Gobierno de Power BI: qué hacer cuando tienes cientos de informes y nadie confía del todo en los datos
Cómo eliminar métricas duplicadas, ordenar permisos, reducir informes inútiles y construir un self-service que permita decidir más rápido sin convertir Power BI en otra capa de caos
El problema suele empezar de forma inocente: un departamento crea un dashboard, otro necesita una variante, finanzas replica el modelo, operaciones añade sus propias reglas y, unos meses después, la empresa tiene cientos de informes, varios cálculos distintos del margen, workspaces que nadie gobierna y usuarios que siguen preguntando cuál es “el Power BI bueno”. Eso no es un problema de visualización. Es un problema de gobierno, semántica y confianza. Y cuanto más crece la organización, más caro resulta ignorarlo.
Si cada reunión empieza discutiendo qué dato es correcto, ya no tienes un problema de reporting
Power BI suele entrar en una organización porque resuelve un problema real: permite explotar datos con rapidez, construir cuadros de mando útiles y acercar analítica a usuarios que antes dependían de IT para cada informe. Esa facilidad es una ventaja enorme. También puede convertirse en el origen del desorden si el crecimiento se produce sin reglas de propiedad, reutilización, seguridad, ciclo de vida y definición de métricas.
La primera fase suele parecer incluso saludable. Finanzas tiene sus cuadros de mando, ventas crea los suyos, operaciones construye una visión propia, recursos humanos añade indicadores y dirección recibe cada vez más información. El problema aparece cuando dos departamentos enseñan cifras diferentes para la misma pregunta. No siempre porque uno esté equivocado. A veces ambos aplican reglas distintas que nunca se acordaron corporativamente.
En ese momento la conversación cambia. Ya no se trata de hacer más informes. Se trata de recuperar confianza. Y la confianza no se consigue rediseñando gráficos: se consigue gobernando datos, modelos semánticos, ownership, permisos, publicación, calidad y uso.
Cuanto más éxito tiene Power BI, más necesario se vuelve gobernarlo
Tener cien, doscientos o quinientos informes no es necesariamente una mala señal. Puede significar que la organización ha adoptado la analítica, que los usuarios quieren decidir con datos y que el BI se ha integrado en el trabajo diario. El problema no es el número. El problema es no saber cuáles son útiles, cuáles están duplicados, cuáles utilizan métricas fiables y cuáles siguen vivos por pura inercia.
Un gobierno maduro no busca detener el self-service. Hace exactamente lo contrario: crea una base confiable para que más personas puedan analizar sin reinventar cada cálculo ni abrir riesgos innecesarios. Microsoft lo plantea de forma similar en su hoja de ruta de adopción de Fabric: el gobierno funciona mejor cuando habilita al usuario y aplica el control más ligero capaz de cumplir los objetivos.
El objetivo, por tanto, no es volver a un modelo donde cada informe tenga que pasar por un cuello de botella central. Es construir un sistema donde exista libertad para explorar, pero también una forma clara de reconocer qué datos y qué modelos merecen confianza corporativa.
Qué aspecto tiene una organización con Power BI fuera de control
No suele haber un gran desastre. Hay decenas de pequeñas ineficiencias que juntas empiezan a costar mucho
Métricas duplicadas
Ventas netas, margen, EBITDA, cartera, stock disponible o rentabilidad se calculan de forma diferente según quién haya construido el modelo. El dato deja de ser una referencia y se convierte en una negociación.
Informes clonados
Un dashboard útil se copia para otra región, otra unidad o una reunión concreta. Después cada copia evoluciona por separado y nadie sabe cuál contiene la lógica más actual.
Workspaces sin dueño claro
Hay espacios creados por proyectos, departamentos o personas que han cambiado de función. Siguen conteniendo activos críticos, pero nadie tiene una responsabilidad explícita sobre ellos.
Permisos heredados
Usuarios que conservan accesos por pertenencias antiguas, comparticiones puntuales o grupos mal mantenidos. El riesgo no siempre se ve hasta que la información es sensible o aparece una auditoría.
Modelos semánticos redundantes
Cada equipo importa las mismas fuentes, vuelve a crear relaciones, medidas y dimensiones y termina manteniendo varias versiones de una lógica que debería reutilizarse.
Contenido que nadie usa
Los informes se crean, se publican y casi nunca se retiran. La plataforma crece, la búsqueda empeora y los usuarios tienen más dificultad para encontrar el activo correcto.
