12d • 🏆 Celebraciones
La Dimensión Fecha que Cambió mi Perspectiva sobre Analítica
Hola buenas tardes hoy quiero compartir un momento que vivi, soy programador de formación. Hace ya unos años que empecé a buscar conocimiento sobre analítica de datos porque quería ir más allá de solo programar: quería entender cómo se trabaja con datos desde otra perspectiva.
Estaba en ese proceso de aprendizaje cuando entendí por qué siempre ahora encontramos esta frase: "el modelo debe quedar excelente antes de siquiera abrir Power BI".
El Click Mental: Modelo de Datos Primero
Buscando encontre una página donde el Sr. Salvador Ramos compartió una plantilla de dimensión fecha en Power BI.
Honestamente, en ese momento ni siquiera sabía qué era "una dimensión". La abrí con curiosidad... y ahí fue cuando realmente entendí a qué se refieren con "el modelo primero".
No era solo una tabla con fechas. Era arquitectura de datos pura:
Años, trimestres, meses, semanas, días ya separados
Columnas para ordenamiento correcto
Flags de días laborables, festivos, fines de semana
Jerarquías listas para usar
Pero lo más importante: estaba diseñada para relacionarse con otras tablas y hacer que los análisis temporales funcionaran casi automáticamente.
Por Qué "El Modelo Primero" No es solo una frase
Como programador, mi instinto era resolver todo con código:
python# Mi cerebro quería hacer esto
for row in ventas:
if row.fecha.year == current_year - 1:
total += row.monto
La dimensión fecha me enseñó que en analítica primero diseñas la estructura, después todo fluye:
DAX// El modelo correcto hace que esto sea trivial
Ventas Año Anterior =
CALCULATE([Total Ventas], SAMEPERIODLASTYEAR('DimFecha'[Fecha]))
No es solo sintaxis diferente. Es entender que el 80% del trabajo está en el modelo, no en las fórmulas.
Si tu modelo está bien diseñado, DAX es simple. Si tu modelo está mal, DAX se convierte en todo un problema.
Lo que Esa Dimensión Fecha Me Enseñó
Ver esa plantilla me llevó a entender conceptos que ahora uso todos los días:
Modelado dimensional (Kimball)
Esquema estrella
Granularidad de datos
OLAP vs OLTP
Por qué las relaciones importan más que las fórmulas
Lo que empezó como "quiero analizar mejor los datos" se convirtió en descubrir que el modelado de datos es un arte en sí mismo.
Y todo empezó con esa plantilla que Salvador compartió y que en ese momento ni siquiera entendía qué era.
La Lección que Me Llevé
Ahora entiendo por qué nos lo repiten constantemente:
"El modelo debe quedar excelente antes de abrir Power BI"
No es dogma. Es experiencia acumulada de miles de proyectos.
Un buen modelo hace que:
- DAX sea intuitivo, no un dolor de cabeza
- Las visualizaciones funcionen naturalmente
- El mantenimiento sea simple
- El rendimiento sea óptimo
- Los usuarios entiendan los datos
Un mal modelo hace que todo lo anterior sea un sufrimiento constante, sin importar cuánto código escribas para compensarlo.
¿Cuál fue su momento de entender realmente por qué el modelo va primero? ¿Qué concepto o ejemplo les hizo el click?
Gracias Salvador Ramos por esa dimensión fecha que fue mi primer "ahora sí entendí" .
Saludos a todos!!!
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La Dimensión Fecha que Cambió mi Perspectiva sobre Analítica
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