Modelado de datos un trabajo que marca la diferencia
Una frase que me quedó del libro Impacta con Power BI dice:
“Si el modelo es bueno, el reporte se construye solo”.
Muchas veces nos enfocamos en:
  • Visuales atractivos
  • Medidas DAX sofisticadas
  • Interacciones avanzadas
Pero cuando el modelo está mal:
  • Aparecen relaciones ambiguas
  • El DAX se vuelve innecesariamente complejo
  • Surgen columnas calculadas para “parchear”
  • El rendimiento cae
  • El reporte se vuelve difícil de mantener
Y ahí empezamos a culpar a Power BI cuando el problema era estructural.
Me interesaría mucho poder conocer experiencias reales:
¿Qué ha sido el mayor “clic” en su evolución con Power BI: entender el modelo, mejorar DAX o limpiar mejor el origen?
¿Qué errores de modelado les han costado más tiempo corregir?
¿Creen que dedicamos suficiente tiempo al modelado antes de empezar a construir visuales?
Para quienes vienen de SQL o bases de datos, ¿les ayudó eso en Power BI o tuvieron que cambiar el chip?
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Carlos Oviedo
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Modelado de datos un trabajo que marca la diferencia
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