Actualización Marzo 2024

Llega la actualización de marzo 2024. A continuación se muestran algunos aspectos destacados de las muchas actualizaciones que se tiene para Power BI. Hay nuevas actualizaciones para cálculos visuales, edite su modelo de datos en el servicio Power BI y entregue suscripciones de informes a OneDrive SharePoint.

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Contenido

  • Reportes
    • Actualización de cálculos visuales (Vista Previa)
    • Actualizaciones de interacción en el objeto
    • Creación automática de diseño móvil (Vista Previa)
    • Ampliación de la integración de datos espaciales: compatibilidad con Shapefile en Azure Maps Visual
    • Barras de datos en formato condicional de subtotal/total de matriz
    • Alineación de etiquetas de datos
  • Modelado
    • Escriba consultas DAX en la vista de consultas DAX con Copilot (Vista Previa)
    • El editor de seguridad mejorado a nivel de fila está habilitado de forma predeterminada (Vista Previa)
    • Expresiones de selección para grupos de cálculo. (Vista Previa)
    • Mejoras en la vista de consultas DAX (Vista Previa)
  • Servicio
    • Edite su modelo de datos en el servicio Power BI – Actualizaciones
    • Deshacer/Rehacer, Borrar todo y Nuevas tarjetas de filtro en Explorar
    • Entregar suscripciones de informes a OneDrive SharePoint (Vista Previa)
  • Móvil
    • Soporte SSO visual personalizado
  • Desarrolladores
    • Nuevo menú desplegable de título para el modo de desarrollador de Power BI Desktop
    • Cambiar el nombre a “Modelo semántico” en los archivos del proyecto Power BI
    • Actualizaciones de archivos del sistema para la integración de Git
    • API de filtro de identidad jerárquica
  • Visualizaciones
    • Nuevas imágenes en AppSource
    • Gráfico de barras con mancuernas de Nova Silva
    • Selector de fechas de Powerviz
    • Combo de profundización PRO
    • Cargador/Visor de PDF
    • Matriz Premium de Inforiver
  • Reportes paginados
    • Conéctese a nuevas fuentes de datos desde Power BI Report Builder (Vista Previa)
    • Solicitudes de parámetros localizados en Power BI Report Builder

Reportes

Actualización de cálculos visuales (Vista Previa)

Ahora puede agregar y editar cálculos visuales en el servicio. Puede agregar un cálculo visual seleccionando Nuevo cálculo en el menú contextual de un objeto visual después de publicar un informe en el servicio.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Además, después de publicar un informe que contiene cálculos visuales, puede acceder al modo de edición de cálculos visuales seleccionando un cálculo visual y eligiendo Editar cálculo .

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Actualizaciones de interacción en el objeto

¿Por qué no los dos? Para equilibrar las necesidades de nuestros usuarios existentes que prefieren crear imágenes rápidamente en el panel, con las necesidades de nuestros nuevos usuarios que necesitan orientación al elegir un tipo visual o campos de campo apropiados, ahora ya no es necesario elegir una u otra ruta. ¡Hay ambos!

Este mes, optimizamos el panel de compilación y movimos la función de sugerencias visuales para que esté solo dentro del botón de compilación sobre el objeto. ¿Necesita ayuda para construir su visual? Utilice la experiencia sobre el objeto “sugerir una experiencia visual”. Ya conoces el camino, utiliza el panel de compilación como ya lo haces hoy.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

¡Ahora se admite el indicador visual! El objeto visual de indicador ahora admite las nuevas subselecciones de formato en el objeto. Simplemente haga doble clic en el objeto visual de su indicador para ingresar al modo de formato, luego haga clic derecho en la parte del objeto visual que desea formatear usando la minibarra de herramientas.

Una captura de pantalla de una descripción gráfica generada automáticamente

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

El conmutador de paneles pasó a llamarse Administrador de paneles y se renovó este mes. Según sus comentarios, actualizamos el orden de las listas de paneles y agregamos las configuraciones que pertenecen al administrador de paneles directamente en este menú. ¡Háganos saber lo que piensas!

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Creación automática de diseño móvil (Vista Previa)

Usted sabe que los diseños de reportes optimizados para dispositivos móviles son la mejor manera de ver datos en las aplicaciones móviles de Power BI. Pero también sabes que se requiere trabajo extra para crear ese diseño,

A partir de esta actualización mensual, puedes generar un diseño optimizado para dispositivos móviles con solo hacer clic en un botón! Esta característica tan esperada le permite crear fácilmente diseños optimizados para dispositivos móviles para cualquier página de informe nueva o existente, ¡ahorrándole mucho tiempo.

Cuando cambia a la vista de diseño móvil en Power BI Desktop, si el lienzo móvil está vacío, puede generar un diseño móvil simplemente seleccionando el botón Crear automáticamente.

El motor de creación automática comprende el diseño de escritorio de su informe y crea un diseño móvil que considera la posición, el tamaño, el tipo y el orden de los elementos visuales que contiene el informe. Coloca elementos visuales visibles y ocultos, por lo que si tiene marcadores que cambian la visibilidad de un objeto visual, también funcionarán en el diseño móvil creado automáticamente.

Puede editar el diseño móvil creado automáticamente, de modo que si el resultado no es exactamente el que esperaba, puede modificarlo para que se ajuste perfectamente a sus necesidades. Piense en ello como un punto de partida que puede utilizar para acortar el camino hacia ese hermoso, eficaz y optimizado informe móvil que imagina.

Para disfrutar de las nuevas capacidades de creación automática de diseño móvil, active la función de vista previa ” Crear diseño móvil automáticamente ” en Power BI Desktop: Archivo > Opciones y configuración > Opciones > Vista previa de características > Crear diseño móvil automáticamente.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

 

Ampliación de la integración de datos espaciales: compatibilidad con Shapefile en Azure Maps Visual

Después de integrar con éxito los formatos WKT y KML en febrero, ahora vamos a dar un paso adelante ampliando nuestro soporte para incluir el formato Shapefile. Con solo dos clics, ahora puede superponer sin problemas sus datos espaciales en el mapa base de Azure Maps. Ya sea mediante la carga de archivos o un archivo alojado, la capa de referencia de Azure Maps le permite incorporar sus datos sin esfuerzo. ¡Prepárese para elevar su narración de datos a nuevas alturas, adoptando flexibilidad y desbloqueando nuevos conocimientos con nuestro próximo lanzamiento!

Un mapa de Australia con texto blanco Descripción generada automáticamente

Barras de datos en formato condicional de subtotal/total de matriz

En esta versión de Power BI, nos complace actualizar las barras de datos de Matrix y tabla para aplicarlas solo a valores, valores y totales, o solo al total. Esta mejora le brinda un mejor control y reduce el ruido innecesario para mantener sus imágenes tabulares agradables y limpias.

En esta versión de Power BI, nos complace presentar una actualización de las barras de datos para los objetos visuales Matrix y Table. Ahora tiene la flexibilidad de aplicar barras de datos a las siguientes opciones:

Solo valores: muestre barras de datos basadas únicamente en los valores dentro de su objeto visual.

Valores y totales: amplíe las barras de datos para incluir valores individuales y sus totales correspondientes.

Solo total: muestra barras de datos exclusivamente para el total general.

Esta mejora proporciona un mejor control sobre las imágenes tabulares, lo que reduce el ruido innecesario y garantiza una presentación más limpia.

Alineación de etiquetas de datos

Hemos realizado mejoras significativas en las etiquetas de datos de nuestros gráficos. Ahora, cuando utiliza un diseño de varias líneas con etiquetas de título, valor y detalles, tiene la flexibilidad de alinearlas horizontalmente. Esto significa que puede crear visualizaciones más limpias y organizadas asegurándose de que las etiquetas estén colocadas de forma ordenada. Para experimentar esta mejora, siga estos pasos: 1) navegue hasta la sección Etiquetas de datos , 2) haga clic en Diseño y, finalmente, 3) explore las opciones de alineación horizontal para alinear sus etiquetas.

Modelado

Escriba consultas DAX en la vista de consultas DAX con Copilot (Vista Previa)

La vista de consulta DAX con Copilot ahora está disponible en versión preliminar pública! Habilite la función en la sección Vista previa de Archivo > Opciones y configuración > Opciones, haga clic en la vista de consulta DAX e inicie el Copilot en línea haciendo clic en el botón Copilot en la cinta o usando el acceso directo CTRL+I.

Con Fabric Copilot, puede generar consultas DAX a partir de lenguaje natural, obtener explicaciones de consultas y funciones DAX e incluso obtener ayuda sobre temas DAX específicos. Pruébelo hoy y vea cómo puede aumentar su productividad con la vista de consultas DAX.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Próximamente estará disponible una publicación de blog más detallada.

