El análisis de datos es una disciplina fundamental en la era digital. Comprender su estructura y las herramientas necesarias para extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de información es esencial. En este artículo, exploraremos los conceptos esenciales de bases de datos, modelado dimensional y el lenguaje DAX (Data Analysis Expressions), una herramienta clave en la gestión y transformación de datos tabulares.

Fundamentos de Bases de Datos

Una base de datos es un conjunto de datos organizados sistemáticamente para su posterior uso. Dentro de este universo, las bases de datos relacionales destacan por su eficiencia y flexibilidad, ya que permiten establecer relaciones entre tablas mediante claves primarias y foráneas.

Data Warehouse y Datamart

• Data Warehouse: Repositorio centralizado de datos históricos diseñado para facilitar el análisis y la toma de decisiones empresariales.
• Datamart: Subconjunto de un Data Warehouse centrado en un área de negocio específica, optimizando el acceso y el análisis de datos particulares.

Modelado Dimensional: Optimizando el Almacenamiento de Datos

El modelo dimensional es una adaptación del modelo relacional que busca optimizar la velocidad en las consultas analíticas. Dentro de este enfoque, encontramos diferentes arquitecturas:

– Modelo en Estrella

Este modelo se estructura en torno a una tabla de hechos, que almacena datos cuantitativos, y varias tablas de dimensiones, que permiten clasificar la información. La representación gráfica de esta estructura se asemeja a una estrella, de ahí su nombre.

– Modelo en Copo de Nieve

Es una versión normalizada del modelo en estrella que reduce la redundancia de datos a costa de una mayor complejidad en las relaciones, lo que puede impactar el rendimiento.

– Tablas de Dimensiones

Son aquellas que permiten filtrar y agrupar la información. Contienen datos descriptivos y suelen tener muchos atributos, lo que las convierte en estructuras amplias pero poco profundas.

DAX: El Lenguaje Clave para Modelos Tabulares

DAX (Data Analysis Expressions) es el lenguaje de consultas para modelos tabulares en herramientas como Power BI. Sus principales características incluyen:

• Se asemeja a Excel pero trabaja con columnas y no con celdas.
• Es un lenguaje funcional, basado en funciones anidadas y ejecución jerárquica.
• Permite el uso de tablas calculadas, columnas calculadas y medidas.

Contexto de Evaluación en DAX

Para dominar DAX es crucial entender el contexto de evaluación, que se divide en:

• Contexto de Fila: Se aplica al evaluar expresiones dentro de una fila individual de una tabla.
• Contexto de Filtro: Se utiliza al aplicar filtros sobre un conjunto de datos, afectando los cálculos globales.

Sin embargo, aprender DAX requiere práctica. En el DSI ayudamos a nuestros alumnos a desarrollar un conocimiento práctico de este lenguaje con clases orientadas a aplicar los siguientes conceptos:

1. Creación de una Medida Básica: Desarrollo de medidas simples para cálculos esenciales dentro de modelos tabulares.
2. Uso de Funciones de Agregación: Aplicación de funciones como SUM, AVERAGE y COUNT para resumir datos de manera eficiente.
3. Cálculo de una Columna Calculada: Generación de nuevas columnas en las tablas para enriquecer los análisis.
4. Filtrado con la Función FILTER: Uso de filtros dinámicos para segmentar datos y obtener información más relevante.
5. Cálculo de un Valor Dinámico con CALCULATE: Modificación de contextos de filtro para realizar cálculos avanzados.

Estos ejercicios son fundamentales para entender la sintaxis y el funcionamiento de DAX en distintos contextos.

Conclusión: Del Conocimiento a la Aplicación Práctica

El análisis de datos no solo requiere conocer la teoría, sino también dominar bases de datos relacionales, modelos dimensionales y cálculos avanzados en Power BI que te permitirán transformar datos en decisiones estratégicas.

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