Hola, me encantan tus videos son muy completos! Gracias! Me gustaría dar un aporte para la comunidad... En este caso Python ayuda a "pre-procesar" (un mini ETL) y esto es verdaderamente útil, pero... cuando trabajamos en el mundo "godinez" (así le decimos en México cuando trabajamos en oficias 😂) comenzamos a crear cada vez más y más reportes BI en productivo y se necesita actualizar todo en automático por lo que se vuelve un dolor de cabeza porque aun que BI pueda actualizarse solo con un Gateway, Python debe hacerse manualmente. Así que descubrí que podemos crear una carpeta con todos nuestros scripts (ETL) de Python y finalmente dejar un script "principal" que sirve como orquestador de esas ejecuciones usando la libreria "schedule", ademas si inculimos la libreria "papermill" podemos ejecutar tambien notebooks de forma sencilla y automatizada. De esta forma podemos automatizar nuestros flujos de scripts de forma gratuita (sin acudira a Microsoft Fabric). Con gusto puedo compartir mas detalles si tienen dudas. Saludos!
Muchas gracias, es bastante útil, recién estoy comenzando a usar Python para optimizar y esto es un buen inicio, me gustaría saber si es posible hacer esto con archivos que están alojados en un Sharepoint y si es posible que Python guarde los archivos generados en otra carpeta de ese Sharepoint.
¡Hola Andres! Personalmente, nunca lo he hecho, sin embargo, es posible si te conectas a la API de SharePoint, así podrás hacer la transferencia de archivos. Te dejo este post donde lo detallan muy bien: medium.com/@wardarahim25/microsoft-sharepoint-data-transfer-using-python-a7c2721392c
¡Hola Juanes! Tienes razón, Power Query es una herramienta muy potente, sin embargo, puede afectar significativamente el peso y tiempo de actualización de tus reportes, en función de las dimensiones de los datos con los que estás trabajando. Si los datos son pequeños, Power Query es perfecto. Pero si experimentas problemas de rendimiento, es mejor realizar el modelado de datos fuera de Power BI.
Hola, me encantan tus videos son muy completos! Gracias! Me gustaría dar un aporte para la comunidad... En este caso Python ayuda a "pre-procesar" (un mini ETL) y esto es verdaderamente útil, pero... cuando trabajamos en el mundo "godinez" (así le decimos en México cuando trabajamos en oficias 😂) comenzamos a crear cada vez más y más reportes BI en productivo y se necesita actualizar todo en automático por lo que se vuelve un dolor de cabeza porque aun que BI pueda actualizarse solo con un Gateway, Python debe hacerse manualmente. Así que descubrí que podemos crear una carpeta con todos nuestros scripts (ETL) de Python y finalmente dejar un script "principal" que sirve como orquestador de esas ejecuciones usando la libreria "schedule", ademas si inculimos la libreria "papermill" podemos ejecutar tambien notebooks de forma sencilla y automatizada. De esta forma podemos automatizar nuestros flujos de scripts de forma gratuita (sin acudira a Microsoft Fabric). Con gusto puedo compartir mas detalles si tienen dudas. Saludos!
¡Excelente aporte Alejandro! Muchas gracias
Muchas gracias, es bastante útil, recién estoy comenzando a usar Python para optimizar y esto es un buen inicio, me gustaría saber si es posible hacer esto con archivos que están alojados en un Sharepoint y si es posible que Python guarde los archivos generados en otra carpeta de ese Sharepoint.
¡Hola Andres!
Personalmente, nunca lo he hecho, sin embargo, es posible si te conectas a la API de SharePoint, así podrás hacer la transferencia de archivos.
Te dejo este post donde lo detallan muy bien: medium.com/@wardarahim25/microsoft-sharepoint-data-transfer-using-python-a7c2721392c
Buena noche. La normalización se puede hace desde power query y así queda automatizado para actualizarlo sin ejecutar script de Python
¡Hola Juanes!
Tienes razón, Power Query es una herramienta muy potente, sin embargo, puede afectar significativamente el peso y tiempo de actualización de tus reportes, en función de las dimensiones de los datos con los que estás trabajando. Si los datos son pequeños, Power Query es perfecto. Pero si experimentas problemas de rendimiento, es mejor realizar el modelado de datos fuera de Power BI.
Hola, cual es el tema que usas en tu vscode? y que tipo de fuente estas utilizando? Gracias!!
que paso en el 19:26
¡Hola Andres!
Gracias por el comentario, ya fue corregido.