15 bones pràctiques de modelatge de dades amb Power BI

En la vertiginosa era digital actual, cada dia es generen quantitats aclaparadores de dades. Per a les empreses, navegar per aquesta mar d'informació és com trobar una agulla en un paller. Però, i si sota aquest diluvi de dades s'amagués un tresor d'informació esperant a ser desenterrat? Benvingut al món del modelatge de dades, on la complexitat es transforma en claredat i les dades en brut es transformen en intel·ligència processable.

En l'era data-driven, comprendre el modelatge de dades no és només una habilitat tècnica, sinó també un avantatge competitiu. Tant si ets un analista de dades experimentat, un líder empresarial o simplement algú que sent curiositat pel poder que amaguen les dades, pots beneficiar-te d'aprendre l'art i la ciència del modelatge de dades.

Acompanya'ns en un viatge en el qual desentranyarem els misteris que s'amaguen darrere de l'elegant arquitectura de les bases de dades, explorarem les metodologies que converteixen les dades en brut en intel·ligència procesable i descobrirem per què el modelatge de dades contribueix a l'èxit d'una empresa.

A continuació, aprofundim en els principis bàsics del modelatge de dades, explorem les seves aplicacions en el món real i del business i explorem les bones pràctiques de modelatge de dades que et facilitaran la vida a l'hora de dissenyar un model de dades amb Power BI (o amb una altra tecnologia). 

Si desitges dur el modelatge de dades al següent nivell, no et perdis el nostre exclusiu llibre electrònic amb les 15 millors pràctiques per al modelatge de dades amb Power BI (o no).

Què és el modelatge de dades?

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 modelatge de dades és el procés de creació d'una representació visual de l'estructura i organització d'una base de dades o d'un sistema de dades. És clau per a qualsevol procés relacionat amb l'explotació de les dades i defineix com s'emmagatzemen, accedeixen i gestionen les dades en un sistema de gestió de bases de dades.

El modelatge de dades és un pas crucial en el procés de disseny de bases de dades, ja que garanteix que la base de dades estigui organitzada i estructurada per a complir els requisits de l'empresa i dels usuaris finals. També és una part important de la data science i l'anàlisi de dades, ja que, per a fer pràcticament qualsevol cosa amb les dades, és necessari construir un model de dades.

El modelatge de dades abasta diversos aspectes:

1. Model de dades conceptual:

• Propòsit: Defineix la visió d'alt nivell de tota la base de dades.
• Enfocament: Posa l'accent en quines dades s'emmagatzemen en el sistema i en les relacions entre les entitats de dades.
• Representació: Sol presentar-se en forma de diagrames Entitat-Relació (ER) o visualitzacions similars d'alt nivell.
• Destinataris: Parts interessades del negoci, usuaris finals i arquitectes tècnics.

2. Model de dades lògic:

• Propòsit: Defineix l'estructura dels elements de dades i les seves relacions en la base de dades.
• Enfocament: Posa l'accent en la definició de taules, columnes, tipus de dades, claus i relacions entre taules.
• Representació: Es presenta a través de diagrames Entitat-Relació, diagrames de classes o visualitzacions similars amb més detalls tècnics que el model conceptual.
• Destinataris: Administradors de bases de dades, desenvolupadors d'aplicacions i arquitectes de dades.

3. Model de dades físic:

• Propòsit: Defineix com s'implementarà el model lògic de dades en el sistema de gestió de base de dades.
• Enfocament: Especifica detalls com a índexs, particions, clustering i altres detalls d'implementació específics de la base de dades.
• Representació: Inclou detalls específics sobre taules de bases de dades, columnes, tipus de dades i restriccions en la tecnologia de bases de dades triada.
• Destinataris: Administradors de bases de dades, arquitectes de sistemes i desenvolupadors responsables de la implementació de la base de dades.

