Escenarios de uso de Power BI: BI de autoservicio administrado

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 carga de trabajo de Power BI dentro de Microsoft Fabric. Para obtener una introducción a la serie, consulte el planeamiento de la implementación de Power BI.

Como se describe en la hoja de ruta de adopción de Fabric, BI con características de autoservicio administrada se caracteriza por un enfoque combinado que enfatiza la disciplina en el núcleo y la flexibilidad en el perímetro. Normalmente, la arquitectura de datos se mantiene mediante un único equipo de expertos de BI centralizados, mientras que la responsabilidad de los informes pertenece a los creadores dentro de departamentos o unidades de negocio.

Normalmente, hay muchos más creadores de informes que creadores de modelos semánticos (anteriormente conocidos como conjuntos de datos). Estos creadores de informes pueden existir en cualquier área de la organización. Dado que los creadores de informes de autoservicio a menudo necesitan generar contenido rápidamente, un enfoque combinado les permite centrarse en la generación de informes que admiten la toma de decisiones oportunas sin el esfuerzo adicional de crear un modelo semántico.

Nota:

El escenario de BI de autoservicio administrado es el primero de los escenarios de BI de autoservicio. Para obtener una lista completa de los escenarios de BI de autoservicio, consulte el artículo Escenarios de uso de Power BI.

Por motivos de brevedad, algunos aspectos descritos en el tema Escenarios de colaboración y entrega de contenido no se tratan en este artículo. Si quiere obtener una cobertura completa, lea primero esos artículos.

Diagrama del escenario

En el diagrama siguiente se muestra información general de alto nivel de las acciones de usuario más comunes y los componentes de Power BI que admiten la BI de autoservicio administrada. El objetivo principal es que muchos creadores de informes reutilicen modelos semánticos compartidos centralizados. Para ello, este escenario se centra en desacoplar el proceso de desarrollo de modelos del proceso de creación de informes.

Sugerencia

Le recomendamos que descargue el diagrama de escenariossi desea insertarlo en su presentación, documentación o entrada de blog, o imprimirlo como un póster de pared. Dado que es una imagen de gráficos vectoriales escalables (SVG), puede escalarla o reducirla verticalmente sin pérdida de calidad.

En el diagrama de escenario se muestran las siguientes acciones de usuario, herramientas y características:

Elemento	Descripción
	Los creadores de modelos semánticos desarrollan modelos mediante Power BI Desktop. En el caso de los modelos semánticos que están diseñados para su reutilización, es habitual (pero no necesario) que los creadores pertenezcan a un equipo centralizado que admita a los usuarios a través de límites de la organización (como TI, BI empresarial o centro de excelencia).
	Power BI Desktop se conecta a los datos de uno o varios orígenes de datos.
	El desarrollo del modelo de datos se realiza en Power BI Desktop. Se realiza un esfuerzo adicional para crear un modelo bien diseñado y fácil de usar, ya que muchos creadores de informes de autoservicio lo usarán como origen de datos. Los creadores de modelos pueden usar consultas DAX para desarrollar y explorar el modelo durante el desarrollo.
	Cuando esté listo, los creadores de modelos semánticos publican su archivo Power BI Desktop (.pbix) o el archivo de proyectos de Power BI (.pbip) que contiene solo un modelo en el servicio Power BI.
	El modelo semántico se publica en un área de trabajo dedicada a almacenar y proteger modelos semánticos compartidos. Dado que el modelo semántico está pensado para su reutilización, está aprobado (certificado o promocionado, según corresponda). El modelo semántico también se marca como detectable para fomentar su reutilización. La vista de linaje de la servicio Power BI se puede usar para realizar un seguimiento de las dependencias que existen entre los elementos de Power BI, incluidos los informes conectados al modelo semántico.
	La detección de modelos semánticos en el centro de datos de OneLake está habilitada porque el modelo semántico está marcado como reconocible. La detectabilidad permite que otros creadores de contenido de Power BI que busquen datos puedan ver la existencia de un modelo semántico en el centro de datos.
	Los creadores de informes usan el centro de datos de OneLake del servicio Power BI para buscar elementos de datos reconocibles, como modelos semánticos.
	Si los creadores de informes no tienen permiso, pueden solicitar permiso de compilación en los elementos de datos. Esto inicia un flujo de trabajo para solicitar el permiso de compilación desde un aprobador autorizado. Cuando se aprueba, el creador del informe puede reutilizar elementos de datos para crear nuevos informes.
	Los creadores de informes crean nuevos informes mediante Power BI Desktop. Los informes usan una conexión dinámica a un modelo semántico compartido.
	Los creadores de informes desarrollan informes en Power BI Desktop. Además del informe, los creadores de informes pueden usar temas, imágenes y objetos visuales personalizados, y pueden crear medidas de nivel de informe.
	Cuando está listo, los creadores de informes publican su archivo de Power BI Desktop en el servicio Power BI.
	Los informes se publican en un área de trabajo dedicada al almacenamiento y protección de informes y paneles.
	Los informes publicados permanecen conectados a los modelos semánticos compartidos que se almacenan en un área de trabajo diferente. Los cambios en el modelo semántico compartido afectan a todos los informes conectados a él.
	Otros creadores de informes de autoservicio pueden crear nuevos informes mediante el modelo semántico compartido existente. Los creadores de informes pueden elegir usar Power BI Desktop, Power BI Report Builder o Excel.
	Algunos orígenes de datos pueden requerir una puerta de enlace de datos local o una puerta de enlace de red virtual para la actualización de datos, como las que residen dentro de una red organizativa privada.
	Los administradores de Power BI controlan y supervisan la actividad en el servicio Power BI.

