Analizar informe de Power BI con IA sin compartir los datos
Tradicionalmente, para una persona especializada en BI, disponer de datos reales ha sido casi siempre una necesidad a la hora de analizar un resultado, sobre todo cuando hablamos de cálculos complejos. Sin embargo, para analizar cómo funciona un modelo de datos o un objeto visual en un panel, la IA no necesita datos, solo necesita el esqueleto.
El problema es que cuando queremos apoyarnos en la inteligencia artificial para que nos ayude a analizar un informe de Power BI, no queremos compartir con ella ningún dato de la empresa, sea sensible o no.
Un archivo de Power BI (.pbix) puede contener toda la información del modelo, incluyendo las tablas de hechos, dimensiones, relaciones y conexiones a los orígenes de datos. Por lo tanto, si le pasamos directamente este archivo a ChatGPT (o a la IA de turno), podríamos estar compartiendo también todos los datos que contiene.
No obstante, existe una opción que nos permite compartir únicamente el esqueleto del informe del Power BI sin necesidad de compartir los registros de las tablas.
Exportar una plantilla de Power BI
Para ello, Power BI Desktop dispone de una opción estándar que nos permite exportar el informe como una plantilla.
Con nuestro archivo .pbix abierto, simplemente tenemos que ir a Archivo → Exportar → Plantilla de Power BI.
Al ejecutar esta opción, Power BI nos permitirá indicar una descripción y guardar la plantilla con el nombre que queramos.
De esta forma, tendremos un archivo con extensión .pbit que conserva la estructura del informe, pero sin incluir los datos cargados en el modelo.
Este archivo podemos compartirlo con una IA que permita analizar su contenido para que nos ayude a estudiar una determinada medida DAX, revisar las relaciones entre tablas o entender cómo está construido el modelo.
Además, el archivo pesará considerablemente menos que el .pbix original, por lo que será más sencillo de compartir y procesar.
Consideraciones antes de compartir la plantilla
Aunque el archivo .pbit no contiene los registros cargados en las tablas, es importante tener en cuenta que sí conserva información sobre la estructura del modelo y las consultas utilizadas.
Por ejemplo, puede incluir nombres de servidores, bases de datos, rutas de conexión, parámetros o incluso determinados valores que hayamos utilizado en los filtros del informe. Eso dependerá del tipo de conexiones utilizadas.
Por lo tanto, no debemos interpretar que un archivo .pbit está completamente libre de información sensible. Antes de compartirlo con una IA externa, es recomendable revisar las conexiones, consultas y parámetros, especialmente si estamos trabajando con información de clientes.
Y no solo para revisar medidas DAX. También podemos utilizarla para entender modelos de Power BI que no hemos desarrollado nosotros, revisar consultas de Power Query o localizar posibles problemas en las relaciones entre tablas.
Una idea para seguir pensando.
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