Cambios que rompen dependencias
Alguien modifica una fuente, una columna o una medida y descubre después que varios informes dependían de ella. Sin lineage e impact analysis, el cambio parece pequeño hasta que deja de serlo.
Self-service que recrea silos
El usuario gana autonomía, pero a costa de construir su propia mini arquitectura. El resultado es exactamente lo contrario de lo que se buscaba: más datos, más informes y menos certeza.
Gobernar Power BI no significa decidir quién puede hacer un informe. Significa decidir qué datos pueden convertirse en una referencia fiable para toda la empresa
La visualización es la última capa. El verdadero gobierno empieza antes: en la fuente, en el modelo semántico, en la definición de la métrica, en el propietario, en los permisos, en la trazabilidad y en el ciclo de vida. Cuando esa base funciona, el self-service deja de ser un riesgo y se convierte en una ventaja competitiva.
Primer paso: inventariar antes de rediseñar
Si no sabes qué existe, cualquier política de gobierno empieza con una ficción
Una revisión seria de Power BI no debería empezar diseñando un nuevo dashboard corporativo. Debería empezar construyendo un inventario: workspaces, informes, modelos semánticos, dataflows, fuentes, propietarios, permisos, audiencias, frecuencia de actualización y señales de uso. No hace falta convertirlo en un proyecto burocrático de meses. Hace falta conseguir una fotografía suficientemente buena como para tomar decisiones.
La pregunta más útil no es “¿cuántos informes tenemos?”. Es “¿cuántos son realmente distintos?”. En organizaciones maduras suele aparecer un patrón llamativo: muchos informes son variaciones de unos pocos productos analíticos centrales. El exceso viene de copias, adaptaciones departamentales, versiones temporales y activos que dejaron de tener sentido.
El inventario permite empezar a clasificar. Qué es corporativo, qué es departamental, qué es personal, qué alimenta una decisión crítica, qué maneja datos sensibles, qué está obsoleto y qué puede retirarse. Esa clasificación será después la base para aplicar un nivel de control proporcional. No tiene sentido gobernar un análisis personal de la misma manera que el cuadro de mando que utiliza el comité de dirección.
Qué debería salir de esa primera revisión
La batalla importante: una versión común de las métricas
Si margen significa tres cosas distintas, ningún dashboard puede resolver el problema
Los modelos semánticos de Power BI y Microsoft Fabric permiten describir un dominio analítico con hechos, dimensiones, medidas y terminología de negocio. Bien utilizados, se convierten en una pieza esencial del gobierno porque separan la lógica analítica de cada informe individual. En vez de volver a definir ventas, margen o cliente activo cada vez que alguien crea una visualización, la organización puede reutilizar una base validada.
Eso no significa construir un único modelo monstruoso para toda la empresa. Significa identificar dominios y productos de datos con sentido: finanzas, comercial, operaciones, clientes, proyectos, supply chain o recursos humanos, por ejemplo. Cada dominio puede tener una semántica gobernada y reutilizable, con ownership claro y criterios de calidad.
Define el KPI antes del DAX
La primera discusión debe ser funcional: qué significa margen, qué fecha manda, qué operaciones se excluyen, qué moneda se utiliza y quién valida la definición. La fórmula llega después.
Crea modelos reutilizables
Si cada informe vuelve a conectarse a las fuentes y rehace la lógica, la organización está multiplicando mantenimiento. El modelo semántico debe actuar como contrato analítico para un dominio.
Certifica lo que merece confianza
Microsoft Fabric permite promover y certificar activos. La certificación indica que un revisor autorizado considera que el elemento cumple los estándares de calidad y está listo para utilizarse de forma amplia.
Haz visible la fuente de verdad
Certificar sirve de poco si los usuarios no saben encontrar el activo correcto. Descubribilidad, nomenclatura, documentación y educación forman parte del mismo problema.
Certificado, promovido o master data: cómo indicar qué merece confianza
Una empresa necesita señales visibles para distinguir un activo reutilizable de una prueba personal
Útil y listo para compartir
La promoción permite al propietario o a quien tiene permisos de escritura indicar que un activo es valioso y está preparado para reutilizarse. Es una señal de recomendación, pero no equivale a una validación corporativa formal.
Validado como referencia fiable
La certificación requiere revisores autorizados y comunica que el activo cumple los estándares definidos por la organización. Es especialmente útil para modelos semánticos y contenido empresarial que debe actuar como referencia.
