Gracias por ponerse en contacto con el foro de la comunidad de Microsoft Fabric.
También me gustaría tomarme un momento para agradecer a @SolomonovAnton , por participar activamente en el foro de la comunidad y por las soluciones que han estado compartiendo en el foro de la comunidad. Sus contribuciones marcan una diferencia real.
¿Puedo preguntarle si ha resuelto este problema? Si es así, marque la respuesta útil y acéptela como la solución. Esto será útil para que otros miembros de la comunidad que tengan problemas similares lo resuelvan más rápido.
Saludos
Menaka.
Equipo de apoyo a la comunidad
Quería comprobar si ha tenido la oportunidad de revisar la información proporcionada. No dude en ponerse en contacto con nosotros si tiene más preguntas. Si la respuesta ha abordado su consulta, acéptela como una solución para que otros miembros de la comunidad puedan encontrarla fácilmente.
Saludos
Menaka.
Equipo de apoyo a la comunidad
Como no hemos tenido noticias suyas, simplemente seguimos con nuestro mensaje anterior. Me gustaría confirmar si ha resuelto con éxito este problema o si necesita más ayuda. En caso afirmativo, puede compartir su solución alternativa y marcarla como una solución para que otros usuarios también puedan beneficiarse. Si encuentra una respuesta particularmente útil para usted, también puede marcarla como una solución.
Si aún tiene alguna pregunta o necesita más ayuda, no dude en hacérnoslo saber. Estamos más que felices de seguir ayudándole.
Gracias por su paciencia y esperamos tener noticias suyas.
Al tratar con conjuntos de datos masivos en Power BI que son demasiado grandes para el modo de importación y tienen un rendimiento deficiente o están restringidos en DirectQuery, estas son las alternativas efectivas que puede considerar:
✅1. Utilice la actualización incremental (Premium o PPU)
Le permite importar solo datos nuevos o modificados durante las actualizaciones, lo que reduce significativamente la carga.
- Requiere un parámetro RangeStart y RangeEnd en Power Query.
- La instalación se realiza en Power BI Desktop, la implementación requiere Power BI Service (área de trabajo Premium).
- Guía oficial: Actualización incremental
✅2. Usar agregaciones con DirectQuery
Modele tablas agregadas en modo de importación y conserve los datos de nivel de detalle en DirectQuery. Esto aumenta el rendimiento de la mayoría de las consultas.
- Diseñe tablas de resumen (por ejemplo, por mes, región) y asígnelas como agregaciones en el modelo.
- Las consultas llegan al modo de importación a menos que el usuario explore los datos sin procesar.
✅3. Implementar el plegado + filtrado de consultas a través de la interfaz de usuario
Diseñe filtros en la interfaz de usuario del informe que reduzcan el conjunto de resultados antes de cargarlo en Power BI. Esto evita las limitaciones de los parámetros que los usuarios no pueden cambiar dinámicamente.
- Cree una tabla de fechas o un filtro de categoría en el modelo.
- Asegúrese de que los filtros se aplican al principio de Power Query para beneficiarse del plegado de consultas.
- Esto se combina mejor con DirectQuery o Carga incremental.
✅4. Informes paginados
Si está en Power BI Report Server o Premium, use informes paginados para informes detallados que deben llegar directamente a orígenes de datos SQL de gran tamaño.
✅5. Preprocesamiento de datos fuera de Power BI
Considere soluciones ETL como:
- Trabajos del Agente SQL Server para preprocesar y almacenar resúmenes en tablas independientes.
- Canalizaciones de Azure Data Factory o Synapse para filtrar y agregar grandes conjuntos de datos.
🔄Solución alternativa para el filtrado de parámetros a través de la interfaz de usuario
Los parámetros de Power BI son estáticos, pero una solución alternativa es crear segmentaciones que controlen dinámicamente los filtros a través de medidas de DAX o filtros de consulta. Evite el uso de parámetros para filtros controlados por el usuario en los informes.
Intente diseñar una segmentación de datos de fecha o categoría y vincularla a sus consultas o medidas en lugar de confiar en los parámetros de Power BI.
✔️Si mi mensaje ayudó a resolver su problema, márquelo como Resuelto. 👍Si te ha resultado útil, considera la posibilidad de felicitarlo. |
