Formas de cargar datos en pbi

Un usuario Pregunto ✅

Anónimo

Hola a todos,

He estado trabajando en el proyecto de Migración (Qlik view to power bi) desde hace unos meses. hemos estado siguiendo el proceso tradicional de carga de datos utilizando la opción «Obtener datos» en el escritorio de pbi. Nuestro informe tiene 20 segmentaciones y elementos visuales de matriz en cada página. Pero el problema es que el rendimiento del informe es muy lento, como tomar alrededor de 20 segundos para cargar la matriz.

Entonces, ¿nos estamos quedando atrás en la comprensión del concepto de carga de datos? Por favor, hágame saber cuál es la forma eficiente de cargar los grandes datos empresariales y trabajar con imágenes para que el rendimiento no se vea afectado.

AIT

Hola @Anonimo,

Tal vez pueda echar un vistazo al siguiente documento sobre trucos para mejorar el rendimiento:
Prácticas recomendadas de rendimiento de Power BI

Saludos,

Xiaoxin-sheng

él

¿Has adelgazado las tablas que has cargado?

Cuantos más datos contenga el informe, más lento será siempre.

Si no ha simplificado el informe, puede comenzar yendo al editor de Querrie y eliminar cualquier columna que no use.

Sea duro cuando haga esto y elimine cualquier columna que no use en este momento. Siempre puedes volver a agregarlos más adelante.

Esto debería ayudar a reducir el tamaño del informe y, por lo tanto, el informe necesita trabajar con menos información siempre que lo use.

Incluso las columnas que no tienen datos pueden ocupar bastante espacio.

También puede usar el editor Querrie para filtrar cualquier línea que no use.

Si esto no ayuda:

Si está en la versión de escritorio, es posible que simplemente necesite una computadora más rápida.

Si está en la versión en línea, puede intentar eliminar su caché y ver si esto podría ayudar.

Anónimo

En respuesta a él

¿Las columnas no deseadas de @Thim deben eliminarse de power bi o de la consulta en sí?

Además, lo que aprendí es que cuando se trata de grandes cantidades de datos, debemos optar por conceptos como flujos de datos, SSAS, etc.

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