El editor de seguridad mejorado a nivel de fila está habilitado de forma predeterminada (Vista Previa)

¡Nos complace anunciar el editor de seguridad mejorado a nivel de fila como la experiencia predeterminada en Desktop! Con este editor, puede definir rápida y fácilmente filtros y roles de seguridad a nivel de fila sin tener que escribir ningún DAX. Simplemente elija “Administrar roles” en la cinta para acceder a la interfaz desplegable predeterminada para crear y editar roles de seguridad. Si prefiere usar DAX o lo necesita para sus definiciones de filtro, puede cambiar entre el editor desplegable predeterminado y un editor DAX.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Obtenga más información sobre este editor, incluidas las limitaciones, en nuestra documentación . Continúe enviando sus comentarios directamente en los comentarios de esta publicación de blog.

Expresiones de selección para grupos de cálculo (Vista Previa)

Los grupos de cálculo ahora son más poderosos! Este mes, presentamos la vista previa de expresiones de selección para grupos de cálculo, que le permiten influir en lo que sucede en caso de que el usuario realice varias selecciones para un solo grupo de cálculo o no realice ninguna selección. Esto proporciona una forma de gestionar mejor los errores, pero también abre escenarios interesantes que proporcionan un buen comportamiento predeterminado, por ejemplo, la conversión automática de moneda. Las expresiones de selección se definen opcionalmente en un grupo de cálculo y constan de una expresión y una expresión de formato dinámico opcional.

Esta nueva capacidad viene con un beneficio adicional de posibles mejoras de rendimiento al evaluar elementos de grupos de cálculo complejos.

Para definir y administrar expresiones de selección para grupos de cálculo, puede aprovechar las mismas herramientas que utiliza hoy para trabajar con grupos de cálculo.

En un grupo de cálculo podrá especificar las siguientes expresiones de selección que constan de la propia expresión y una FormatStringDefinition:

  • multipleOrEmptySelectionExpression . Esta expresión tiene un valor predeterminado de SELECTEDMEASURE() y se devolverá si el usuario selecciona varios elementos de cálculo en el mismo grupo de cálculo o si se produce un conflicto entre las selecciones del usuario y el contexto del filtro.
  • noSelectionExpression . Esta expresión tiene un valor predeterminado de SELECTEDMEASURE() y se devolverá si el usuario no seleccionó ningún elemento en el grupo de cálculo.

A continuación se ofrece una descripción general del tipo de selección en comparación con el comportamiento actual que enviamos antes de esta vista previa y el nuevo comportamiento tanto cuando la expresión está definida en el grupo de cálculo como cuando no. Los elementos en negrita indican dónde el nuevo comportamiento difiere del comportamiento actual.

Tipo de selecciónComportamiento actualNuevo comportamiento sin una expresión de selección definidaNuevo comportamiento con una expresión de selección definida.
Selección únicaSe aplica la selección del grupo de cálculo.N/A, no hay cambios en el comportamientoN/A, no hay cambios en el comportamiento
Selección múltipleEl grupo de cálculo no está filtrado.El grupo de cálculo no está filtrado.El grupo de cálculo evalúa la expresión multipleOrEmptySelectionExpression especificada
Selección vacíaErrorEl grupo de cálculo no está filtrado.El grupo de cálculo evalúa la expresión multipleOrEmptySelectionExpression especificada
Sin selecciónEl grupo de cálculo no está filtrado.El grupo de cálculo no está filtrado.El grupo de cálculo evalúa la noSelectionExpression especificada

Veamos algunos ejemplos.

Selecciones múltiples o vacías

Si el usuario realiza varias selecciones en el mismo grupo de cálculo, el comportamiento actual es devolver el mismo resultado como si el usuario no hubiera realizado ninguna selección. En esta vista previa, puede especificar una expresión multiOrEmptySelection en el grupo de cálculo. Si lo hizo, evaluamos esa expresión y la cadena de formato dinámico relacionada y devolvemos su resultado. Puedes, por ejemplo, utilizar esto para informar al usuario sobre lo que se está filtrando:

EVALUATE

{

CALCULATE (

[MyMeasure],

'MyCalcGroup'[Name] = "item1" || 'MyCalcGroup'[Name] = "item2"

)

}

-- multipleOrEmptySelectionExpression on MyCalcGroup:

IF(ISFILTERED ( 'MyCalcGroup' ),\"Filters: \"& CONCATENATEX (FILTERS ( 'MyCalcGroup'[MyCalcGroup] ),'MyCalcGroup'[MyCalcGroup],\", \"))

IF (

ISFILTERED ( 'MyCalcGroup' ),

"Filters: "

& CONCATENATEX (

FILTERS ( 'MyCalcGroup'[Name] ),

'MyCalcGroup'[Name],

", "

)

)

-- Returns “Filters: item1, item2”

En caso de conflicto o selección vacía en un grupo de cálculo, es posible que haya visto este error antes:

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Con nuestro nuevo comportamiento, este error es cosa del pasado y evaluaremos multipleOrEmptySelectionExpression si está presente en el grupo de cálculo. Si esa expresión no está definida, no filtraremos el grupo de cálculo.

Sin selecciones

Uno de los mejores ejemplos de este escenario es la conversión automática de moneda. Hoy en día, si utiliza grupos de cálculo para realizar la conversión de moneda, el autor y el usuario del informe deben recordar seleccionar el elemento del grupo de cálculo correcto para que se realice la conversión de moneda. Con esta vista previa, ahora puede realizar una conversión de moneda automática utilizando una moneda predeterminada. Además de eso, si el usuario desea realizar la conversión a otra moneda, aún puede hacerlo, pero incluso si anula la selección de todas las monedas, se seguirá aplicando la conversión de moneda predeterminada.

Actual

Observe cómo se selecciona tanto la moneda a la que se convertirá como el elemento del grupo de cálculo de “conversión”.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Nuevo

Observe cómo el usuario sólo debe seleccionar la moneda a la que desea realizar la conversión.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Lea más sobre expresiones de selección en nuestra documentación de grupos de cálculo.

Las expresiones de selección para grupos de cálculo se encuentran actualmente en vista previa. ¡Por favor dejanos saber lo que piensas!

Mejoras en la vista de consultas DAX (Vista Previa)

Lanzamos la vista previa pública de la vista de consultas DAX en noviembre de 2023 y, en esta versión, realizamos las siguientes mejoras:

  1. El reordenamiento de las pestañas de consulta ya está disponible.
  2. El enlace para compartir comentarios se ha agregado a la barra de comandos.
  3. Marcas de coach para la vista de consultas DAX.

Y hemos lanzado funciones adicionales de INFO DAX.

Obtenga más información con estos recursos.

Servicio

Edite su modelo de datos en el servicio Power BI – Actualizaciones

A continuación se detallan las mejoras que llegarán este mes a la edición del modelo de datos en la vista previa del servicio:

Detectar relaciones automáticamente

Crear relaciones para su modelo semántico en la web ahora es más fácil utilizando relaciones de detección automática. Simplemente vaya a la cinta Inicio y seleccione el cuadro de diálogo Administrar relaciones . Luego, elija ‘Detección automática’ y deje que Power BI busque y cree relaciones por usted.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Ordenar por columna

Dentro de la web ahora puede editar la propiedad ordenar por para una columna en su modelo semántico.

Seguridad a nivel de fila

Hemos realizado varias mejoras en el editor de seguridad a nivel de fila en la web. En el editor DAX ahora puede realizar las siguientes acciones:

  • Utilice IntelliSense para ayudar a definir su expresión DAX.
  • Verifique la validez de su expresión DAX haciendo clic en el botón de verificación.
  • Revierta los cambios en su expresión DAX seleccionando el botón X.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Continúe enviando sus comentarios directamente en los comentarios de esta publicación de blog o en el foro de comentarios.

Deshacer/Rehacer, Borrar todo y Nuevas tarjetas de filtro en Explorar

Este mes se agregaron algunas funciones nuevas a la nueva experiencia Explorar.

Deshacer rehacer

Ahora es simplemente deshacer su acción anterior o usar ‘Restablecer todos los cambios’ para volver al último estado guardado de su exploración.

Nota: Si aún no has guardado tu exploración, restablecer el lienzo volverá a quedar en blanco.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Limpiar todo

La nueva función “borrar todo” le permite borrar el lienzo y dejarlo en blanco. Esto funciona muy bien cuando usas Explorar como un espacio de pizarra, tal vez tengas un nuevo pensamiento que te gustaría explorar y básicamente quieras borrar lo que tienes con un solo clic. Esto se simplifica con la nueva opción “borrar todo”.

Una captura de pantalla de una descripción del teléfono generada automáticamente

Nuevo estilo de tarjeta de filtro

Al utilizar la experiencia de filtrado en Explorar, ahora notará una actualización en el estilo y la legibilidad de las tarjetas de filtro. Esperamos que estas mejoras hagan que los filtros sean más fáciles de usar y accesibles para más usuarios. ¡Háganos saber lo que piensas!