La importància dels models de dades:

• Claredat: El modelatge de dades proporciona una representació clara i visual de les dades i les seves relacions, la qual cosa facilita a les parts interessades la comprensió de l'estructura i el significat de les dades.
• Coherència: Garanteix la coherència en les convencions de nomenclatura, els tipus de dades i les relacions, promovent la uniformitat en tota la base de dades.
• Eficàcia: Els models de dades ben dissenyades milloren l'eficiència de les operacions de la base de dades, inclosa la recuperació, l'emmagatzematge i el manteniment de les dades.
• Escalabilitat: Un bon model de dades pot adaptar-se als canvis en el volum i la complexitat de les dades, permetent que la base de dades s'ampliï a mesura que creix l'empresa.
• Precisió: En definir les restriccions i relacions de les dades, el modelatge de dades ajuda a mantenir la precisió i la integritat de les dades.

El modelatge de dades és un procés fonamental del disseny de bases de dades, ja que consisteix en crear un esquema de com s'emmagatzemaran, accediran i gestionaran les dades en un sistema d'informació. Facilita la comunicació entre les parts interessades, garanteix la coherència de les dades i contribueix a una implantació eficaç de les bases de dades.

Què és un model de dades a Power BI?

El modelatge de dades en Power BI és el procés de definir relacions entre diferents taules de dades per a crear una vista unificada i significativa de les dades dins de l'entorn de Power BI.

Construir un model de dades en Power BI implica transformar les dades en brut en un format estructurat que pugui analitzar-se i visualitzar-se fàcilment. Power BI proporciona una sèrie d'eines i funcions per a ajudar els usuaris a crear models de dades eficaces.

Components clau del modelatge de dades a Power BI:

• Fonts de dades:

Power BI et permet connectar-te a múltiples fonts de dades, com ara fulls de càlcul d'Excel, bases de dades, serveis online i fonts de dades basades en el núvol.

• Transformació de dades:

Power BI inclou un potent Query Editor que permet netejar, transformar i donar forma a les dades. Així, es poden fer tasques com eliminar duplicats, filtrar dades, combinar taules i crear columnes calculades. Aquestes transformacions ajuden a preparar les dades per al modelatge.

• Relacions:

Els models de dades solen incloure diverses taules relacionades entre si. Power BI permet establir relacions entre les taules basant-se en camps comuns. Per exemple, pots tenir una taula "Vendes" i una taula "Productes", i crear una relació entre elles utilitzant una columna "ProductID".

• DAX (Data Analysis Expressions):

DAX és un potent llenguatge de fórmules utilitzat en Power BI per a crear càlculs i agregacions personalitzats. Amb DAX, pots crear columnes calculades, taules calculades i mesures. Les mesures són especialment importants, ja que permeten realitzar càlculs sobre la marxa, agregant dades de manera dinàmica en funció de les interaccions de l'usuari.

• Jerarquies:

Power BI permet crear jerarquies dins del model de dades. Les jerarquies són útils per a aprofundir en les dades a diferents nivells de granularitat. Per exemple, una jerarquia de dates pot tenir nivells com a any, trimestre, mes i dia.

• Seguretat de dades:

Power BI ofereix funcions per a gestionar la seguretat de les dades. Es pot configurar la seguretat a nivell de fila (row-level security) per a restringir l'accés a les dades en funció dels rols de l'usuari, garantint que cada usuari vegi només les dades que està autoritzat a veure.

• Visualització de dades:

Una vegada creat el model de dades, pots construir Power BI visuals interactius com a quadres, gràfics, mapes i taules. Aquestes visualitzacions es basen en el model de dades subjacent i poden personalitzar-se per a transmetre informació significativa.

• Creació d'informes:

Power BI permet crear informes interactius combinant visualitzacions, imatges, quadres de text i altres elements. Els informes poden compartir-se i publicar-se en línia per a col·laborar amb altres persones.

En utilitzar eficaçment aquestes funcions, els usuaris poden crear sofisticats models de dades en Power BI, la qual cosa permet una potent anàlisi i visualització de dades per a una presa de decisions informada.

Per què necessitem el modelatge de dades a Power BI?

El modelatge de dades a Power BI és essencial perquè transforma les dades en brut en informació significativa. Mitjançant la creació de relacions, la definició de càlculs i l'organització de taules de dades, el modelatge de dades permet als usuaris obtenir informació, prendre decisions basades en dades i descobrir patrons ocults en les dades.

En poques paraules, el modelatge de dades a Power BI garanteix que les dades estiguin estructurades de manera lògica, la qual cosa permet una anàlisi i una visualització eficaces, que són crucials perquè les empreses comprenguin les seves operacions, identifiquin tendències i optimitzin les seves estratègies.

