Los sellos oficiales que Power BI ofrece para distinguir el contenido fiable: promovido, certificado y de descubrimiento. Y cómo montar un proceso de revisión que les dé valor real.
Intermedio
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¿Qué es el endorsement?
Sellos que dicen "puedes confiar"
Power BI ofrece tres niveles de endorsement que se aplican a datasets, dataflows, datamarts, modelos de Fabric e informes. Su único objetivo: distinguir visualmente en el Service y en el Data Hub el contenido validado por el negocio del resto, para que los consumidores sepan qué usar.
No otorgan más permisos ni cambian la seguridad
Aparecen como una insignia junto al nombre del artefacto
Son la pieza central del modelo "Managed Self-Service": cualquiera publica, solo lo certificado lleva sello
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Los 3 niveles
Sin endorsement → Promoted → Certified
📤 Promoted
Lo aplica el propio autor / Contributor
"Esto está terminado y vale la pena compartirlo"
Auto-servicio, sin revisión obligatoria
Ideal para contenido de equipo o de dominio
🏅 Certified
Solo lo otorga un grupo definido por el admin del tenant
Implica revisión por el equipo de datos / CoE
Garantía organizativa de calidad y fiabilidad
Reservado a "fuentes de verdad" oficiales
🔍 Discover (Fabric)
Específico de Fabric Items
Hace visibles los datasets / lakehouses en OneLake catalog para usuarios sin permisos directos
El usuario puede solicitar acceso
💡 Tip kawaii: Promoted es "lo recomendamos"; Certified es "esta es la única versión oficial". Si todo es Certified, nada es Certified. Mantén la barra alta. 🌸
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Proceso de certificación recomendado
El sello solo vale si hay revisión detrás
Sin proceso, certificar es solo decoración. Un proceso mínimo viable incluye:
Despromoción si el propietario deja la empresa sin sucesor
Tracking de uso para confirmar que el sello impulsa adopción del contenido oficial
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Visibilidad en OneLake / Data Hub
Donde el endorsement realmente brilla
El Data Hub (ahora OneLake catalog en Fabric) lista todos los datasets a los que el usuario puede acceder. Por defecto ordena Certified > Promoted > resto, y permite filtrar por nivel de endorsement.
Esto convierte al endorsement en la herramienta de descubrimiento más útil de Power BI:
Un analista que quiere construir un informe encuentra primero los datasets oficiales
Se reduce la duplicación: si existe un dataset Certified de Ventas, nadie necesita crear el suyo
Permite trazabilidad: con la vista de linaje se ve quién consume cada dataset Certified
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Errores frecuentes
Cosas que se ven en muchas implantaciones
Certificar todo: el sello pierde valor inmediatamente
Certificar sin proceso documentado: nadie sabe por qué un dataset está certificado y otro no
Confundir endorsement con seguridad: Certified no implica que el contenido sea visible para todos — los permisos siguen aplicando
No despromocionar: datasets certificados que llevan meses sin refrescarse
Certificar informes en vez de datasets: mejor empezar por los datasets (la "fuente de verdad") y dejar que los informes hereden el prestigio
📌 Buena práctica: Tu primer certificado debería ser un dataset, no un informe. Los datasets son los activos reutilizables; los informes se rehacen, los datos no.
🚀 Siguiente paso: Para entender cómo se conectan los datasets certificados con los informes que los consumen, mira Linaje e Impact Analysis. Y para gestionar el ciclo de vida del contenido certificado, Deployment Pipelines.