Una captura de pantalla de una descripción gráfica generada automáticamente

Entregar suscripciones de informes a OneDrive SharePoint

Ahora puede enviar suscripciones a OneDrive SharePoint (ODSP). Con esta actualización, todos sus informes grandes, tanto PBIX como paginados, se pueden enviar a ODSP. En este momento, el espacio de trabajo debe estar respaldado por una capacidad premium o una capacidad de tejido equivalente .

Actualmente admitimos suscripciones “Estándar”.

Debe seleccionar la opción “Adjuntar informe completo”.

Admitimos más formatos de salida para informes paginados.

Una vez que seleccione el formato de salida, puede seleccionar la opción OneDrive o SharePoint, la ubicación e ingresar el cronograma de suscripción para recibir su informe.

Obtenga más información sobre cómo suscribirse a ODSP aquí . Esta característica comenzará a activarse en ciertas regiones esta semana, pero dependiendo de la geografía en la que se encuentre su inquilino de Power BI, puede tardar hasta tres semanas en aparecer. Además, dado que esta función no será compatible con las nubes Sov mientras esté en versión preliminar.

Móvil

Soporte SSO visual personalizado

Los objetos visuales personalizados que usan la nueva API de autenticación también se admiten cuando se ven en las aplicaciones Power BI Mobile. No se requiere autenticación adicional, lo que garantiza que la experiencia de exploración de datos en la aplicación móvil sea lo más agradable posible, sin interrupciones.

Desarrolladores

Nuevo menú desplegable de título para el modo de desarrollador de Power BI Desktop

Puede reconocer rápidamente cuándo está trabajando en un proyecto de Power BI (PBIP) mirando la barra de título:

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Si hace clic en la barra de título, verá un nuevo menú lateral específico para el proyecto Power BI. Esto le permite localizar fácilmente los archivos del proyecto Power BI, así como la configuración del nombre para mostrar para el informe y el modelo semántico. También puede abrir la carpeta en el explorador de archivos haciendo clic en las rutas.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Cambiar el nombre a “Modelo semántico” en los archivos del proyecto Power BI

Tras el cambio de nombre a “Modelo semántico”, anunciado en noviembre pasado, los archivos del proyecto Power BI (PBIP) también se adhieren a ese cambio de nombre. Ahora, al guardar como PBIP, se verificarán los siguientes cambios:

  • Carpeta del modelo semántico, “\*. Conjunto de datos \”, se guardará como “\*. Modelo semántico \”
    • Solo se aplica a archivos PBIP nuevos; los existentes mantendrán el nombre de la carpeta actual.
  • El archivo “definition.pbidataset” pasa a llamarse “definition.pbism”

Actualizaciones de archivos del sistema para la integración de Git

Actualmente, al sincronizar elementos de Fabric con Git, cada directorio de elementos está equipado con dos archivos de sistema generados automáticamente: item.metadata.json y item.config.json. Estos archivos son vitales para establecer y mantener la conexión entre las dos plataformas.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Como parte de continuos esfuerzos para simplificar la integración con Git, se han consolidado estos archivos en un único archivo de sistema. plataforma. Este nuevo archivo de sistema abarcará todos los atributos que anteriormente estaban distribuidos entre los dos archivos.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Cuando realice nuevos cambios en Git, los archivos de su sistema se actualizarán automáticamente a la nueva versión junto con sus modificaciones. Tanto sus propios cambios como las nuevas actualizaciones de archivos se mostrarán como parte de la operación de confirmación. Además, cualquier proyecto nuevo exportado desde el escritorio de Power BI a través del modo desarrollador adoptará el nuevo formato de archivo del sistema. Más allá de estos ajustes, no habrá ningún impacto en su flujo de trabajo de Git.

Puede encontrar más información sobre este archivo y los atributos que contiene aquí.

API de filtro de identidad jerárquica

API 5.9.0 introduce una nueva API de filtro. Esta API le permite crear un objeto visual que puede filtrar datos matriciales jerárquicamente en función de puntos de datos. Esto es útil para objetos visuales personalizados que aprovechan las claves de grupo y permiten el filtrado jerárquico mediante identidades. Para más información consulte la documentación.

Visualizaciones

Nuevos objetos visuales en AppSource

Gráfico de barras con mancuernas de Nova Silva

Sus valiosos comentarios continúan dando forma a los elementos visuales de Power BI y estamos encantados de anunciar mejoras interesantes en el gráfico de barras con mancuernas. En la última versión, se introdujo la capacidad de mostrar varias barras con mancuernas en una sola fila, lo que permite la presentación de más de dos valores de manera simplificada. Esta actualización abre nuevas posibilidades, incluida la creación de un gráfico de línea de tiempo de eventos adversos o línea de tiempo AE.

Una captura de pantalla de una descripción gráfica generada automáticamente

La línea de tiempo de AE ​​sirve como una representación gráfica del momento en que ocurren los eventos adversos en ensayos o estudios clínicos. Su objetivo principal es transmitir visualmente cuándo ocurren eventos adversos relacionados con el momento del tratamiento o la exposición. Ampliamente utilizado en la investigación médica, especialmente durante el análisis de datos de seguridad en el desarrollo de fármacos, AE Timeline ahora está disponible sin problemas en Power BI.

Experimente el gráfico de barras con mancuernas mejorado y la innovadora línea de tiempo AE descargándolos de AppSource. Se puede acceder fácilmente a todas las funciones desde Power BI Desktop, lo que le permite evaluar este objeto visual con sus propios datos.

¿Preguntas o comentarios? Visista en: https://visuals.novasilva.com/.

Date Picker de Powerviz

La segmentación de fechas definitiva para Power BI.

La opción “Primer día de la semana” se agregó en la actualización de la versión reciente.

El objeto visual Selector de fecha ofrece una vista de calendario moderna, ajustes preestablecidos, modo emergente, selección predeterminada, temas y más, lo que lo convierte en una segmentación de fechas imprescindible para los informes de Power BI. Sus ricas opciones de formato ayudan con la coherencia de la marca y una experiencia de interfaz de usuario perfecta.

Características clave:

  • Modo de visualización:  elija entre los modos Pop-up y Canvas.
  • Ajustes preestablecidos:  muchos ajustes preestablecidos de uso común, como Hoy, Semana pasada, YTD, MTD, o cree su ajuste preestablecido usando el campo.
  • Selección predeterminada:  controle el período de fecha seleccionado cuando el usuario actualiza o vuelve a abrir el informe.
  • Tipo de filtro: elija entre los tipos Rango e Inicio/Fin.
  • Estilo de mes: seleccione la segmentación de fechas de un solo mes o de dos meses.
  • Múltiples rangos de fechas: flexibilidad para seleccionar múltiples rangos de fechas.
  • Temas:  más de 15 temas prediseñados con personalización completa.
  • Días festivos y fines de semana: personalice la representación de días festivos/fines de semana.
  • Importar/exportar JSON:  cree plantillas y comparta sus diseños.

Muchas más funciones y opciones personalizables.

🔗 Pruebe el Selector de fechas GRATIS desde AppSource

📊 Consulte todas las funciones visuales: Archivo de demostración

📃 Instrucciones paso a paso: Documentación

💡 Vídeo de YouTube:  Enlace del vídeo

📍 Obtenga más información sobre visuales: https://powerviz.ai/

✅ Siga Powerviz: https://lnkd.in/gN_9Sa6U

Una captura de pantalla de una descripción del calendario generada automáticamente

Una captura de pantalla de una descripción del calendario generada automáticamente

Drill Down Combo PRO

Drill Down Combo PRO permite a los creadores de informes crear gráficos impresionantes de datos categóricos. Elija entre varios tipos de gráficos y cree gráficos de columnas, líneas, áreas y sus combinaciones. Utilice amplias opciones de personalización para hacer que su gráfico sea único y, al mismo tiempo, mejore la legibilidad de sus datos con funciones como formato condicional y umbrales dinámicos.

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS:

  • Formato condicional: compare los resultados con los pronósticos ajustando automáticamente el formato en función de un valor numérico.
  • Personalización completa: personalice los ejes X e Y, la leyenda, el contorno y la configuración de relleno.
  • Elija apilamiento normal, 100% proporcional o de base cero.
  • Configure hasta 4 umbrales estáticos y/o dinámicos para demostrar objetivos.
  • Personalice varias series simultáneamente con valores predeterminados de etiquetas de valores y series.

CASOS DE USO POPULARES:

  • Ventas y marketing: estrategias de ventas, resultados, métricas de marketing.
  • Recursos humanos: contratación, horas extras y ratios de eficiencia por departamento.
  • Contabilidad y finanzas: desempeño financiero por región, oficina o línea de negocio
  • Fabricación: métricas de producción y calidad.

