Introducción a Power BI

1

¿Por qué usar Power BI?

2

Instalación de Power BI

3

Exploración de vistas e interfaz de Power BI

Quiz: Introducción a Power BI

Importar y limpiar datos con Editor de Power Query

4

Carga de datos desde Excel y Google Sheets en Power BI

5

Exploración del conjunto de datos

6

Transformación de datos: combinar tablas y reemplazar valores

7

Transformación de datos: separar columnas y eliminar valores en blanco

8

Modificación y creación de columnas en Power Query

Quiz: Importar y limpiar datos con Editor de Power Query

Modelo de datos en Power BI

9

¿Qué es el modelado de datos?

10

Crear y administrar relaciones de tablas

Quiz: Modelo de datos en Power BI

Funciones esenciales de DAX

11

Introducción a DAX: medidas y columnas calculadas

12

Creación de tabla de fechas

13

Tablas y columnas con DAX

14

Funciones de fechas y de filtrado

Quiz: Funciones esenciales de DAX

Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI

15

Tipos de visualizaciones de datos

16

Diseño de visualizaciones interactivas en Power BI

17

Principios de diseño y mejores prácticas para visualizaciones de datos

18

Ajuste de gráficos de líneas y tablas

19

Ajuste de gráficos de dispersión y de barras

20

Uso de plantillas para informes

Quiz: Visualización de datos y experiencia de usuario en Power BI

Compartir informes con Power BI Service

21

Power BI Service: ¿Cómo compartir un informe de Power BI?

22

Crear una cuenta de Power BI

23

Publicar informes en Power BI Service

24

Exportar datos de Power BI a Excel

Quiz: Compartir informes con Power BI Service

Resultados del análisis en Power BI

25

Interpretación de resultados

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Curso de Power BI

Curso de Power BI

Diana Lucía Martínez

Diana Lucía Martínez

¿Qué es el modelado de datos?

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Recursos

¿Qué es un modelo de datos?

El modelo de datos nos ayuda a responder una pregunta muy importante. ¿Cómo se relacionan todas estas tablas que hemos cargado en nuestro sistema? En el caso que estamos haciendo, hemos cargado algunas tablas de la tienda Tecnomax: tickets, clientes, sucursales y otros elementos de datos. Estas tablas nos ayudarán a responder las preguntas planteadas al inicio de este curso.

¿Cuáles son los tipos de modelos de datos?

Existen diferentes tipos de modelos de datos, cada uno con sus ventajas y usos específicos. Es crucial elegir el tipo adecuado según el contexto y las necesidades del análisis.

Modelo estrella

  • Consiste en una tabla central de hechos rodeada por tablas de dimensiones.
  • Las tablas de dimensiones están directamente conectadas a la tabla de hechos.
  • Simplifica las consultas y es ideal para análisis de datos y generación de reportes.
  • Es fácil de entender y de usar, aunque puede consumir más espacio de almacenamiento debido a la redundancia de datos en las tablas de dimensiones.

¿Cuáles son las mejores prácticas para construir un modelo de datos?

Para construir un modelo de datos efectivo, debemos seguir algunas buenas prácticas:

  • Definir claramente las relaciones: Asegurar que todas las relaciones entre tablas estén claramente definidas.
  • Normalización adecuada: Evitar la redundancia de datos sin sacrificar la eficiencia de las consultas.
  • Documentación: Mantener una documentación detallada del modelo de datos para facilitar su comprensión y mantenimiento.

¿Cómo implementamos el modelo de datos en nuestro reporte?

Implementar un modelo de datos requiere seguir pasos bien definidos:

  1. Carga de tablas: Iniciar cargando todas las tablas necesarias en el sistema.
  2. Definir relaciones: Establecer las relaciones entre las tablas cargadas.
  3. Optimización: Revisar y optimizar el modelo para mejorar el rendimiento de las consultas.
  4. Verificación: Probar el modelo con diferentes escenarios de datos para asegurar su robustez.

