Escribir datos desde Microsoft Fabric con power bi a Excel local con Flask

Hola comunidad,

Hoy quiero compartir una solución creativa y práctica que puede ayudarte a ampliar el potencial de Microsoft Fabric y Power BI, sobre todo cuando trabajas con usuarios que aún dependen fuertemente de archivos Excel para entrada o edición de datos.

🚀 En mi nuevo video, te enseño cómo puedes escribir datos desde Microsoft Fabric directamente en un archivo Excel ubicado en tu máquina local, utilizando una combinación muy simple pero poderosa: Python (Flask), Ngrok y funciones UDF de Fabric.

🧠 ¿Por qué esta solución?

Muchas organizaciones utilizan Power BI y Microsoft Fabric para análisis, pero aún necesitan capturar entradas de usuarios (por ejemplo: proyecciones, comentarios, planes, ajustes o validaciones). Estas entradas, en muchos casos, siguen viviendo en Excel, especialmente cuando no se cuenta con una base de datos editable o un sistema de planificación formal.

Y aquí surge el reto:

Microsoft Fabric corre en la nube. ¿Cómo haces que envíe datos a un archivo que vive en tu PC?

La solución tradicional sería usar un servicio en la nube, como Azure SQL o SharePoint. Pero en este caso, te muestro una forma mucho más ligera, rápida y sin costos extra, usando herramientas de desarrollo básico.

🔧 ¿Cómo lo hacemos?

Creamos una API en Python usando Flask Esta API recibe peticiones HTTP POST con datos en formato JSON. Al recibir los datos, los guarda directamente en un archivo Excel .xlsx con la ayuda de pandas.
Exponemos esa API local con Ngrok Ngrok actúa como un túnel seguro entre tu PC y el exterior. Así, la API que está en localhost se vuelve accesible desde Internet con una URL pública temporal.
Creamos una función UDF en Microsoft Fabric Desde Fabric, declaramos una función que utiliza requests.post() para enviar registros directamente a la API publicada. Esta función puede usarse sobre tablas, dataframes o en procesos ETL.
Probamos el flujo con datos reales Ejecutamos la UDF con datos de prueba (por ejemplo: ID y nombre) y vemos cómo esos valores llegan a la API y se insertan como nuevas filas en el archivo Excel.
Todo esto ocurre sin instalar nada más que Python y Ngrok, y sin necesidad de bases de datos externas.

🎯 ¿Para qué puedes usar este enfoque?

Ingreso de datos desde dashboards (comentarios, justificaciones, ajustes)
Flujo de trabajo colaborativo con equipos que usan Excel
Simulaciones financieras donde los usuarios cargan variables
Casos donde aún no tienes o no quieres usar una base de datos de escritura
Integraciones temporales o prototipos rápidos

📽️ ¿Quieres ver todo esto en acción?

👉 Mira el video completo donde explico el paso a paso: 🔗

🧰 ¿Qué herramientas usamos?

Flask: para construir la API en Python
pandas y openpyxl: para leer y escribir archivos Excel
Ngrok: para exponer la API de tu máquina al mundo exterior
Microsoft Fabric: para crear y ejecutar funciones UDF que llamen la API

🧠 Reflexión final

Este tipo de soluciones te permite romper la barrera entre el análisis y la acción: ya no solo consumimos datos en Power BI o Fabric, ahora podemos escribir y retroalimentar modelos directamente desde el entorno analítico.

Gracias por leer, Vicente Antonio Juan Magallanes

Vicente Antonio Juan Magallanes.