Introducción a los flujos de datos y a la preparación de datos de autoservicio (heredado)

A medida que aumenta el volumen de datos, también se complica el desafío de limpiar y transformar dichos datos en información accionable y con un formato correcto. Queremos que los datos que estén listos para el análisis rellenen objetos visuales, informes y paneles, para que podamos convertir rápidamente nuestros volúmenes de datos en información procesable. Con la preparación de datos de autoservicio para el procesamiento de macrodatos en Power BI, puede transformar los datos en información procesable en Power BI con tan solo unas pocas acciones.

Diagrama del flujo de datos en Microsoft Common Data Model.

Sugerencia

Power BI Dataflow Gen1 está ahora en un estado heredado y no recibirá inversiones en nuevas características. Para los clientes Premium con acceso a Fabric, Dataflow Gen2 es la ruta recomendada, que ofrece mejoras en el rendimiento, la escala, la confiabilidad, la funcionalidad y la inteligencia artificial integrada. Los clientes de Pro/PPU pueden seguir usando Gen1 ya que la orientación de Gen2 para estos escenarios está evolucionando. Consulte Upgrade from Dataflow Gen1 to Dataflow Gen2 (Actualización de Dataflow Gen1 a Dataflow Gen2 ) para obtener instrucciones de actualización.

Los flujos de datos están diseñados para admitir los siguientes escenarios:

  • Cree una lógica de transformación reutilizable que muchos modelos y informes semánticos puedan compartir dentro de Power BI. Los flujos de datos promocionan la reutilización de los elementos de datos subyacentes, lo que evita la necesidad de crear conexiones independientes con los orígenes de datos locales o en la nube.

  • Conserve los datos en su propio almacenamiento de Azure Data Lake Gen 2, lo que le permite exponerlos a otros servicios de Azure fuera de Power BI.

  • Cree una única fuente de verdad, curada a partir de datos sin procesar mediante definiciones estándar del sector, que puede trabajar con otros servicios y productos en el Power Platform. Fomentar la adopción mediante la eliminación del acceso de los analistas a los orígenes de datos subyacentes.

  • Reforzar la seguridad en torno a los orígenes de datos subyacentes mediante la exposición de datos a los creadores de informes en flujos de datos. Este enfoque permite limitar el acceso a los orígenes de datos subyacentes, reducir la carga en los sistemas de origen y proporciona a los administradores un control más preciso sobre las operaciones de actualización de datos.

  • Si quiere trabajar con grandes volúmenes de datos y realizar ETL a escala, los flujos de datos con Power BI Premium se escalan de forma más eficaz y proporcionan más flexibilidad. Los flujos de datos admiten una amplia variedad de orígenes en la nube y locales.

Puede utilizar Power BI Desktop y el servicio Power BI con flujos de datos para crear modelos semánticos, informes, cuadros de mando y aplicaciones que utilicen el Common Data Model. A partir de estos recursos, puede obtener información sobre sus actividades empresariales. La programación de la actualización del flujo de datos se realiza directamente desde el área de trabajo en la que se creó el flujo de datos, al igual que los modelos semánticos.

Nota:

Es posible que los flujos de datos no estén disponibles en el servicio Power BI para todos los clientes del DoD del Gobierno de EE. UU. Para obtener más información sobre qué características están disponibles y cuáles no, consulte Disponibilidad de características de Power BI para clientes de la Administración Pública de Estados Unidos.

Contenido relacionado

En este artículo se proporciona información general sobre la preparación de datos de autoservicio para macrodatos en Power BI y las numerosas formas en que puede usarse.

En los artículos siguientes encontrará más información sobre los flujos de datos y Power BI:

Para obtener más información sobre el Common Data Model, puede usted leer su artículo de introducción.

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