Dato principal para un dominio
Fabric permite también identificar determinados activos de datos como master data, una señal especialmente potente cuando la organización quiere dejar claro qué fuente debe considerarse autoritativa para información esencial.
Estas etiquetas no resuelven por sí solas la gobernanza, pero atacan un problema muy concreto: la falta de confianza del usuario. Cuando alguien busca un modelo de ventas o un conjunto de datos de clientes necesita distinguir rápidamente entre algo experimental y una fuente autorizada. Esa diferencia reduce duplicación, acelera análisis y hace que el self-service dependa menos de preguntar a la persona que “sabe dónde está el informe bueno”.
Antes de cambiar algo, necesitas saber de dónde viene y quién depende de ello
Fabric permite visualizar relaciones entre fuentes, modelos, dataflows y otros elementos a través de lineage. Esta capacidad responde a una pregunta que se vuelve crítica cuanto más crece el BI: “si cambio esto, ¿qué puedo romper?”. Sin esa visibilidad, cada modificación importante se convierte en una mezcla de conocimiento tribal, correos y prudencia excesiva.
El lineage no sustituye una arquitectura bien documentada, pero reduce muchísimo la incertidumbre. Permite entender flujos, identificar dependencias y detectar la cantidad real de activos que cuelgan de una pieza determinada.
El cambio deja de ser una apuesta cuando puedes ver qué elementos downstream pueden verse afectados
El análisis de impacto complementa el lineage mostrando qué activos y workspaces podrían verse afectados por una modificación. Esto es especialmente importante en modelos reutilizados por muchos informes, porque una mejora aparentemente pequeña puede tener consecuencias mucho más amplias de lo que ve el desarrollador desde su workspace.
Desde el punto de vista operativo, esta visibilidad permite cambiar con más velocidad y menos miedo. Y desde el punto de vista de gobierno ayuda a pasar de una cultura basada en “no toques eso, que no sabemos qué rompe” a otra donde las dependencias se gestionan de forma explícita.
Permisos: el punto donde gobierno y seguridad se encuentran
Compartir fácil no puede convertirse en compartir sin criterio
Power BI y Fabric permiten distribuir contenido de muchas maneras: workspaces, apps, permisos sobre elementos, grupos y modelos de acceso. Esa flexibilidad es necesaria, pero también requiere una arquitectura de seguridad clara. Cuando la organización crece de forma orgánica, los permisos suelen reflejar la historia del proyecto más que la estructura actual del negocio.
Un gobierno robusto debería reducir comparticiones individuales y apoyarse siempre que sea posible en grupos y roles mantenibles. Debería separar quién crea, quién valida, quién publica y quién consume. También debería revisar periódicamente si las personas continúan necesitando acceso y si el nivel de información disponible corresponde a su función real.
La seguridad a nivel de fila o de objeto puede ser necesaria cuando diferentes usuarios acceden a la misma solución pero deben ver segmentos distintos de información. Sin embargo, estas capacidades no deberían utilizarse para compensar una estrategia de distribución mal diseñada. Cuanto más complejo sea el esquema de permisos, más importante es que exista documentación, pruebas y ownership.
Aquí el gobierno de Power BI se conecta con una conversación más amplia de plataforma. Si Power BI forma parte de un ecosistema de Power Platform, conviene alinear estos principios con el gobierno de entornos, conectores y procesos. Puedes ampliar esa visión en nuestra página de gobierno de Power Platform conectado al ERP.
Self-service BI: cómo dar autonomía sin volver al Excel paralelo
El self-service funciona cuando el usuario puede explorar sin tener que reconstruir la verdad cada vez
Lo que no es self-service
Dar a cada usuario acceso a las fuentes y confiar en que reconstruya correctamente métricas, relaciones y seguridad no es autonomía. Es delegar complejidad. El resultado suele ser más informes, más divergencia y más dependencia de personas concretas.
Tampoco es self-service permitir que todo el mundo publique contenido corporativo con el mismo peso. La capacidad de explorar y la capacidad de declarar una cifra como oficial son responsabilidades distintas.
Lo que sí debería ser
Usuarios capaces de encontrar modelos semánticos certificados, entender qué representan, combinarlos con necesidades departamentales cuando corresponda y crear análisis sin volver a replicar la lógica fundamental del negocio.
El self-service maduro necesita tres ingredientes: activos fiables, formación suficiente y límites claros. Si falta cualquiera de ellos, la autonomía acaba dependiendo de intuición y la plataforma reproduce los mismos problemas que pretendía resolver.
