Granulariteit, metingen en hiërarchieën

Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Granulariteit begrijpen

  • Granulariteit: op welk niveau zijn de data opgeslagen t.o.v. dimensies?
  • Het minimale detailniveau om op te bevragen
  • Definieer granulariteit met "op"-uitspraken:
    • Bijv. op klant, op product, op dag
    • Bijv. op id, op NAICS$^1$-code, op vestigingsleeftijd, op jaar

1 NAICS: North American Industry Classification System
Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Granulariteit in Power BI afhandelen

  • Naar een fijner niveau gaan: af te raden!
  • Naar een grover niveau gaan: aggregaties en groeperen
    • Betere query-prestaties met minder rijen
    • Kleinere cache en snellere verversing

aggregating in PBI

grouping by in PBI

Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Metingen

  • Velden of veldcombinaties die je kunt aggregeren of berekenen
    • Komt direct uit factdata
    • Nieuwe metingen kun je ook berekenen

measures in a fact table

Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Metingen maken

  • Numerieke waarden worden automatisch metingen en geaggregeerd met som

  • Maak je eigen metingen in Power BI met DAX
  • Maak specifieke berekeningen via een dialoog: Snelle metingen

  • Handig om te leren hoe je middelmatig complexe metingen maakt
Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Hiërarchieën

Laat gebruikers inzoomen op gegevensdimensies

Natuurlijke hiërarchieën
  • Niveaus van de hiërarchie bestaan "in de echte wereld"
  • Jaar -> Maand -> Dag
Kunstmatige hiërarchieën
  • Niveaus worden gemaakt voor querydoeleinden
  • Instroomjaar -> Favoriete kleur -> Favoriete sport
Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Laten we oefenen!

Gevorderde gegevensmodellering in Power BI

Preparing Video For Download...