ZoomCharts Drill Down Visuals son conocidos por sus desgloses interactivos, filtrado cruzado y ricas opciones de personalización. Admiten interacciones, selecciones, información sobre herramientas nativa y personalizada, filtrado, marcadores y menú contextual.

Pruebe Drill Down Combo PRO ahora descargando el visual de AppSource. 

Obtenga más información sobre Drill Down Combo PRO de ZoomCharts.

Una captura de pantalla de una descripción gráfica generada automáticamente

Cargador/Visor de PDF

Cargue y comparta de forma segura cualquier archivo PDF con sus colegas.

Lleg el visualizador/cargador de PDF

Simplemente cargue cualquier archivo PDF y compártalo instantáneamente con sus colegas.

Este visual cuenta con características como:

  • La certificación de Microsoft garantiza que el objeto visual no interactúe con servicios externos, lo que garantiza que sus archivos PDF se almacenen y encripten de forma segura dentro del informe, de acuerdo con la configuración de sensibilidad de su informe.
  • Guarda automáticamente sus preferencias , lo que le permite navegar por las páginas, ajustar el nivel de zoom y desplazarse para enfatizar secciones específicas. Tus colegas verán la parte exacta del PDF que resaltaste.
  • Tiene la flexibilidad de agregar texto o dibujar líneas para subrayar el contenido clave.
  • Los usuarios pueden descargar cómodamente el archivo PDF directamente desde el objeto visual.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Aprende más

Matriz Premium de Inforiver

Inforiver Premium Matrix de Lumel ofrece capacidades superiores de generación de informes financieros, paginados, IBCS, varianzas, informes de gestión y cuadros de mando ejecutivos con la flexibilidad y la experiencia de usuario familiar de Excel.

Para brindar fórmulas visuales y un montón de funcionalidades adicionales que la comunidad de Power BI busca con frecuencia, Inforiver aprovechó una arquitectura diferenciada en comparación con la matriz nativa. Con el SDK/API de perforación dinámica lanzado recientemente , ahora ofrecemos el modo de rendimiento , para que no tenga que hacer concesiones entre el rendimiento de carga inicial que ofrece la matriz nativa y las capacidades avanzadas que ofrece Inforiver. Ahora puede cargar los dos primeros niveles como dimensiones predeterminadas de la jerarquía y luego profundizar en los niveles inferiores según sea necesario según sea necesario, lo que le brinda lo mejor de ambos mundos.

Además de la entrada manual de datos y las capacidades de simulación hipotética , las capacidades de planificación y pronóstico de Inforiver se mejoran significativamente con la próxima versión 2.8 . Esto incluye una barra de herramientas de pronóstico dedicada, soporte para pronósticos continuos automáticos, manejo dinámico de extensiones de series de tiempo y una opción para distribuir déficits a otros períodos de tiempo.

Las notas y anotaciones de Inforiver ahora tienen en cuenta el contexto y se actualizan dinámicamente según la selección de filtro/segmentador.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Vídeo de YouTube: https://youtu.be/uBLw8xOWujc

Vídeo titulado: Inforiver Premium Matrix 2.8 | Informes avanzados sin código en Power BI

Reportes paginados

Conéctese a nuevas fuentes de datos desde Power BI Report Builder

Ahora puede conectarse a nuevas fuentes de datos, como Snowflake y Databricks, mediante el botón “Obtener datos” en Power BI Report Builder.

Siga la sencilla experiencia de hacer clic de Power Query en línea. Seleccione la fuente de datos a la que desea conectarse.

Si desea utilizar AAD, debe crear una conexión a la nube que se pueda compartir. Puede crear uno como se documenta aquí o utilizar uno que se haya compartido con usted.

También puede seleccionar la conexión a la nube que se puede compartir en el menú desplegable “Conexión”. Asegúrese de que el consumidor del informe tenga permisos para la conexión a la nube que se puede compartir.

Una vez que tenga una conexión, seleccione Siguiente.

Puede transformar los datos que fueron seleccionados.

En el editor de Power Query, puede realizar todas las operaciones admitidas. Obtenga más información sobre las capacidades del editor Power Query .

La M-Query se utilizará para construir su conjunto de datos RDL.

Puede utilizar este conjunto de datos para crear su informe paginado. Puede publicar el informe en el servicio y compartirlo. Obtenga más información sobre cómo conectarse a más orígenes de datos desde el generador de informes de Power BI aquí.

Solicitudes de parámetros localizados en Power BI Report Builder

¿Necesita un informe paginado para admitir solicitudes de parámetros en más de un idioma? Ya no es necesario crear varios informes. Simplemente puede establecer una expresión para el mensaje en Power BI Report Builder y especificar las etiquetas traducidas para un idioma determinado en el que se debe mostrar el mensaje. Obtenga más información en la documentación sobre Localización de mensajes de parámetros.

Ya no es necesario crear varios informes. Simplemente puede establecer una expresión para el mensaje en Power BI Report Builder y especificar las etiquetas traducidas para un idioma determinado en el que se debe mostrar el mensaje. Obtenga más información en la documentación sobre Localización de mensajes de parámetros.

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Centro

Actualizaciones de archivos del sistema para la integración de Git

Actualmente, al sincronizar elementos de Fabric con Git, cada directorio de elementos está equipado con dos archivos de sistema generados automáticamente: item.metadata.json y item.config.json. Estos archivos son vitales para establecer y mantener la conexión entre las dos plataformas.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Como parte de nuestros continuos esfuerzos para simplificar la integración con Git, hemos consolidado estos archivos en un único archivo de sistema: .platform. Este nuevo archivo de sistema abarcará todos los atributos que anteriormente estaban distribuidos entre los dos archivos.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Cuando realice nuevos cambios en Git, los archivos de su sistema se actualizarán automáticamente a la nueva versión junto con sus modificaciones. Tanto sus propios cambios como las nuevas actualizaciones de archivos se mostrarán como parte de la operación de confirmación. Además, cualquier proyecto nuevo exportado desde Power BI Desktop a través del modo desarrollador adoptará el nuevo formato de archivo del sistema, lo que implica que deberá actualizar a la última versión de Power BI Desktop para poder abrir los elementos exportados desde Fabric. Más allá de estos ajustes, no habrá ningún impacto en su flujo de trabajo de Git.

Puede encontrar más información sobre este archivo y los atributos que contiene aquí .

OneLake

OneLake File Explorer: edición a través de Excel

Con la última versión v1.0.11.0 del explorador de archivos, se anuncia que ahora puede actualizar sus archivos directamente usando Excel, reflejando la experiencia fácil de usar disponible en OneDrive. Esta mejora tiene como objetivo optimizar su flujo de trabajo y proporcionar un enfoque más intuitivo para administrar y editar sus documentos de Excel.

Así es como funciona:

  • Abra su archivo usando Excel dentro de su explorador de archivos OneLake.
  • Realiza las actualizaciones necesarias y guarda tus datos.
  • Cierra el archivo.

En el momento en que cierra el archivo, su archivo se actualiza y puede ver los últimos cambios a través de su navegador en línea. Esta función ofrece una forma cómoda y sencilla de gestionar y actualizar sus archivos de datos a través de Excel.

Synapse

Data Warehouse

Simplificación de clones de tablas: transferencia automática de RLS y DDM

En el ámbito de la gestión de datos, garantizar la seguridad y confidencialidad de la información sensible es fundamental. Como parte de las versiones anteriores de clones de tablas, se obtuvo la capacidad de clonar tablas dentro y entre esquemas a partir del momento actual, así como clonar con viajes en el tiempo . Sin embargo, el proceso de clonación de tablas implica inherentemente clonar los datos confidenciales que contienen, lo que presenta riesgos potenciales para la seguridad y privacidad de los datos. Por lo tanto, los clones de tablas en el almacén de datos de Synapse dentro de Microsoft Fabric ahora ofrecen la capacidad innata de transferir automáticamente la seguridad de nivel de fila (RLS) y el enmascaramiento de datos dinámicos (DDM) desde el origen a la tabla clonada casi de forma casi instantánea.

La seguridad a nivel de fila (RLS) permite a las organizaciones restringir el acceso a las filas de una tabla. Cuando se clona una tabla, las mismas limitaciones que existen en la tabla de origen también se aplican automáticamente a la tabla clonada. El enmascaramiento de datos dinámico (DDM) permite a las organizaciones definir reglas de enmascaramiento en columnas específicas, lo que ayuda a proteger la información confidencial del acceso no autorizado. Cuando se clona una tabla, las reglas de enmascaramiento que se aplican en la tabla de origen se aplican automáticamente a la tabla clonada.

