración para el inquilino, el área de trabajo o el elemento, primero realice una prueba representativa para probar cualquier suposición y revelar cualquier desafío o limitaciones. La realización de una prueba o poC es importante.
  • Configuración del entrenamiento y la supervisión: asegúrese de que los equipos centralizados están equipados para supervisar el nuevo servicio y su efecto en el uso en el inquilino. Prepare material de entrenamiento pertinente para que las personas puedan usar el nuevo servicio y que les ayude a evitar problemas.

Contenido relacionado

Para obtener más consideraciones, acciones, criterios de toma de decisiones y recomendaciones para ayudarle con las decisiones de implementación de Power BI, vea Planificación de la implementación de Power BI.