La prueba sencilla
Si un analista nuevo necesita preguntar por Teams cuál de cinco modelos de ventas debe utilizar, todavía no tienes self-service. Tienes conocimiento informal alrededor de una plataforma potente. Gobernar consiste precisamente en convertir ese conocimiento informal en un sistema que cualquiera pueda entender.
Un modelo operativo en ocho pasos para ordenar Power BI sin paralizarlo
No necesitas empezar prohibiendo. Necesitas empezar entendiendo y priorizando.
Inventariar
Identifica workspaces, modelos, informes, fuentes, propietarios, permisos, frecuencia de actualización y señales de uso. No intentes corregir todavía. Primero consigue visibilidad.
Clasificar
Diferencia contenido personal, departamental, corporativo y crítico. El nivel de control debe depender del impacto y no de una regla única para todo.
Racionalizar
Elimina duplicidades, identifica activos sin uso, consolida versiones y reduce ruido. La limpieza inicial suele generar valor antes incluso de rediseñar arquitectura.
Acordar semántica
Decide qué métricas y entidades merecen una definición corporativa y construye modelos reutilizables para reducir interpretaciones paralelas.
Definir ownership
Cada producto analítico crítico necesita responsable funcional y técnico, criterios de soporte, documentación y una ruta de evolución.
Ordenar seguridad y distribución
Revisa grupos, roles, apps, workspaces y permisos. El acceso debe ser mantenible y comprensible, no la suma de excepciones históricas.
Industrializar cambios
Usa prácticas de ciclo de vida, entornos y deployment pipelines cuando el contenido lo requiera. Un informe crítico no debería cambiar directamente en producción sin control.
Medir adopción y retirar
Revisa uso, calidad, incidencias y relevancia. El gobierno incluye saber cuándo un activo deja de aportar valor y debe desaparecer.
Si vas a evolucionar Power BI hacia Microsoft Fabric, ordenar antes la semántica y el gobierno es una ventaja enorme
Fabric amplía la conversación desde reporting hacia integración, ingeniería, almacenamiento, analítica, tiempo real e IA. Pero una plataforma más potente no elimina los problemas de definición, ownership o confianza: puede amplificarlos. Migrar cientos de informes desordenados sin racionalizarlos es trasladar deuda a una arquitectura nueva.
Power BI + Fabric + Purview: dónde encaja cada pieza
Gobernar la analítica ya no termina en el dashboard
Power BI
Es la capa que acerca el dato a decisiones: modelos semánticos, informes, visualización, consumo y self-service. Su gobierno debe garantizar consistencia, acceso y experiencia de usuario.
Microsoft Fabric
Amplía la plataforma hacia integración, ingeniería, lakehouse, warehouse, ciencia de datos, tiempo real y otros workloads sobre una arquitectura unificada. Puedes profundizar en qué es Microsoft Fabric y para qué sirve.
Microsoft Purview
Purview extiende gobierno, protección y gestión sobre el patrimonio de datos. Microsoft posiciona la combinación de Purview y Fabric para gobernar el estate de datos y su lineage desde las fuentes hasta los informes de Power BI. Esto es especialmente relevante cuando el problema deja de ser “ordenar dashboards” y pasa a ser “gobernar los datos que alimentan decisiones y experiencias de IA en toda la organización”.
Lo que cambia cuando Power BI empieza a alimentar Copilot y agentes
Una métrica inconsistente ya no solo confunde un dashboard: puede contaminar respuestas automatizadas
La llegada de Copilot y de los agentes empresariales eleva el nivel de exigencia. Durante años una inconsistencia entre dos informes podía resolverse preguntando a un analista cuál era la versión correcta. En un entorno donde sistemas de IA utilizan modelos, datos y conocimiento corporativo para responder preguntas, generar análisis o sugerir acciones, esa ambigüedad se vuelve mucho más peligrosa.
Un agente no debería tener que adivinar qué definición de margen utilizar. Tampoco debería elegir entre cinco modelos similares porque todos parecen igual de válidos. La preparación para IA requiere justo lo contrario: activos confiables, semántica clara, permisos correctos, lineage y ownership. En ese sentido, el trabajo de gobierno de Power BI deja de ser mantenimiento del pasado y se convierte en infraestructura para el futuro.