La gestión de datos eficaz está entrelazada con prácticas de seguridad sólidas. Durante el proceso de clonación, es crucial no solo transferir las configuraciones de seguridad con precisión sino también garantizar que las tablas que se clonan hereden las configuraciones de seguridad y privacidad. Esto ayuda a garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de la organización.

Extraer y publicar. sqlproj del editor de almacén

Se anuncua la capacidad de extraer y publicar un proyecto de base de datos SQL directamente a través del editor DW.

SQL Database Projects es una extensión para diseñar, editar y publicar esquemas para bases de datos SQL desde un entorno controlado por código fuente. Un proyecto SQL es una representación local de objetos SQL que comprenden el esquema de una única base de datos, como tablas, procedimientos almacenados o funciones.

Esta característica permite 3 casos de uso principales sin necesidad de herramientas adicionales:

Descargue un proyecto de base de datos: se puede utilizar para desarrollar un esquema DW en herramientas cliente como proyectos de bases de datos SQL en Azure Data Studio o VScode.

Publicar proyectos de bases de datos existentes en un nuevo Fabric Warehouse

Extraiga un esquema de un punto final de análisis SQL/almacén y publíquelo en otro almacén.

Extraer:

Haga clic en descargar proyecto de base de datos en la cinta (o haga clic en el menú contextual de la base de datos en el explorador de objetos):

A publicar:

Cree un almacén nuevo en Fabric Portal. Al ingresar, seleccione proyectos de base de datos SQL:

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Mejoras en el rendimiento de las consultas en frío

Fabric almacena datos en tablas Delta y, cuando los datos no están almacenados en caché, necesita transcodificar datos de estructuras de formato de archivo parquet a estructuras en memoria para el procesamiento de consultas. Con esta característica, la transcodificación se optimiza aún más y observamos consultas hasta un 9 % más rápidas en nuestras pruebas cuando los datos no se almacenan en caché previamente.

API de adquisición de almacén

Los almacenes utilizan la identidad del propietario del elemento de datos para conectarse a OneLake. Esto causa problemas cuando el propietario del almacén abandona la organización, tiene su cuenta deshabilitada o su contraseña ha caducado.

Para resolver este problema, se anuncia la disponibilidad de la API Takeover, que le permite cambiar el propietario del almacén del propietario actual a un nuevo propietario, que puede ser un SPN o una cuenta organizacional.

Para obtener más información, consulte Cambiar propiedad de Fabric Warehouse.

Ingeniería de datos

Ajuste automático de consultas

Sepresenta la función Autotune Query Tuning para Apache Spark, que ahora está disponible en todas las regiones. Autotune aprovecha los datos históricos de sus consultas Spark SQL para ajustar automáticamente sus configuraciones con el uso de los algoritmos de aprendizaje automático más nuevos, lo que garantiza tiempos de ejecución más rápidos y una mayor eficiencia. Con Autotune, ahora puede superar las ganancias de rendimiento de las cargas de trabajo ajustadas manualmente sin el gran esfuerzo y experimentación que tradicionalmente se requieren. Comienza con un modelo de referencia para las ejecuciones iniciales y mejora iterativamente a medida que hay más datos disponibles a partir de ejecuciones repetidas de la misma carga de trabajo. Estos ajustes inteligentes cubren configuraciones clave de Spark, incluidas spark.sql.shuffle.partitions, spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold y spark.sql.files.maxPartitionBytes, optimizando dinámicamente su entorno Spark.

Para activarlo a nivel de sesión, simplemente habilítelo en su sesión de Spark con:

Si usa Spark SQL:

%%sql

SET spark.ms.autotune.enabled=TRUE

Si usa PySpark:

%%pyspark

spark.conf.set(‘spark.ms.autotune.enabled’, ‘true’)

Si usa Scala:

%%spark  

spark.conf.set(“spark.ms.autotune.enabled”, “true”)

Si usa SparkR:

%%sparkr

library(SparkR)

sparkR.conf(“spark.ms.autotune.enabled”, “true”)

Para habilitar el ajuste automático de consultas para todos los cuadernos y trabajos adjuntos al entorno, puede configurar la configuración de Spark en el nivel del entorno. De esta manera, podrás disfrutar de los beneficios de la sintonización automática sin tener que configurarla para cada sesión.

Esta característica se alinea con nuestro compromiso con la IA responsable, enfatizando la transparencia, la seguridad y la privacidad. Es un testimonio de nuestra dedicación a mejorar la experiencia del cliente a través de la tecnología, garantizando que Autotune no solo cumpla sino que supere los estándares de rendimiento y los requisitos de seguridad esperados por nuestros usuarios.

Tiempo de ejecución experimental 1.3 (Spark 3.5 y Delta 3.0 OSS)

Se presenta la versión preliminar pública experimental de Fabric Runtime 1.3, la última actualización de nuestro motor de ejecución de big data integrado en Azure, optimizado para flujos de trabajo científicos e ingeniería de datos basados ​​en Apache Spark.

Fabric Runtime 1.3, en su fase experimental de vista previa pública, permite a los usuarios acceso temprano para probar y experimentar con las funciones y API más nuevas de Apache Spark 3.5 y Delta Lake 3.0 OSS.

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Cola para trabajos de Notebook

Estamos encantados de anunciar una nueva función de cola de trabajos para trabajos de Notebook. Esta característica tiene como objetivo eliminar los reintentos manuales y mejorar la experiencia del usuario para nuestros clientes que ejecutan trabajos de notebook en Microsoft Fabric.

Los trabajos de Notebook son una forma popular de ejecutar análisis de datos y flujos de trabajo de aprendizaje automático en Fabric. Pueden activarse mediante canalizaciones o un programador de trabajos, según las necesidades del usuario. Sin embargo, en el sistema actual, los trabajos del cuaderno no se ponen en cola cuando la capacidad de Fabric está en su máxima utilización. Se rechazan con un error de Límite de capacidad excedido, lo que obliga al usuario a volver a intentar el trabajo más tarde cuando los recursos estén disponibles. Esto puede resultar frustrante y llevar mucho tiempo, especialmente para los usuarios empresariales que ejecutan muchos trabajos con portátiles.

Con Job Queueing para Notebook Jobs, este problema se resuelve. Los trabajos de Notebook que se activan mediante canalizaciones o el programador de trabajos se agregarán a una cola y se volverán a intentar automáticamente cuando se libere la capacidad. El usuario no necesita hacer nada para volver a enviar el trabajo. El estado de estos trabajos del cuaderno será No iniciado cuando estén en cola y se cambiará a En progreso cuando comiencen la ejecución.

Esta característica ayuda a nuestros clientes a ejecutar sus trabajos de notebook de manera más fluida y eficiente en Fabric.

Nueva mejora de validación para “Cargar en la tabla”

Se anuncia una mejora en la querida función “Cargar en la tabla” para ayudar a mitigar cualquier problema de validación y hacer que su experiencia de carga de datos sea más fluida y rápida.

Las nuevas funciones de validación se ejecutarán en los archivos fuente antes de que se active el trabajo de carga en la tabla para detectar cualquier falla probable que pueda causar que el trabajo falle. De esta manera, puede solucionar los problemas de inmediato, sin necesidad de esperar hasta que se produzca un error en el trabajo. Las funciones de validación comprobarán lo siguiente:

  • Nombre de tabla no compatible: la función de validación le alertará si el nombre de la tabla no tiene el formato correcto y le proporcionará las convenciones de nomenclatura compatibles.
  • Extensión de archivo no compatible: la experiencia de carga en tabla actualmente solo admite archivos CSV y Parquet, por lo tanto, la función de validación le avisará si el archivo no está en uno de esos formatos con antelación.
  • Formato de archivo incompatible: el formato de archivo de los archivos de origen debe ser compatible con la tabla de destino. Por ejemplo, si la tabla de destino está en formato Parquet, los archivos de origen deben estar en un formato que pueda convertirse a Parquet, como CSV o JSON. La función de validación le avisará si el formato del archivo no es compatible.
  • Encabezado de archivo CSV no válido: si el encabezado de su archivo CSV no es válido, la función de validación lo detectará y le avisará antes de que se active el trabajo.
  • Ruta relativa no compatible: la función de validación le alertará si la ruta relativa no es compatible para que pueda realizar los cambios necesarios.
  • Archivos de datos vacíos: los archivos de origen deben contener algunos datos cargados en la tabla. La función de validación le avisará si los archivos de origen están vacíos y le sugerirá que los elimine o agregue algunos datos.

La función de validación está completamente integrada con la función “Cargar en la tabla”, por lo que no necesitará ningún paso adicional para aprovechar esta funcionalidad.

