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En artículos anteriores hemos visto como conectar MicroStrategy a Python con mstrio escribiendo nosotros mismos el código y también hemos visto como instalar la extension MicroStrategy for Jupyter que nos facilita la vida y nos crea parte del código automáticamente. En esta ocasión vamos a explicar como importar un informe en Python y seleccionar lo que nos interesa de él. Mas adelante, en este articulo, utilizaremos esta importación para crear un cubo.
Especificaciones del entorno
- Microsoft Windows 10
- MicroStrategy 2020 update 2
- Mstrio 11.2
- Python v3.9
- Jupyter Notebook
- MicroStrategy for Jupyter
Importación
Seleccionar el informe y los datos
- Abre Jupyter Notebook y create un nuevo Python
- Haz clic en el botón de MicroStrategy y conectate a tu entorno.

- En la pestaña Importar datos buscamos un informe. En el ejemplo he utilizado el informe Sectores de ventas del proyecto MicroStrategy Tutorial. Podemos pulsar el botón Importar para importarlo todo o el botón Preparación de datos para escoger lo que queremos.

- En la nueva ventana he seleccionado los atributos Categoría y Año y todos los indicadores. Estos atributos e indicadores serán los que compondrán nuestro nuevo cubo.

- Al pulsar importar se nos creara el código automáticamente y se ejecutará mostrándonos una vista previa de los datos.

Explicación del código
Aunque el código es automático deberíamos entender qué es lo que esta realizando por si fuera necesario modificarlo.
- De la línea 0-2 importa las clases necesarias para después poder conectarse a MicroStrategy y al informe.
- De la linea 4-8 establece los parámetros para poder conectarse al servidor.
- En la línea 10 procede a conectarse al servidor de MicroStrategy con los parámetros anteriores.
- En la línea 12 nos conectamos al servidor y leemos el informe con el ID del informe.
- En la línea 13 le indicamos los atributos e indicadores que queremos de ese informe.
- En la línea 14 creamos un dataframe para guardar los resultados.
- En la línea 16 asignamos a una variable el contenido del dataframe.
- Con la línea 17 conseguimos mostrar la vista previa de los datos.