Integrazione Power BI

Collega Microsoft Power BI a Spark per vedere report e dashboard dentro Spark e/o spingere i dati di Spark in dataset Power BI per analisi avanzate.

Cosa sincronizziamo

• Report/Dashboard (Power BI → Spark, real-time via embed)

• Filtri/RLS (Power BI ↔ Spark, real-time: mapping utente/ruolo)

• Dataset KPI Spark (opz.) (Spark → Power BI, notturno/orario)

• Stato refresh dataset (opz.) (Power BI → Spark, ogni 15’)

• Parametri report (opz.) (Spark → Power BI, on-demand)

A cosa serve

• Visualizzare in Spark i report Power BI già approvati, con permessi e filtri utente.

• Unire i dati di Spark (obiettivi, payout, completion) con fonti finance/sales in Power BI.

• Distribuire una sola versione del dato a HR, manager e C-level, senza export manuali.

• Alert/refresh guidati: refresh schedulati o on-demand in base ai cicli HR.

Come si configura (3 step)

1. Prerequisiti

   • Licenze Power BI Pro per autori/consumatori (o Premium / PPU per embed avanzato).

   • Microsoft Entra ID: App Registration (client id/secret), Service Principal abilitato in Power BI.

   • Workspace con Report/Dataset pubblicati; permessi su workspace.

2. Lato Power BI

   • Abilita “Allow service principals to use Power BI APIs” e assegna il SP al workspace.

   • Raccogli tenantId, clientId, clientSecret, groupId (workspace), reportId, datasetId.

   • (Opz.) Configura RLS e/o parametri per filtri (es. costCenter, orgUnit).

3. Lato Spark

   • Inserisci credenziali e ID (tenant, client, workspace/report/dataset).

   • Scegli modalità: Embed (view in Spark) e/o Export Spark→Power BI (push dataset).

   • Mappa filtri/RLS con campi utente Spark, testa con un utente pilota.

Sicurezza & controllo accessi

• OAuth2 (Entra ID) con Service Principal; token a tempo, least-privilege (scopes minimi).

• SSO: Spark usa l’SSO aziendale; per RLS si passa l’identità/filtri in embed token.

• Cifratura in transito/a riposo, audit log su accessi e chiamate API.

Mappature chiave

Endpoints / API

• Embed token: POST /groups/{groupId}/reports/{reportId}/GenerateToken

• Dataset (push rows): POST /datasets/{datasetId}/tables/{table}/rows

• Refresh: POST /datasets/{datasetId}/refreshes • Stato: GET /datasets/{datasetId}/refreshes
  (Usa gli endpoint REST Power BI v1.0/myorg; link alla doc del tuo tenant, se disponibile.)

Direzione, frequenza, limiti

• Direzione: Pull (Power BI → Spark, embed) + Push (opz.) (Spark → Power BI, dataset).

• Frequenza: embed real-time; refresh dataset notturno o ogni 15’ (se necessario).

• Rate limits/quote: applicano i limiti Power BI; usa batch/paginazione e retry/backoff su 429.

Limitazioni & note

• Embed di report: editing in Spark non supportato (view-only).

• RLS richiede definizione ruoli nel dataset e mapping in Spark.

• Push dataset: dimensione righe e chiamate soggette a quote; consigliato batch.

• Per DirectQuery/SSO pass-through servono prerequisiti del connettore (opzionale / non disponibile in Spark).

Troubleshooting rapido

• AADSTS50011 (redirect errato): controlla Redirect URI dell’app Entra ID.

• 403 “Power BI access not allowed”: abilita “service principals” e assegna il SP al workspace.

• 404 report/dataset: verifica groupId/reportId/datasetId.

• 429 throttling: riduci burst, abilita retry esponenziale, sposta i job fuori punta.

• RLS non applicata: controlla EffectiveIdentity/username e ruoli del dataset.

FAQ

• È bidirezionale? Embed è pull da Power BI; l’export Spark→Power BI è push su dataset (read-only).

• Quanto impiega il primo setup? Embed è immediato; export dataset 5–15 min (primo carico).

• Come gestite i duplicati? Chiave composta objective_id+period; Spark invia upsert/troncamento tabella secondo policy scelta.