Utilización de recursos de los ejecutores de Notebook Spark

Ahora la función para analizar la utilización de recursos de los ejecutores se ha integrado en Synapse Notebook. Ya puede ver los núcleos ejecutores asignados y en ejecución, así como monitorear su utilización durante las ejecuciones de Spark dentro de una celda de Notebook. Esta nueva característica ofrece información sobre la asignación y utilización de los ejecutores de Spark entre bastidores, lo que le permite identificar cuellos de botella de recursos y optimizar la utilización de sus ejecutores.

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Configuración de comentarios del asesor Spark

Se anuncia la introducción de nuevas configuraciones de comentarios para Fabric Spark Advisor. Con esta configuración, puede elegir si desea mostrar u ocultar tipos específicos de consejos de Spark según sus necesidades. Además, tiene la flexibilidad de habilitar o deshabilitar Spark Advisor para sus portátiles dentro de un espacio de trabajo, según sus preferencias.

La incorporación de la configuración de Spark Advisor en el nivel de Fabric Notebook le permite maximizar los beneficios de Spark Advisor, al tiempo que garantiza una experiencia de creación de Notebook productiva.

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Habilite la vista ascendente para las canalizaciones relacionadas con Notebooks y Spark Job Definiciones

Con la introducción de la vista de jerarquía en Fabric Monitoring Hub, ahora puede observar la relación entre las actividades de Pipeline y Spark para su Synapse Notebook y la definición de trabajo de Spark (SJD). En la nueva columna ‘Ascendente’ de su ejecución de Notebook o SJD, puede ver el canal principal correspondiente y hacer clic para ver todas las actividades relacionadas dentro de ese canal.

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Data Science

Nuevas muestras ejemplo de IA

Se anuncia la incorporación de tres nuevos ejemplos a la categoría Tutorial rápido de ejemplos de DS en Microsoft Fabric. Dos de estos ejemplos están diseñados para ayudar a optimizar su flujo de trabajo de ciencia de datos, permitiéndole determinar de forma automática y eficiente el modelo de aprendizaje automático óptimo para su caso. El tercer ejemplo lo guía a través del proceso para acceder sin problemas a los datos en su modelo semántico de Power BI, al tiempo que permite a los usuarios de Power BI optimizar sus flujos de trabajo aprovechando Python para diversas tareas de automatización.

Nuestro ejemplo de AutoML lo guía a través del proceso de selección automática del mejor modelo de aprendizaje automático para su conjunto de datos. Al automatizar tareas repetitivas, como la selección de modelos, la ingeniería de funciones y el ajuste de hiperparámetros, AutoML permite a los usuarios concentrarse en el análisis de datos, la comprensión y la resolución de problemas.

El ejemplo de ajuste de modelos proporciona un recorrido completo de los pasos necesarios para ajustar sus modelos de forma eficaz mediante FLAML. Desde ajustar hiperparámetros hasta optimizar la arquitectura del modelo, este ejemplo le permite mejorar la precisión y la eficiencia del modelo sin la necesidad de realizar ajustes manuales extensos.

El ejemplo de enlace semántico proporciona un tutorial sobre cómo extraer y calcular medidas de Power BI desde un cuaderno Fabric utilizando la biblioteca Sempy Python y las API Spark. Además, explica cómo usar Tabular Model Scripting Language para recuperar y crear modelos semánticos, así como también cómo utilizar la API de actualización avanzada para automatizar la actualización de datos para los usuarios de Power BI.

Estas nuevas muestras son recursos útiles para maximizar la eficiencia y eficacia de sus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Échales un vistazo y cuéntanos tu opinión, ya que estamos comprometidos a mejorar continuamente tu experiencia en ciencia de datos en Microsoft Fabric.

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Mejoras de accesibilidad

Se han itroducido varias mejoras de accesibilidad para experimentos de aprendizaje automático y elementos de modelo en Fabric. Ahora, cuando cambie el tamaño de su ventana, las páginas de elementos cambiarán dinámicamente para adaptarse al cambio, lo que garantiza una experiencia de usuario perfecta y una accesibilidad mejorada para usuarios con diferentes tamaños de pantalla y dispositivos. Además, agregamos la capacidad de cambiar el tamaño de las columnas personalizadas y los paneles de filtro, lo que permite a los usuarios personalizar su vista según sus preferencias. Además, los usuarios pueden pasar el cursor sobre los nombres de propiedades, métricas o parámetros para ver el texto completo, lo que resulta especialmente útil para una exploración rápida de las distintas propiedades.

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Soporte para la aplicación obligatoria de etiquetas MIP

Los elementos ML Model y Experiment en Fabric ahora ofrecen soporte mejorado para etiquetas Microsoft Information Protection (MIP). Estas etiquetas garantizan un manejo y clasificación seguros de datos confidenciales. Con la aplicación obligatoria de etiquetas MIP habilitada, se solicita a los usuarios que proporcionen una etiqueta al crear un experimento o modelo de aprendizaje automático. Esta característica garantiza el cumplimiento de las políticas de protección de datos y refuerza las medidas de seguridad durante todo el proceso de desarrollo.

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Comparar ejecuciones anidadas

Se han agregado compatibilidad con ejecuciones secundarias anidadas en la vista de lista de ejecuciones para experimentos de aprendizaje automático. Esta experiencia mejorada agiliza el análisis de ejecuciones anidadas, lo que permite a los usuarios ver sin esfuerzo varias ejecuciones principales y secundarias dentro de una sola vista e interactuar sin problemas con ellas para comparar visualmente los resultados. En esencia, MLflow permite a los usuarios realizar un seguimiento de los experimentos, que son esencialmente grupos de ejecuciones con nombre. Una “ejecución” denota una ejecución única de un evento de entrenamiento del modelo, donde se registran parámetros, métricas, etiquetas y artefactos asociados con el proceso de entrenamiento. La introducción de ejecuciones principales y secundarias introduce una estructura jerárquica en estas ejecuciones. Este enfoque aporta varios beneficios, incluida la claridad organizacional, una mejor trazabilidad, escalabilidad y una mejor colaboración entre los miembros del equipo.

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Code-First AutoML en versión preliminar pública

Con la nueva función AutoML en Fabric, puede automatizar su flujo de trabajo de aprendizaje automático y obtener los mejores resultados con menos esfuerzo. AutoML, o aprendizaje automático automatizado, es un conjunto de técnicas y herramientas que pueden entrenar y optimizar automáticamente modelos de aprendizaje automático para cualquier tipo de tarea y datos determinados. No necesita preocuparse por elegir el modelo y los hiperparámetros correctos, ya que AutoML lo hará por usted. También puede realizar un seguimiento y examinar sus ejecuciones de AutoML utilizando la integración MLFlow de Fabric y utilizar el nuevo módulo flaml.visualization para generar gráficos interactivos de sus resultados. Fabric también admite muchos alumnos de modelos Spark y de un solo nodo, lo que garantiza que pueda encontrar la mejor opción para su problema de aprendizaje automático.

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Lea este artículo para obtener más información sobre cómo comenzar a utilizar AutoML en cuadernos Fabric.

Ajuste de hiperparámetros de código primero en vista previa pública

Los hiperparámetros se establecen antes de la fase de entrenamiento e incluyen elementos como la tasa de aprendizaje, la cantidad de capas ocultas en una red neuronal y el tamaño del lote. Estas configuraciones son cruciales ya que influyen en gran medida en la precisión y la capacidad de un modelo para generalizar a partir de los datos de entrenamiento.

Nos complace anunciar que FLAML ahora está integrado en Fabric para el ajuste de hiperparámetros. La función flaml.tune de Fabric agiliza este proceso y ofrece un enfoque rentable y eficiente para el ajuste de hiperparámetros. El flujo de trabajo implica tres pasos clave: definir los objetivos de ajuste, establecer un espacio de búsqueda de hiperparámetros y establecer restricciones de ajuste.

Además, Fabric ahora también incluye integración MLFlow mejorada, lo que permite un seguimiento y una gestión más eficaces de sus pruebas de ajuste. Además, con el nuevo módulo flaml.visualization, puedes analizar fácilmente tu prueba de ajuste. Este conjunto de herramientas de trazado está diseñado para hacer que la exploración y el análisis de datos sean más intuitivos y reveladores.

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Lea este artículo para obtener más información sobre cómo comenzar con el ajuste de hiperparámetros en Fabric.

Análisis en tiempo real

Eventhouse

Eventhouse ahora está disponible para clientes externos y ofrece una solución innovadora que optimiza el rendimiento y los costos al compartir capacidad y recursos entre múltiples bases de datos. Con funciones unificadas de supervisión y gestión, Eventhouse proporciona una supervisión integral tanto a nivel agregado como por base de datos.

Esta herramienta maneja de manera eficiente grandes volúmenes de datos, lo que la hace ideal para escenarios de exploración y análisis en tiempo real. Destaca en la gestión de flujos de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones ingerir, procesar y analizar datos con capacidades casi en tiempo real. Los Eventhouses son escalables, lo que garantiza un rendimiento y una utilización de recursos óptimos a medida que crecen los volúmenes de datos.

