Describir los aspectos básicos del modelo de Power BI.
En esta unidad se presentan los términos del modelo de Power BI. Es importante que comprenda estos términos para elegir el marco de modelo adecuado para el proyecto. En esta unidad se describen los siguientes términos:
- Modelo de datos
- Conjunto de datos de Power BI
- Consulta analítica
- Modelo tabular
- Diseño de esquema de estrella
- Modo Table Storage
- Marco modelo
Modelo de datos
Un modelo de datos de Power BI es un recurso de datos con capacidad de consulta que está optimizado para el análisis. Los informes pueden consultar modelos de datos mediante uno de los dos lenguajes analíticos: Data Analysis Expressions (DAX) o Expresiones multidimensionales (MDX). Power BI usa DAX, mientras que los informes paginados pueden usar DAX o MDX. La característica Analizar en Excel usa MDX.
Sugerencia
Un modelo de datos también se describe como modelo semántico, especialmente en escenarios empresariales. Normalmente, en el contexto de un análisis de datos y en este módulo, un modelo de datos se conoce simplemente como modelo.
Conjunto de datos de Power BI
Desarrolla un modelo de Power BI en Power BI Desktop y, una vez publicado en un área de trabajo del servicio Power BI, se conoce como un conjunto de datos. Un conjunto de datos es un artefacto de Power BI que es un origen de datos para visualizaciones en informes y paneles de Power BI.
Nota
No todos los conjuntos de datos se originan en modelos desarrollados en Power BI Desktop. Algunos conjuntos de datos representan conexiones a modelos hospedados externamente en AAS o SSAS. Otros pueden representar estructuras de datos en tiempo real, incluidos conjuntos de datos de inserción, conjuntos de datos de streaming o conjuntos de datos híbridos. Este módulo solo aborda los modelos desarrollados en Power BI Desktop.
Consulta analítica
Los informes y paneles de Power BI deben consultar un conjunto de datos. Cuando Power BI visualiza los datos del conjunto de datos, prepara y envía una consulta analítica. Una consulta analítica genera un resultado de consulta a partir de un modelo que es fácil de entender para una persona, especialmente cuando se visualiza.
Una consulta analítica tiene tres fases que se ejecutan en el orden siguiente:
- Filtro
- Grupo
- Resumen
El filtrado (a veces conocido como segmentación) se limita a un subconjunto de los datos del modelo. Los valores de filtro no se muestran en el resultado de la consulta. La mayoría de las consultas analíticas aplican filtros porque es habitual filtrar por un período de tiempo y por otros atributos. El filtrado se aplica de maneras diferentes. En un informe de Power BI, puede establecer filtros en el nivel de informe, página u objeto visual. Los diseños de informe suelen incluir objetos visuales de segmentación para filtrar objetos visuales en la página del informe. Cuando el modelo aplica la seguridad de nivel de fila (RLS), aplica filtros a las tablas del modelo para restringir el acceso a datos específicos. Las medidas, que resumen los datos del modelo, también pueden aplicar filtros.
La agrupación (a veces conocida como división) divide el resultado de la consulta en grupos. Cada grupo también es un filtro, pero a diferencia de la fase de filtrado, los valores de filtro sí se muestran en el resultado de la consulta. Por ejemplo, la agrupación por cliente filtra cada grupo por cliente.
El resumen genera un resultado de valor único. Normalmente, un objeto visual de informe resume un campo numérico mediante una función de agregado. Las funciones de agregado incluyen suma, recuento, mínimo, máximo y otros. Puede lograr un resumen simple mediante la agregación de una columna, o bien puede lograr un resumen complejo mediante la creación de una medida con una fórmula DAX.
Considere un ejemplo: una página del informe de Power BI incluye una segmentación para filtrar por un solo año. También hay un objeto visual de gráfico de columnas que muestra las ventas trimestrales del año filtrado.
En este ejemplo, la segmentación filtra el objeto visual por el año natural 2021. El gráfico de columnas se agrupa por trimestres (del año filtrado). Cada columna es un grupo que representa un filtro visible. Los alto de columna representan los valores de ventas resumidos para cada trimestre del año filtrado.
Modelo tabular
Un modelo de Power BI es un modelo tabular. Un modelo tabular consta de una o varias tablas de columnas. También puede incluir relaciones, jerarquías y cálculos.
Diseño de esquema de estrella
Para generar un modelo tabular optimizado y fácil de usar, se recomienda generar un diseño de esquema de estrella. El diseño de esquema de estrella es un enfoque de modelado maduro ampliamente adoptado por los almacenes de datos relacionales. Requiere que se clasifiquen las tablas del modelo como dimensiones o hechos.
Las tablas de dimensiones describen entidades empresariales (los elementos que se modelan). Las entidades pueden incluir productos, personas, lugares y conceptos, incluido el propio tiempo. Las tablas de hechos almacenan observaciones o eventos, y pueden ser, por ejemplo, pedidos de ventas, existencias, tipos de cambio o lecturas de temperatura. Una tabla de hechos contiene columnas de clave de dimensiones relacionadas con las tablas de dimensiones y columnas de medida numéricas. Una tabla de hechos forma el centro de una estrella, y las tablas de dimensiones relacionadas forman los puntos de la estrella.
En una consulta analítica, las columnas de tabla de dimensiones se filtran o agrupan. Se resumen las columnas de la tabla de hechos.
Para más información, vea Descripción de un esquema de estrella e importancia para Power BI.
Modo Table Storage
Cada tabla de modelos de Power BI (excepto las tablas calculadas) tiene una propiedad de modo de almacenamiento. La propiedad del modo de almacenamiento puede ser Import, DirectQuery o Dual y determina si los datos de la tabla se almacenan en el modelo.
- Import: las consultas recuperan datos almacenados o de la caché en el modelo.
- DirectQuery: las consultas pasan al origen de datos.
- Dual: las consultas recuperan datos almacenados o pasan al origen de datos. Power BI determina el plan más eficaz, esforzándose por usar datos en caché siempre que sea posible.
Marco modelo
La configuración del modo de almacenamiento de tablas determina el marco del modelo, que puede ser Import, DirectQuery o Composite. En las siguientes unidades de este módulo se describe cada uno de estos marcos y se proporcionan instrucciones sobre su uso.
- Un modelo de importación consta de tablas que tienen su propiedad de modo de almacenamiento establecida en Import.
- Un modelo de DirectQuery consta de tablas que tienen su propiedad de modo de almacenamiento establecida en DirectQuery y pertenecen al mismo grupo de origen. El grupo de origen se describe más adelante en este módulo.
- Un modelo compuesto consta de más de un grupo de origen.