Power BI: Dataflows & Power Query

Introduzione a Power Query

Power Query è il motore di trasformazione dei dati utilizzato in Power BI, Power Apps e Power Automate. Basato su un linguaggio funzionale chiamato M, consente di importare dati da centinaia di sorgenti, applicare trasformazioni, combinare dataset e produrre modelli coerenti per l’analisi e la visualizzazione.

Originariamente introdotto come add-in per Excel, Power Query è diventato il cuore delle pipeline dati in ambiente Power Platform. Le sue funzionalità includono:

• Connessione a una vasta gamma di sorgenti, incluse SQL Server, Azure Synapse, SharePoint, Salesforce e file CSV o Excel.
• Applicazione di trasformazioni dinamiche: merge, split, pivot, unpivot, filtraggio e calcoli personalizzati.
• Supporto per credenziali e autenticazione sicura tramite Azure Active Directory.
• Integrazione diretta con Dataverse e Power BI per garantire la coerenza dei dati tra ambienti.

Power Query consente la creazione di un modello ETL no-code, rendendo la preparazione dei dati accessibile anche a utenti business.

Cos’è un Dataflow in Power BI

I Dataflows sono implementazioni cloud di Power Query che permettono di definire, eseguire e pianificare processi di importazione e trasformazione dati centralizzati. Essi costituiscono un livello di integrazione intermedio tra le sorgenti di dati e i modelli analitici di Power BI o Dataverse.

Come descritto nei documenti tecnici, i Dataflows possono essere creati nel Power Apps Maker Portal o nel servizio Power BI (app.powerbi.com), offrendo un’esperienza di design basata su Power Query Online.

Funzionalità principali dei Dataflows

• Importazione da fonti cloud e on-premises tramite On-Premises Data Gateway.
• Trasformazioni avanzate con Power Query M per pulizia, normalizzazione e arricchimento dei dati.
• Mapping automatico delle colonne verso tabelle Dataverse esistenti o create dinamicamente.
• Esecuzione una tantum o pianificata, per garantire aggiornamenti periodici dei dati.
• Condivisione dei Dataflows tra più report o ambienti Power Platform.

Un singolo progetto Dataflow può gestire più tabelle, preservando relazioni e integrità referenziale. Tuttavia, attualmente è limitato a un massimo di 500.000 record per esecuzione.

Integrazione tra Power BI, Dataflows e Dataverse

Un aspetto cruciale dell’architettura Power Platform è l’integrazione nativa tra Power BI e Dataverse. I Dataflows rappresentano un canale bidirezionale per sincronizzare dati tra il repository analitico e il database applicativo.

Secondo le best practice descritte nel manuale tecnico di Microsoft Power Platform Enterprise Architecture, i Dataflows possono essere utilizzati per:

• Popolare tabelle Dataverse da fonti esterne come SQL, Oracle o Azure Data Lake.
• Estrarre dati da Dataverse per analisi avanzate in Power BI Desktop o nel servizio Power BI.
• Integrare processi ETL con pipeline Azure Data Factory e Synapse Analytics.

Questa sinergia permette di mantenere un modello di dati aggiornato, coerente e accessibile a tutti i livelli aziendali.

Configurazione avanzata e gestione

Il design di un Dataflow inizia con la selezione della sorgente dati e la definizione delle trasformazioni Power Query. È possibile creare flussi di dati per importazioni singole o pianificate a intervalli regolari, configurando l’orario e la frequenza di aggiornamento.

Alcune opzioni avanzate includono:

• Definizione di parametri per la connessione dinamica a origini variabili.
• Applicazione di mapping automatico o manuale tra colonne sorgenti e destinazione Dataverse.
• Integrazione con Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics per orchestrazioni complesse.
• Gestione del refresh automatico tramite il Power BI Service.

Per scenari enterprise, i Dataflows possono essere combinati con Power BI Deployment Pipelines per garantire versioning, test e promozione tra ambienti DEV, TEST e PROD.