En el ámbito del análisis de datos, uno de los primeros pasos para avanzar hacia un nivel más profesional consiste en comprender cómo estructurar la información y cómo trabajar con ella de forma eficiente. En este contexto, DAX (Data Analysis Expressions) y el modelado de datos se convierten en dos pilares fundamentales.

De tablas simples a modelos analíticos.

Uno de los puntos de partida habituales en el análisis de datos es el uso de herramientas como Excel, donde la información suele organizarse en una única tabla. Aunque este enfoque puede ser útil en etapas iniciales, presenta importantes limitaciones cuando el volumen de datos crece o cuando se necesitan análisis más complejos.

Por ello, es necesario evolucionar hacia modelos que permitan:

• Gestionar grandes volúmenes de información
• Mejorar el rendimiento de los cálculos
• Aumentar la capacidad de análisis

En este proceso, conceptos como la granularidad de los datos o la forma en que se estructuran las tablas adquieren un papel clave.

Fundamentos del modelo relacional.

Para construir modelos de datos eficientes, es fundamental entender cómo se organizan las bases de datos relacionales. En este tipo de modelos, la información se distribuye en diferentes tablas que se conectan entre sí mediante relaciones.

Estas conexiones se establecen a través de:

• Claves primarias, que identifican de forma única cada registro
• Claves foráneas, que permiten relacionar unas tablas con otras

Este enfoque permite estructurar la información de forma más flexible y evitar redundancias, facilitando así el análisis posterior.

El modelo dimensional y el modelo en estrella.

A partir del modelo relacional, se introduce el modelo dimensional, diseñado específicamente para el análisis de datos. Su principal objetivo es facilitar la consulta de información y mejorar el rendimiento de los sistemas analíticos.

Dentro de este tipo, destaca el modelo en estrella, una de las estructuras más utilizadas en Business Intelligence. En él se diferencian dos tipos de tablas:

• Tablas de hechos, que contienen los indicadores numéricos del negocio (ventas, pedidos, ingresos, etc.)
• Tablas de dimensiones, que aportan el contexto necesario para analizar esos datos (cliente, producto, tiempo, etc.)

Esta organización permite analizar la información desde diferentes perspectivas y construir informes más completos y eficientes.

El papel de DAX en el análisis de datos.

Una vez definido el modelo, entra en juego DAX, el lenguaje utilizado para realizar cálculos sobre los datos.

DAX permite trabajar con distintos tipos de cálculos:

• Columnas calculadas, que operan fila a fila.
• Medidas, que se calculan dinámicamente según el contexto.
• Tablas calculadas, que generan nuevas estructuras a partir de los datos existentes.

Su uso es clave para transformar los datos en información útil, adaptada a las necesidades de cada análisis.

Aprendizaje práctico orientado a negocio.

El aprendizaje de estos conceptos se apoya en la práctica, mediante ejercicios que simulan situaciones reales. Entre ellos, destacan:

• La construcción de modelos en estrella a partir de estructuras iniciales.
• La creación de tablas calendario para análisis temporal.
• La aplicación de funciones DAX para resolver problemas de negocio.

Este enfoque permite consolidar los conocimientos y comprender cómo aplicar estas herramientas en entornos profesionales.

Una base para el análisis estratégico.

Dominar los fundamentos del modelado de datos y DAX es un paso esencial para cualquier profesional que quiera trabajar con datos de forma avanzada.

Más allá de las herramientas, se trata de adquirir una forma de pensar: estructurar la información, interpretar los datos y transformarlos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Este artículo es un resumen de las sesiones de DAX impartidas por Manuel Ramón Ramón, CEO en Iddeass Digital Intelligence y en AR Soluciones Jurídicas SLP, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute de la Universidad de Alicante.

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