Hola, ¡gracias por tu consulta!
Entiendo que estás experimentando un error "429: Too Many Requests" al intentar cargar o actualizar datos desde Google Sheets en Power BI después de realizar transformaciones en Power Query.
Este error indica que estás excediendo los límites de solicitudes a la API de Google Sheets. Google, como muchas plataformas, tiene límites en la cantidad de solicitudes que puedes hacer en un período de tiempo determinado para evitar el abuso de su servicio.
Posibles Causas y Soluciones:
El problema suele estar relacionado con la frecuencia o el volumen de las solicitudes que Power BI está haciendo a Google Sheets, especialmente si:
- Actualizaciones Frecuentes: Si estás actualizando el informe muy a menudo, o si tu Power BI Desktop está configurado para actualizarse automáticamente con mucha frecuencia.
- Múltiples Consultas a Google Sheets: Si tienes varias consultas en Power Query que acceden al mismo Google Sheet, o si el archivo tiene muchas hojas que se están procesando.
- Complejidad de las Transformaciones: Aunque Power Query es eficiente, transformaciones muy complejas o la carga de datos muy grandes pueden generar más llamadas a la API.
Estrategias para Solucionarlo:
- Reducir la Frecuencia de Actualización:
- En Power BI Desktop, ve a "Transformar datos" para abrir el editor de Power Query.
- En cada una de tus consultas de Google Sheets, verifica la configuración.
- Si estás usando la función `Web.Contents` o un conector similar, podrías necesitar introducir un retraso entre las solicitudes si estás haciendo muchas llamadas en un bucle, aunque esto es más complicado de implementar directamente en Power Query.
- Optimizar las Consultas en Power Query:
- Combinar Datos/Hojas: Si tienes múltiples hojas en tu Google Sheet que se relacionan, intenta combinarlas en Power Query antes de cargar los datos a Power BI, en lugar de tener consultas separadas para cada hoja si no es estrictamente necesario.
- Seleccionar solo Columnas Necesarias: En Power Query, remueve las columnas que no necesitas para el análisis.
- Filtrar Datos Temprano: Si es posible, aplica filtros en Power Query para reducir la cantidad de datos que se importan.
- Usar un Archivo Intermedio (si es posible): Si los datos no cambian *en tiempo real* y la actualización semanal es suficiente, podrías considerar una solución intermedia:
- Exportar tu Google Sheet a un archivo CSV o Excel y alojarlo en una ubicación accesible (como OneDrive, SharePoint, o tu escritorio si no necesitas que sea automático para otros).
- Luego, conectas Power BI a ese archivo CSV/Excel. Las actualizaciones serían manuales (descargando el nuevo archivo) o podrías automatizar la exportación a CSV/Excel con herramientas externas si fuera necesario, pero esto añade complejidad.
- Aumentar los Tiempos de Espera (avanzado): En algunos casos, se pueden configurar tiempos de espera más largos para las solicitudes web, pero esto suele ser más avanzado y no siempre está disponible o es efectivo para evitar límites de tasa.
- Verificar Límites de la API de Google Sheets: Consulta la documentación de Google Sheets API para conocer los límites exactos de solicitudes por minuto/hora y ver si hay alguna forma de solicitar un aumento de cuota si tu uso es legítimo y recurrente.
La solución más común y directa es optimizar tus consultas en Power Query para reducir la cantidad de solicitudes y la frecuencia con la que se realizan.
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