{"id":10017,"date":"2022-06-20T12:05:04","date_gmt":"2022-06-20T18:05:04","guid":{"rendered":"https:\/\/ugit.siua.ac.cr\/?p=10017"},"modified":"2022-06-21T08:43:06","modified_gmt":"2022-06-21T14:43:06","slug":"azure-dp-900-t04-m03-exploracion-de-los-aspectos-basicos-de-la-visualizacion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sada.services\/?p=10017","title":{"rendered":"Azure DP-900: T04\/M03: Exploraci\u00f3n de los aspectos b\u00e1sicos de la visualizaci\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"\n

https:\/\/docs.microsoft.com\/es-mx\/learn\/modules\/explore-fundamentals-data-visualization\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

El modelado y la visualizaci\u00f3n de datos son el n\u00facleo de las cargas de trabajo de inteligencia empresarial (BI) que son compatibles con las soluciones de an\u00e1lisis de datos modernas. B\u00e1sicamente, la visualizaci\u00f3n de datos potencia la creaci\u00f3n de informes y la toma de decisiones que ayudan a las organizaciones a tener \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n

En este m\u00f3dulo, obtendr\u00e1 informaci\u00f3n sobre los principios fundamentales del modelado de datos anal\u00edticos y la visualizaci\u00f3n de datos, con Microsoft Power BI como plataforma para explorar estos principios en acci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Unidad 2: Descripci\u00f3n de las herramientas y el flujo de trabajo de Power BI<\/h2>\n\n\n\n

Hay muchas herramientas de visualizaci\u00f3n de datos que los analistas de datos pueden usar para explorar datos y resumir informaci\u00f3n de manera visual, incluida la compatibilidad con gr\u00e1ficos en herramientas de productividad como Microsoft Excel y widgets integrados de visualizaci\u00f3n de datos en cuadernos que se usan para explorar datos en servicios como Azure Synapse Analytics y Azure Databricks. Sin embargo, para el an\u00e1lisis de negocio a escala empresarial, a menudo se requiere una soluci\u00f3n integrada que pueda admitir el modelado de datos complejo, los informes interactivos y el uso compartido seguro.<\/p>\n\n\n\n

Microsoft Power BI<\/h3>\n\n\n\n

Microsoft Power BI es un conjunto de herramientas y servicios que los analistas de datos pueden usar para crear visualizaciones de datos interactivas para consumo por parte de usuarios profesionales.<\/p>\n\n\n\n

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Un flujo de trabajo t\u00edpico para crear una soluci\u00f3n de visualizaci\u00f3n de datos comienza con Power BI Desktop<\/strong>, una aplicaci\u00f3n de Microsoft Windows en la que puede importar datos de una amplia gama de or\u00edgenes de datos, combinar y organizar los datos de estos or\u00edgenes en un modelo de datos de an\u00e1lisis y crear informes que contengan visualizaciones interactivas de los datos.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de crear modelos de datos e informes, puede publicarlos en el servicio Power BI<\/strong>, un servicio en la nube en el que los usuarios profesionales pueden publicar informes e interactuar con ellos. Tambi\u00e9n puede realizar algunas operaciones b\u00e1sicas de modelado de datos y edici\u00f3n de informes directamente en el servicio mediante un explorador web, pero su funcionalidad es limitada en comparaci\u00f3n con la herramienta Power BI Desktop. Puede usar el servicio para programar actualizaciones de los or\u00edgenes de datos en los que se basan los informes y para compartir informes con otros usuarios. Tambi\u00e9n puede definir paneles y aplicaciones que combinen informes relacionados en una ubicaci\u00f3n \u00fanica y f\u00e1cil de consumir.<\/p>\n\n\n\n

Los usuarios pueden consumir informes, paneles y aplicaciones en el servicio Power BI mediante un explorador web o en dispositivos m\u00f3viles mediante la aplicaci\u00f3n de tel\u00e9fono de Power BI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Unidad 3: Descripci\u00f3n de los conceptos b\u00e1sicos del modelado de datos<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos anal\u00edticos permiten estructurar los datos para admitir el an\u00e1lisis. Los modelos se basan en tablas de datos relacionadas y definen los valores num\u00e9ricos que se quieren analizar o notificar (conocidos como medidas<\/em>) y las entidades por las que se quieren agregar (conocidas como dimensiones<\/em>). Por ejemplo, un modelo podr\u00eda incluir una tabla con medidas num\u00e9ricas para las ventas (como ingresos o cantidad) y dimensiones para productos, clientes y tiempo. Esto le permitir\u00eda agregar medidas de venta en una o varias dimensiones (por ejemplo, para identificar los ingresos totales por cliente o el total de art\u00edculos vendidos por producto al mes). Conceptualmente, el modelo forma una estructura multidimensional, que normalmente se conoce como cubo<\/em>, en la que cualquier punto en el que las dimensiones forman una intersecci\u00f3n representa una medida agregada para esas dimensiones.<\/p>\n\n\n\n

