El modelado de datos es fundamental para aprovechar los datos y convertirlos en valor. Descubre 15 buenas prácticas de modelado de datos en Power BI.

En la vertiginosa era digital actual, cada día se generan cantidades abrumadoras de datos. Para las empresas, navegar por este mar de información es como encontrar una aguja en un pajar. Pero, ¿y si bajo este diluvio de datos se escondiera un tesoro de información esperando a ser desenterrado? Bienvenido al mundo del modelado de datos, donde la complejidad se transforma en claridad y los datos en bruto se transforman en inteligencia procesable.

15 buenas prácticas de modelado de datos en Power BI

En la era data-driven, comprender el modelado de datos no es sólo una habilidad técnica, sino también una ventaja competitiva. Tanto si eres un analista de datos experimentado, un líder empresarial o simplemente alguien que siente curiosidad por el poder que esconden los datos, puedes beneficiarte de aprender el arte y la ciencia del modelado de datos.

Acompáñanos en un viaje en el que desentrañaremos los misterios que se esconden tras la elegante arquitectura de las bases de datos, exploraremos las metodologías que convierten los datos en bruto en inteligencia procesable y descubriremos por qué el modelado de datos contribuye al éxito de una empresa.

A continuación, profundizamos en los principios básicos del modelado de datos, exploramos sus aplicaciones en el mundo real y del business y arrojamos luz sobre las buenas prácticas de modelado de datos que te facilitarán la vida a la hora de diseñar un modelo de datos en Power BI (o en otra tecnología). 

Si deseas llevar el modelado de datos al siguiente nivel, no te pierdas nuestro exclusivo libro electrónico con las 15 mejores prácticas para el modelado de datos en Power BI (o no).

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¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de creación de una representación visual de la estructura y organización de una base de datos o un sistema de datos. Es clave para cualquier proceso relacionado con la explotación de los datos y define cómo se almacenan, acceden y gestionan los datos en un sistema de gestión de bases de datos.

El modelado de datos es un paso crucial en el proceso de diseño de bases de datos, ya que garantiza que la base de datos esté organizada y estructurada para cumplir los requisitos de la empresa y los usuarios finales. También es una parte importante de la data science y el análisis de datos, ya que, para hacer prácticamente cualquier cosa con los datos, es necesario construir un modelo de datos.

El modelado de datos abarca varios aspectos:

1. Modelo de datos conceptual:

  • Propósito: Define la vista de alto nivel de toda la base de datos.
  • Enfoque: Hace hincapié en qué datos se almacenan en el sistema y en las relaciones entre las entidades de datos.
  • Representación: Suele presentarse en forma de diagramas Entidad-Relación (ER) o visualizaciones similares de alto nivel.
  • Destinatarios: Partes interesadas del negocio, usuarios finales y arquitectos técnicos.

2. Modelo de datos lógico:

  • Propósito: Define la estructura de los elementos de datos y sus relaciones en la base de datos.
  • Enfoque: Hace hincapié en la definición de tablas, columnas, tipos de datos, claves y relaciones entre tablas.
  • Representación: Se presenta a través de diagramas Entidad-Relación, diagramas de clases o visualizaciones similares con más detalles técnicos que el modelo conceptual.
  • Destinatarios: Administradores de bases de datos, desarrolladores de aplicaciones y arquitectos de datos.

3. Modelo de datos físico:

  • Propósito: Define cómo se implementará el modelo lógico de datos en el sistema de gestión de base de datos.
  • Enfoque: Especifica detalles como índices, particiones, clustering y otros detalles de implementación específicos de la base de datos.
  • Representación: Incluye detalles específicos sobre tablas de bases de datos, columnas, tipos de datos y restricciones en la tecnología de bases de datos elegida.
  • Destinatarios: Administradores de bases de datos, arquitectos de sistemas y desarrolladores responsables de la implementación de la base de datos.

