Cómo generar un Data Dictionary con Copilot en Power BI

Crearemos un Data Dictionary que documenta columnas, ejemplos y si existen valores nulos, y usaremos Copilot en Power BI para transformar esos metadatos en descripciones legibles. Un Data Dictionary facilita la comprensión del modelo por otras personas y mejora la calidad del informe.

Requisitos previos

• Power BI Desktop (o acceso al servicio Power BI) actualizado
• Acceso a Copilot en Power BI (cuenta organizacional con Copilot activado)
• Informe con, al menos, una tabla llamada Sales (o adaptar el nombre en el paso)

Paso 1: Crear una consulta Data Dictionary en Power Query

Vamos a crear una nueva consulta que recorre las columnas de una tabla (ej: Sales) y genera el nombre de la columna, un valor de ejemplo y un indicador de nulos. Este conjunto es la base del Data Dictionary.

let
  Source = Sales,
  ColNames = Table.ColumnNames(Source),
  Build = List.Transform(ColNames, (c) => 
    [ Name = c,
      Sample = try List.First(List.RemoveNulls(Table.Column(Source,c))) otherwise null,
      HasNulls = List.Contains(Table.Column(Source,c), null)
    ]),
  Result = Table.FromRecords(Build)
in
  Result

Cómo aplicar: en Power BI Desktop elija Transform data, después Home > New Source > Blank Query. Abra el Advanced Editor y pegue el código. Si la tabla no se llama Sales, sustituya por el nombre de su tabla (por ejemplo Customers).

Paso 2: Refinar descripciones con Copilot en Power BI

Ahora que tiene una tabla de metadatos, expórtela a una página del informe (cree una visualización de tabla con Name, Sample, HasNulls) e invoque a Copilot en el panel del informe. Pídale a Copilot que genere descripciones cortas por columna usando el nombre y el ejemplo.

Ejemplo de prompt para Copilot:
Generar descripciones cortas (1-2 frases) para cada columna usando Name y Sample. Indicar si HasNulls es relevante. Retorna en una tabla con Columna y Descripción.

Copilot va a analizar los nombres y ejemplos y devolverá sugerencias de descripciones. Revise cada descripción para garantizar precisión (especialmente para abreviaturas y códigos).

Paso 3: Incorporar las descripciones en el modelo Power BI

Existen dos formas simples de añadir las descripciones al modelo:

1. Manual: en Power BI Desktop abra el Model view, seleccione una columna y pegue la descripción en el campo Description del panel de propiedades.
2. Documentar en la propia página: mantenga la tabla del Data Dictionary en una página de documentación del informe para que los usuarios la consulten sin alterar el modelo.

Para equipos más grandes, puede exportar la tabla del Data Dictionary a CSV (Home > Export data) y compartirla con el equipo de modelado para que actualicen las propiedades en masa usando el Tabular Editor (flujo de trabajo separado).

Paso 4: Automatizar y mantener actualizado

Configure la consulta del Data Dictionary para actualizar automáticamente con el resto del modelo: en Power BI Service publique el informe y active la programación de refresh en el dataset. Así, la tabla de metadatos refleja cambios de columnas y valores.

Si las columnas cambian con frecuencia, incluya una columna Version o LastUpdated en la tabla de Data Dictionary que registre la última fecha de ejecución del refresh para control histórico.

Verificar el resultado

Para confirmar que todo está bien:

• Abra la página de documentación y verifique que la tabla muestra nombres, ejemplos y HasNulls coherentes con los datos actuales.
• Si ha copiado las descripciones al modelo, verifique en el Model view que las propiedades Description aparecen al seleccionar columnas.
• Pida a Copilot una lista resumida: por ejemplo, pregunte "Mostrar las 5 columnas más importantes con las descripciones" y confirme si las descripciones generadas corresponden a lo que copió.

Conclusión

Con este proceso obtiene un Data Dictionary útil y fácil de mantener, que mejora la comprensión del modelo y acelera el onboarding. Próximos pasos: automatizar la exportación a CSV e integrar revisión humana en el ciclo de desarrollo. Consejo: empiece por generar descripciones para las 10 columnas más críticas y valide con el equipo antes de documentar todo — ¿cuál es la primera tabla que va a documentar?