En Fabric, Eventhouses sirve como solución de almacenamiento para la transmisión de datos y admite análisis de texto libre y semiestructurado. Proporcionan un espacio de trabajo flexible para bases de datos, lo que permite una gestión eficiente en múltiples proyectos.

Aprende más:

Crear un Eventhouse (vista previa) – Microsoft Fabric | Microsoft aprende

Descripción general de Eventhouse (versión preliminar): Microsoft Fabric | Microsoft aprende

Consumo Mínimo Eventhouse

Para optimizar costos, Eventhouse suspende el servicio cuando no está en uso, con una breve latencia de reactivación. Para sistemas muy urgentes, utilice el consumo mínimo para mantener la disponibilidad del servicio en un nivel mínimo seleccionado, pagando por el proceso elegido sin cargos de almacenamiento premium. Este cálculo está disponible para todas las bases de datos dentro de Eventhouse.

Para obtener instrucciones sobre cómo habilitar el consumo mínimo, consulte Habilitar el consumo mínimo.

Consultar datos de Azure Data Explorer desde Queryset

La conexión y el uso de datos en el clúster de Azure Data Explorer ahora está disponible en KQL Queryset de Fabric. Esta característica le permite conectarse a clústeres de Azure Data Explorer desde Fabric mediante una interfaz fácil de usar. Una vez establecida la conexión, podrá acceder y analizar sus datos de manera fácil y sin problemas en Azure Data Explorer.

Las potentes herramientas de colaboración y administración de consultas de Fabric ahora están disponibles para usted a través de los datos de los clústeres de Azure Data Explorer. Puede guardar, organizar y compartir sus consultas utilizando KQL Queryset de Fabric, que admite diferentes niveles de permisos para compartir para los miembros de su equipo. Ya sea que desee explorar sus datos o colaborar en la obtención de conocimientos, puede hacerlo todo con Fabric y Azure Data Explorer.

Más información:  Consultar datos en un conjunto de consultas KQL – Microsoft Fabric | Microsoft aprende

Actualizar registros en una Base de Datos KQL (Vista previa pública)

La base de datos Fabric KQL está optimizada para la ingesta de anexos.

Las bases de datos KQL ya admiten el comando .delete que le permite eliminar registros de forma selectiva.

Ahora presentamos el  comando .update . Este comando le permite actualizar registros eliminando registros existentes y agregando otros nuevos en una sola transacción.

Este comando viene con dos sintaxis, una sintaxis simplificada que cubre la mayoría de los escenarios de manera eficiente y una sintaxis ampliada que le brinda el máximo control.

Para obtener más detalles, visite este blog dedicado.

Mejoras recientes al procesador de eventos en Eventstream

Event Processor es un editor sin código en Eventstream que le permite diseñar lógica de transformación de flujo, como filtrar, agregar y convertir tipos de datos, antes de enrutarlos a varios destinos en Fabric. Con las recientes mejoras al Procesador de eventos, ahora tiene una flexibilidad aún mayor para transformar su flujo de datos. Aquí están las actualizaciones:

  1. Personalice los nodos de operación y filtre fácilmente los valores “nulos” de sus datos
  2. Administre y cambie el nombre de los campos de sus columnas fácilmente en la operación Agregado
  3. Cambie sus valores a diferentes tipos de datos usando la operación Administrar campo

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Rendimiento de eventos entrantes de hasta 100 MB/s

Con la introducción de la configuración ‘Rendimiento de eventos’, ahora puede seleccionar la tasa de rendimiento de eventos entrantes para su Eventstream. Esta característica le permite escalar su Eventstream, desde menos de 1 MB/s hasta 100 MB/s.

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Retención por más de 1 día

Con la adición de la configuración ‘Retención’, ahora puede especificar la duración durante la cual se deben conservar sus datos entrantes. El período de retención predeterminado está establecido en 1 día.

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Monitoreo de plataforma

Soporte de métricas de capacidad para pausar y reanudar

Fabric Pause and Resume es una función de administración de capacidad que le permite pausar las capacidades de F SKU para administrar los costos. Cuando su capacidad no esté operativa, puede pausarla para permitir ahorros de costos y luego, cuando desee reanudar el trabajo en su capacidad, puede reactivarla. Las métricas de capacidad de Fabric se han actualizado con nuevos eventos del sistema y lógica de conciliación para simplificar el análisis de las capacidades en pausa.

Aprende más:

Pausar y reanudar su capacidad – Microsoft Fabric | Microsoft aprende

Supervisar una capacidad en pausa – Microsoft Fabric | Microsoft aprende

Data Fabric

Flujo de datos Gen2

Soporte de niveles de privacidad en Dataflows

Ahora puede configurar niveles de privacidad para sus conexiones en Dataflows. Es fundamental configurar los niveles de privacidad correctamente para que los datos confidenciales solo sean vistos por usuarios autorizados.

Además, las fuentes de datos también deben estar aisladas de otras fuentes de datos para que la combinación de datos no tenga un impacto indeseable en la transferencia de datos. Establecer niveles de privacidad incorrectos puede provocar que se filtren datos confidenciales fuera de un entorno confiable.

Puede establecer este nivel de privacidad al crear una nueva conexión:

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Mejora para administrar conexiones

Administrar conexiones es una función que le permite ver brevemente las conexiones que tiene en uso para sus flujos de datos y la información general sobre esas conexiones.

Nos complace lanzar una nueva mejora en esta experiencia donde ahora puede ver una lista de todas las fuentes de datos disponibles en su flujo de datos: ¡incluso aquellas que no tienen una conexión configurada para ellas!

Para las fuentes de datos sin conexión, puede configurar una nueva conexión desde la experiencia de administración de conexiones haciendo clic en el signo más en la fila específica de su fuente.

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Además, cada vez que desvincules una conexión ahora, la fuente de datos no desaparecerá de esta lista si todavía existe en tu definición de Dataflow. Simplemente aparecerá como una fuente de datos sin una conexión establecida hasta que pueda vincular una conexión en este cuadro de diálogo o en toda la experiencia del editor de Power Query.

Marco de prueba para Power Query SDK en VS Code

¡Nos complace anunciar la disponibilidad de un nuevo marco de prueba en la última versión del SDK de Power Query ! El marco de prueba permite a los desarrolladores del SDK de Power Query tener acceso a pruebas estándar y a un arnés de prueba para verificar las capacidades de consulta directa (DQ) de un conector de extensión. Con esta nueva capacidad, los desarrolladores tendrán una forma estándar de verificar conectores y una plataforma para agregar pruebas personalizadas adicionales. Visualizamos esto como el primer paso para mejorar el flujo de trabajo del desarrollador con mayor flexibilidad y productividad en términos de las capacidades de prueba proporcionadas por Power Query SDK.

El marco de prueba del SDK de Power Query está disponible en Github . Necesitaría la última versión de Power Query SDK que incluye el paquete NuGet Microsoft.PowerQuery.SdkTools que contiene el comando de comparación PQTest.

¿Qué es el marco de prueba del SDK de Power Query?

Power Query SDK Test Framework es un conjunto de pruebas listo para usar con pruebas prediseñadas para estandarizar las pruebas de conectores de extensión nuevos y existentes al proporcionar la capacidad de probar pruebas funcionales , de cumplimiento y de regresión que se pueden ampliar para realizar pruebas en el momento. escala. Ayudará a abordar la necesidad de un marco de prueba integral para satisfacer las necesidades de prueba de los conectores de extensión.

Un diagrama de una estructura de software. Descripción generada automáticamente.

Siga los enlaces a continuación para comenzar:

Disponibilidad general de VNET Gateway

¡La puerta de enlace de datos VNET para Fabric y Power BI ya está disponible con carácter general!

VNET Data Gateway es una oferta de seguridad de red que le permite conectar Azure y otros servicios de datos a Microsoft Fabric y Power Platform. Puede ejecutar Dataflow Gen2, modelos semánticos de Power BI, flujos de datos de Power Platform e informes paginados de Power BI sobre una puerta de enlace de datos VNET para garantizar que no haya tráfico expuesto a puntos de conexión públicos. Además, puede forzar que todo el tráfico hacia su fuente de datos pase a través de una puerta de enlace, lo que permite una auditoría integral de las fuentes de datos seguras. Para obtener más información y comenzar, visite VNET Data Gateways.

Explorar recursos de Azure en Obtener datos

Al utilizar la ruta normal en Obtener datos para crear una nueva conexión, siempre debe completar su punto final, URL o servidor y nombre de la base de datos cuando se conecta a recursos de Azure como Azure Blob, Azure Data Lake gen 2 y Synapse. Este es un proceso un poco tedioso y no permite un fácil descubrimiento de datos.

