Explotar datos de Dataverse en Power BI (I) con Azure Blob Storage
Explotar datos de Dataverse en Power BI (I) con Azure Blob Storage

Explotar datos de Dataverse en Power BI (I) con Azure Blob Storage

Estoy seguro que como yo y el resto de personas que hemos estado trabajando con Dataverse nos hemos encontrado con la necesidad de conectar estos datos para su análisis e interpretación de resultados en Power BI. Sorpresa la nuestra cuando vemos que Dataverse empeora su rendimiento de manera notable y.. ¿ahora qué?

Power BI requiere de una gran cantidad de consultas para realizar su análisis y, para nada, trato de culpar al pobre de Power BI porque nos hace un trabajo estupendo. Pero Dataverse no ha sido diseñado para este fin porque, si me permites ser purista, en Dataverse debemos tener únicamente los datos que realmente utilizamos en nuestras aplicaciones del día a día. El resto puede viajar a un Data Warehouse y, posteriormente, virtualizar todos estos datos (vamos, que no estén presentes como tal en Dataverse pero que puedan visualizarse desde las apps.. un lío!).

¿Cómo solucionamos esto? Pues bien, en este primera parte me centraré en conectar Dataverse con una cuenta de almacenamiento y elaboraré un segundo artículo para conectar Dataverse con una base de datos SQL. Debes tener en cuenta que para una mayor volumetría de datos igual es más conveniente utilizar Azure Synapse Analytics. Yo utilicé esta opción debido al sobrecoste que tenía Azure Synapse, pero te recomiendo evaluar tu escenario y el objetivo de tu análisis para escoger una opción u otra.

Azure Blob Storage + Dataverse = Power BI

Sin duda es la opción más sencilla. En esta primera fase, vamos a crear un Azure Blob Storage. Es importante que lo creemos en la misma región que nuestro Dataverse (que en mi caso es Europa):

El rendimiento y el resto de la configuración ya depende de tus propias necesidades y cuánto vayas a explotar estos datos. Ten en cuenta que el precio de la suscripción variará en función de esta configuración. Después en opciones avanzadas no debemos olvidarnos de marcar la opción «Data Lake Storage Gen v2».

Ahora ya tenemos creado el espacio donde vamos a replicar nuestros datos.. pero ¿Cómo extraemos los datos de Dataverse?. Muy sencillo, en nuestro portal de Power Apps debemos dirigirnos a «Azure Synapse Link» y crear un nuevo vínculo:

Aquí nos brinda la opción de conectarlo con un espacio de trabajo de Azure Synapse Analytics, pero no es nuestro caso ya que nosotros vamos a vincularlo con una cuenta de almacenamiento. Debes tener en cuenta que si no has seleccionado bien la región de la cuenta de almacenamiento esta no aparecerá en el listado:

Y finalmente seguimos el asistente y seleccionamos las tablas que queremos sincronizar:

Y.. ¿ya está? Pues sí! No debemos de preocuparnos más ya que, cada vez que modifiquemos un dato en Dataverse este sincronizará automáticamente con la cuenta de almacenamiento. Fíjate bien en esta tabla del estado de sincronización que nos muestra el portal de Power Apps:

La tabla de contacto ha sincronizado el 6 de mayo. Sin embargo cuenta lleva sin sincronizar desde el 21 de abril.. ¿Por qué? Simplemente porque en la tabla de cuenta no ha habido movimiento desde entonces. Óptimo, ¿verdad? Desde aquí ya podemos explotar estos datos sin riesgo a penalizar el rendimiento de Dataverse sin embargo, en un próximo post vamos a ver cómo exportar estos datos de la cuenta de almacenamiento a un Azure SQL replicando la estructura de manera dinámica para poder proporcionar de una forma más clara los datos a nuestros compañeros de Power BI.

¡Te espero aquí!

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