Combinación de datos de diferentes modelos semánticos

[Syndicate_Admin]

Hola.......... Estoy trabajando con una empresa de formación que tiene 11 clientes. Actualmente tengo un modelo de datos con los 11 clientes que se actualiza todas las noches. La razón por la que los quieren todos en un único modelo de datos es que tienen informes basados en todos los clientes en conjunto. A veces, el modelo de datos no se actualiza debido a su complejidad. ¿Hay alguna manera de tener 11 modelos de datos diferentes, todos configurados de la misma manera, y reunirlos en un "solo modelo" que se pueda usar para la generación de informes? ¿Algo así como "anexar" la salida de cada modelo de datos en un formato apilado? Gracias de antemano.

[Syndicate_Admin]

@DPCCGF - ¿Hemos resuelto tu problema? Si lo hicimos, seleccione la solución adecuada, ¡ayuda con la visibilidad para los demás y para que los superusuarios mantengan su estado! ¡Gracias!

[Syndicate_Admin]

1. Utilice conjuntos de datos separados para cada cliente (modelos de datos)
En lugar de colocar los 11 clientes en un modelo de datos de gran tamaño, puede crear conjuntos de datos de Power BI independientes para cada cliente, que se configuran de la misma manera, como ha mencionado. Cada conjunto de datos puede tener su propia programación de actualización, lo que ayuda a reducir la complejidad de cada modelo individual.

Una vez creados estos conjuntos de datos, puede reunirlos en un único informe mediante los siguientes métodos:

2. Uso del servicio Power BI: conjuntos de datos y conjuntos de datos compartidos
La idea es usar el servicio Power BI para crear conjuntos de datos independientes para cada cliente y, a continuación, usar un modelo de conjunto de datos compartido en Power BI Desktop para combinarlos. A continuación, te explicamos cómo hacerlo:

Paso 1: Crear conjuntos de datos separados para cada cliente
Cree y configure modelos de datos individuales en Power BI Desktop para cada cliente.
Publique cada conjunto de datos en el servicio Power BI.
Paso 2: Usar el servicio Power BI para combinar los datos
En el servicio Power BI, puede crear un nuevo informe que haga referencia a varios conjuntos de datos (uno para cada cliente).
En Power BI Desktop, puede conectarse a estos conjuntos de datos de Power BI como orígenes (mediante orígenes de datos del servicio Power BI) y, a continuación, combinarlos en un informe unificado.
Paso 3: Combinar datos mediante DirectQuery o el modo de importación
En Power BI Desktop, al conectarse a estos conjuntos de datos, puede usar DirectQuery (que permite consultas en tiempo real) o el modo de importación (que extraerá datos en el modelo).
Puede anexar datos de cada conjunto de datos individual (datos de cliente) en un modelo de informe unificado mediante la característica Anexar consultas en el Editor de consultas.
3. Anexar datos de varios modelos en uno mediante flujos de datos (para la integración a gran escala)
Si desea un enfoque más escalable, especialmente para conjuntos de datos complejos, Power BI Dataflows podría ser la solución. Con Dataflows, puede consolidar datos de varios orígenes en un modelo de datos central. Puedes:

Cree flujos de datos individuales para los datos de cada cliente.
En cada flujo de datos, aplica las mismas transformaciones y procesos de modelado de datos.
Use Flujos de datos del servicio Power BI para crear un flujo de datos central que combine los 11 orígenes de datos de cliente. Esto le permite fusionar, limpiar y preparar sus datos a un nivel más granular.
A continuación, el flujo de datos unificado final se puede usar para crear un único conjunto de datos que se puede usar para la generación de informes.
4. Combinación de modelos en Power BI Desktop mediante "Obtener datos"
Puede combinar los datos de diferentes modelos (conjuntos de datos) de la siguiente manera:

Obtención de datos de varios orígenes (conjuntos de datos individuales de Power BI).
A continuación, en Power Query, use la función Anexar consultas para apilar los datos de los distintos conjuntos de datos.
De este modo, se combinan de forma eficaz los datos específicos del cliente en una sola tabla que puede utilizar en el modelo de informe unificado.

[Syndicate_Admin]

@DPCCGF - Si bien personalmente recomendaría clasificar la "complejidad" en mi experiencia, esto generalmente tiene su origen en una mala práctica, podría (en teoría) configurar 11 modelos diferentes y luego importarlos a un modelo usando modelos compuestos, sin embargo, no podrá agregar usando este método, pero podría escribir DAX sobre las 11 tablas de hechos diferentes y usar algunas dimensiones compartidas en el modelo compuesto. Sin embargo, digamos que el rendimiento de esto sería terrible.

https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-composite-models

Si necesita anexar cosas juntas en una tabla, configuraría 11 flujos de datos y, a continuación, usaría un flujo de datos maestros que los anexe en uno.

https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/dataflows/dataflows-create

Si esta guía ayuda, acepte como solución para otros con el mismo problema.

[Syndicate_Admin]

Puedo reformular la complejidad. Tengo que conectarme a la fuente a través de API a unos 8 temas de datos diferentes. Entonces, si se trata de un cliente, tengo 8 conexiones API diferentes, todas para ese único cliente y su token. Bueno, mi modelo actual replica eso 11 veces, ya que no puedo llegar a cada cliente en su totalidad. Por lo tanto, todos los datos se incorporan y luego se anexan a una tabla. A continuación, se unen las 8 tablas anexadas para permitir la generación de informes. Estoy abierto a sugerencias.

[Syndicate_Admin]

@DPCCGF - Sugeriría que la opción de flujo de datos es su única solución viable. Con un flujo de datos independiente por cliente y un flujo de datos maestro que los anexa a todos. Esto debería garantizar que si se produce un error en un flujo de datos, el flujo de datos final se realizará correctamente, solo tendrá datos desactualizados para el cliente hasta que se corrija esa conexión.