El modelatge de dades a Power BI proporciona una base sòlida per a crear informes i quadres de comandament precisos, perspicaços i interactius, millorant la business intelligence a nivell global i ajudant en els processos de presa de decisions eficaces.

Quins tipus de models de dades existeixen en Power BI?

A Power BI, podem treballar amb diferents models de dades per a estructurar i organitzar les nostres dades de manera eficaç.

Aquests són els principals tipus de models de dades utilitzades en Power BI:

1. Esquema en estrella:

• Descripció: En un esquema en estrella, es disposa d'una taula de fets central que conté mesures numèriques de rendiment (com a vendes o ingressos), envoltada de taules de dimensions (com a productes, clients i temps). Les dimensions contenen dades descriptives i estan relacionades amb la taula de fets central. Aquest disseny simplifica la recuperació de dades i permet una consulta eficaç.
• Cas pràctic: Ideal per a situacions en les quals es disposa d'una taula de fets central i diverses dimensions relacionades.

2. Esquema floc de nou:

• Descripció: Similar a l'esquema en estrella, però en un esquema en floc de neu, les taules de dimensions estan normalitzades. Això significa que, en lloc d'emmagatzemar tota la informació en una taula, les dades es divideixen en diverses taules relacionades. Això pot estalviar espai d'emmagatzematge, però requereix consultes més complexes a causa de la necessitat d'unir diverses taules.
• Cas pràctic: Adequat per a escenaris en els quals es necessita conservar espai d'emmagatzematge i tenir una comprensió clara de les relacions entre les dades.

3. Constel·lació de fets:

• Descripció: També conegut com a esquema galàxia, aquest model implica múltiples taules de fets que comparteixen taules de dimensions. Cada taula de fets captura mètriques o mesures diferents. Permet realitzar anàlisis més complexes en els quals intervenen diferents processos empresarials.
• Cas pràctic: Útil quan es tenen múltiples processos de negoci o mesures no relacionades que necessiten ser analitzades juntes.

4. Model de taula única:

• Descripció: En un model de taula única, totes les dades s'emmagatzemen en una única taula sense utilitzar taules de dimensions o de fets separades. Els camps d'aquesta taula distingeixen entre els diferents tipus de dades.
• Cas pràctic: Adequat per a conjunts de dades petites o situacions senzilles en les quals les relacions entre les dades són mínimes i sense complicacions.

5. Models importats vs. DirectQuery:

• Descripció: Power BI permet importar dades a l'arxiu de Power BI (Model Importat) o connectar-se directament a les fonts de dades sense importar les dades (Model DirectQuery). Els models importats proporcionen un rendiment més ràpid, especialment per a grans conjunts de dades, mentre que els models DirectQuery garanteixen dades en temps real consultant directament la base de dades d'origen.
• Cas pràctic: Es recomana triar els models importats per a obtenir un millor rendiment amb conjunts de dades de grandària petita a moderat. Els models DirectQuery són adequats quan les dades en temps real són crucials i la grandària del conjunt de dades és significatiu.

L'elecció del model de dades adequat depèn dels requisits empresarials específics, la complexitat de les relacions entre les dades i les necessitats de rendiment.

La comprensió dels diferents tipus de models de dades en Power BI permet prendre decisions informades a l'hora d'estructurar les dades per a l'anàlisi i la visualització.

Com crear un model de dades a Power BI?

Crear un model de dades a Power BI implica importar dades, definir relacions i crear càlculs, entre altres passos.

El modelatge de dades pot ser complicat, així que oferim una guia amb els passos bàsics per a crear un model de dades a Power BI:

Pas 1: Importar los dades

• • Obre Power BI Desktop.
  • Fes clic a "Obtenir dades" en la pestanya Inici.
  • Selecciona la font de dades que desitges importar (Excel, SQL Server, SharePoint, etc.).
  • Connecta't a la font de dades i importa les dades necessàries a Power BI.

Pas 2: Transforma i neteja les dades

• • Després de la importació, pots transformar les dades amb Power Query Editor.
  • Fes clic a "Transformar dades" per a obrir Power Query Editor.
  • Neta les dades eliminant duplicats, filtrant files, canviant de nom columnes i realitzant qualsevol altra transformació necessària.