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Nota<\/p>\n\n\n\n

Aunque normalmente se denomina cubo<\/em> a un modelo anal\u00edtico, puede haber m\u00e1s (o menos) que tres dimensiones: simplemente no es f\u00e1cil visualizar m\u00e1s de tres.
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Tablas y esquema<\/h3>\n\n\n\n

Las tablas de dimensiones<\/em> representan las entidades por las que se quieren agregar las medidas num\u00e9ricas, por ejemplo, producto o cliente. Cada entidad se representa mediante una fila con un valor de clave \u00fanico. Las columnas restantes representan los atributos de una entidad; por ejemplo, los productos tienen nombres y categor\u00edas, y los clientes tienen direcciones y ciudades. En la mayor\u00eda de los modelos anal\u00edticos es habitual incluir una dimensi\u00f3n Tiempo<\/em> para poder agregar medidas num\u00e9ricas asociadas a eventos en el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Las medidas num\u00e9ricas que agregar\u00e1n las distintas dimensiones del modelo se almacenan en tablas de hechos<\/em>. Cada fila de una tabla de hechos representa un evento registrado que tiene medidas num\u00e9ricas asociadas. Por ejemplo, la tabla Sales<\/strong> (Ventas) del esquema siguiente representa las transacciones de ventas para elementos individuales e incluye valores num\u00e9ricos para la cantidad vendida y los ingresos.<\/p>\n\n\n\n

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Este tipo de esquema, donde una tabla de hechos est\u00e1 relacionada con una o varias tablas de dimensiones, se conoce como esquema de estrella (imagine que hay cinco dimensiones relacionadas con una sola tabla de hechos: el esquema formar\u00eda una estrella de cinco puntas). Tambi\u00e9n puede definir un esquema m\u00e1s complejo en el que las tablas de dimensiones est\u00e1n relacionadas con tablas adicionales que contienen m\u00e1s detalles (por ejemplo, podr\u00eda representar atributos de categor\u00edas de productos en una tabla Categor\u00eda<\/strong> independiente relacionada con la tabla Producto<\/strong>, en cuyo caso el dise\u00f1o se conoce como esquema de copo de nieve). El esquema de las tablas de hechos y dimensiones se usa para crear un modelo anal\u00edtico, en el que las agregaciones de medida en todas las dimensiones se calculan previamente, lo que hace que el rendimiento de las actividades de an\u00e1lisis e informes sea mucho m\u00e1s r\u00e1pido que calcular las agregaciones cada vez.<\/p>\n\n\n\n

Jerarqu\u00edas de atributos<\/h3>\n\n\n\n

atributos que le permiten rastrear agrupando datos<\/em> o explorar en profundidad<\/em> r\u00e1pidamente para buscar valores agregados en distintos niveles en una dimensi\u00f3n jer\u00e1rquica. Por ejemplo, considere los atributos de las tablas de dimensiones que se han analizado hasta ahora. En la tabla Product<\/strong>, puede formar una jerarqu\u00eda en la que cada categor\u00eda incluya varios productos con nombre. De forma similar, en la tabla Customer<\/strong>, se podr\u00eda formar una jerarqu\u00eda para representar varios clientes con nombre en cada ciudad. Por \u00faltimo, en la tabla Time<\/strong>, puede formar una jerarqu\u00eda de a\u00f1o, mes y d\u00eda. El modelo se puede crear con valores agregados previamente para cada nivel de una jerarqu\u00eda, lo que permite cambiar r\u00e1pidamente el \u00e1mbito del an\u00e1lisis; por ejemplo, mediante la visualizaci\u00f3n del total de ventas por a\u00f1o y, despu\u00e9s, la exploraci\u00f3n en profundidad para ver un desglose m\u00e1s detallado del total de ventas por mes.<\/p>\n\n\n\n

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Modelado anal\u00edtico en Microsoft Power BI<\/h3>\n\n\n\n

Puede usar Power BI para definir un modelo anal\u00edtico a partir de tablas de datos, que se pueden importar desde uno o varios or\u00edgenes de datos. Despu\u00e9s, puede usar la interfaz de modelado de datos de la pesta\u00f1a Modelo<\/strong> de Power BI Desktop para definir el modelo anal\u00edtico mediante la creaci\u00f3n de relaciones entre tablas de hechos y dimensiones, la definici\u00f3n de jerarqu\u00edas, el establecimiento de tipos de datos y formatos de presentaci\u00f3n para los campos de las tablas, y la administraci\u00f3n de otras propiedades de los datos que ayudan a definir un modelo enriquecido para el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

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MCT: Video 4.3.1 Introducci\u00f3n a Power BI<\/h2>\n\n\n\n
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