Este es también el vínculo con nuestra estrategia de ERP + IA: la inteligencia empresarial funciona mejor cuando se apoya en datos conectados, modelos coherentes y procesos que pueden explicarse. Si la semántica es débil, la IA puede amplificar la inconsistencia con mucha velocidad.
Qué debería medir un programa de gobierno de Power BI
El éxito no es publicar una política. Es conseguir que el ecosistema sea más fiable, más simple y más utilizado.
Activos críticos con propietario
Qué porcentaje de informes y modelos relevantes tiene ownership funcional y técnico claramente definido.
Reducción de duplicidades
Número de modelos, informes y métricas redundantes retirados o consolidados sin pérdida de funcionalidad útil.
Uso de activos certificados
Si los usuarios siguen creando modelos paralelos, la certificación no está consiguiendo su objetivo. La reutilización es una señal mucho más potente.
Tiempo para encontrar el dato correcto
Un ecosistema gobernado reduce el tiempo que analistas y usuarios dedican a localizar fuentes, validar versiones y preguntar qué deben utilizar.
Incidencias por cambios
Menos roturas inesperadas, más cambios analizados con lineage e impacto y mayor disciplina en contenido crítico.
Adopción y satisfacción
Gobernar no debería reducir uso. Si el modelo funciona, los usuarios deberían confiar más en la plataforma y necesitar menos vías paralelas.
Cuándo tiene sentido pedir ayuda externa
No porque tu equipo no sepa Power BI, sino porque ordenar un ecosistema existente exige mirar tecnología, dato y organización a la vez
Señales bastante claras
- Existen cientos de informes y nadie tiene una visión completa del inventario.
- La dirección recibe cifras diferentes para el mismo indicador.
- Hay workspaces o modelos críticos cuyo responsable no está claro.
- Se quiere avanzar hacia Fabric pero no se desea migrar desorden.
- Los permisos han crecido por acumulación y resulta difícil revisarlos.
- Se quiere fomentar self-service sin multiplicar modelos paralelos.
- Power BI va a convertirse en fuente para Copilot, analítica avanzada o agentes.
- El equipo dedica demasiado tiempo a mantener informes y poco a generar nuevo valor.
Qué debería aportar el assessment
No necesitas una auditoría que termine en cien diapositivas y ninguna decisión. Necesitas una fotografía del estado real, una clasificación de riesgos y oportunidades y una hoja de ruta que priorice cambios con impacto.
Eso incluye inventario, duplicidades, modelos semánticos, permisos, ownership, ciclo de vida, distribución, uso, adopción, capacidad y preparación para Fabric. Pero debe terminar respondiendo preguntas de negocio: qué consolidar primero, qué retirar, qué certificar, dónde existe riesgo y qué puede mejorar la confianza en el dato en pocas semanas.
Desde Ayesa planteamos el gobierno de Power BI conectado con el resto de la arquitectura Microsoft, no como una isla. Esto permite abordar Power BI, Fabric, Purview, Azure, ERP y Power Platform con una lógica común de dato, seguridad y operación.
El objetivo no es tener menos informes. Es que cada decisión importante pueda apoyarse en datos cuya procedencia, definición y responsabilidad estén claras
Puede que después del proceso sigas teniendo cientos de informes. Eso no sería un fracaso si cada uno tiene sentido, las métricas comunes se reutilizan, los permisos están controlados y los usuarios saben qué contenido merece confianza. El número de dashboards es una métrica pobre. La confianza en el dato, la reutilización y la velocidad de decisión son mucho mejores.
Preguntas frecuentes sobre gobierno de Power BI
Las dudas más habituales cuando la plataforma ya ha crecido y toca poner orden sin perder agilidad.
¿Qué es el gobierno de Power BI?
Es el conjunto de decisiones, roles, políticas y prácticas que permiten que informes, modelos semánticos, workspaces, permisos y procesos de publicación crezcan de forma fiable. Incluye quién puede crear y publicar, qué activos se consideran oficiales, cómo se protegen los datos, cómo se gestiona el ciclo de vida y cómo se facilita el self-service sin perder control.
¿Cuántos informes son demasiados?
No existe una cifra universal. Cientos de informes pueden estar perfectamente justificados en una organización grande. El problema aparece cuando no puedes explicar quién los usa, qué modelo soporta cada uno, cuáles son redundantes, qué contenido es oficial y qué activos pueden retirarse. El desorden, no el volumen, es la señal relevante.
¿Cómo se eliminan métricas duplicadas?
