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Dirigido a profesionales que ya dominan Power BI a nivel intermedio y necesitan dar el salto hacia el diseño y la operación de soluciones empresariales robustas, este curso de 8 horas aborda la arquitectura de modelos tabulares en esquema estrella, la selección razonada del modo de almacenamiento, la optimización de medidas DAX con herramientas de profiling, la seguridad dinámica a nivel de fila y la automatización de la publicación mediante pipelines y la REST API. Al finalizar, el participante será capaz de auditar un modelo Power BI existente, identificar sus cuellos de botella y riesgos de escalabilidad, y desplegar una solución completa en un entorno multi-entorno (dev / test / prod) con comprobaciones de calidad integradas.

  1. Describir los principios del modelado tabular en esquema estrella —cardinalidad, dirección de filtro, separación de hechos y dimensiones— y los fundamentos de los distintos modos de almacenamiento disponibles en Power BI.
  2. Evaluar el modo de almacenamiento óptimo (Import, DirectQuery, Dual o Composite) para un escenario concreto, argumentando los trade-offs entre latencia, frescura de datos y carga sobre la fuente.
  3. Arquitecturar un modelo de datos tabular en esquema estrella que satisfaga un conjunto de requisitos de negocio dados, justificando cada decisión de diseño.
  4. Optimizar un conjunto de medidas DAX complejas localizando el cuello de botella mediante DAX Studio y aplicando refactorizaciones que reduzcan el tiempo de ejecución en al menos un 30 %.
  5. Arquitecturar una solución de seguridad dinámica a nivel de fila (RLS) que adapte el acceso según el usuario autenticado y verificarla con pruebas de múltiples perfiles.
  6. Anticipar los riesgos de escalabilidad de un modelo existente —tamaño de tablas, relaciones de alta cardinalidad, columnas calculadas en contexto de fila— y elaborar un plan de refactorización priorizado.
  7. Automatizar la actualización y publicación de informes mediante la REST API o un pipeline de CI/CD, y diseñar una estrategia de despliegue multi-entorno con Deployment Pipelines incluyendo reglas de parámetros y comprobaciones de calidad previas a la promoción.
  8. Evaluar la integración de Power BI con servicios externos (Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric o una API REST), comparando alternativas de conexión y seleccionando la que minimiza latencia y coste operativo.

Bloque 1 — Arquitectura del modelo tabular. Se estudian los principios del esquema estrella aplicado a Power BI: identificación y separación de tablas de hechos y dimensiones, gestión de la cardinalidad y configuración de la dirección de filtro. A continuación se analizan en profundidad los modos de almacenamiento —Import, DirectQuery, Dual y Composite— y los criterios para seleccionar el más adecuado según los requisitos de frescura de datos, latencia aceptable y carga sobre la fuente. Los participantes aplican ambos bloques conceptuales diseñando un modelo completo a partir de un conjunto de requisitos de negocio reales.

Bloque 2 — Optimización del rendimiento DAX. Este bloque cubre la arquitectura interna del motor de análisis (Formula Engine y Storage Engine), las herramientas de diagnóstico disponibles en DAX Studio —Query Plan, Server Timings y métricas de caché— y las técnicas de refactorización más efectivas: sustitución de columnas calculadas por medidas, reducción de iteradores anidados y uso de variables. El objetivo práctico es reducir en al menos un 30 % el tiempo de ejecución de un conjunto de medidas con bajo rendimiento proporcionado en el ejercicio.

Bloque 3 — Seguridad y escalabilidad. Se diseñan soluciones de Row-Level Security dinámica basadas en tablas de mapeo usuario-rol y funciones DAX como USERNAME() y USERPRINCIPALNAME(), y se validan mediante pruebas con perfiles diferenciados para detectar fugas o bloqueos incorrectos. Seguidamente se aborda el análisis de escalabilidad: identificación de tablas de gran volumen, relaciones de alta cardinalidad y columnas calculadas en contexto de fila, y elaboración de un plan de refactorización priorizado por impacto y esfuerzo.

Bloque 4 — Automatización, integración y despliegue. El bloque cierra el curso con tres capacidades operativas avanzadas. Primero, la automatización de actualizaciones y publicaciones a través de la Power BI REST API y pipelines de CI/CD basados en eventos o schedules. Segundo, la evaluación comparada de integraciones con servicios externos —Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric y APIs REST—, analizando latencia, coste y complejidad de mantenimiento. Tercero, el diseño de una estrategia de despliegue multi-entorno (dev / test / prod) con Deployment Pipelines, incluyendo la parametrización de conexiones por entorno y la definición de comprobaciones de calidad como requisito previo a cada promoción.

  • Power BI Desktop (versión de febrero 2025 o posterior).
  • Cuenta de Power BI Pro o Premium Per User con permisos para crear y publicar workspaces.
  • DAX Studio (versión 3.x) instalado en el equipo local.
  • Acceso a Azure Portal con permisos suficientes para crear recursos de Azure Synapse Analytics o Fabric (entorno de laboratorio proporcionado por el instructor o suscripción propia).
  • Git instalado y cuenta en GitHub o Azure DevOps para los ejercicios de CI/CD.
  • Navegador moderno (Edge, Chrome o Firefox en versión actualizada) para el acceso a Power BI Service.
  • Creación y gestión de relaciones en modelos Power BI (nivel intermedio).
  • Escritura de medidas y columnas calculadas con DAX: funciones de filtro (CALCULATE, FILTER, ALL y variantes), iteradores (SUMX, AVERAGEX) y funciones de inteligencia de tiempo.
  • Transformación y carga de datos con Power Query: combinación de consultas, tipos de datos, pasos de limpieza y carga incremental básica.
  • Publicación de informes en Power BI Service y configuración de actualizaciones programadas.
  • Conocimientos básicos de entornos cloud (Azure u otros) y familiaridad con el concepto de API REST (lectura de documentación y uso de herramientas como Postman o equivalentes).