Con la nueva funcionalidad ‘navegar por Azure’ en Obtener datos, puede explorar fácilmente todos sus recursos de Azure y conectarse automáticamente a ellos, sin tener que configurar manualmente una conexión, lo que le ahorra mucho tiempo.

Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Explore los recursos de Azure con Obtener datos | Blog de telas de Microsoft | Tela de Microsoft

Bloquear el nivel de inquilino de SCC para compartir

De forma predeterminada, cualquier usuario de Fabric puede compartir sus conexiones si tiene el siguiente rol de usuario en la conexión:

  • Propietario o administrador de la conexión
  • Usuario de conexión con compartir

A veces es necesario compartir una conexión en Fabric para colaborar dentro de la misma carga de trabajo o cuando se comparte la carga de trabajo con otros. La conexión compartida en Fabric facilita esto al proporcionar una forma segura de compartir conexiones con otros para colaborar, pero sin exponer los secretos en ningún momento. Estas conexiones solo se pueden utilizar dentro del entorno Fabric.

Si su organización no permite compartir conexiones o desea limitar el uso compartido de conexiones, un administrador de inquilinos puede restringir el uso compartido como política de inquilinos. La política le permite bloquear el uso compartido dentro de todo el inquilino.


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Permitir cambios de esquema en destinos de salida

Al cargar en una nueva tabla , de forma predeterminada, la configuración automática está activada. Usando la configuración automática, dataflows gen 2 administra el mapeo por usted. Esto le permitirá el siguiente comportamiento:

  • Reemplazo del método de actualización : los datos se reemplazarán en cada actualización del flujo de datos. Se eliminarán todos los datos del destino. Los datos del destino se reemplazarán con los datos de salida del flujo de datos.
  • Mapeo administrado: el mapeo se administra por usted. Cuando necesita realizar cambios en sus datos/consulta para agregar una columna adicional o cambiar un tipo de datos, la asignación se ajusta automáticamente para esto cuando vuelve a publicar su flujo de datos. No es necesario que acceda a la experiencia de destino de datos cada vez que realiza cambios en su flujo de datos, lo que le permite realizar cambios de esquema sencillos cuando vuelve a publicar el flujo de datos.
  • Eliminar y volver a crear la tabla: para permitir estos cambios de esquema, en cada actualización del flujo de datos, la tabla se eliminará y se volverá a crear. La actualización del flujo de datos fallará si agrega alguna relación o medida a su tabla.

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Ajustes manuales

Al desactivar la configuración de uso automático , obtienes control total sobre cómo cargar tus datos en el destino de datos. Puede realizar cambios en la asignación de columnas cambiando el tipo de fuente o excluyendo cualquier columna que no necesite en su destino de datos.

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Cancelar actualización del flujo de datos

Cancelar una actualización de flujo de datos es útil cuando desea detener una actualización durante el horario pico, si una capacidad se está acercando a sus límites o si la actualización está tardando más de lo esperado. Utilice la función de cancelación de actualización para detener la actualización de flujos de datos.

Para cancelar una actualización de flujo de datos, seleccione la opción Cancelar actualización que se encuentra en la lista del espacio de trabajo o en las vistas de linaje para un flujo de datos con actualización en curso:


Una captura de pantalla de una computadora Descripción generada automáticamente

Una vez que se cancela una actualización del flujo de datos, el estado del historial de actualización del flujo de datos se actualiza para reflejar el estado de cancelación:

Un fondo blanco con una imagen en blanco y negro. Descripción generada automáticamente con confianza media.

Actualizaciones de conectores certificados 

Se anuncian las siguientes actualizaciones de conectores certificados: 

Canalización de datos

Actividad de soporte UC en Azure Databricks

Nos complace anunciar que ahora se admite la compatibilidad de Unity Catalog con la actividad de Databricks. Con esta actualización, ahora podrá configurar su modo de acceso al catálogo de Unity para mayor seguridad de los datos.

Encuentre esta actualización en Configuración de clúster adicional. 

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Para obtener más información sobre esta actividad, lea https://aka.ms/AzureDatabricksActivity

Actividad de actualización del modelo semántico

Nos complace anunciar la disponibilidad de la actividad de actualización del modelo semántico para canalizaciones de datos. Con esta nueva actividad, podrá crear conexiones a sus conjuntos de datos del modelo semántico de Power BI y actualizarlos.

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Para obtener más información sobre esta actividad, lea https://aka.ms/SemanticModelRefreshActivity

Consejos de ajuste del rendimiento: mejore la experiencia de los consejos de ajuste del rendimiento, incluida la redacción, la visualización, etc.

La experiencia de usuario más intuitiva y los consejos de ajuste del rendimiento más reveladores están disponibles en las canalizaciones de datos de Data Factory. Estos consejos brindarán consejos útiles y precisos sobre la preparación, el grado de configuración de paralelismo de copia, etc. para optimizar el rendimiento de su canalización.

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Conectividad local con vista previa pública de Fabric Pipeline

La conectividad local para Fabric Pipeline ahora es una versión preliminar pública. Esta mejora permite a los usuarios transferir datos sin esfuerzo desde sus entornos locales a Fabric OneLake, la solución de lago de datos centralizado de Fabric.

Con esta capacidad, los usuarios pueden aprovechar mecanismos de copia de datos de alto rendimiento para mover sus datos de manera eficiente a Fabric OneLake. Ya sea que se trate de información comercial crítica, registros históricos o datos confidenciales que residen en sistemas locales, la conectividad local garantiza una integración perfecta en la infraestructura del lago de datos centralizado de Fabric.

La conectividad local con Fabric Pipe permite transferencias de datos más rápidas y confiables, lo que reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios para las tareas de migración e integración de datos. Esta eficiencia no solo agiliza los procesos de integración de datos, sino que también mejora la accesibilidad y disponibilidad de los datos locales dentro del ecosistema Fabric.

Activador de datos

Nuevas expresiones “Cambios en”, “Aumentos en” y “Disminuciones en”

Al configurar condiciones en un activador, agregamos una función que le permite detectar cuándo ha habido un cambio en sus datos por número absoluto o porcentaje.

También puede especificar si la condición debe compararse con la última medición o desde un momento específico, que se indica como “desde hace un tiempo”. “Desde la última medición” calcula la diferencia entre dos mediciones consecutivas, independientemente del tiempo transcurrido entre las dos mediciones.

Mientras tanto, “desde hace un tiempo” compara sus datos con un momento anterior que haya especificado. Por ejemplo, puede controlar la temperatura de su refrigerador y ver si la temperatura ha cambiado desde los 32 grados hace cinco minutos. Si la temperatura cambia después de cinco minutos, se enviará una alerta al disparador. Sin embargo, si la temperatura dentro de esos cinco minutos aumentó y luego volvió a bajar a 32 grados, el disparador no enviará una alerta.

Al establecer condiciones en un activador, agregamos una función que le permite detectar cuándo llegan o no nuevos datos a una columna específica.

Para utilizar “Llegan nuevos datos”, simplemente especifica la columna que desea monitorear en la tarjeta “Seleccionar”. En la tarjeta “Detectar”, especifique que desea monitorear “Llegan nuevos datos”. Su activador ahora enviará una alerta cada vez que ingresen datos nuevos. Tenga en cuenta que incluso si ingresan datos nuevos y el “valor” de esos datos es el mismo, se le enviará una alerta. Además, tenga en cuenta que los valores nulos no provocarán una alerta.

Por ejemplo, supongamos que desea recibir una alerta cada vez que haya nuevos datos sobre la ubicación de un camión. Si el sistema recibe datos que dicen que el camión está en Redmond, se enviará una alerta. Luego, si el sistema recibe datos que indican que el camión está en Bellevue, se enviará una alerta. Luego, si el sistema recibe más datos que indiquen que el camión está en Bellevue, se enviará una alerta.

Para utilizar “No llegan nuevos datos”, en la tarjeta “Detectar”, debe especificar la duración durante la cual el activador monitorea. La duración es el tiempo máximo que desea que el activador supervise si han llegado nuevos datos. Si no han llegado nuevos datos, se enviará una alerta.

Por ejemplo, supongamos que tiene un sensor de temperatura que envía datos cada segundo. Quiere recibir una alerta si el sensor deja de enviar datos durante más de 10 segundos. Puede configurar la condición “No llegan nuevos datos” con una duración = 10. Si el sensor sigue enviando datos, no recibirá ninguna alerta.

Otro

Cumplimiento

Microsoft Fabric ahora cumple con HIPAA. Se anuncia que Microsoft Fabric, ha obtenido nuevas certificaciones para HIPAA e ISO 27017, ISO 27018, ISO 27001, ISO 27701. Estas certificaciones demuestran nuestro compromiso de brindar el más alto nivel de seguridad y privacidad de los datos de nuestros clientes. Lea el anuncio completo.

 

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