Automatización de la validación del panel de Power BI: estrategias gratuitas para una validación de números eficiente

[Syndicate_Admin]

Nuestro panel de Power BI recupera datos de la capa dorada de GCP y, actualmente, dedicamos un esfuerzo significativo a validarlos manualmente después de cada actualización de datos. Dadas las limitaciones presupuestarias, estamos buscando estrategias de automatización internas sencillas para agilizar este proceso de prueba sin necesidad de comprar herramientas adicionales. Además, estoy interesado en aprender cómo se abordan desafíos similares en otras organizaciones. ¿Cuáles son las diferentes opciones disponibles que debería explorar?

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar ,
¿Solo quería verificar si tuvo la oportunidad de revisar las sugerencias proporcionadas?
Si la respuesta ha abordado su consulta, acéptela como una solución para que otros miembros puedan encontrarla fácilmente.
Gracias

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar ,
¿Solo quería verificar si tuvo la oportunidad de revisar las sugerencias proporcionadas?
Si la respuesta ha abordado su consulta, acéptela como una solución para que otros miembros puedan encontrarla fácilmente.
Gracias

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar ,

¿Puedo preguntarle si ha resuelto este problema? Las respuestas proporcionadas por los superusuarios son excepcionalmente detalladas y son útiles para comprender cómo se automatiza la validación de los paneles. Si la(s) respuesta(s) le ha ayudado, por favor acéptela como solución.
Esto será útil para que otros miembros de la comunidad que tengan problemas similares lo resuelvan más rápido.
Gracias @burakkaragoz @Poojara_D12 y @Ritaf1983 por su pronta y detallada respuesta al tema.

Saludos
Shruti

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar

Además de lo que @burakkaragoz sugiere, aquí hay algunos enfoques más que pueden ayudar a simplificar la validación de números en Power BI sin herramientas externas:

1. Power BI REST API + automatización:
Puede usar la API de REST para exportar objetos visuales específicos (como tablas o KPI) después de cada actualización del conjunto de datos. A continuación, los datos exportados se pueden comparar con los valores esperados mediante macros de Power Automate, PowerShell o Excel.

2. Scripts del Editor Tabular o Pester (avanzado):
Si el scripting es una opción, el Editor tabular permite la validación de la estructura o la lógica del modelo a través de scripts de C#. PowerShell con Pester se puede usar para comprobar si hay anomalías en las salidas CSV de los informes.

3. Página de validación solo para administradores:
Cree una página oculta en el informe que muestre las medidas de validación (por ejemplo, delta frente a lo esperado, comprobaciones de umbral). Esto permite una inspección rápida después de la actualización sin afectar a los usuarios habituales.

Si esta publicación ayuda, considere aceptarla como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarla más rápidamente.

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar

Cuando se trata de la validación manual de paneles de Power BI que obtienen datos de entornos complejos como la capa dorada de GCP, la automatización es clave para ahorrar tiempo y reducir los errores humanos, especialmente en condiciones presupuestarias en las que no es factible comprar nuevas herramientas. Se pueden explorar varias estrategias internas sencillas para automatizar la validación de datos. En primer lugar, puedes implementar verificaciones de calidad de datos automatizadas directamente dentro del entorno de GCP mediante consultas SQL o secuencias de comandos de BigQuery que se ejecuten según un cronograma, comparando recuentos, sumas o métricas clave con los umbrales esperados, y marcando anomalías por correo electrónico o registros. En segundo lugar, dentro de Power BI, puede crear informes o medidas de validación que resalten las incoherencias de los datos, los valores atípicos o los datos que faltan, lo que permite a los usuarios detectar rápidamente los problemas sin necesidad de realizar una comprobación manual fila por fila. En tercer lugar, se pueden desarrollar soluciones ligeras de scripting que utilizan Python o PowerShell para extraer instantáneas de datos antes y después de la actualización y compararlas automáticamente en busca de discrepancias, generando informes resumidos o alertas. En cuarto lugar, la integración de Power Automate con Power BI puede ayudar a desencadenar flujos de trabajo sencillos después de la actualización que ejecuten lógica de validación o notifiquen a las partes interesadas si se cumplen determinadas condiciones. En la industria en general, las organizaciones a menudo adoptan una combinación de estos enfoques, a veces junto con plataformas de observabilidad de datos o marcos de automatización de pruebas si los presupuestos lo permiten. Sin embargo, muchos comienzan con pruebas básicas basadas en SQL, secuencias de comandos ligeras y validación de Power BI integrada para establecer una línea de base confiable antes de invertir en herramientas más avanzadas. Explorar estas opciones le ayudará a identificar el equilibrio adecuado entre automatización y esfuerzo adecuado para su entorno y disponibilidad de recursos.

[Syndicate_Admin]

Hola @mantukumar ,

La automatización de la validación del panel en Power BI, especialmente para las comprobaciones de números, puede ahorrar mucho tiempo, y hay varias estrategias internas gratuitas que puede probar:

1. Comprobaciones de calidad de datos de Power Query:
En Power Query, puede agregar columnas personalizadas o lógica condicional para marcar o filtrar valores inesperados (como valores nulos, negativos, números fuera de intervalo o duplicados) antes de que lleguen al modelo. Este paso de "verificación previa" ayuda a detectar muchos errores simples de manera temprana.

2. Medidas del DAX para la validación:
Cree medidas DAX que calculen totales, promedios o sumas de control y compárelas con los valores esperados. A continuación, puede agregar tarjetas de KPI o alertas a su panel para ver rápidamente si algo está mal después de una actualización.

3. Notificaciones automatizadas de actualización de datos:
Power BI puede enviar alertas por correo electrónico o Teams cuando se produce un error en las actualizaciones de datos o cuando se superan determinados umbrales (mediante las alertas controladas por datos del servicio Power BI).

4. Integración de Power Automate:
Configure los flujos de Power Automate para que se desencadenen después de cada actualización de datos. Estos flujos pueden ejecutar lógica de validación (incluso scripts simples de Python/R si es necesario) y notificar a su equipo de anomalías, todo dentro de su pila de Microsoft existente.

5. Tablas de prueba/datos de oro:
Mantenga un conjunto de tablas de referencia "doradas" con resultados correctos conocidos. Use DAX o Power Query para comprobar los datos activos con estos valores de referencia después de cada actualización.

¿Cómo lo hacen otras organizaciones?

• Muchos crean scripts de validación personalizados en Power Query o DAX, como se ha descrito anteriormente.
• Las organizaciones más grandes a veces utilizan herramientas de validación de datos externas, pero los métodos anteriores ofrecen una base sólida y económica.
• Algunos equipos incluso usan Excel para extraer datos de Power BI a través de Analyze en Excel, ejecutando macros o fórmulas para realizar comprobaciones cruzadas rápidas.