¿Dejarías tus finanzas en manos de alguien que conozca un software de contabilidad (Contaplus, sage, o cualquier otro), pero que no tenga unos mínimos fundamentos financieros y contables? Seguro que no.
¿Por qué entonces utilizas Power BI sin unos mínimos fundamentos de Modelado Dimensional?
Power BI es una herramienta basada en modelos de datos, pero es muy frecuente que trabajes con ella como si fuera una herramienta más de cálculo y reporting. Es fundamental cambiar el chip. Voy a desarrollar esto y argumentarlo en detalle en este artículo. Y, por supuesto, te voy a proponer una solución ????
El error nº 1 que se comete con Power BI es «no disponer de un modelo de datos que responda adecuadamente a tus preguntas de negocio».
Llevo 20 años diseñando soluciones analíticas con este tipo de herramientas y siempre se ha mantenido este denominador común, la importancia del modelo de datos e identificar muchos problemas en él, que a priori, mis clientes relacionaban más con los cálculos y la visualización.
Revisando el problema: cálculos y visualización
En muchas ocasiones, por falta de conocimientos, asumimos que un modelo de bases de datos diseñado y optimizado para hacer muchas escrituras y lecturas simultáneas es también óptimo para la consulta y el análisis, pero esto no es cierto. Necesitamos un modelo optimizado para la consulta y el análisis, para responder nuestras preguntas de negocio.
Veamos un ejemplo práctico que me encuentro con mucha más frecuencia de la que me gustaría y que ha sido el motivo fundamental por el que escribo este artículo.
Estoy revisando una solución de BI ya desarrollada y me comentan problemas que tienen ante un cálculo y/o una visualización. A partir de ahí, empiezo a investigar, y con frecuencia llego a la conclusión de que el problema no está allí, sino en el Modelo de Datos, en los cimientos sobre los que se sustenta la solución.
La raíz del problema: el Modelo de Datos
Comenzamos a revisar el modelo y, principalmente, me encuentro con una carga de datos manteniendo la misma estructura que hay en el origen. Si para ese modelo necesito obtener datos de 17 tablas y 5 ficheros (csv, excel, etc.), me encuentro un modelo de datos en Power BI que contiene un total de 22 tablas. Es decir, por cada tabla de origen, creo una tabla en el modelo. Y por cada fichero, también creo una tabla en el modelo. Total las 22 tablas citadas.
A veces no es tan extremo, se hacen pequeñas modificaciones, cálculos, condiciones y agrupaciones.
En ambos casos el problema de fondo sigue siendo el mismo: el error número 1 que se comete con Power BI, y en general, en muchas soluciones de BI: «no disponer de un modelo de datos que responda adecuadamente a tus preguntas de negocio».
Si usas Tableau, Qlik, Power BI o cualquier otra solución, este problema es común a todas ellas.
Ejemplo de mejora de una solución realizada por uno de mis alumnos. Error nº 1 que se comete con power bi
Pongo literalmente el contenido de un email que me envió David, tras realizar un curso premium conmigo:
Subject: Evolución del cuadro de mandos gracias al curso de Power BI
«Buenos días Salvador,
Te escribo este correo, ya que me ha impresionado la situación tanto que, creo que como curiosidad debería compartirtela. El otro día al final de la clase, en la ronda de preguntas te comente que en mi caso concreto ya tenía un cuadro de mandos hecho en Power BI (cuando no tenía el dominio del sistema que tengo ahora gracias al curso). Actualmente estoy empezando a montar el nuevo cuadro de mandos para la empresa y te muestro el antes y el después para que evalúes por ti mismo. Es cierto que cargue todas las tablas porque no conocía la relación de tablas y las relaciones entre ellas, por eso el caos fue mayor pero en cualquier caso es curioso ????
Gracias sinceramente por todo.»
Así es como David pasó de un modelo de más de 20 tablas a un modelo con 4 tablas, conteniendo toda la información que necesitaba y respondiendo mucho mejor a sus preguntas de negocio.
No es mi intención proponerte un cambio ni una formación tan exhaustiva en Power BI. Simplemente quiero que tomes conciencia del problema y la necesidad que tienes de hacer Modelos de Datos que respondan adecuadamente a tus preguntas de negocio.
Que des un primer paso en firme.
Mejorando los Modelos de Datos de Power BI
Para llevar a cabo esta transformación de los datos de origen, diseñados para que las transacciones se ejecuten los más rápido posible (muchas personas han de estar leyendo y escribiendo simultáneamente sobre la misma base de datos), es necesario aprender técnicas de modelado dimensional, y ahí es donde quiero ayudarte.
Por ello, he creado un curso específicamente diseñado para conocer los fundamentos de los Modelos Dimensionales. Con él obtienes esa base teórica; tan importante y tan escasa, habitualmente por falta de concienciación, porque nadie te ha mostrado que hay una serie de conceptos y técnicas definidas y documentadas, que debes aplicar.
¿Has oido hablar de … esquemas en estrella, esquemas en copo de nieve, hechos, dimensiones, problemas con la historia de los datos, data marts, data warehouse … y no tienes claro qué es cada uno de estos conceptos?
Pues te lo voy a decir con otras palabras:
¿Has oído hablar de … debe, haber, asientos, apuntes, balances, activo, pasivo … y no sabes lo que es y a pesar de ello gestionas la contabilidad de una empresa? Seguro que no, que quien gestiona la contabilidad tiene claros estos conceptos.
Ha llegado el momento de adquirir estos conocimientos y mejorar enormemente tus soluciones analíticas. Te voy a ayudar a ello.
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Modelos en Estrella – Esencial
Si quieres conocer el error 2 y el 3, te invito a descargar esta guía:
Power BI: Los 3 errores más dañinos y cómo evitarlos
Espero que te resulte útil y mejores tus resultados con Power BI.