Aportes 19

Preguntas 2

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El **modelado de datos** es el proceso de crear una representación visual de un sistema de información completo o partes de él para comunicar conexiones entre puntos de datos y estructuras. El **Modelo Estrella** es una técnica de modelado de datos ampliamente utilizada en almacenes de datos y data marts. Su nombre proviene de la forma que toma el esquema lógico, que consta de una **tabla central llamada tabla de hechos** y varias **tablas periféricas llamadas tablas de dimensiones.** * **Tabla de hechos:** Esta tabla contiene los datos para el análisis. Representa las observaciones o eventos, como pedidos de ventas, existencias, tasas de cambio, temperaturas, etc. Contiene columnas de clave de dimensiones relacionadas con las tablas de dimensiones y columnas de medidas numéricas. * **Tablas de dimensiones:** Estas describen entidades empresariales, como productos, personas, lugares y conceptos (incluido el tiempo). Por ejemplo, una tabla de dimensiones de fecha es común en un esquema de estrella. Las tablas de dimensiones contienen una columna (o columnas) de clave que actúa como identificador único y columnas descriptivas. El Modelo Estrella facilita la organización y optimización de datos para análisis eficiente en herramientas como **Power BI**. La **cardinalidad** en el modelo de datos se refiere a la relación entre dos tablas. 1. **Uno a Uno (1:1):** Cada fila en la tabla A se relaciona con **una y solo una** fila en la tabla B, y viceversa. 2. **Uno a Muchos (1:N):** Cada fila en la tabla A se relaciona con **una o más filas** en la tabla B, pero cada fila en la tabla B se relaciona con **una sola fila** en la tabla A. 3. **Muchos a Uno (N:1):** Cada fila en la tabla A se relaciona con **una sola fila** en la tabla B, pero cada fila en la tabla B se relaciona con **una o más filas** en la tabla A. 4. **Muchos a Muchos (N:N):** Cada fila en la tabla A se relaciona con **varias filas** en la tabla B, y viceversa. Se logra mediante una tabla puente o tabla de unión.
Me ha encantado esta Clase, Diana logró explicar este tema con mucha naturalidad 🤠
En serio, que curso tan bien estructurado y la profesora explica demasiado bien y a un ritmo óptimo. Obvio se llevará 5 estrellas en todo al finalizarlo.
no se si entendi mal pero en los videos anteriores donde se realiza la limpieza y transformación de cada tabla, se indica que el campo ClienteID se deben pasar a Texto y en el video en el minuto 4:22 indica que IDcliente es numérico
Qué fácil explicas estos conceptos que en algunos campos como el de los datos, son un poco complejos. También se ven mucho en bases de datos, especialmente en SQL.
El modelado de Datos es vital para que las medidas y segmentaciones funcionen correctamente en nuestros dashboard.
El modelo de datos nos ayuda a responder una pregunta muy importante: ¿Cómo se relacionan las tablas de datos? Existen diferentes tipos de modelos de datos: El Modelo estrella determina una tabla principal, que es nuestra **tabla de hechos**, que esta rodeada por un nivel secundario de **tablas de dimensiones.** La tabla de hechos describe la acción principal que vamos a trabajar en nuestro reporte.
El modelado de datos es el proceso de crear una representación visual de los datos para mostrar cómo se conectan entre sí. El **Modelo Estrella** es una técnica comúnmente usada en almacenes de datos. Se llama así porque tiene una tabla central, llamada **tabla de hechos**, y varias tablas alrededor, llamadas **tablas de dimensiones**. * **Tabla de hechos**: Contiene los datos principales para el análisis, como ventas, temperaturas o inventarios. Tiene claves que se relacionan con las tablas de dimensiones y valores numéricos. * **Tablas de dimensiones**: Describen entidades como productos, personas o lugares, y suelen tener una columna de clave única que las identifica. El Modelo Estrella facilita organizar y analizar datos de manera eficiente en herramientas como Power BI. En cuanto a la **cardinalidad**, se refiere a cómo se relacionan las tablas entre sí: * **Uno a Uno (1:1)**: Cada fila de la tabla A se relaciona con una sola fila de la tabla B. * **Uno a Muchos (1:N)**: Cada fila de la tabla A puede relacionarse con varias filas de la tabla B, pero no al revés. * **Muchos a Uno (N:1)**: Cada fila de la tabla B puede relacionarse con varias filas de la tabla A, pero no al revés. * **Muchos a Muchos (N:N)**: Las filas de ambas tablas se relacionan entre sí, generalmente usando una tabla intermedia.