La importancia de los modelos de datos:

  • Claridad: El modelado de datos proporciona una representación clara y visual de los datos y sus relaciones, lo que facilita a las partes interesadas la comprensión de la estructura y el significado de los datos.
  • Coherencia: Garantiza la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los tipos de datos y las relaciones, promoviendo la uniformidad en toda la base de datos.
  • Eficacia: Los modelos de datos bien diseñados mejoran la eficiencia de las operaciones de la base de datos, incluida la recuperación, el almacenamiento y el mantenimiento de los datos.
  • Escalabilidad: Un buen modelo de datos puede adaptarse a los cambios en el volumen y la complejidad de los datos, permitiendo que la base de datos se amplíe a medida que crece la empresa.
  • Precisión: Al definir las restricciones y relaciones de los datos, el modelado de datos ayuda a mantener la precisión y la integridad de los datos.

El modelado de datos es un proceso fundamental del diseño de bases de datos, ya que consiste en crear un esquema de cómo se almacenarán, accederán y gestionarán los datos en un sistema de información. Facilita la comunicación entre las partes interesadas, garantiza la coherencia de los datos y contribuye a una implantación eficaz de las bases de datos.

 

¿Qué es un modelo de datos en Power BI?

El modelado de datos en Power BI es el proceso de definir relaciones entre diferentes tablas de datos para crear una vista unificada y significativa de los datos dentro del entorno de Power BI.

Construir un modelo de datos en Power BI implica transformar los datos en bruto en un formato estructurado que pueda analizarse y visualizarse fácilmente. Power BI proporciona una serie de herramientas y funciones para ayudar a los usuarios a crear modelos de datos eficaces.

Componentes clave del modelado de datos en Power BI:

  • Fuentes de datos:

Power BI te permite conectarte a múltiples fuentes de datos, como hojas de cálculo de Excel, bases de datos, servicios online y fuentes de datos basadas en la nube. 

  • Transformación de datos:

Power BI incluye un potente Query Editor que permite limpiar, transformar y dar forma a los datos. Así, se pueden realizar tareas como eliminar duplicados, filtrar datos, combinar tablas y crear columnas calculadas. Estas transformaciones ayudan a preparar los datos para el modelado.

  • Relaciones:

Los modelos de datos suelen incluir varias tablas relacionadas entre sí. Power BI permite establecer relaciones entre las tablas basándose en campos comunes. Por ejemplo, puedes tener una tabla "Ventas" y una tabla "Productos", y crear una relación entre ellas utilizando una columna común como "ProductID".

  • DAX (Data Analysis Expressions):

DAX es un potente lenguaje de fórmulas utilizado en Power BI para crear cálculos y agregaciones personalizados. Con DAX, puedes crear columnas calculadas, tablas calculadas y medidas. Las medidas son especialmente importantes, ya que permiten realizar cálculos sobre la marcha, agregando datos de forma dinámica en función de las interacciones del usuario.

  • Jerarquías:

Power BI permite crear jerarquías dentro del modelo de datos. Las jerarquías son útiles para profundizar en los datos a diferentes niveles de granularidad. Por ejemplo, una jerarquía de fechas puede tener niveles como año, trimestre, mes y día.

  • Seguridad de datos:

Power BI ofrece funciones para gestionar la seguridad de los datos. Se puede configurar la seguridad a nivel de fila (row-level security) para restringir el acceso a los datos en función de los roles del usuario, garantizando que cada usuario vea sólo los datos que está autorizado a ver.

Una vez creado el modelo de datos, puedes construir Power BI visuals interactivos como cuadros, gráficos, mapas y tablas. Estas visualizaciones se basan en el modelo de datos subyacente y pueden personalizarse para transmitir información significativa.

  • Creación de informes:

Power BI permite crear informes interactivos combinando visualizaciones, imágenes, cuadros de texto y otros elementos. Los informes pueden compartirse y publicarse en línea para colaborar con otras personas.

Al utilizar eficazmente estas funciones, los usuarios pueden crear sofisticados modelos de datos en Power BI, lo que permite un potente análisis y visualización de datos para una toma de decisiones informada.

 

¿Por qué necesitamos el modelado de datos en Power BI?

El modelado de datos en Power BI es esencial porque transforma los datos en bruto en información significativa. Mediante la creación de relaciones, la definición de cálculos y la organización de tablas de datos, el modelado de datos permite a los usuarios obtener información, tomar decisiones basadas en datos y descubrir patrones ocultos en los datos.

