Modelado de datos en Power BI

Intermedio
Analista de datos
Power BI

El éxito con Power BI comienza con un modelo de datos excelente. En este módulo aprenderá a diseñar un modelo de datos intuitivo, de alto rendimiento y fácil de mantener. Aprenderá a usar el lenguaje DAX para crear medidas. Esas medidas le ayudarán a crear una gran variedad de soluciones analíticas. Asimismo, descubrirá cómo mejorar el rendimiento gracias a las tareas de recuperación de datos de Power Query.

Esta ruta de aprendizaje puede resultarle útil para preparar la certificación Microsoft Certified: Data Analyst Associate.

Requisitos previos

Ninguno

Módulos en esta ruta de aprendizaje

El proceso de creación de un modelo de datos complicado en Power BI es sencillo. Si los datos proceden de más de un sistema transaccional, antes de saberlo, puede tener docenas de tablas con las que tendrá que trabajar. La creación de un modelo de datos excelente consiste en simplificar el desorden. En este módulo, obtendrá información sobre la terminología y la implementación de un esquema de estrella, una manera de simplificar un modelo de datos. También obtendrá información sobre por qué es importante elegir la granularidad de datos correcta para el rendimiento y la facilidad de uso de los informes de Power BI. Por último, aprenderá a mejorar el rendimiento con los modelos de datos de Power BI.

Expresiones de análisis de datos (DAX) es un lenguaje de programación que se utiliza en Microsoft Power BI para crear columnas calculadas, medidas y tablas personalizadas. Es una colección de funciones, operadores y constantes que se pueden usar en una fórmula, o expresión, para calcular y devolver uno o más valores. Puede usar DAX para solucionar varios cálculos y problemas de análisis de datos, lo que puede ayudarlo a crear información nueva a partir de los datos que ya están en el modelo.

La optimización del rendimiento, también conocida como ajuste del rendimiento, implica la realización de cambios en el estado actual del modelo de datos para que se ejecute de forma más eficaz. Básicamente, cuando el modelo de datos está optimizado, funciona mejor.