modelado de datos es el proceso de crear una representación visual de los datos para mostrar cómo se conectan entre sí. Modelo Estrella es una técnica comúnmente usada en almacenes de datos. Se llama así porque tiene una tabla central, llamada **tabla de hechos**, y varias tablas alrededor, llamadas **tablas de dimensiones**. * **Tabla de hechos**: Contiene los datos principales para el análisis, como ventas, temperaturas o inventarios. Tiene claves que se relacionan con las tablas de dimensiones y valores numéricos. * **Tablas de dimensiones**: Describen entidades como productos, personas o lugares, y suelen tener una columna de clave única que las identifica. El Modelo Estrella facilita organizar y analizar datos de manera eficiente en herramientas como Power BI. En cuanto a la **cardinalidad**, se refiere a cómo se relacionan las tablas entre sí: * **Uno a Uno (1:1)**: Cada fila de la tabla A se relaciona con una sola fila de la tabla B. * **Uno a Muchos (1:N)**: Cada fila de la tabla A puede relacionarse con varias filas de la tabla B, pero no al revés. * **Muchos a Uno (N:1)**: Cada fila de la tabla B puede relacionarse con varias filas de la tabla A, pero no al revés. * **Muchos a Muchos (N:N)**: Las filas de ambas tablas se relacionan entre sí, generalmente usando una tabla intermedia.
Primary Key = 1 ( un ) Cliente Juan ----> tiene (MuchoS) Tickets ( 0 - 1000) / Modelodo de 1 ---> Muchos / One to Many
Espero ver la próxima clase donde se aplique todo lo visto del Modelo de Datos!!
**Modelo Estrella (Resumen)** Es un esquema de modelado de datos **dimensional** usado en almacenes de datos y herramientas como Power BI para análisis rápido y flexible. Su estructura se basa en: 1. **Tabla de Hechos (Centro)**: * Almacena **medidas numéricas** (ej.: ventas, cantidad). * Contiene **claves foráneas** que enlazan con dimensiones. * Ejemplo: `Ventas` con campos: `Fecha_ID`, `Producto_ID`, `Total_Venta`. 2. **Tablas de Dimensiones ("Puntas")**: * Describen **atributos contextuales** (ej.: tiempo, producto, cliente). * Tienen una **clave primaria** que se relaciona con la tabla de hechos. * Ejemplo: `Dim_Producto` con campos: `Producto_ID`, `Nombre`, `Categoría`. **Características Clave**: * **Simplicidad**: Fácil de entender y usar en herramientas de BI. * **Desnormalizado**: Las dimensiones incluyen todos los datos necesarios (evita joins complejos). * **Rendimiento**: Consultas rápidas al reducir operaciones de unión. **Ventajas**: * Ideal para dashboards y análisis *self-service* (ej.: Power BI). * Escalable: Permite agregar nuevas dimensiones sin romper el modelo. * Optimizado para consultas analíticas (ej.: ventas por región o mes). **Ejemplo Visual**: Copy \[Tabla de Hechos: Ventas] / | \ \[Dim\_Fecha] \[Dim\_Producto] \[Dim\_Cliente] **Usos Comunes**: * Almacenes de datos. * Proyectos de Business Intelligence (Power BI, Tableau). * Análisis histórico y tendencias. **En resumen**: El modelo estrella conecta métricas (hechos) con contexto (dimensiones) para transformar datos en insights accionables. Realizado con Deep Seek AI
Hola, la tabla vendedores, no veo como se relaciona con la tabla tickets, ya que no veo que tenga la llave foranea por ningun lado
Hola, no se encuentra en recursos la tabla calendario
Excelente explicación de modelado de datos y relaciones, esto se ve también en la creaciones de bases de datos relacionales 🦾
Muy buena explicación
Por que se repite la dimensión fecha en el modelo estrella del ejemplo la librería?
me gustaria que la musica de fondo sea un poco mas bajo, gracias. excelente clase
Super la explicación