Dashboard en tiempo real con Power

BI

Con Power BI es posible desarrollar dashboards que muestran datos en tiempo real. Los

dispositivos que emiten datos en tiempo real pueden ser sensores industriales, de

fabricación, redes sociales, medidores de datos, o cualquier otra fuente de emisión de

datos sensibles en el tiempo que pueda ser recolectado o transmitido.

Antes de continuar sobre como configurar fuentes de datos de tiempo real en Power BI,

es importante comprender que tipos de fuentes de datos podemos usar y como difieren

unas de otras.

Tipos de fuentes de datos en tiempo real

Existen 3 tipos de fuentes de datos de tiempo real que están diseñadas para visualizar:

Datos de inserción (Push dataset)

Datos de transmission (Streaming dataset)

Datos de transmission PubNub (PubNub streaming dataset)

Datos insertados

Con este Sistema, los datos son insertados en Power BI. Cuando los datos se crean, el

servicio de Power BI crea automáticamente una nueva base de datos donde almacena

dichos datos. Se pueden crear reportes y visualizaciones con la base de datos

subyacente a medida que continúa almacenando nuevos datos.

Una vez creado el reporte o dashboard usando este Sistema de datos insertados, este se

actualiza en tiempo real en tanto que los datos se actualizan, mostrando un menaje de

que se han actualizado nuevos datos.

Consideraciones sobre anclado de visualizaciones con datos insertados:

Anclar un reporte complete usando la opción ‘pin live page’ no hara que los datos se

actualicen automáticamente.

Una vez que una grafica este anclada en un dashboard, puede usar Q&A para preguntar

–usando lenguaje natural- sobre los datos. Una vez obtenida la visualización como

respuesta al Q&A, se puede anclar al dashboard, y también este se actualizará en

tiempo real.

Transmision de datos

Cuando los datos son transmitidos, tambien son insertados en el servicio de Power BI,

aunque con una importante diferencia: Power BI almacena los datos en un cache

temporal, con una pronta expiracion. El cache temporal solo es usado para mostrar los

datos por un espacio temporal, tales como una gráfica de línea con un espacio de 1

hora, por ejemplo.

Con este sistema, no hay una base de datos subyacente y no es posible elaborar

reportes con los datos que fluyen desde la transmisión. Esto significa que no se

disponen de funcionalidades tales como filtrado, customizacion visual y otras funciones.

La única manera de visualizar los datos transmitidos es agregar una gráfica y usar la

fuente de datos como custom streaming data. Las gráficas basadas en datos

transmitidos son optimizados para mostrar datos en tiempo real. Hay una baja latencia

entre los datos ingresados y los datos mostrados en la gráfica.

En la práctica, la transmisión de datos y sus visualizaciones son óptimos en situaciones

donde la baja latencia entre la generación de datos y la visualización es crítica, tales

como temperaturas, medias precalculada, etc…

Transmision de datos PubNub

Con transmission PubNub, el cliente de Power BI web usa el PubNub SDK para leer una

transmision existente PubNub, y los datos no son almacenados en el servicio de Power

BI.

Al igual que la anterior, no hay una base de datos subyacente, con lo que no se pueden

desarrollar graficas o reportes con sus funcionalidades completes. Por tanto, las gráficas

pueden agregarse al dashboard y configurar un PubNub data stream como fuente.

Igualmente, las gráficas están optimizadas para mostrar datos de baja latencia ente la

generación de datos y la visualización de los mismos.

Inserción de datos en bases de datos

Después de haber descrito los 3 tipos de bases de datos en tiempo real y sus

características; en esta sección describimos como crear e insertar esos datos en las bases

de datos.

There are three primary ways you can push data into a dataset:

Existen 3 tipos principales para insertar datos en una base de datos:

Usando el Power BI REST APIs

Usando el Streaming Dataset UI

Usando Azure Stream Analytics

Usando Power BI REST APIs

Cuando se crea un conjunto de datos usando Power BI REST APIs, el defaultModeflag

indica si el conjunto de datos es tipo insertado (push) o transmision (streaming).

Si defaultMode no esta seleccionado, el modo por defecto es insertado (push).

Si el valor defaultMode esta en modo pushStreaming, el conjunto de datos esta tanto

en push como streaming, con los beneficios de ambos tipos. El articulo sobre REST

API article for Create dataset muestra como funciona el modo defaultMode.

Nota: Cuando se usan conjuntos de datos defaultMode en modo pushStreaming, si la

solicitud excede la restricción de tamaño 15Kb de unos datos streaming, pero es menor a

16MB para unos datos push, la solicitud será exitosa. Sin embargo, algunas graficas

pueden mostrar errores.

Puede ver este artículo sobre cómo usar el REST APIs para insertar datos Add rows API.

Todas las solicitudes a los REST APIs están asegurados usando Azure AD OAuth.

Usando el Streaming Dataset UI para insertar datos

En el servicio de Power BI, se puede crear un conjunto de datos selccionando el API, tal

como se muestra en la imagen

Cuando se crea un conjunto de datos transmitidos (streaming), se puede seleccionar

Historic data analysis, como se muetra a continuación

Cuando se active esta funcion, el conjunto de datos creado como transmitido

(streaming) tambien se activa como insertado (push). Lo que quiere decir que usando el

Power BI REST APIs para crear un conjunto de datos como defaultMode como

pushStreaming.