En pocas palabras, el modelado de datos en Power BI garantiza que los datos estén estructurados de forma lógica, lo que permite un análisis y una visualización eficaces, que son cruciales para que las empresas comprendan sus operaciones, identifiquen tendencias y optimicen sus estrategias.

El modelado de datos en Power BI proporciona una base sólida para crear informes y cuadros de mando precisos, perspicaces e interactivos, mejorando la business intelligence a nivel global y ayudando en los procesos de toma de decisiones eficaces.

 

¿Qué tipos de modelos de datos existen en Power BI?

En Power BI, podemos trabajar con diferentes modelos de datos para estructurar y organizar nuestros datos de manera eficaz.

Estos son los principales tipos de modelos de datos utilizados en Power BI:

1. Esquema en estrella:

  • Descripción: En un esquema en estrella, tiene una tabla de hechos central que contiene medidas numéricas de rendimiento (como ventas o ingresos), rodeada de tablas de dimensiones (como productos, clientes y tiempo). Las dimensiones contienen datos descriptivos y están relacionadas con la tabla de hechos central. Este diseño simplifica la recuperación de datos y permite una consulta eficaz.
  • Caso práctico: Ideal para situaciones en las que se dispone de una tabla de hechos central y varias dimensiones relacionadas.

2. Esquema copo de nieve:

  • Descripción: Similar al esquema en estrella, pero en un esquema en copo de nieve, las tablas de dimensiones están normalizadas. Esto significa que, en lugar de almacenar toda la información en una tabla, los datos se dividen en varias tablas relacionadas. Esto puede ahorrar espacio de almacenamiento, pero requiere consultas más complejas debido a la necesidad de unir varias tablas.
  • Caso práctico: Adecuado para escenarios en los que se necesita conservar espacio de almacenamiento y tener una comprensión clara de las relaciones entre los datos.

3. Constelación de hechos:

  • Descripción: También conocido como esquema galaxia, este modelo implica múltiples tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones. Cada tabla de hechos captura métricas o medidas diferentes. Permite realizar análisis más complejos en los que intervienen distintos procesos empresariales.
  • Caso práctico: Útil cuando se tienen múltiples procesos de negocio o medidas no relacionadas que necesitan ser analizadas juntas.

4. Modelo de tabla única:

  • Descripción: En un modelo de tabla única, todos los datos se almacenan en una única tabla sin utilizar tablas de dimensiones o de hechos separadas. Los campos de esta tabla distinguen entre los diferentes tipos de datos.
  • Caso práctico: Adecuado para conjuntos de datos pequeños o situaciones sencillas en las que las relaciones entre los datos son mínimas y sin complicaciones.

5. Modelos importados vs. DirectQuery:

  • Descripción: Power BI permite importar datos al archivo de Power BI (Modelo Importado) o conectarse directamente a las fuentes de datos sin importar los datos (Modelo DirectQuery). Los modelos importados proporcionan un rendimiento más rápido, especialmente para grandes conjuntos de datos, mientras que los modelos DirectQuery garantizan datos en tiempo real consultando directamente la base de datos de origen.
  • Caso práctico: Se recomienda elegir los modelos importados para obtener un mejor rendimiento con conjuntos de datos de tamaño pequeño a moderado. Los modelos DirectQuery son adecuados cuando los datos en tiempo real son cruciales y el tamaño del conjunto de datos es significativo.

La elección del modelo de datos adecuado depende de los requisitos empresariales específicos, la complejidad de las relaciones entre los datos y las necesidades de rendimiento.

La comprensión de los diferentes tipos de modelos de datos en Power BI permite tomar decisiones informadas a la hora de estructurar los datos para el análisis y la visualización.

¿Cómo crear un modelo de datos en Power BI?

Crear un modelo de datos en Power BI implica importar datos, definir relaciones y crear cálculos, entre otros pasos.

El modelado de datos puede ser complicado, así que ofrecemos una guía con los pasos básicos para crear un modelo de datos en Power BI:

Paso 1: Importar los datos

Obtener datos:
    • Abre Power BI Desktop.
    • Haz clic en "Obtener datos" en la pestaña Inicio.
    • Selecciona la fuente de datos que deseas importar (Excel, SQL Server, SharePoint, etc.).
    • Conéctate a la fuente de datos e importa los datos necesarios a Power BI.

