Crear proyectos de inteligencia de negocios con Power BI suele llevarnos a pensar que siempre utilizaremos Power BI Desktop para construir modelos semánticos y reportes. Sin embargo, también es posible crear y gestionar proyectos directamente desde Power BI Service. Esta aproximación aprovecha capacidades como dataflows para preparar y orquestar datos, conjuntos de datos compartidos (shared datasets) para centralizar el modelo semántico, y reportes “delgados” (thin reports) que reutilizan dicho modelo. Para hacerlo bien, conviene seguir buenas prácticas: definir espacios de trabajo separados para desarrollo, pruebas y producción; establecer convenciones de nombres y documentación; habilitar incremental refresh cuando aplique; cuidar la seguridad con RLS/OLS; y controlar versiones mediante pipelines de implementación y el diagrama de linaje. En el modelo, construye tablas bien normalizadas, relaciones claras, columnas calculadas solo cuando sean necesarias y medidas DAX con patrones verificados. Optimiza el rendimiento con índices en el origen, reducción de cardinalidad, uso de agregaciones y medidas explícitas. Luego, publica el modelo semántico como dataset certificado y deriva múltiples informes que aborden casos de uso específicos, manteniendo navegación coherente y KPI alineados. Finalmente, automatiza actualizaciones con programación de refresco, monitorea métricas de uso y establece un proceso de revisión para garantizar calidad y gobernanza continua.