Puntos clave

A continuación, se muestran algunos puntos clave para destacar sobre el escenario de publicación de contenido de autoservicio.

Modelo semántico compartido

El aspecto clave de hacer que la BI de autoservicio administrada funcione es minimizar el número de modelos semánticos. Este escenario trata sobre modelos semánticos compartidos que ayudan a lograr una única versión de la verdad.

Nota:

Para simplificar, el diagrama de escenarios muestra solo un modelo semántico compartido. Sin embargo, no suele ser práctico modelar todos los datos de la organización en un único modelo semántico. El otro extremo es crear un nuevo modelo semántico para cada informe, ya que los creadores de contenido menos experimentados suelen hacer. El objetivo de la BI de autoservicio administrada es encontrar el equilibrio adecuado, inclinarse hacia relativamente pocos modelos semánticos y crear nuevos modelos semánticos cuando tenga sentido hacerlo.

Desacoplamiento del modelo semántico e informes

Cuando el modelo semántico se desacopla de los informes, facilita la separación del esfuerzo y la responsabilidad. Normalmente, un equipo centralizado mantiene un modelo semántico compartido (como TI, BI o Centro de excelencia), mientras que los informes los mantienen los expertos en la materia en las unidades de negocio. Sin embargo, eso no es necesario. Por ejemplo, cualquier creador de contenido que quiera lograr la reutilización puede adoptar este patrón.

Nota

Por motivos de simplicidad, los flujos de datos no se muestran en el diagrama de escenarios. Para más información sobre los flujos de datos, consulte el escenario de preparación de datos de autoservicio.

Aprobación del modelo semántico

Dado que los modelos semánticos compartidos están diseñados para su reutilización, resulta útil aprobarlos. Un modelo semántico certificado transmite a los creadores de informes que los datos son de confianza y cumplen los estándares de calidad de la organización. Un modelo semántico promocionado resalta que el propietario del modelo semántico cree que los datos son valiosos y vale la pena para que otros lo usen.

Sugerencia

Se recomienda tener un proceso coherente, repetible y riguroso para respaldar el contenido. El contenido certificado debe indicar que se ha validado la calidad de los datos. También debe seguir las normas de administración de cambios, contar con soporte formal y estar totalmente documentado. Dado que el contenido certificado ha superado rigurosos estándares, las expectativas de confiabilidad son mayores.

Detección de modelos semánticos

El centro de datos de OneLake ayuda a los creadores de informes a buscar, explorar y usar modelos semánticos en toda la organización. Además de la aprobación del modelo semántico, habilitar la detección de modelos semánticos es fundamental para promover su reutilización. Un modelo semántico reconocible está visible en el centro de datos para los creadores de informes que buscan datos.

