Azure DevOps para tus desarrollos en Power BI (III). Herramientas que vamos a usar
¡Seguimos con esta serie de artículos! En ellos pretendemos que te introduzcas en el mundo de Azure DevOps, que será nuestro principal aliado en esta aventura. La semana pasada nos centramos en dar 4 pinceladas sobre Git, sus ramas y el flujo de trabajo estándar. Esta semana nos vamos a centrar en esas herramientas Open Source que nos ayudan en esta epopeya.
Como son varios temas no queremos dejarte sin aliento, hemos preferido separarlos en artículos independientes. Nuestra intención es entregarte uno nuevo cada semana (o cada vez que podamos).
3. Herramientas que vamos a usar ← ESTAMOS AQUÍ
4. Qué podemos encontrar en Azure DevOps
5. Y que necesito para que esto funcione
6. Pipeline para descomprimir el report
7. Pipeline para las buenas prácticas del report
8. Pipeline de despliegue del report
9. Pipeline de buenas prácticas del modelo semántico
10. Pipeline de despliegue del modelo semántico
Esta serie de artículos los hemos escrito conjuntamente Adrià Belmonte y una servidora y son la fusión de juntar un arquitecto cloud con una ingeniera de datos.
¡Cualquier duda o propuesta de mejora no dudes en dejárnoslo en comentarios!
¡¡Seguimos!!
Objetivos
- Tener una estructura de carpetas en el archivo del report
- Ejecutar test de buenas prácticas
- Repositorios separados para el report y modelo
- No depender de una licencia de Fabric
¿Y cómo vamos a conseguirlo? ¡Con la ayuda de pbi-tools, Tabular Editor y PBI Inspector!
Herramientas
pbi-tools
pbi-tools es una biblioteca de Python que facilita llevar proyectos de Power BI bajo control de código fuente. Mediante líneas de comando puedes obtener una estructura de carpetas con archivos de texto plano para tus PBIXs y PBITs o volver a generarlos desde los archivos de texto plato, incluso desplegarlos en el servicio. Es gratuita y de código abierto (❤). Y será nuestro aliado para tener el archivo con los metadatos del report en carpetas.
Tabular Editor
Tabular Editor es una herramienta para el desarrollo de modelos tabulares. Te permite crear, editar y administrar modelos, medidas y columnas calculadas.
Tienes una versión gratuita y una versión de pago con características más avanzadas. También puedes utilizar línea de comandos para la implementación automatizada de sus utilidades. Todas las opciones de implementación que están disponibles a través de la interfaz gráfica de usuario, también están disponibles a través de la línea de comandos.
Reglas de buenas prácticas en el modelo semántico
Las reglas de buenas prácticas son un conjunto de normas que te permiten reducir errores en tus desarrollos. En este caso, nos centraremos en las reglas para nuestro modelo semántico.
Como se puede observar a continuación, podemos agrupar las reglas en categorías, algunas orientadas al mantenimiento y otras centradas en la optimización del rendimiento.
¡Además! Durante el #GlobalPowerPlatformBootcamp que se celebró en Barcelona el pasado 24 de febrero, me enteré de que las reglas están traducidas al castellano gracias al PUG de Power BI de Barcelona. ¡Qué grande es esta comunidad! :D
Desde este enlace puedes ver como ejecutarlas desde la interfaz de usuario de Tabular Editor. Y desde este otro puedes descargarte las reglas. ¿Lo mejor? Son personalizables :)
Pero nosotros lo que queremos es que se ejecuten de forma automática cada vez que se cree un pull-request y nos permita saber si esos cambios tienen la calidad necesaria.
A modo de spoiler, se puede y el resultado obtenido será parecido a esto:
PBI Inspector
PBI Inspector es una herramienta externa que permite llevar un control de nuestros desarrollos en la parte visual. Desde la eliminación de visualizaciones no utilizadas hasta la verificación de colores del tema, PBI Inspector permite un control exhaustivo. Dispone de una versión que se puede ejecutar desde línea de comando y otra con una interfaz gráfica.
Reglas de buenas prácticas en el reporte
Las reglas de buenas prácticas se centran en llevar un control sobre el número de visuales por página, el número de páginas, reducir filtros, etc. Además, muchas de estas reglas son parametrizables en función de tus necesidades. En algunos casos puedes aceptar 5 visuales por página y en otros no. En este caso, también podemos personalizar las reglas que ya nos vienen de base.
A modo de spoiler, se puede y el resultado obtenido será parecido a esto en AzureDevOps:
Que veremos la próxima semana
Una vez tengas controladas todas estas herramientas y lo que pueden hacer por ti podemos irnos a configurar Azure DevOps.
La próxima semana veremos todos los permisos que necesitarás en cada una de las piezas de este puzzle para que puedas trabajar sin problemas y de forma segura.
Ya sabes, cualquier feedback, recomendación o duda, ¡no te cortes! Déjanoslo en comentarios.
Enlaces de interés
NatVanG/PBI-Inspector: A rules-based Power BI report layout testing tool. (github.com)
