Las relaciones dentro de nuestro modelo de datos son fundamentales, ya que permiten que los filtros se propaguen por medio de rutas definidas hacia otras tablas. Estas rutas pueden estar activas o inactivas, e incluso es posible habilitarlas o deshabilitarlas mediante medidas DAX.
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Diseño del modelo de datos
Para garantizar un análisis eficiente y escalable, se recomienda trabajar con un diseño basado en esquemas estrella. Este enfoque organiza el modelo en dos componentes principales:
- Tabla de hechos: Contiene los datos centrales que se analizarán, como ventas, ingresos o claves métricas.
- Tablas de dimensiones: Proveen el contexto necesario, como fechas, productos, clientes o regiones.
El diseño en estrella no solo simplifica las consultas, sino que también mejora el rendimiento al reducir redundancias y facilitar la navegación por el modelo. Evitar las tablas planas y optar por la normalización contribuye a un modelo más organizado y manejable.
Cardinalidad
La relación entre cada tabla del modelo está determinada por su cardinalidad, que define cómo interactúan los registros de una tabla con los de otra. Los principales tipos de cardinalidad son:
- Uno a varios (1:*): Ocurre cuando una tabla con registros únicos se relaciona con otra que contiene valores duplicados. Por ejemplo, una tabla de "Clientes" (1) puede relacionarse con una tabla de "Pedidos" (*).
- Varios a uno (*:1): Es simplemente la misma relación anterior vista desde la perspectiva inversa. Por ejemplo, "Pedidos" (*) hacia "Clientes" (1).
- Uno a uno (1:1): Ambas tablas tienen registros únicos y se relacionan de manera directa. Por ejemplo, una tabla de "Usuarios" y otra de "Perfiles de Usuario".
- Varios a varios (:): Se utiliza cuando ambas tablas contienen valores duplicados. Aunque esta relación puede ser útil, debe emplearse con precaución, ya que puede complicar los cálculos y afectar el rendimiento.
Configurar correctamente la cardinalidad asegura que los datos se interpreten y analicen de manera precisa dentro del modelo.
Dirección de filtro cruzado
La dirección de filtro cruzado establece cómo se propagan los filtros entre las tablas relacionadas. Hay dos configuraciones principales:
- Unidireccional: El filtro fluye desde una tabla hacia otra, generalmente de las dimensiones hacia la tabla de hechos. Es la opción más recomendada por su simplicidad y claridad.
- Bidireccional: Permite que los filtros se propaguen en ambas direcciones. Esta configuración puede ser útil en escenarios específicos, como relaciones muchos a muchos o modelos complejos con múltiples conexiones, pero debe aplicarse con cuidado para evitar resultados ambiguos.
Por ejemplo, en un modelo donde "Clientes" y "Productos" filtran una tabla de "Ventas", una relación bidireccional puede permitir analizar patrones combinados entre ambos contextos. Sin embargo, esta configuración puede aumentar el riesgo de ciclos en las relaciones, los cuales deben evitarse para no generar errores en los cálculos.
Relaciones activas e inactivas
En un modelo de datos, es posible establecer múltiples relaciones entre dos tablas, pero solo una puede estar activa en un momento dado. La relación activa es la que Power BI utiliza por defecto para aplicar filtros y cálculos.
Por otro lado, las relaciones inactivas sirven como conexiones secundarias que pueden activarse dinámicamente mediante medidas DAX. Por ejemplo, una tabla de "Ventas" podría relacionarse con una tabla de "Fechas" tanto por la fecha del pedido como por la fecha de envío. Para activar una relación inactiva en un cálculo, se emplea la función USERELATIONSHIP.
Funciones DAX
El lenguaje DAX aprovecha las relaciones entre tablas para realizar cálculos avanzados. Algunas de las funciones más útiles incluyen:
- RELATED: Recupera valores de una tabla relacionada para enriquecer cálculos o análisis.
- RELATEDTABLE: Devuelve todas las filas relacionadas de otra tabla, útil para contar o resumir datos.
- USERELATIONSHIP: Activa temporalmente una relación inactiva dentro de un cálculo.
- CROSSFILTER: Ajusta la dirección de filtro entre dos tablas en un cálculo específico, lo que permite un control más granular sobre cómo se propagan los filtros.
Estas funciones permiten aprovechar al máximo las conexiones dentro del modelo, abriendo posibilidades para análisis más detallados y precisos. Por ejemplo, combinar RELATED con medidas calculadas puede ser clave para generar KPI personalizados que resalten el desempeño de diferentes segmentos.
Las relaciones dentro de un modelo de datos son mucho más que simples conexiones; son la base que permite realizar análisis confiables y relevantes. Desde la configuración de la cardinalidad hasta el diseño de esquemas estrella, cada decisión cuenta para garantizar que los datos fluyan de manera lógica y eficiente.
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