Nota: Para transmisión de datos usando el Power BI service UI, la autenticación de Azure

AD no es requerida. El usuario recibe un URL con un rowkey que autoriza al peticionario a

insertar datos en el conjunto de datos usando el Azure AD OAuth token.

Usando Azure Stream Analytics para insercion de datos

Es posible conectar Power BI a Azure Strean Analytics (ASA) para visualizar el flujo de

datos en tiempo real. En esta sección veremos cómo se puede hacer esto.

Azure Strean Analytics usa el REST APIs de Power BI para crear salida de datos hacia

Power BI seleccionando pushStreaming en defaultMode, y cuyo conjunto de datos se

beneficia de ambas funciones push y streaming. Durante la creación del grupo de

datos, la base de datos almacena 200,000 líneas, y si se supera ese límite se van

liberando líneas en modo first-in-first-out (FIFO). Esto significa que se irán liberando

comenzando por las líneas / registros que primero entraron.

Advertencia: si las consultas de Azure Stream Analytics se ejecutan con rapidez en Power

BI (por ejemplo 2 veces por segundo), es que esta ejecutando por lotes (batching). Puede

ser debido a que el lote exceda el límite que la gráfica puede mostrar y no se muestre. En

estos casos es recomendable reducir el ratio de salida a Power BI; por ejemplo, de salidas

por segundo a salidas por cada 10 segundos.

Configurar el suministro de datos en tiempo

real en Power BI

Para comenzar el flujo de datos en tiempo real en Power BI, hay que seleccionar una de

las dos formas que dichos datos seran usados:

Paneles con visulizaciones de flujo de datos

Grupos de datos creados con flujos de datos que se almacenan en Power BI

Con cualquiera de las opciones es necesario seleccionar Streaming data en Power BI.

Para esto, en su dashboard (existente o nuevo) selecciones Add a tile y luego Custom

streaming data.

Si no tiene seleccionado o configurado ‘streaming data’, no se preocupe, puede

seleccionar manage data para inicarlo.

En esta pagina se puede seleccionar el punto final del flujo de datos. Si no tiene

seleccionado su flujo de datos, puede hacerlo en el signo “+” en la esquina superior

derecha.

Al seleccionar el icono +, se despliegan 2 opciones para selccionar su flujo de datos: API;

y PUBNUB.

Crear flujo de datos con la mejor opcion

Como hemos visto, hay 2 formas de crear un flujo de datos para construir

visualizaciones en Power BI:

Power BI REST API usando flujo de punto final en tiempo real

PubNub

Usando POWER BI REST API

Power BI REST API – las recientes mejoras al REST API de Power BI se enfocaron para

hacer que el flujo en tiempo real sea mas sencillo para desarrolladores.

Si quiere que Power BI almacene los datos que son enviados a traves del flujo de datos,

active Historic data analysis. Puede aprender más sobre los API.

Una vez creado el flujo de datos, se le suministra un REST API URL de punto final que

puede ser llamado por su aplicación usando una POST consulta para insertar datos al

flujo que ha creado en Power BI.

Cuando realiza un POST consulta, debe asegurarse que el cuerpo de la consulta coincide

con la muestra JSON facilitada en la interfaz de usuario de Power BI.

Usando PubNub

PubNub le permite un flujo de baja latencia en Power BI. Una vez seleccionado

PubNub, y hace click en Next, vera la siguiente ventana:

Atención: los canales de PubNub pueden asegurarse usando una clave de autenticacion

PubNub Access Manager (PAM). Esta clave será compartida con los usuarios que tienen

acceso al dashboard. Puede aprender mas sobre el control de acceso de PubNub.

Para usar análisis de históricos con datos PubNub, tendrá que agregar el flujo de

PubNub y enviarlo a Power BI. Una manera de hacerlo es con Azure Stream Analytics.

Ejemplo de flujo de datos en tiempo real en

Power BI

En este ejemplo usaremos flujos de datos públicos de PubNub. Estos son los pasos:

1. En Power BI service, seleccione o cree un dashboard y seleccione Add tile > Custom

Streaming Data y luego presione Next

2. Si no tiene seleccionada la fuente de datos, seleccione manage data (sobre el boton

Next) y seleccione + Add streaming data desde el enlace de la parte superior derecha

de la ventana. Seleccione PubNub y haga click en Next.

3. Seleccione un nombre para sus datos, y pegue la clave que aparece en la ventana, y

seleccione Next:

Subscribe key: sub-c-5f1b7c8e-fbee-11e3-aa40-02ee2ddab7fe

Channel: pubnub-sensor-network

4. En la siguiente ventana, seleccione los valores por defecto, y haga click en Create.

5. De vuelta a su espacio de trabajo de Power BI, cree un Nuevo dashboard y agregue un

panel. En esta ocasión, cuando cree un panel seleccione Custom Streaming Data, ya

que su flujo de datos esta listo para operar. Pude agregar varios gráficos, como por

ejemplo:

Adelante, y cree sus propios dashboards en tiempo real.