Introducción al Modelado de Datos con Power BI

El modelado de datos en Power BI es una fase crucial para garantizar la optimización y eficiencia de tus informes.

Uno de los enfoques más efectivos es adoptar el esquema de estrella, que se caracteriza por una tabla central de hechos rodeada de tablas de dimensiones. Este enfoque mejora el rendimiento y optimiza el consumo de recursos, haciendo que tus informes sean más ágiles.

Además del esquema de estrella, hay varios aspectos clave que debes considerar al modelar datos en Power BI. Desde la estructura de las tablas de hechos y dimensiones hasta la importancia de las tablas de calendario y la normalización de bases de datos, cada elemento desempeña un papel vital en la creación de un modelo sólido y eficiente.

A continuación te compartimos algunos de los puntos más importantes de la fase del Modelado de Datos.

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

👇👇👇

1.- Esquema de Estrella: Un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional que consta de una sola tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. Este es el esquema ideal para Power BI, ya que mejora el desempeño del reporte y consume menos recursos.

Las tablas de hechos son la tabla principal del modelo, contienen métricas relacionadas a ordenes de ventas, calificaciones de estudiantes, registros de tiempos, tomas de temperatura, etc., y contienen campos claves que se unen a las tablas de dimensión.

Las tablas de dimensión son tablas simples desnormalizadas que contienen descripciones de productos, personas, lugares, fechas, etc.  (Depende los eventos), y se unen a la tabla de hechos a través de un campo clave.

2.-Tablas Calendario: Es una tabla que contiene las fechas relacionadas al periodo de los hechos, su granularidad es por día y se crean varias columnas para filtrar por diferentes jerarquías, ya puede ser por día, mes, año, semana, trimestre, etc.

Las tablas calendario pueden crearse con Power Query, DAX, o pueden importarse desde la base de datos. Comienzan desde el 1 de enero del año más antiguo hasta el 31 de diciembre del año más reciente.

3.-Normalización de Bases de Datos: La normalización es el proceso de organizar los datos de nuestras bases de datos. En este proceso se crean tablas con nombres únicos y se relacionan entre ellas, esto sirve para eliminar información redundante y facilitara a futuro el mantenimiento de nuestro modelo.

4.-Relaciona tus tablas con identificadores: Agregar índices a tus tablas mejora el rendimiento y eficiencia del modelo al facilitar búsquedas, reducir el consumo de recursos, permitir una indexación eficiente y garantizar consistencia en las relaciones.

5.-Dimensiones que tienen relación: Combina las dimensiones que tienen relación entre sí, esto simplificará la estructura del modelo, será más eficiente y evitaras crear copos de nieve en el modelo de datos.

6.- Conoce tu base de datos: Para poder llevar a cabo el modelado de datos de manera correcta, es importante comprender y conocer los datos con los que vamos a trabajar, que tipos de datos son, su estructura y su formato.

7.-Utiliza Jerarquías: Las jerarquías permiten agrupar y organizar los datos en diferentes niveles, mejorando la navegación y análisis de datos a diferentes niveles de detalle.

8.- Relaciones de tablas: Asegúrate de que las tablas de dimensiones tengan la relación correcta con la tabla de hechos, esto te garantizara un funcionamiento correcto de tu reporte.

9.- Nombres Descriptivos: Se preciso con los nombres que le das a tus tablas de hechos y dimensiones, esto te ayudara a mantener un mejor orden en la estructura del modelo y te facilitara al momento de trabajar en el reporte.

10.- Medidas DAX: Aprovecha las medidas con DAX para agregar cálculos directamente en tu modelo. Esto evita la necesidad de manipular datos en el informe y mejora la reutilización de lógica en diferentes visualizaciones.

– - - -

El modelado de datos en Power BI es un componente esencial para aprovechar al máximo la plataforma.

Al seguir estos principios y prácticas recomendadas, estarás mejor preparado para construir modelos de datos robustos y producir análisis de impacto en Power BI.

Aprende más en

datdata.com/modelado

 

 

 

Ver esta publicación en Instagram

Una publicación compartida por datdata | Power BI (@datdata)

 👉 También te recomendamos nuestros artículos de Cómo crear una tabla dinámica y ¿Qué es un Analista de datos?

🖱️ Visita nuestro  canal de YouTube para aprender Power BI, y síguenos en Instagram , Linkedin y Facebook  para aprender en tus tiempos libres.               

Te vemos en otro artículo 💪