CursosEmpresasBlogLiveConfPrecios

Modelado de Datos: Conceptos y Buenas Prácticas en Power BI

Clase 9 de 25 • Curso de Power BI

Clase anteriorSiguiente clase
Resumen

¿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.