Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

LECTURAS POWER BI - Coggle Diagram

- - - - • Informática Power Center, de Informática.
      - • Oracle Designer, de Oracle Corporation
      - • Rational Rose, de IBM Corporation
      - • Erwin, de Computer Associates.
      - • Embarcadero, de Embarcadero Technologies.
      - • Power Designer, de Sybase Corporation
- - - - • La estructura de datos
      - • La manipulación de datos
      - • La integridad de los datos
  - - - Independencia Física: La forma de almacenar los datos no debe influir en su manipulación. Si el almacenamiento físico cambia, los usuarios que acceden a esos datos no tienen que modificar sus aplicaciones.
      - Independencia Lógica: Las aplicaciones que utilizan la base de datos no deben ser modificadas por que se inserten, actualicen y eliminen datos.
      - Flexibilidad: En el sentido de poder presentar a cada usuario los datos de la forma en que éste prefiera
      - Uniformidad: Las estructuras lógicas de los datos siempre tienen una única forma conceptual (las tablas), lo que facilita la creación y manipulación de la base de datos por parte de los usuarios.
      - Sencillez: Las características anteriores hacen que este Modelo sea fácil de comprender y de utilizar por parte del usuario final.
- - - - Visualización: La información obtenida se puede visualizar fácilmente, por lo que entenderlo resulta sencillo.
      - Asequible: El Small Data es fácil de usar para la mayoría de las empresas. Con él, se centran tan solo en lo que consideren más relevante en un corto plazo para su negocio.
      - Ruido: Un pequeño volumen de datos incorpora poco ruido, es decir poca información accesoria o directamente no relevante.
      - Contexto: en un análisis de datos nunca se debe perder el contexto sobre el que deberemos tomar la decisión. No se trata de simples números y porcentajes, sino que debemos conseguir que tengan un significado real en un marco concreto. No tener en cuenta este contexto, o tomar uno inadecuado, generará los mismos problemas que si estuviéramos utilizando datos no correctos.
- - - - ● Eliminar grupos de repetición en tablas individuales.
        
        ● Crear una tabla independiente para cada conjunto de datos relacionados.
        
        ● Identificar cada conjunto de datos relacionados con una clave principal.
    - - ● Crear tablas independientes para conjuntos de valores que se aplican a varios registros.
        ● Relacionar estas tablas con una clave externa.
    - - ● Eliminar los campos que no dependen de la clave.
- - - - ● La relación entre una tabla de hechos y una tabla de dimensión debe ser de UNO a MUCHOS: esta regla es muy importante en el análisis con PBI y debe considerar que UNO debe ser el indicativo en la tabla de dimensión y MUCHOS al final de la conexión en la TABLA DE HECHOS.
        
        ● Solo se permite una conexión activa entre la tabla de hechos y una tabla de dimensión: aunque pueden definirse varias relaciones solo una debe estar activa.
        
        ● No se deben conectar campos de valores: las relaciones deben darse entre columnas con campos que NO sean de tipo valor.
        
        ● Se deben evitar las relaciones MUCHOS a MUCHOS: Aunque Power BI lo acepta se considera una característica NO propia de un modelo estrella.
        
        ● No se deben conectar campos entre columnas de dimensiones diferentes. Por ejemplo entre ciudad de un cliente con ciudad de una tienda.
        
        ● Por “default” los filtros van desde las tablas de dimensiones hacia las tablas de hechos.