Descripción de los conceptos básicos del modelado de datos
Los modelos analíticos,también denominados modelos semantic en Microsoft Fabric y Power BI, estructuran los datos para admitir el análisis. Un modelo se crea a partir de tablas de datos relacionadas. Define los valores numéricos que desea analizar o notificar, conocidos como medidas, y las entidades que se usan para agregarlos por, conocidos como dimensiones.
Por ejemplo, un modelo puede incluir medidas numéricas para las ventas (como ingresos o cantidad) y dimensiones para productos, clientes y tiempo. Esto le permite agregar medidas en una o varias dimensiones, por ejemplo, para identificar los ingresos totales por cliente o los artículos totales vendidos por producto al mes.
Tablas y esquema
Las tablas de dimensiones representan las entidades por las que desea agrupar o filtrar, por ejemplo, producto o cliente. Cada fila tiene un valor de clave único y las columnas restantes almacenan atributos como nombres de producto, categorías o ciudades del cliente. La mayoría de los modelos analíticos incluyen una dimensión Time para poder agregar medidas en períodos de tiempo.
Las tablas de hechos almacenan las medidas numéricas que desea analizar. Cada fila representa un evento registrado, por ejemplo, una transacción de ventas con valores para la cantidad vendida y los ingresos.
Cuando una tabla de hechos se relaciona con una o varias tablas de dimensiones, el diseño se denomina esquema de estrella. Si las tablas de dimensiones se relacionan aún más con las tablas de detalles adicionales (por ejemplo, una tabla Category vinculada a una tabla Product ), el diseño se denomina esquema de copo de nieve.
Al cargar datos en un modelo semántico, Power BI los almacena en un almacén de columnas en memoria eficaz mediante el motor VertiPaq. Las agregaciones se calculan en tiempo de consulta, lo que proporciona análisis y informes rápidos.
Jerarquías de atributos
Las jerarquías permiten subir o bajar por los valores agregados en diferentes niveles de una dimensión. Por ejemplo:
- En la tabla Product (Producto ), una jerarquía podría agrupar productos en categorías.
- En la tabla Customer (Cliente ), una jerarquía podría agrupar los clientes por ciudad.
- En la tabla De tiempo , una jerarquía puede agrupar días en meses y meses en años.
Al ver las ventas totales por año y, a continuación, explorar en profundidad para ver un desglose mensual, el motor VertiPaq calcula los valores agregados en cada nivel en el momento de la consulta.
Modelado analítico en Microsoft Power BI
En Power BI, se define un modelo semántico de tablas importadas de uno o varios orígenes de datos. Use la vista Model en Power BI Desktop para crear relaciones entre tablas de hechos y dimensiones, definir jerarquías, establecer tipos de datos y formatos de visualización y configurar otras propiedades que dan forma al modelo para su análisis.
Si sus datos están almacenados en OneLake—el lago de datos compartido de Microsoft Fabric—, use el modo de almacenamiento Direct Lake para conectar su modelo semántico directamente a los archivos del lago. Esto proporciona rendimiento de consultas en memoria sin un paso de importación de datos independiente.