Nota:

Si un modelo semántico no está configurado para ser reconocible, solo los usuarios de Power BI con permiso de compilación pueden encontrarlo.

Solicitud de acceso al modelo semántico

Un creador de informes podría encontrar un modelo semántico en el centro de datos que desea usar. Si no tienen permiso de compilación para el modelo semántico, pueden solicitar acceso. En función de la configuración de acceso de solicitud para el modelo semántico, se enviará un correo electrónico al propietario del modelo semántico o a las instrucciones personalizadas a la persona que solicita acceso.

Conexión dinámica al modelo semántico compartido

Una conexión dinámica de Power BI Desktop conecta un informe a un modelo semántico existente. Las conexiones dinámicas evitan la necesidad de crear un nuevo modelo de datos en el archivo Power BI Desktop.

Importante

Al usar una conexión dinámica, todos los datos que el creador del informe necesita deben residir en el modelo semántico conectado. Sin embargo, el escenario de BI de autoservicio administrada personalizable describe cómo se puede ampliar un modelo semántico con datos y cálculos adicionales.

Publicación en áreas de trabajo independientes

Hay varias ventajas para publicar informes en un área de trabajo diferente de donde se almacena el modelo semántico.

En primer lugar, hay claridad sobre quién es responsable de administrar el contenido en qué área de trabajo. En segundo lugar, los creadores de informes tienen permisos para publicar contenido en un área de trabajo de informes (a través de roles de administrador, miembro o colaborador del área de trabajo). Sin embargo, solo tienen permisos de lectura y compilación para modelos semánticos específicos. Esta técnica permite que la seguridad de nivel de fila (RLS) surta efecto cuando sea necesario para los usuarios asignados al rol de visor.

Importante

Cuando se publica un informe de Power BI Desktop en un área de trabajo, los roles RLS se aplican a los miembros que tienen asignado el rol de visor en el área de trabajo. Aunque los visores tienen permiso de compilar el modelo semántico, el RLS se sigue aplicando. Para más información, consulte Uso de RLS con áreas de trabajo en Power BI.

Análisis de dependencias e impacto

Cuando muchos informes usan un modelo semántico compartido, esos informes pueden existir en muchas áreas de trabajo. La vista de linaje ayuda a identificar y comprender las dependencias de bajada. Al planear un cambio de modelo semántico, realice primero un análisis de impacto para comprender qué informes dependientes podrían requerir edición o pruebas.

Instalación de la puerta de enlace

Normalmente, se requiere una puerta de enlace de datos al acceder a orígenes de datos que residen en la red privada de la organización o en una red virtual. La puerta de enlace de datos local se vuelve relevante una vez que se publica un archivo Power BI Desktop en el servicio Power BI. Los dos propósitos de una puerta de enlace son actualizar los datos importados y ver un informe que consulta una conexión dinámica o un modelo semántico de DirectQuery.

Nota:

En escenarios de BI de autoservicio administrados, se recomienda encarecidamente una puerta de enlace de datos centralizada en modo estándar a través de puertas de enlace en modo personal. En el modo estándar la puerta de enlace de datos admite conexiones dinámicas y operaciones de DirectQuery (además de las operaciones de actualización de datos programadas).

Supervisión del sistema

El registro de actividad registra las actividades del usuario que se producen en el servicio Power BI. Los administradores de Power BI pueden usar los datos del registro de actividad recopilados para realizar auditorías que les ayuden a comprender los patrones de uso y adopción. El registro de actividad también es valioso para proporcionar asistencia a los esfuerzos de gobernanza, las auditorías de seguridad y los requisitos de cumplimiento. Con un escenario de BI de autoservicio administrada, resulta especialmente útil realizar un seguimiento del uso de modelos semánticos compartidos. Una relación elevada de modelos semánticos de informe a semántico indica una buena reutilización de los modelos semánticos.

Contenido relacionado

En el siguiente artículo de esta serie, obtenga información sobre las formas de personalizar y ampliar un modelo semántico compartido para cumplir otros tipos de requisitos.