Paso 2: Transforma y limpia los datos

Transformación de datos:
    • Tras la importación, puedes transformar los datos con Power Query Editor.
    • Haz clic en "Transformar datos" para abrir Power Query Editor.
    • Limpia los datos eliminando duplicados, filtrando filas, renombrando columnas y realizando cualquier otra transformación necesaria.

Paso 3: Crea relaciones

Gestión de relaciones:
    • Tras importar y transformar las tablas necesarias, es hora de definir las relaciones entre las tablas.
    • Haz clic en la vista "Modelo" de la barra lateral izquierda.
    • Arrastra los campos de las tablas a los pozos de campo en el lienzo de visualización.
    • Ten en cuenta que Power BI detecta y crea relaciones entre tablas de forma automática basándose en los nombres de campo coincidentes. Si es necesario, puedes crear relaciones manuales haciendo clic y arrastrando entre campos de diferentes tablas.

 

Buenas prácticas de modelado de datos en Power BI

El modelado de datos es similar a la construcción del plano arquitectónico de una casa; constituye la base sobre la que descansa un sistema de base de datos sólido, eficiente y fiable. Sin un modelo de datos meticulosamente diseñado, las organizaciones pueden enfrentarse a varios desafíos.

En Bismart, como empresa partner Power BI preferente de Microsoft, contamos con un amplio equipo de expertos certificados en Power BI.

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Ante todo, las buenas prácticas de modelado de datos garantizan la precisión, integridad y calidad de los datos. Al imponer la coherencia en los formatos de datos, las convenciones de nomenclatura y las relaciones entre entidades, las empresas pueden confiar en la información derivada de la base de datos. Esta precisión es fundamental para los procesos de toma de decisiones informadas, lo que permite a las organizaciones extraer ideas significativas y planificar estrategias basadas en datos fiables.

El rendimiento eficiente de las consultas es otro aspecto crítico. En un mundo en el que los datos crecen a un ritmo sin precedentes, es fundamental recuperar rápidamente información específica. Mediante la organización de tablas de datos, el establecimiento de índices adecuados y la optimización de las consultas, las buenas prácticas de modelado de datos mejoran significativamente la velocidad de acceso a los datos. Esta agilidad es especialmente vital para las aplicaciones que requieren análisis en tiempo real, lo que permite a las empresas responder rápidamente a los cambios en la dinámica del mercado y las preferencias de los clientes.

Además, un modelo de datos bien diseñado garantiza la adaptabilidad y la seguridad del modelo de cara al futuro. A medida que las empresas evolucionan, también lo hacen sus necesidades de datos. Un modelo de datos flexible puede incorporar sin problemas nuevas fuentes de datos, adaptarse a los cambios en las reglas de negocio e integrar tecnologías innovadoras. Esta adaptabilidad salvaguarda las inversiones de la organización, permitiéndole evolucionar sin tener que revisar toda su infraestructura de datos.

La seguridad de los datos y el cumplimiento de las normativas vigentes también son componentes integrales de las buenas prácticas de modelado de datos. Definiendo controles de acceso adecuados, métodos de encriptación y garantizando el cumplimiento de las normas reglamentarias, las empresas pueden proteger la información sensible. Las violaciones de datos y los problemas de incumplimiento pueden mitigarse, fomentando la confianza entre clientes y stakeholders.

Además, un modelo de datos construido meticulosamente mejora la colaboración y el entendimiento entre los miembros del equipo. Los desarrolladores, administradores de bases de datos y analistas pueden trabajar de forma más eficiente cuando la estructura y las relaciones dentro de la base de datos son intuitivas y están bien documentadas. Esta comprensión compartida fomenta la colaboración, reduce los errores y acelera el proceso de desarrollo.

En esencia, las buenas prácticas de modelado de datos son el eje de una gestión de datos eficaz. Sientan las bases de unos sistemas de información precisos, eficientes y seguros, que permiten a las empresas aprovechar sus datos como un activo estratégico. Las organizaciones que invierten en adherirse a estas mejores prácticas están mejor posicionadas para navegar por las complejidades del panorama moderno de los datos, impulsando la innovación y manteniendo una ventaja competitiva en sus respectivos sectores.

 

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Publicado por Núria Emilio