Errores en Power BI: Soluciones Prácticas para Problemas de Sincronización con Fuentes de Datos

Autor:

Jairo A Orozco L

PMP, Consultor Certificado Power BI, Microsoft 365 y SQL Server.


En esta sesión se abordan los principales errores de sincronización en Power BI y cómo resolverlos, tanto en Power BI Desktop como en Power BI Service. Los temas tratados incluyen:

  • Revisión general del entorno de Power BI y las fuentes de datos conectadas (Excel, SQL, Oracle, SAP, Web, Dataflows, datasets).

  • Posibles puntos de error: desde la carga de datos en Power Query hasta la visualización en Power BI Service.

  • Errores en Power Query:

    • Tipificación incorrecta de columnas (texto, número, fecha).

    • Orden incorrecto en los pasos de transformación.

    • Cambios de nombres en hojas o columnas que rompen la sincronización.

    • Valores nulos, duplicados o caracteres invisibles que impiden conversiones.

  • Errores en relaciones:

    • Campos de texto con mayúsculas/minúsculas, espacios y caracteres especiales.

    • Necesidad de limpiar, normalizar y eliminar duplicados para mantener integridad.

  • Errores en Power BI Service:

    • Problemas con el Gateway (credenciales, desconexiones, versiones obsoletas).

    • Dataflows con limitaciones de tiempo (máximo 1 hora de procesamiento).

    • Procesos que fallan por medidas DAX mal diseñadas (dependencias cíclicas, sobrecarga en cálculos).

  • Mensajes comunes de error: credenciales inválidas, estructura de columnas distinta, sincronización detenida, límite de tiempo excedido, Gateway desconectado o desactualizado.

  • Estrategias de solución:

    • Validar siempre estructura de columnas antes de anexar archivos.

    • Normalizar datos (texto en mayúsculas, recortar espacios, limpiar caracteres).

    • Optimizar diseño de medidas y modelos para evitar sobrecarga.

    • Actualizar y supervisar el Gateway de forma periódica.

    • Revisar los correos de error para identificar la causa raíz rápidamente.

La gestión de errores en Power BI requiere entender en qué punto del flujo de datos se generan los problemas: fuentes, transformaciones, relaciones, servicio, Gateway o Dataflows. Una correcta tipificación, normalización de datos y buenas prácticas en modelado DAX ayudan a prevenir fallos de sincronización y garantizan reportes confiables.

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