El manejo de grandes volúmenes de datos en Power BI, especialmente en modo de importación dentro de un área de trabajo de capacidad premium, requiere varias técnicas para garantizar un rendimiento y una eficiencia óptimos. Más allá de la actualización incremental y la optimización del modelo de datos, estas son algunas estrategias adicionales:
1. Partición de datos
- Partición: Divida sus datos en particiones más pequeñas y manejables. Esto puede mejorar tanto los tiempos de procesamiento como el rendimiento de las consultas. En Power BI Premium, puede usar puntos de conexión XMLA para crear y administrar particiones.
2. Compresión y agregación de datos
- Compresión: Power BI comprime automáticamente los datos durante la importación. Asegúrese de que las columnas tengan el tipo adecuado y evite las columnas de cardinalidad alta siempre que sea posible.
- Agregaciones: cree tablas agregadas para reducir la cantidad de datos procesados en consultas de nivel de detalle. Use la característica de agregaciones para agregar previamente datos en diferentes niveles y permitir que Power BI cambie automáticamente entre datos detallados y agregados en función de los requisitos de la consulta.
3. Optimizar las consultas DAX
- Optimización de DAX: escriba consultas de DAX eficaces. Evite cálculos complejos sobre la marcha y calcule previamente cuando sea posible. Utilice variables para almacenar resultados intermedios y reducir el número de cálculos.
4. Reducir la cardinalidad
- Reducción de cardinalidad: las columnas de cardinalidad alta (columnas con muchos valores únicos) pueden afectar significativamente al rendimiento. Utilice técnicas como la discretización (agrupar valores numéricos o de fecha en intervalos) o reducir la granularidad de los datos.
5. Rendimiento de carga de datos
- Tipos de datos: asegúrese de que los tipos de datos estén optimizados. Por ejemplo, use números enteros en lugar de cadenas siempre que sea posible.
- Índice de almacén de columnas: para tablas más grandes, use la característica de índice de almacén de columnas de SQL Server para mejorar la compresión de datos y el rendimiento de las consultas antes de importarlas a Power BI.
6. Rendimiento de la fuente de datos
- Optimizar consultas de origen: optimice las consultas SQL o las vistas utilizadas para extraer datos. Asegúrese de que sean eficientes y solo devuelvan los datos necesarios.
- DirectQuery o modelos híbridos: para conjuntos de datos extremadamente grandes, considere la posibilidad de usar DirectQuery o un modelo híbrido en el que algunos datos se importan y otros se consultan en tiempo real.
7. Gestión de la memoria
- Configuración de memoria: en capacidades premium, administre los ajustes de configuración de memoria y supervise el uso de memoria para asegurarse de que los grandes conjuntos de datos no agoten los recursos disponibles.
- Límite de tamaño del conjunto de datos: tenga en cuenta el límite de tamaño del conjunto de datos en Power BI Premium y planifique los modelos de datos en consecuencia.
8. Uso de modelos de datos agregados
- Modelos de datos agregados: cree modelos de datos que agreguen datos en diferentes niveles de granularidad. Use la característica de modelos compuestos de Power BI para combinar datos de importación y DirectQuery, lo que permite el uso de datos agregados y detallados de forma eficaz.
9. Optimización del flujo de datos
- Flujos de datos: use flujos de datos para preprocesar datos fuera de los conjuntos de datos de Power BI. Los flujos de datos pueden transformar, limpiar y agregar datos antes de importarlos a Power BI, lo que reduce la carga del conjunto de datos y mejora el rendimiento.
10. Mantenimiento y monitoreo regulares
- Mantenimiento regular: Mantenga y actualice regularmente su modelo de datos. Elimine las columnas y tablas no utilizadas, y revise y optimice periódicamente las medidas de DAX.
- Supervisión y diagnóstico: use las herramientas de supervisión y diagnóstico de Power BI para identificar cuellos de botella de rendimiento y optimizar en consecuencia.
Recursos adicionales:
- Documentación de Power BI: La documentación oficial de Microsoft proporciona instrucciones detalladas sobre el manejo de grandes conjuntos de datos.
- Procedimientos recomendados para administrar grandes conjuntos de datos de Power BI: consulte los artículos detallados de procedimientos recomendados y las notas del producto disponibles en el sitio de la comunidad de Power BI.
Al implementar estas técnicas, puede administrar y optimizar de manera eficaz grandes volúmenes de datos en Power BI, lo que garantiza modelos de datos e informes eficientes y de alto rendimiento.
