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Desde hace años, uno de los temas más solicitados por la comunidad de Power BI ha sido la posibilidad de realizar write-back directamente desde los informes. Aunque existían soluciones de terceros, la falta de una funcionalidad nativa generaba limitaciones para muchos escenarios de negocio.
En mayo de 2025, Microsoft da un paso importante con la introducción en vista previa de los Translytical Task Flows en Power BI, apoyados en las capacidades de Microsoft Fabric.
¿Qué es Translytical Task Flows?
En términos simples:
Permite a los usuarios escribir datos de vuelta a la fuente o iniciar procesos directamente desde los informes de Power BI, sin salir del entorno visual.
La clave está en la integración con las nuevas User Data Functions (UDF) de Fabric. Estas funciones permiten manipular datos de manera transaccional, controlada y segura desde el propio reporte.
¿Por qué es importante el write-back?
El write-back abre escenarios muy potentes que antes requerían desarrollos adicionales o herramientas externas:
✅ Corrección de datos en tiempo real desde el informe.
✅ Introducción de comentarios o anotaciones directamente en reportes.
✅ Aprobación de solicitudes o workflows sin salir del dashboard.
✅ Integración de escenarios de planificación y presupuestación (por ejemplo, ajustes de forecast).
✅ Registro de auditoría y trazabilidad de cambios.
En resumen: Power BI ya no es solo un visor de datos, sino también un panel de interacción directa con el negocio.
¿Cómo funciona técnicamente?
- Los botones de acción de Power BI se conectan con User Data Functions (UDF) en Fabric.
- Las UDF ejecutan la lógica de negocio deseada: escritura en bases de datos, actualización de registros, activación de APIs, etc.
- Los Task Flows orquestan estas llamadas de forma transaccional, asegurando que los procesos se completen correctamente.
Todo esto ocurre dentro del marco de seguridad y control de Fabric, sin necesidad de exponer bases de datos o complicar la infraestructura.
Limitaciones actuales (vista previa)
Como toda funcionalidad nueva, el módulo todavía tiene algunas restricciones:
- Solo disponible para ciertos tenants de Fabric.
- Requiere permisos avanzados de administración.
- Interfaz de diseño aún algo básica.
- Algunas funciones requieren familiaridad con UDF y KQL para la lógica.
El futuro de Power BI como plataforma de acción
La llegada del write-back nativo posiciona a Power BI mucho más cerca de convertirse en una verdadera plataforma transaccional de analítica activa:
➡️ Ya no solo analizamos lo que pasó, sino que podemos actuar en el momento.
➡️ Se reducen los silos entre la analítica y la operación.
➡️ Los reportes se convierten en hubs interactivos para la toma de decisiones.
🚀 Primeros pasos: Translytical Task Flows con Write-Back en Power BI
Desde mayo 2025 podemos finalmente escribir datos desde los reportes gracias a la integración de User Data Functions (UDF) de Fabric.
Aquí te muestro un flujo básico para probarlo:
🔧 Prerrequisitos
- Acceso a Microsoft Fabric (entorno habilitado)
- Permisos de desarrollador en el workspace
- Power BI Desktop actualizado (64-bit)
1️⃣ Crear la User Data Function (UDF)
En Fabric:
- Ir a Data Engineering > Notebooks o Lakehouse.
- Crear una nueva función usando KQL o T-SQL.
- Ejemplo básico en KQL:
kqlCopiarEditar.create-or-alter function udf_InsertComment (comment:string) {
// lógica para insertar el comentario
ingest inline into table Comments <| comment
}
Nota: Las UDF se registran como funciones reutilizables dentro del Fabric workspace.
2️⃣ Publicar el dataset y el reporte
- Publica tu modelo de datos en el workspace conectado a Fabric.
- Asegúrate de habilitar las conexiones directas a las UDF.
3️⃣ Configurar el botón de acción en Power BI
En el informe:
- Insertar un botón > Acción > Task Flow (vista previa)
- Seleccionar la UDF correspondiente.
- Mapear parámetros de entrada desde campos o cajas de texto.
4️⃣ Probar el Write-Back
- Publicar el informe actualizado.
- Desde el portal web, ejecutar el flujo: al pulsar el botón, los datos se escriben directamente a la base destino.
⚠ Consejo:
Por ser una funcionalidad en vista previa, es recomendable testear los permisos de seguridad, auditoría y recuperación de fallos.
Resultado final:
¡Tus usuarios podrán escribir datos desde Power BI sin abandonar el reporte!
👉 En definitiva:
Translytical Task Flows no es solo una nueva funcionalidad: es el inicio de una nueva etapa en la evolución de Power BI.
📄 Plantilla de ejemplo: Translytical Task Flow – Write-Back de comentarios
🧩 Escenario de negocio
Objetivo: permitir a los usuarios ingresar comentarios directamente desde el reporte de Power BI, los cuales serán almacenados en un tabla de Fabric (Lakehouse / Warehouse).
🔧 1️⃣ Creación de la tabla de destino (Fabric)
Usando SQL en el Lakehouse:
sqlCopiarEditarCREATE TABLE dbo.Comentarios (
ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
ReporteID INT,
Usuario NVARCHAR(100),
Comentario NVARCHAR(MAX),
Fecha DATETIME DEFAULT GETDATE()
);
🔧 2️⃣ Crear la User Data Function (UDF)
En el Lakehouse de Fabric:
sqlCopiarEditarCREATE FUNCTION udf_InsertComentario (
@ReporteID INT,
@Usuario NVARCHAR(100),
@Comentario NVARCHAR(MAX)
)
RETURNS BIT
AS
BEGIN
INSERT INTO dbo.Comentarios (ReporteID, Usuario, Comentario)
VALUES (@ReporteID, @Usuario, @Comentario);
RETURN 1;
END;
⚠️ Nota: algunas versiones de Fabric están usando syntax KQL o T-SQL simplificado dependiendo de la configuración de workspace.
🔧 3️⃣ Configuración del Task Flow en Power BI
En Power BI Desktop (con Fabric habilitado):
- Agregar un botón al reporte.
- Seleccionar acción: Translytical Task Flow (vista previa).
- Vincular la función
udf_InsertComentario. - Mapear los parámetros:
ReporteID: desde el contexto del filtro.Usuario: puede obtenerse desde elUserPrincipalName()de Power BI.Comentario: entrada manual desde un campo de texto en el reporte.
🔧 4️⃣ Seguridad y permisos
- Asegurarse de que los usuarios tienen permisos de escritura en el workspace de Fabric.
- Definir políticas de acceso para auditar los cambios.
- (Opcional) Activar control de versiones o bitácora de cambios.
🎯 Resultado esperado:
Los usuarios escriben comentarios directamente desde el reporte de Power BI, los datos quedan registrados en el Lakehouse de Fabric y disponibles para análisis posteriores.
💬 ¿Ya has probado los Task Flows? ¿Crees que el write-back cambiará la forma en la que usas Power BI? Me encantaría leer tu opinión en los comentarios.
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