Quando si carica un’ampia tabella Excel in Power BI, si ottiene un modello di dati non ottimale. Cosa possiamo fare per creare un buon modello di dati? Cos’è un modello di dati “buono”? Approfondiamolo.
16 ore fa
Solo un altro giorno in ufficio: un cliente mi ha chiamato per sistemare qualcosa sul suo report di Power BI. Ho esaminato i dati e ho trovato un’ampia tabella con 30, 40 o più colonne.
Ho posto la domanda naturale: “Qual è la fonte di questa tabella?”
La risposta è stata “Excel; cos’altro?”
“Certamente”, penso.
La mia prossima domanda: “Possiamo ricavarne un buon modello di dati?”
Il mio cliente: “Perché?”
Ed eccoci qui.
Idealmente, importerei il file sorgente in un database relazionale e convertirei i dati in un bel modello di dati.
Purtroppo è un’eccezione che i miei clienti vogliano pagare per qualcosa che, a prima vista, non li avvantaggia.
Ma perché voglio avere un buon modello di dati? Un tavolo piatto funziona bene, no?
Ancora una volta, a prima vista, sì.
Non ci sono problemi con poche migliaia di righe.
Ma non appena la quantità di dati aumenta, possono sorgere problemi.
Ecco la versione breve di una risposta alla domanda “Perché?” domanda:
Ci sono molte ragioni per cui voglio avere un “buon modello di dati”.
I due brevi motivi sono Efficienza e Usabilità.
Quando si separano i tipi di dati in tabelle separate e li si collega con relazioni, Power BI può funzionare in modo più efficiente.
Inoltre, è possibile ridurre la dimensione del file Power BI rimuovendo le ridondanze.
Consiglio vivamente di leggere l’articolo SQLBI su questo argomento. È possibile trovare il collegamento nella sezione Riferimenti di seguito per ottenere una risposta approfondita a questa domanda.
Fonte: towardsdatascience.com
