Descripción
Dirigido a
Profesionales con conocimientos previos equivalentes a un nivel intermedio de Power BI, incluyendo uso habitual de Power BI Desktop, creación de informes, transformaciones básicas en Power Query, conceptos de relaciones y medidas, y dominio de funciones DAX habituales.
Se recomienda experiencia previa con esquemas en estrella y comprensión operativa de tablas de hechos y dimensiones.
Equipo con Power BI Desktop actualizado y acceso a Power BI Service en el entorno de la organización, con permisos para publicar y trabajar en un área de trabajo de prácticas.
Será conveniente contar con una licencia que permita consumir y colaborar con contenido publicado, según la configuración de la organización.
Objetivos
Diseñar, construir y gobernar modelos de Power BI de alta complejidad, con especial énfasis en la calidad del modelo semántico, la estabilidad de las transformaciones y la corrección de las medidas.
Diagnosticar problemas de contexto, relaciones y rendimiento, y aplicar patrones avanzados de modelado y de DAX de forma sistemática
Mejora directa de la fiabilidad de los informes, al reducir ambigüedades de filtros y errores de agregación, y en un aumento de productividad, al reutilizar patrones y estructuras de modelo.
Mayor autonomía para publicar y operar soluciones en el servicio, con control de accesos, actualización de datos, distribución y seguimiento de uso.
Contenidos
- Estructura de áreas de trabajo, roles, permisos, compartir con control, y diferencias entre acceso al informe y acceso al conjunto de datos.
- Publicación y sustitución de versiones, trazabilidad de dependencias, reutilización de conjuntos de datos y buenas prácticas para evitar duplicidades.
- Actualización de datos, programación, supervisión de errores, historial de actualización y criterios de diagnóstico.
- Distribución y consumo, suscripciones, alertas cuando apliquen, comentarios, y pautas de colaboración.
- Gobernanza práctica, documentación mínima, control de accesos, y criterios de calidad para contenido productivo.
- Lenguaje M, estructura de una consulta, pasos, evaluación, y criterios para escribir transformaciones legibles y mantenibles.
- Creación y uso de funciones, funciones con parámetros, funciones para limpieza, tipado, normalización, y generación de tablas auxiliares.
- Patrones de transformación, tablas de referencia, combinación y anexado con control de claves, tratamiento de nulos, errores, y tipos de datos.
- Optimización, reducción de pasos, plegado de consultas cuando sea posible, y técnicas para mejorar rendimiento y estabilidad.
- Trucos de trabajo, diagnóstico de consultas, dependencias, reutilización de lógica, y organización del proyecto de consultas.
- Dimensiones que cambian lentamente, enfoque por versiones, vigencias, y criterios para análisis histórico consistente.
- Claves subrogadas, necesidad, generación, y uso para estabilizar relaciones y soportar cambios en claves de negocio.
- Cabecera detalle, modelado de líneas y encabezados, agregaciones correctas, y patrones de navegación entre niveles.
- Múltiples tablas de hechos, conformado de dimensiones, coexistencia de granos distintos, y estrategias de coherencia de filtros.
- Múltiples columnas de fecha, gestión de roles de fecha, tablas de fechas, activación selectiva de relaciones y control de ambigüedad.
- Relaciones bidireccionales, casos de uso, riesgos, efectos colaterales sobre filtros y rendimiento, y alternativas de diseño más seguras.
- Transición de contextos, diferencias entre contexto de fila y de filtro, y lectura de la evaluación paso a paso.
- Patrones más importantes, medidas base, medidas derivadas, porcentajes, variaciones, acumulados, comparativas temporales y segmentaciones avanzadas.
- Grupos de cálculo, objetivos, estructura, impacto en el modelo, y criterios de uso para estandarizar lógica transversal.
- Cálculos en el visual, alcance, limitaciones, casos de uso para análisis rápido y cómo evitar inconsistencias con medidas del modelo.
- Diagnóstico y rendimiento, prevención de medidas costosas, reducción de iteradores innecesarios, y verificación de resultados con pruebas controladas.
Más de 15 años de experiencia de gestión empresarial.
Ayudar a compañías de todo tipo a utilizar sus datos de manera eficaz, acelerando su crecimiento y rentabilidad.
Programa de Dirección General del IESE-Madrid, Licenciatura universitaria en Física Fundamental por la Universidad de Zaragoza y dos Postgrados universitarios también por la Universidad de Zaragoza.
Información adicional
| Dirigido a | Directivos, Mandos intermedios, Nuevo Talento, Técnicos |
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| Modalidad |
