En el mundo actual impulsado por los datos, las empresas están constantemente buscando formas de obtener información de sus datos. Azure Databricks y Power BI Desktop son dos herramientas poderosas que pueden ayudar a las empresas a analizar y visualizar sus datos de manera efectiva. En este artículo, exploraremos cómo conectar los datos de Azure Databricks a Power BI Desktop y aprovechar sus visualizaciones avanzadas para obtener mejores conocimientos.

Prerrequisitos

Antes de comenzar, asegúrese de estar familiarizado con Azure Databricks y cómo crear un clúster y cuadernos en él. Si necesita una actualización, puede consultar el artículo “Guía para principiantes de Azure Databricks” para comprender los conceptos básicos.

Obteniendo nuestros datos

Primero, importemos los datos al servicio de Azure Databricks. Puede hacer esto haciendo clic en el icono de Datos en la barra de menú vertical izquierda y seleccionando “Agregar datos”. Busque y cargue su archivo, o puede utilizar el archivo proporcionado en este artículo. Una vez que los datos estén cargados, puede leerlos en un marco de datos utilizando el siguiente código:

mydf = sqlContext.read.csv("/FileStore/tables/1000_Sales_Records-d540d.csv", header=True)
display(mydf)

Este código mostrará los resultados del archivo CSV y podrá visualizar los datos utilizando varios tipos de gráficos disponibles en Azure Databricks.

Visualizaciones de datos en Azure Databricks

Azure Databricks ofrece una amplia variedad de tipos de gráficos, como barras, dispersión, mapas, líneas, áreas y gráficos circulares. Para configurar un gráfico de barras, puede hacer clic en “Opciones de trazado…” y seleccionar los campos para las claves, agrupaciones de series y valores. De manera similar, puede elegir otros tipos de gráficos como gráficos circulares seleccionando el tipo de visualización adecuado. Esto le permite personalizar los campos y mostrar una variedad de gráficos en el portal de Azure Databricks.

Conectando datos de Azure Databricks a Power BI Desktop

Ahora avancemos y veamos cómo podemos integrar los datos de Azure Databricks con Power BI Desktop. Siga estos pasos:

Paso 1 – Construyendo la URL de conexión

Vaya al clúster de Azure Databricks y haga clic en “Opciones avanzadas”. Desplácese hacia abajo y seleccione la pestaña JDBC/ODBC. Copie y pegue la URL JDBC en un bloc de notas. Modifique la URL reemplazando “jdbc:spark” por “https:”. Elimine ciertas secciones de la URL según se menciona en el artículo. Guarde la URL modificada, ya que la utilizaremos en Power BI para la conexión.

Paso 2 – Generar un token de acceso personal

Para conectarse al clúster de Azure Databricks, necesitamos un token de acceso personal. Vaya al portal de Databricks, haga clic en el icono de perfil de usuario y seleccione “Configuración de usuario”. Haga clic en el botón “Generar nuevo token” en la pestaña Tokens de acceso. Ingrese una descripción y período de vencimiento para el token. Copie y guarde el token en un bloc de notas.

Paso 3 – Conectar con Power BI Desktop

Abra Power BI Desktop y haga clic en la lista desplegable “Obtener datos”. Elija “Más…” y seleccione el conector de Spark. Copie y pegue la URL JDBC modificada en el campo Servidor. Seleccione HTTP como Protocolo y DirectQuery como modo de conectividad de datos. Ingrese “token” como nombre de usuario y pegue el valor del token generado en el Paso 2 en el campo Contraseña. Haga clic en Conectar. Si todo está en su lugar, debería poder ver todas las tablas disponibles en su clúster de Azure Databricks en el cuadro de diálogo del Navegador de Power BI. Puede seleccionar la(s) tabla(s) de datos y cargar o editar los datos antes de cargarlos en Power BI Desktop.

Ahora puede explorar y visualizar los datos de Azure Databricks utilizando las visualizaciones avanzadas ofrecidas por Power BI Desktop. Si es nuevo en las visualizaciones de Power BI Desktop, le recomendaría consultar el artículo “Tipos de visualización en Power BI”.

Resumen

En este artículo, aprendimos cómo conectar los datos de Azure Databricks a Power BI Desktop para obtener visualizaciones avanzadas y mejores conocimientos. Al aprovechar el poder de ambas herramientas, las empresas pueden analizar y visualizar sus datos de manera efectiva. Si tiene alguna pregunta, no dude en hacerla en la sección de comentarios a continuación.