El error más común en Power BI

 

🚨 El error más común en Power BI (y cómo evitarlo antes de que sea demasiado tarde)


A lo largo de mi carrera he tenido la oportunidad de auditar entornos de datos en empresas de todos los tamaños: desde startups que apenas comienzan a medir sus KPIs, hasta grandes corporaciones con estructuras de datos complejas y cientos de usuarios conectados a sus sistemas.

Y aunque los contextos cambian, hay un error que se repite con sorprendente frecuencia.
Un error que parece inofensivo al principio, pero que puede convertirse en una bomba de relojería:

👉 conectar Power BI directamente a los sistemas de origen.

La magia (y la trampa) de Power BI

Power BI tiene algo fantástico: es una herramienta muy accesible.
En cuestión de horas, alguien con un mínimo de habilidad puede conectarse a un origen, arrastrar un par de campos y crear un informe llamativo.

Ese es su encanto.
Pero también, su mayor debilidad.

¿Por qué?
Porque esa “facilidad” lleva a que muchos equipos decidan saltarse pasos fundamentales en la arquitectura de datos.


El riesgo de la conexión directa

Power BI (al igual que otras herramientas de visualización) tiene infinidad de conectores listos para usar:

  • Salesforce

  • Jira

  • SAP

  • CRMs, ERPs, plataformas de marketing, etc.

Y claro, la tentación es enorme: “¿Para qué complicarnos? Conectamos directamente y ya tenemos datos en Power BI”.

El problema es que este atajo suele traer consecuencias graves:

  • ⚠️ Sobrecarga de los sistemas transaccionales: un dashboard mal diseñado puede lanzar cientos de consultas simultáneas sobre Salesforce, ralentizando procesos críticos de negocio.

  • ⚠️ Caídas de sistemas: he visto empresas dejar sin servicio a sus usuarios de Jira por un informe mal planteado en Power BI.

  • ⚠️ Datos inconsistentes: al no pasar por una capa intermedia, los datos llegan “sucios” y sin transformar, lo que genera duplicidades, errores y dashboards que nadie confía.

  • ⚠️ Escalabilidad nula: si tu empresa crece, cada nuevo informe es como otra gota en un vaso que ya rebosa.

Lo peor es que, al inicio, todo parece ir bien.
El dashboard funciona, se ve bonito, la dirección aplaude.
Hasta que un día, sin previo aviso, el sistema colapsa.


La importancia de una base de datos intermedia

Aquí está la clave:
los datos que llegan a Power BI deben hacerlo ya limpios, preparados y optimizados.

Y eso se consigue con una capa intermedia:

  • Un data warehouse (Azure SQL, Snowflake, BigQuery, etc.)

  • O, al menos, una base de datos relacional intermedia.

Esta capa cumple varias funciones vitales:

  1. Protege los sistemas de origen, evitando que cada informe los “asfixie” con consultas.

  2. Centraliza la lógica de negocio, asegurando que todos los informes hablan el mismo idioma.

  3. Optimiza el rendimiento, porque Power BI consulta una base diseñada para responder rápido.

  4. Facilita la escalabilidad, ya que puedes sumar nuevos orígenes sin comprometer lo anterior.

Sí, crear esta capa requiere más esfuerzo inicial.
Pero es la diferencia entre tener una solución sólida o vivir apagando incendios.

Lo que deberías hacer si te pasa

Si notas que:

  • Tus informes colapsan.

  • Tus sistemas transaccionales van lentos.

  • Los usuarios no confían en los datos.

Entonces lo más probable es que estés cometiendo este error.

💡 La solución es clara: necesitas una arquitectura de datos que proteja tus sistemas y garantice que Power BI recibe solo lo que tiene que recibir.

Conclusión

Power BI es una herramienta poderosa, pero no es un ETL ni un data warehouse.
Su función es visualizar y analizar datos, no transformarlos ni mantenerlos.

El error de conectarse directamente a los sistemas de origen puede parecer un atajo, pero es un atajo que lleva al abismo.

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