Modelar datos con Power BI

En este módulo, descubrirá la estructura de los modelos en Power BI Desktop, los conceptos básicos del diseño del esquema de estrella, las consultas de análisis y la configuración visual de informes. Este módulo proporciona una base sólida sobre la que puede aprender a optimizar los diseños de modelos y agregar cálculos de modelos.

Describa los marcos de modelos, sus ventajas y limitaciones, y las características que le servirán para optimizar sus modelos de datos de Power BI.

El proceso de creación de un modelo semántico complejo en Power BI resulta sencillo. Si los datos provienen de más de un sistema transaccional, antes de que se dé cuenta tendrá docenas de tablas con las que trabajar. Conseguir un buen modelo semántico consiste en simplificar ese desorden. Un esquema en estrella es una forma de simplificar un modelo semántico, y en este módulo aprenderá su terminología y su implementación. También descubrirá la importancia de elegir la granularidad de datos correcta para el rendimiento y la facilidad de uso de los informes de Power BI. Finalmente, aprenderá a mejorar el rendimiento con sus modelos semánticos de Power BI.

En este módulo, aprenderá a escribir fórmulas de DAX para crear tablas calculadas, columnas calculadas y medidas, que son diferentes tipos de cálculos de modelos. Además, aprenderá a escribir fórmulas de DAX y a darles formato; estas fórmulas constan de expresiones que usan funciones, operadores, referencias a objetos de modelo, constantes y variables.

En este módulo, aprenderá a trabajar con medidas implícitas y explícitas. Comenzará creando medidas simples, que resumen una sola columna o tabla. Luego, creará medidas más complejas basadas en otras medidas del modelo. Además, obtendrá información sobre las similitudes y diferencias entre una columna calculada y una medida.

Al final de este módulo, podrá agregar tablas calculadas y columnas calculadas a su modelo semántico. También podrá describir el contexto de una fila, algo que se usa para evaluar las fórmulas de las columnas calculadas. Puesto que es posible agregar columnas a una tabla con Power Query, también aprenderá cuándo es mejor crear columnas calculadas en lugar de columnas personalizadas de Power Query.

Al final de este módulo, habrá aprendido el significado de la inteligencia de tiempo y habrá visto cómo agregar cálculos de inteligencia de tiempo de DAX a un modelo.

La optimización del rendimiento, también conocida como ajuste del rendimiento, implica realizar cambios en el estado actual del modelo semántico para que se ejecute de manera más eficiente. Esencialmente, cuando su modelo semántico está optimizado, funciona mejor.

Aplique la seguridad del modelo en Power BI con seguridad en el nivel de fila y en el nivel de objeto.