La Data Web

Recientemente eh notado un incremento de consultas sobre comparaciones de fecha contra un periodo anterior. Si bien tenía pendiente realizar un post de esto, se me había pasado y ahora reflotó.

Comparar contra un periodo anterior en un contexto actual puede ser engañoso. La mayoría puede pensar que SAMEPERIODLASTYEAR lo resuelve todo y no tenemos que pensar más nada, pero lo cierto es que la correcta aplicación depende mucho del requerimiento, visualización y contexto.

Este pequeño artículo definirá el funcionamiento de las funciones más comunes para este escenario para entender cuando usar una u otra.

Cada día crece y crece aún más la nube. La confianza y seguridad que la misma provee se esta destacando lo que fortalece el vínculo con sus usuarios.

La solución de PowerBi local consiste en un Servidor de informes adherido a SQL Server. Esta versión tiene sus limitaciones contra PowerBi Service que todo el tiempo nos trae muchas características atractivas.

Este artículo nos enseñará a migrar informes publicados en Power Bi Report Server hasta un Power Bi Service con la ayuda de la librería SimplePBI.

DAX es un excelente lenguaje de consulta, sin embargo, dentro de Power Bi Desktop, no siempre se siente como una consulta a los datos y eso puede ser confuso al construir complejas funciones que resuelvan lógicas y fórmulas.

Cuando estamos escribiendo muchas funciones anidadas en complejas matemáticas podemos llegar a resultados errados sin un error en nuestra sintaxis. Eso complica los resultados y es necesario encontrar la forma de debugear poco a poco lo que generamos. Este artículo nos mostrará alternativas para ello. 

Hay muchos artículos que hablan sobre la creación de una plataforma unificada de datos, donde equipos de Analítica (bajo diferentes nombres) arman un data lake con ETLs y procesos de ingesta tomando datos de múltiples fuentes de información, almacenando y organizando datos para alimentar modelos de Business Intelligence, Data Science, Machine Learning, y otras ramas relacionadas de la analítica.

En este proceso de crecimiento, tanto en volumen como en fuentes de datos a considerar, siempre llega el momento en el que hay que compartir datos que tenemos en nuestro data lake con personas/equipos que desean usarlos y accederlos, externos al equipo que desarrollo la ingesta y transformación de datos. Este es un punto que muchos saben que eventualmente habrá que hacer, pero como no es vital al comienzo de un proyecto entonces se saltea (la conocida "deuda técnica") y luego cuando aparece la necesidad, ¡estamos en un apuro por resolverlo! En este articulo voy a mostrar algunas de las opciones que tenemos para dar este tipo de permisos sin que esto sea un peligro para todo el trabajo que venimos realizando.

Hace tiempo que la comunidad venía insistiendo en que si bien generar una selección de nuestro contenido en una App era genial, faltaba diferenciar grupos de personas que puedan ver una cosa y otras no.

¡La actualización llegó! este artículo nos va a mostrar como es la nueva configuración de Apps que nos permite generar grupos de distribución para el contenido que seleccionamos dentro de nuestra app para compartir. Cambiaron algunas cosas asi que mejor ponerse al día.