Modelado de datos con DAX: conceptos
Business Intelligence (BI) está ganando importancia en varios campos y organizaciones. La toma de decisiones y los pronósticos basados en datos históricos se han vuelto cruciales en un mundo competitivo en constante crecimiento. Existe una gran cantidad de datos disponibles tanto interna como externamente de fuentes diversificadas para cualquier tipo de análisis de datos.
Sin embargo, el desafío es extraer los datos relevantes de los macrodatos disponibles según los requisitos actuales y almacenarlos de una manera amigable para proyectar diferentes conocimientos a partir de los datos. Un modelo de datos así obtenido con el uso de términos comerciales clave es una valiosa herramienta de comunicación. El modelo de datos también debe proporcionar una forma rápida de generar informes según sea necesario.
El modelado de datos para sistemas de BI le permite afrontar muchos de los desafíos relacionados con los datos.
Requisitos previos para un modelo de datos para BI
Un modelo de datos para BI debe cumplir con los requisitos de la empresa para la que se realiza el análisis de datos. Los siguientes son los conceptos básicos mínimos que debe cumplir cualquier modelo de datos:
El modelo de datos debe ser específico para el negocio
Un modelo de datos que sea adecuado para una línea de negocio puede no serlo para otra línea de negocio. Por lo tanto, el modelo de datos debe desarrollarse en función del negocio específico, los términos comerciales utilizados, los tipos de datos y sus relaciones. Debe basarse en los objetivos y el tipo de decisiones tomadas en la organización.
El modelo de datos debe tener inteligencia incorporada
El modelo de datos debe incluir inteligencia incorporada a través de metadatos, jerarquías y herencias que faciliten un proceso de inteligencia empresarial eficiente y eficaz. Con esto, podrá brindar una plataforma común para diferentes usuarios, eliminando la repetición del proceso.
El modelo de datos debe ser robusto
El modelo de datos debe presentar con precisión los datos específicos de la empresa. Debería permitir un almacenamiento eficaz en disco y memoria para facilitar el procesamiento y la generación de informes rápidos.
El modelo de datos debe ser escalable
El modelo de datos debe poder adaptarse a los escenarios comerciales cambiantes de una manera rápida y eficiente. Puede que sea necesario incluir nuevos datos o nuevos tipos de datos. Es posible que las actualizaciones de datos deban manejarse de manera efectiva.
Modelado de datos para BI
El modelado de datos para BI consta de los siguientes pasos:
- Dar forma a los datos
- Cargando los datos
- Definiendo las relaciones entre las tablas
- Definición de tipos de datos
- Crear nuevos conocimientos de datos
Dar forma a los datos
Los datos necesarios para construir un modelo de datos pueden provenir de varias fuentes y pueden estar en diferentes formatos. Debe determinar qué parte de los datos de cada una de estas fuentes de datos se requiere para el análisis de datos específicos. Esto se llama Dar forma a los datos.
Por ejemplo, si está recuperando los datos de todos los empleados de una organización, debe decidir qué detalles de cada empleado son relevantes para el contexto actual. En otras palabras, debe determinar qué columnas de la tabla de empleados deben importarse. Esto se debe a que, cuanto menor sea el número de columnas en una tabla en el modelo de datos, más rápidos serán los cálculos en la tabla.
Cargando los datos
Debe cargar los datos identificados: las tablas de datos con las columnas elegidas en cada una de las tablas.
Definiendo las relaciones entre tablas
A continuación, debe definir las relaciones lógicas entre las diversas tablas que faciliten la combinación de datos de esas tablas, es decir, si tiene una tabla - Productos - que contiene datos sobre los productos y una tabla - Ventas - con las diversas transacciones de venta de los productos, al definir una relación entre las dos tablas, puede resumir las ventas, en cuanto al producto.
Definición de tipos de datos
La identificación de los tipos de datos apropiados para los datos en el modelo de datos es crucial para la precisión de los cálculos. Para cada columna de cada tabla que haya importado, debe definir el tipo de datos. Por ejemplo, tipo de datos de texto, tipo de datos de números reales, tipo de datos enteros, etc.
Creación de nuevas perspectivas de datos
Este es un paso crucial en el modelado de fechas para BI. Es posible que el modelo de datos que se construya deba compartirse con varias personas que necesiten comprender las tendencias de los datos y tomar las decisiones necesarias en muy poco tiempo. Por lo tanto, la creación de nuevos conocimientos de datos a partir de los datos de origen será eficaz, evitando volver a trabajar en el análisis.
Los nuevos conocimientos de datos pueden presentarse en forma de metadatos que pueden ser entendidos y utilizados fácilmente por personas de negocios específicas.
Análisis de los datos
Una vez que el modelo de datos está listo, los datos se pueden analizar según el requisito. La presentación de los resultados del análisis también es un paso importante porque las decisiones se tomarán en base a los informes.