Anuncio de publicación automática en Power BI
Mantenga fácilmente los informes y paneles sincronizados con los cambios en sus datos
Summary
- Databricks Workflows ahora admite un nuevo tipo de tarea para Power BI
- Soporte para refrescar y actualizar modelos semánticos en modos Import/DirectQuery/Dual Storage
- La tarea de Power BI se integra nativamente con Unity Catalog
Nos complace anunciar la vista previa pública del tipo de tarea de Microsoft Power BI en Databricks Workflows, disponible en Azure, AWS y GCP.
Con este nuevo tipo de tarea, los usuarios ahora pueden actualizar y refrescar modelos semánticos de Power BI directamente desde Databricks. Esto conduce a un mejor costo total de propiedad, mayor eficiencia y garantiza que los datos estén actualizados para los consumidores de informes y paneles de Power BI.
Los beneficios clave incluyen:
- Integración directa: publique conjuntos de datos de Unity Catalog en Power BI directamente desde canalizaciones de datos.
- Actualice Power BI cuando sus datos se actualicen: reduzca significativamente los costos de actualización actualizando los modelos semánticos solo cuando los datos cambien.
- Frescura de datos para BI: entregue información actualizada enviando automáticamente los cambios a las tablas subyacentes y sus relaciones.
Automatice la integración de datos de Unity Catalog con Power BI
Con la tarea de Power BI, ahora puede automatizar las actualizaciones y los refrescos de modelos semánticos de Power BI directamente desde Databricks Workflows. Esto elimina la necesidad de cambiar de contexto entre Databricks y Power BI, optimizando el proceso de hacer que sus datos estén disponibles para visualización y análisis en Power BI.
Las tareas de Power BI admiten completamente los objetos de datos de Unity Catalog, incluidas tablas, vistas, vistas materializadas y tablas de transmisión. Lo mejor de todo es que puede crear modelos semánticos de Power BI basados en objetos de datos de Unity Catalog de varios esquemas y catálogos.
La integración nativa entre Unity Catalog, Power BI y Microsoft Entra ID significa seguridad, gobernanza y observabilidad de primer nivel. Los modelos semánticos de Power BI se pueden configurar para utilizar OAuth con inicio de sesión único para garantizar que los permisos se respeten para cada consulta del panel, junto con la suite completa de capacidades de gobernanza y observabilidad que ofrece Unity Catalog. Esta integración mejora la seguridad y el cumplimiento al proporcionar autenticación, autorización y control de acceso a datos sin interrupciones en sus entornos de Databricks y Power BI.
Todo el poder de Databricks Workflows y Power BI
Las tareas de Power BI están integradas en Databricks Workflows, por lo que puede aprovechar sus capacidades avanzadas de orquestación y monitoreo. Esto significa que puede extender funciones potentes como dependencias de tareas, programaciones/disparadores, reintentos y notificaciones a las canalizaciones de datos que utilizan tareas de Power BI.
Las tareas de Power BI admiten la publicación, actualización y refresco de modelos semánticos en los modos de importación, consulta directa y almacenamiento dual, lo que le brinda total flexibilidad para equilibrar el rendimiento y la seguridad.
La extensibilidad es fundamental en las tareas de Power BI. Puede trabajar con tareas de Power BI visualmente en la interfaz de usuario de trabajos de Databricks, así como mediante programación a través de la API de trabajos y Databricks Asset Bundles.
Tu guía compacta para el análisis moderno
Cómo funciona
Escenario: Tiene una canalización de análisis minorista existente que ingiere datos de bases de datos de origen utilizando una tarea de canalización y aplica transformaciones y agregaciones utilizando una tarea de cuaderno, lo que resulta en una colección de tablas listas para BI. Ha recibido una solicitud para garantizar que un modelo semántico de Power BI esté sincronizado con estos datos a medida que cambian con el tiempo.
Crear una tarea de Power BI es sencillo. Todo lo que necesita hacer es:
- Navegue a su trabajo existente
- Agregue una tarea de Power BI al trabajo existente y elija un almacén SQL
- Seleccione una conexión, espacio de trabajo y modelo semántico de Power BI
- Seleccione el modo Importar o DirectQuery
- Seleccione objetos de datos de Unity Catalog
- Establezca un método de autenticación
- Guarde la tarea
Ahora, la próxima vez que se ejecute su canalización de datos existente, su modelo semántico de Power BI se actualizará automáticamente a medida que cambien sus datos.
A los pocos segundos de que su trabajo se complete con éxito, su conjunto de datos se actualizará en Power BI, listo para la creación de informes y el análisis.
Comience con las tareas de Power BI
Con las tareas de Power BI ahora en vista previa pública, puede capacitar a los ingenieros de datos para potenciar sus canalizaciones de datos e integrar sin problemas sus conjuntos de datos amigables para los negocios con Power BI.
Estamos emocionados de ver cómo utilizará las tareas de Power BI y lo alentamos a que las pruebe hoy mismo. Para comenzar, visite la documentación de la tarea de Power BI.
¿Busca profundizar su integración de Power BI + Azure Databricks?
Consulte la Parte 1 y la Parte 2 de nuestra serie de conectividad:
- Parte 1: Conexiones del servicio Power BI a Azure Databricks con redes privadas
- Parte 2: Configuraciones de rendimiento para conectar PBI a un espacio de trabajo de Azure Databricks con enlace privado
Juntos, estos blogs proporcionan las mejores prácticas esenciales para optimizar la seguridad y el rendimiento al conectar Power BI a Azure Databricks.
El equipo de Databricks siempre está buscando mejorar la experiencia de integración de Power BI y le encantaría recibir sus comentarios.
(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original