El modelado de datos es una parte crucial del proceso de creación de informes y análisis en Power BI. Un modelo de datos bien diseñado no solo facilita la creación de informes y visualizaciones, sino que también mejora el rendimiento y la mantenibilidad del proyecto. En esta sección, exploraremos las mejores prácticas para el modelado de datos en Power BI.

Antes de comenzar a modelar, es fundamental comprender los datos con los que estás trabajando. Esto incluye:

• Estructura de los datos: Conocer las tablas, columnas y tipos de datos.
• Relaciones entre tablas: Entender cómo las tablas están relacionadas entre sí.
• Requisitos de negocio: Saber qué preguntas necesitas responder con los datos.

La normalización es el proceso de organizar los datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos. En un modelo normalizado, los datos se dividen en múltiples tablas relacionadas.

Ventajas:

• Reducción de la redundancia.
• Mejora de la integridad de los datos.

Desventajas:

• Puede complicar las consultas y el análisis.

La desnormalización implica combinar tablas para reducir la complejidad de las consultas y mejorar el rendimiento de las consultas.

Ventajas:

• Simplificación de las consultas.
• Mejora del rendimiento de las consultas.

Desventajas:

• Aumento de la redundancia.
• Mayor riesgo de inconsistencias en los datos.

• Uno a muchos (1:N): Una fila en una tabla está relacionada con muchas filas en otra tabla.
• Muchos a uno (N:1): Muchas filas en una tabla están relacionadas con una fila en otra tabla.
• Muchos a muchos (N:N): Muchas filas en una tabla están relacionadas con muchas filas en otra tabla.

• Cardinalidad: Define la naturaleza de la relación (1:N, N:1, N:N).
• Dirección del filtro: Determina cómo los filtros se aplican a través de las relaciones.

En este ejemplo, la relación entre Ventas y Productos es de muchos a uno (N:1), ya que muchas ventas pueden estar relacionadas con un solo producto.

Las tablas de hechos contienen datos transaccionales o de eventos. Ejemplos incluyen ventas, transacciones y registros de eventos.

Las tablas de dimensiones contienen datos descriptivos que proporcionan contexto a los datos en las tablas de hechos. Ejemplos incluyen productos, clientes y fechas.

• Eliminar columnas innecesarias: Mantén solo las columnas que realmente necesitas.
• Reducir la cardinalidad: Agrupa datos cuando sea posible para reducir la cardinalidad.

• Medidas: Se calculan en tiempo de consulta y son más eficientes para cálculos agregados.
• Columnas calculadas: Se calculan al cargar los datos y pueden aumentar el tamaño del modelo.

• Describir las tablas y columnas: Proporciona descripciones claras de las tablas y columnas.
• Documentar las relaciones: Explica las relaciones entre las tablas y su propósito.

• Revisar y actualizar el modelo: Realiza revisiones periódicas para asegurarte de que el modelo sigue siendo relevante y eficiente.
• Monitorear el rendimiento: Utiliza herramientas de monitoreo para identificar y resolver problemas de rendimiento.

El modelado de datos es una habilidad esencial para cualquier usuario de Power BI. Siguiendo estas mejores prácticas, puedes crear modelos de datos eficientes, escalables y fáciles de mantener. Esto no solo mejorará la calidad de tus informes y análisis, sino que también facilitará la colaboración y el mantenimiento a largo plazo.

En el próximo módulo, exploraremos cómo crear visualizaciones básicas en Power BI, utilizando el modelo de datos que has diseñado.