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Power BI: Modelo de datos y Modelo semántico | Xyclos

Trabajando con el modelo de datos y el modelo semántico en Power BI | Xyclos

En Power BI y otros sistemas informáticos se manejan dos términos al momento de crear las condiciones para optimizar la usabilidad de los datos, llevado a cabo en este orden:


Primero, crear el Modelo de datos

Segundo, crear el Modelo semántico


Modelo de datos


Un Modelo de datos se refiere a la estructura organizacional de los datos, que incluye la recopilación, conexión, carga y organización de tablas y sus relaciones, para su uso en informes y visualizaciones (objetos visuales).


Es el primer paso en el análisis de datos.


¿Cómo funciona y en qué consiste el Modelamiento de datos?


El Modelo de datos es un conjunto de acciones definidas en:


  • Editor de Power Query (Lenguaje M)

    • Carga, transformación y limpieza de los datos conocido como ETL (Extract, Transform, Load o Extracción, Transformación y Carga)

    • Normalización de los datos para evitar redundancias con Power Query

    • Crear las tablas de hechos (fac tables) y las tablas de dimensiones (dim tables)

  • Vista de modelo

    • Establecer las relaciones entre las tablas

    • Controlar la cardinalidad (uno a muchos, uno a uno)

    • Controlar la dirección de los filtros (unidireccional, bidireccional)

    • Visualizar el Modelo de datos como un diagrama


Todo este trabajo, va a facilitar la interpretación y análisis con los Objetos visuales o visualizaciones, ya que al tener bien estructuradas las relaciones y tablas, los usuarios pueden interactuar con los datos de forma dinámica y obtener insights valiosos.


Muy bien, entonces una completado este proceso entramos a definir el Modelo semántico


Modelo semántico


¿Qué significa la palabra semántico?


El término "semántico" proviene del griego antiguo "sēmantikós" (σημαντικός), que significa "relativo al significado" o "significativo".


En los sistemas informáticos, el término semántico se refiere a establecer un ecosistema diseñado para que sea amigable, fácil de entender para los usuarios finales y enfocado en el análisis.


¿Cuáles son los procesos a llevar a cabo para definir el modelo semántico?


El Modelo semántico se construye sobre la base del Modelo de datos, agregando una capa de significado y lógica de negocio sobre el Modelo de datos


  • Crear medidas

  • Crear columnas calculadas

  • Crear Jerarquías para navegar en profundidad como: Año, Semestre, Trimestre, Mes, Semana, Día

  • Controlar el acceso a los datos (Row level securiy)

  • Establecer etiquetas nombres significativas a las medidas, tablas y columnas, alineados con el negocio

  • Dar formato a los datos Estos procesos se realizan en la Vista de tabla y en la Vista de Informe


Aprendizaje de Power BI


El aprendizaje de Power BI a nivel avanzado es fundamental para cualquier profesional que busque dominar el análisis de datos y la toma de decisiones estratégicas basadas en datos empresariales.


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Modelamiento de Datos: El modelamiento de datos es el corazón de Power BI. Aprenderás a estructurar tus datos de manera eficiente, lo que permite que se conecten y visualicen correctamente. Sin un modelo de datos bien construido, es difícil realizar análisis precisos y obtener insights valiosos.


Métodos de Programación en DAX: DAX (Data Analysis Expressions) es el lenguaje de programación utilizado en Power BI para crear medidas y columnas calculadas. Dominar DAX te permitirá personalizar los cálculos y hacer análisis dinámicos más allá de las fórmulas estándar, mejorando significativamente la calidad de tus reportes.


Control de Objetivos y Creación de KPI's: El seguimiento de los objetivos empresariales es crucial para el éxito organizacional. En este curso, aprenderás a crear KPI's (Indicadores Clave de Desempeño) que te permitirán medir el rendimiento frente a los objetivos clave, proporcionando una visión clara de cómo se están alcanzando las metas en tu empresa.


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