Primero hay que identificar qué indicadores requieren una definición común. Después se acuerda la lógica con los responsables de negocio y se implementa en modelos semánticos reutilizables. El objetivo no es centralizar absolutamente todo, sino evitar que las métricas críticas se recalculen de forma diferente en cada informe.
¿Qué diferencia hay entre contenido promovido y certificado?
La promoción indica que el propietario considera un activo útil y preparado para compartirse. La certificación implica que un revisor autorizado por la organización ha validado que el elemento cumple los estándares definidos y puede considerarse una referencia fiable para un uso más amplio.
¿Gobernar Power BI limita el self-service?
No debería. Un buen modelo de gobierno hace el self-service más fácil porque proporciona activos confiables y reglas claras. Si la gobernanza obliga a cada análisis a pasar por un equipo central, probablemente es demasiado rígida. Si permite publicar cualquier cosa como referencia corporativa, probablemente es insuficiente.
¿Qué papel tiene Microsoft Fabric?
Fabric amplía la arquitectura desde Power BI hacia una plataforma unificada de datos y analítica. Esto permite conectar mejor ingesta, transformación, almacenamiento, modelos semánticos y consumo. Pero también hace todavía más importante definir dominios, ownership, seguridad y criterios de reutilización antes de escalar.
¿Qué aporta Purview a este escenario?
Microsoft Purview aporta capacidades de gobierno, protección y gestión sobre el patrimonio de datos. Su integración con Fabric permite ampliar la visión desde el contenido analítico hacia el estate de datos y su trazabilidad, algo muy relevante en organizaciones con múltiples plataformas y necesidades de cumplimiento.
¿Por dónde debería empezar una empresa con cientos de informes?
Por un inventario y una clasificación basada en uso, criticidad, duplicidad, ownership y riesgo. Después conviene priorizar unos pocos dominios donde la falta de confianza esté afectando decisiones reales. Intentar reorganizar toda la plataforma de golpe suele generar más resistencia y menos aprendizaje.
Documentación oficial para profundizar
Las capacidades de Fabric evolucionan con rapidez: conviene contrastar siempre el diseño con la documentación vigente de Microsoft
Hoja de ruta de gobierno Fabric
Microsoft recoge principios, niveles de madurez, responsabilidades y recomendaciones para implantar un gobierno que permita crecer sin bloquear a los usuarios.
Lineage en Microsoft Fabric
La vista de lineage ayuda a entender relaciones entre elementos y a investigar de dónde viene la información y qué activos dependen de ella.
Certificación y endorsement
Fabric permite promover, certificar e identificar master data para ayudar a los usuarios a reconocer contenido y datos de confianza.
Microsoft Purview + Fabric
Microsoft documenta la integración entre Purview y Fabric para gobernar el patrimonio de datos, la trazabilidad y la protección desde las fuentes hasta el consumo analítico.
Sigue explorando la arquitectura analítica
Power BI gana valor cuando forma parte de una estrategia conectada de datos, procesos y aplicaciones empresariales
Microsoft Power BI
Capacidades de analítica empresarial, modelos semánticos, reporting, adopción y evolución hacia una capa de decisión más gobernada.
Microsoft Fabric
Cómo integrar datos, ingeniería, warehouse, Power BI, tiempo real e IA en una plataforma unificada y gobernada.
Gobierno Power Platform
Entornos, permisos, conectores, apps, automatizaciones y reporting conectados al ERP con un modelo de control empresarial.
Capacidad y rendimiento Fabric
Cómo dimensionar, observar y optimizar Fabric para que el crecimiento de datos y analítica no se convierta en coste sin control.
Si tienes cientos de informes, el primer objetivo no es rehacerlos: es saber cuáles merecen seguir existiendo y cuáles deben convertirse en referencia
Ayesa puede ayudarte a revisar inventario, modelos semánticos, métricas, permisos, ownership, uso y preparación para Microsoft Fabric. A partir de ahí se puede construir una hoja de ruta realista para consolidar, certificar, retirar y escalar self-service sin perder la velocidad que hizo valioso Power BI desde el principio.
¿Necesitas ordenar Power BI sin perder autonomía ni frenar al negocio?
Cuéntanos cuántos informes, modelos y equipos están implicados y dónde notas más fricción
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Business Development Manager | PSELLER Microsoft en Ayesa | Miembro Unidad Transición Energética, Climática y Urbana en Tecnalia | Secretaria de la Junta Directiva del Cluster de la Construcción (Build INN)