Descubre por qué el modelado de datos es fundamental para crear reportes escalables y útiles en Power BI, más allá de solo visualizaciones atractivas.
Introducción
En la actualidad si no existe una experiencia o acercamiento directo con el uso de Power BI, es común asociarlo como una herramienta que genera dashboards interactivos. Claramente, es correcto que una de sus funcionalidades sea ese aspecto; sin embargo, su verdadero poder no se centraliza en la visualización de los datos, sino en los procesos previos que se realiza para alcanzar dicho resultado, siendo uno de ellos el modelado de datos.
¿Qué es el Modelado de Datos?
Según Ferrari A. & Russo M. (2017), definen al modelado de datos como "conjunto de tablas que están vinculadas mediante relaciones"; por otro lado, Ehrenmueller M. (2024) menciona que se trata de la "representación visual de un negocio específico". En ese sentido, se puede deducir que ambas posturas se complementan pues mientras uno explica la estructura técnica, el otro se enfoca en el propósito.
Modelar datos en Power BI es elegir un medio —un puente—, para convertir la lógica de un negocio en una estructura de datos que permitan analizarse y así tomar mejores decisiones.
¿Por qué crear relaciones entre tablas?
Es común cuestionarse cuál es el fin de crear más tablas y a su vez establecer relaciones entre ellas, cuando aparentemente toda la información podría integrarse en una sola.
Para entenderlo, imaginemos una tabla de ventas con miles de registros diarios donde un mismo cliente realiza varias transacciones en el día. En ese escenario, el registro de su nombre, dirección y otros atributos se estarían repitiendo para cada transacción, generando una base de datos innecesariamente grande y pesada, dificultando posteriormente su mantenimiento y escalabilidad.
Por ello; desde mi experiencia, plantear un modelo relacional es una decisión estratégica y fundamental por los siguientes motivos:
- Evitar la amplia redundancia de datos.
- Facilitar el procesamiento de grandes cantidades de datos.
- Construir medidas DAX sin errores y complicaciones.
Componentes claves
Es fundamental tener conceptos claros de como se compone un modelado de datos, para ello; se tienen las siguientes definiciones:
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Tabla: Es la estructura donde se organizan los datos. Existen dos tipos de tablas: hechos y dimensiones. Una tabla de hechos almacena datos medibles de un negocio, como ventas, precios, tipo de cambio, inventarios mientras una tabla de dimensión almacena datos descriptivos que brindan un contexto a dichos hechos como el cliente, país, producto entre otros.
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Relación: Es el vínculo entre dos o más tablas con el objetivo de permitir que los datos se propaguen correctamente desde una tabla dimensión hacia la tabla de hechos.
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Cardinalidad: Define cómo es la relación entre una tabla y otra. En Power BI, las cardinalidades más comunes son:
- Uno a uno (1:1): Cada registro de una tabla se relaciona únicamente con el registro de la otra tabla.
- Uno a muchos (1:*): Indica que un registro de la tabla dimensiones se relaciona con muchos registros de la tabla de hechos.
- Muchos a uno (*:1): Es la misma relación anterior, pero vista desde el otro enfoque.
- Muchos a muchos (*:*): Hace referencia a que múltiples registros de una tabla se relaciona con múltiples registros de la otra. Lo ideal, es evitar construir tablas que puedan generar dicha relación dado que se puede generar ambigüedades.
Comprender y diseñar de manera correcta estos componentes, será el punto que marque la diferencia entre un reporte que otorga valor a uno que solo se muestra visualmente atractivo.
El famoso Modelo Estrella (Star Schema)
No existe un modelo de datos específico que pueda ser aplicado en cualquier tipo de negocio; sin embargo, el modelo estrella es el más utilizado y recomendado para realizarlo en Power BI.
El modelo estrella, es una representación de como se organizan las tablas. Su estructura, al igual que su nombre, se asemeja a una estrella donde una tabla de hechos se rodea de múltiples tablas dimensiones.
Conclusión
El modelado de datos es una práctica fundamental para elaborar reportes en Power BI; dado que, este proceso va a definir si el reporte será escalable y útil en el tiempo para las organizaciones. En YSB Analytics, consideramos al modelado de datos un soporte estratégico para la construcción de los reportes con el fin que nuestros clientes aprovechen al máximo el valor de sus datos.
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