Una frase que me quedó del libro Impacta con Power BI dice:
“Si el modelo es bueno, el reporte se construye solo”.
Muchas veces nos enfocamos en:
- Visuales atractivos
- Medidas DAX sofisticadas
- Interacciones avanzadas
Pero cuando el modelo está mal:
- Aparecen relaciones ambiguas
- El DAX se vuelve innecesariamente complejo
- Surgen columnas calculadas para “parchear”
- El rendimiento cae
- El reporte se vuelve difícil de mantener
Y ahí empezamos a culpar a Power BI cuando el problema era estructural.
Me interesaría mucho poder conocer experiencias reales:
¿Qué ha sido el mayor “clic” en su evolución con Power BI: entender el modelo, mejorar DAX o limpiar mejor el origen?
¿Qué errores de modelado les han costado más tiempo corregir?
¿Creen que dedicamos suficiente tiempo al modelado antes de empezar a construir visuales?
Para quienes vienen de SQL o bases de datos, ¿les ayudó eso en Power BI o tuvieron que cambiar el chip?