Realización de transformaciones/puestas en escena de datos en Power BI frente a SQL

Hola a todos,

Mi jefe y yo estamos discutiendo sobre cómo hacer transformaciones de datos en Power BI (Power Query) en lugar de hacerlo en SQL con vistas/sprocs/T-SQL. Como resultado de eso, estoy tratando de encontrar algunas ventajas y desventajas para hacer nuestras transformaciones en cualquiera de las plataformas. Espero que el grupo pueda ayudar a contribuir a esta discusión.

Esto es lo que tengo hasta ahora…

BI de energía

Ventajas de hacer la transformación en Power Query:

• Menos tablas/vistas/procesos que enturbian las bases de datos SQL, lo que da como resultado bases de datos SQL más limpias, menos mantenimiento y menos posibilidades de rotura (¿quién movió mi queso?)
• No requiere acceso a SQL Server: un analista comercial u otro usuario puede ver lo que se está haciendo o tomar el control de los modelos de Power BI si conocen Power BI pero no tienen acceso a SQL.
• Más fácil de ver todas las transformaciones: más fácil de ver qué transformaciones se han realizado en los datos en Power Query (en lugar de ir y venir entre SQL y Power BI)
• Más rápido una vez que domines el lenguaje Power Query/M

Preocupaciones potenciales

• Toda la lógica vinculada a Power BI: si es necesario cambiar a otra plataforma (Tableau… ¡jadeo!) puede ser más difícil de reutilizar

sql

Ventajas de realizar staging/transformaciones en vistas/procesamientos de T-SQL, etc.:

• Puede hacer consultas más complejas con T-SQL (me encontré con un par que tuve que hacer en SQL porque era demasiado complicado en Power Query)
• Posible reutilización de objetos con otras aplicaciones
• Proporciona otra capa para la lógica no vinculada a Power BI

Me doy cuenta de que puede haber varias razones por las que haría cosas tanto en Power BI como en SQL, solo buscando algunas ideas y pautas del grupo.

Personalmente, estoy tratando de hacer cosas en Power BI si puedo, pero si se vuelve demasiado complejo, vuelvo a SQL. ¿Pensamientos?

¡Gracias!

polvo