Granularidad, medidas y jerarquías

Modelado de datos intermedio en Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Entender la granularidad

  • Granularidad: ¿a qué nivel se guardan los datos respecto a las dimensiones?
  • El nivel mínimo de detalle para consultar
  • Define la granularidad con declaraciones "by":
    • P. ej., por cliente, por producto, por día
    • P. ej., por id, por código NAICS$^1$, por antigüedad del establecimiento, por año

1 NAICS: North American Industry Classification System
Modelado de datos intermedio en Power BI

Gestionar la granularidad en Power BI

  • Ir a un grano más fino: ¡no recomendable!
  • Ir a un grano más grueso: agregaciones y agrupaciones
    • Mejor rendimiento de consulta con menos filas
    • Cachés más pequeñas y actualización más rápida

agregación en PBI

agrupar en PBI

Modelado de datos intermedio en Power BI

Medidas

  • Campos o combinaciones de campos que se pueden agregar o calcular
    • Vienen directamente de los datos de hechos
    • También se pueden calcular nuevas medidas

medidas en una tabla de hechos

Modelado de datos intermedio en Power BI

Crear medidas

  • Los valores numéricos se convierten en medidas y se agregan por suma

  • Crea tus propias medidas en Power BI con DAX
  • Crea tipos concretos de cálculos con un cuadro de diálogo: Medidas rápidas

  • Ideal para aprender a crear medidas de complejidad media
Modelado de datos intermedio en Power BI

Jerarquías

Permiten profundizar en dimensiones de datos

Jerarquías naturales
  • Los niveles de la jerarquía existen en el mundo real
  • Año -> Mes -> Día
Jerarquías artificiales
  • Los niveles se crean para consultas
  • Año de ingreso -> Color favorito -> Deporte favorito
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¡Vamos a practicar!

Modelado de datos intermedio en Power BI

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