Pas 3: Crea relacions

• • Després d'importar i transformar les taules necessàries, és hora de definir les relacions entre les taules.
  • Fes clic en la vista "Model" de la barra lateral esquerra.
  • Arrossega els camps de les taules als pous de camp en el llenç de visualització.
  • Has de tenir en compte que Power BI detecta i crea relacions entre taules de manera automàtica basant-se en els noms de camp coincidents. Si és necessari, pots crear relacions manuals fent clic i arrossegant entre camps de diferents taules.

Bones pràctiques de modelatge de dades a Power BI

El modelatge de dades és similar a la construcció del pla arquitectònic d'una casa; constitueix la base sobre la qual descansa un sistema de base de dades sòlid, eficient i fiable. Sense un model de dades meticulosament dissenyat, les organitzacions poden enfrontar-se a diversos desafiaments.

A Bismart, com a empresa partner Power BI preferent de Microsoft, comptem amb un ampli equip d'experts certificats en Power BI.

T'agradaria treure el màxim partit al modelatge de dades a Power BI?

El nostre equip d'experts en Power BI ha desenvolupat un llibre amb 15 bones pràctiques de modelatge de dades en Power BI. Pots descarregar-ho aquí:

Abans de res, les bones pràctiques de modelatge de dades garanteixen la precisió, integritat i qualitat de les dades. En imposar la coherència en els formats de dades, les convencions de nomenclatura i les relacions entre entitats, les empreses poden confiar en la informació derivada de la base de dades. Aquesta precisió és fonamental per als processos de presa de decisions informades, la qual cosa permet a les organitzacions extreure idees significatives i planificar estratègies basades en dades fiables.

El rendiment eficient de les consultes és un altre aspecte crític. En un món en el qual les dades creixen a un ritme sense precedents, és fonamental recuperar ràpidament informació específica. Mitjançant l'organització de taules de dades, l'establiment d'índexs adequats i l'optimització de les consultes, les bones pràctiques de modelatge de dades milloren significativament la velocitat d'accés a les dades. Aquesta agilitat és especialment vital per a les aplicacions que requereixen anàlisis en temps real, la qual cosa permet a les empreses respondre ràpidament als canvis en la dinàmica del mercat i les preferències dels clients.

A més, un model de dades ben dissenyat garanteix l'adaptabilitat i la seguretat del model de cara al futur. A mesura que les empreses evolucionen, també ho fan les seves necessitats de dades. Un model de dades flexible pot incorporar sense problemes noves fonts de dades, adaptar-se als canvis en les regles de negoci i integrar tecnologies innovadores. Aquesta adaptabilitat salvaguarda les inversions de l'organització, permetent-li evolucionar sense haver de revisar tota la seva infraestructura de dades.

La seguretat de les dades i el compliment de les normatives vigents també són components integrals de les bones pràctiques de modelatge de dades. Definint controls d'accés adequats, mètodes d'encriptació i garantint el compliment de les normes reglamentàries, les empreses poden protegir la informació sensible. Les violacions de dades i els problemes d'incompliment poden mitigar-se, fomentant la confiança entre clients i stakeholders.

A més, un model de dades construït meticulosament millora la col·laboració i l'entesa entre els membres de l'equip. Els desenvolupadors, administradors de bases de dades i analistes poden treballar de forma més eficient quan l'estructura i les relacions dins de la base de dades són intuïtives i estan ben documentades. Aquesta comprensió compartida fomenta la col·laboració, redueix els errors i accelera el procés de desenvolupament.

En essència, les bones pràctiques de modelatge de dades són l'eix d'una gestió de dades eficaç. Estableixen les bases d'uns sistemes d'informació precisos, eficients i segurs, que permeten a les empreses aprofitar les seves dades com un actiu estratègic. Les organitzacions que inverteixen a adherir-se a aquestes millors pràctiques estan més ben posicionades per a navegar per les complexitats del panorama modern de les dades, impulsant la innovació i mantenint un avantatge competitiu en els seus respectius sectors.

Abans de marxar...

No et perdis el nostre e-book exclusiu amb 15 bones pràctiques de modelatge de dades amb Power BI. Descarrega'l ara!