Modelado de datos con Power BI

En este módulo, aprenderá sobre la estructura de los modelos de Power BI Desktop, los fundamentos del diseño de esquema de estrella, las consultas de análisis y la configuración de un objeto visual de informe. 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 modelo, sus ventajas y limitaciones, y las características que ayudan a optimizar los modelos de datos de Power BI.

El proceso de creación de un modelo semántico 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 buen modelo semántico consiste en simplificar el desorden. En este módulo, obtendrá información sobre la terminología y la implementación de un esquema de estrella, que es una manera de simplificar un modelo semántico. 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 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. A continuación, creará medidas más complejas en función de 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 y columnas calculadas a un modelo semántico. También podrá describir el contexto de una fila, que se usa para evaluar las fórmulas de las columnas calculadas. Dado que es posible agregar columnas a una tabla mediante 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 cómo agregar cálculos de inteligencia de tiempo de DAX a un modelo.

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

Aplique la seguridad de modelos en Power BI mediante la seguridad de nivel de fila y la seguridad de nivel de objeto.