Integrabilidad

Definición

Integrabilidad es la capacidad de un modelo de datos para conectarse, coexistir e interactuar con otros modelos, fuentes, sistemas y dominios analíticos sin perder coherencia semántica ni estabilidad lógica.

Un modelo integrable puede acoplarse a nuevos entornos,
pero no se contamina.

En Power BI, esta propiedad garantiza que el modelo pueda integrarse con:

• nuevas fuentes de datos,
• otros modelos semánticos,
• capas externas (Excel, APIs, Dataflows, Fabric),
• o ecosistemas analíticos más amplios,

sin romper su significado interno.

Naturaleza

Estructural, semántica y arquitectónica.

La integrabilidad no depende de una sola tabla o medida,
sino del diseño global del modelo y de su capacidad para convivir con otros sistemas.

Emerge cuando:

• las claves están bien definidas,
• las dimensiones son reutilizables,
• las medidas no dependen de supuestos locales,
• y el modelo respeta estándares claros.

Función

Permitir que el modelo no sea un silo, sino una pieza reutilizable del ecosistema de datos.

En la práctica, la integrabilidad permite que:

• el modelo se combine con otros sin reescritura masiva,
• nuevas fuentes se incorporen sin rediseñar todo,
• el análisis escale de lo local a lo organizacional.

Consecuencia

• Mayor reutilización del modelo.
• Menor fricción al escalar soluciones.
• Reducción de duplicidad semántica.
• Mayor alineación entre equipos y dominios.

Un modelo integrable se conecta y suma;
un modelo no integrable aísla y fragmenta.

Señales de Integrabilidad

• Usa dimensiones compartidas (Date, Product, Customer).
• Las claves son consistentes entre sistemas.
• Las medidas funcionan aun cuando el modelo se amplía.
• Puede conectarse a otros modelos sin redefinir conceptos.
• Se integra con Dataflows, Fabric o modelos compuestos sin romper lógica.

Señales de No Integrabilidad

• Depende de claves locales sin correspondencia externa.
• Usa significados distintos para el mismo concepto.
• Las medidas asumen “este modelo y nada más”.
• Integrar otra fuente implica rehacer el modelo.
• Cada reporte crea su propia versión de la verdad.

Esto no es autonomía: es aislamiento estructural.

Ejemplo Conceptual en Power BI

Modelo no integrable (❌)

• DimDate creada diferente en cada reporte.
• Productos con IDs distintos según la fuente.
• Medidas dependientes de columnas específicas locales.

Modelo integrable (✅)

• Dimensiones conformadas.
• Hechos desacoplados.
• Medidas basadas en contexto, no en origen.

Esta medida:

• funciona en modelos compuestos,
• se mantiene válida al integrar nuevas fuentes,
• no depende de una estructura cerrada.

Integrabilidad y Modelos Compuestos

La integrabilidad es requisito previo para:

• modelos compuestos,
• DirectQuery + Import,
• semantic models compartidos,
• escenarios Fabric / OneLake.

Sin integrabilidad, estos enfoques colapsan.

Interacciones

• Consistency → asegura un significado estable.
• Equivalence → permite resultados coherentes entre caminos.
• Semantic Elasticity → adapta el significado al contexto.
• Integrability → permite que el modelo conviva con otros.

Sin integrabilidad, las demás propiedades quedan aisladas.

Samples

Sample 1 — Dimensión conformada (Date compartida)

Problema (no integrable ❌)
Cada modelo tiene su propia DimDate.

• DimDate_Sales
• DimDate_Budget
• DimDate_Operations

👉 Integrar modelos = conflicto inmediato.

Solución integrable (✅)
Una sola DimDate conformada:

• DateKey
• Date
• Year
• Month
• MonthYear

📌 Resultado:
Los modelos pueden unirse, compararse y escalar sin redefinir tiempo.

Sample 2 — Medidas desacopladas del origen

No integrable (❌)

Si mañana se integra FactSales_CRM, la medida no sirve.

Integrable (✅)

📌 Resultado:
La medida funciona aunque el origen cambie o se amplíe.

Sample 3 — Integración con múltiples hechos

📌 Resultado:
Ambos hechos comparten dimensiones conformadas → integración natural.

Sample 4 — Modelo compuesto (Import + DirectQuery)

Total Sales Unified :=

📌 Resultado:
El usuario no sabe ni le importa de dónde viene el dato.
El significado se mantiene.

Sample 5 — Integración entre modelos semánticos

Modelo A (Finanzas)
Modelo B (Operaciones)

📌 Resultado:

• Un KPI financiero puede cruzarse con métricas operativas.
• Sin duplicar lógica.
• Sin redefinir conceptos.

Sample 6 — Integrabilidad vs silos (antipatrón)

Antipatrón (❌)

• su propia DimProduct,
• su propia definición de “Sales”,
• su propio calendario.

👉 Integrar = rehacer todo.

Patrón integrable (✅)

• Dimensiones conformadas
• Medidas reutilizables
• Semántica compartida

👉 Integrar = conectar, no reconstruir.

Síntesis

Un modelo aislado puede funcionar.
Un modelo integrable puede escalar.