Qué es una tabla de dimensiones de fechas?
Una dimensión de fecha es una tabla esencial en un modelo de datos que nos permite analizar el rendimiento de manera más eficaz a través de diferentes períodos de tiempo. Debe incluirse en cada modelo dimensional que contenga una fecha o requiera inteligencia de fechas como parte del análisis.
Una dimensión de fecha contiene un rango continuo de fechas que cubre todo el periodo de fechas requerido para el análisis. También incluye columnas que permitirán al usuario filtrar los datos por casi cualquier lógica de fecha. Puede incluir el día de la semana, los días laborables, los fines de semana, los trimestres, los meses, los años o las estaciones.
Por qué es importante en un modelo de datos?
Una tabla de dimensión de fecha proporcionará la capacidad de aprovechar las potentes funciones de inteligencia de fecha utilizando lenguajes como DAX o M (Power Query), pero lo más importante es la capacidad de hacerlo correctamente. Las fechas de la tabla de hechos u otras tablas del modelo pueden no tener un rango continuo de fechas, lo que puede dar lugar a errores en los cálculos de la medida de inteligencia de fechas.
Las soluciones de informes suelen requerir un análisis de tendencias a lo largo del tiempo o una comparación con períodos de informes anteriores. Es crucial construir el modelo de datos correctamente para informar con precisión sobre dichas medidas.
Dónde puedo encontrar una tabla de dimensión de fecha?
La dimensión de fecha puede existir en sus datos de origen, pero es más probable que tenga que crear una para satisfacer los requisitos de los informes. Una dimensión de fecha puede definirse en varias capas de la creación del informe: la capa de origen de datos – en las consultas de origen, la capa de extracción, transformación y carga (ETL) – creada con otras consultas de informes, y la capa de análisis – en el propio informe.
Creación de una dimensión de fecha
Existen tres métodos comunes, que utilizan diferentes lenguajes, para crear una dimensión de fecha para un modelo de datos:
Hay ventajas y desventajas para cada uno de los métodos anteriores, que se revisarán con más detalle en las secciones siguientes.
Power Query / M
Una dimensión de fecha escrita usando M en el Editor de Power Query se crea en la capa ETL de una solución de informes. Utilizando dicho método, la dimensión fecha se definirá en el mismo punto que muchas otras dimensiones del modelo de datos.
Hay muchas maneras de crear una dimensión de fecha en M, definiendo el rango de fechas con diferentes técnicas, incluyendo:
DAX
Se crea una dimensión de fecha escrita en DAX en la capa de análisis directamente dentro del informe. La dimensión de fecha recalculará una nueva dimensión de fecha al actualizar el informe después de que las consultas de la capa ETL del informe hayan terminado de procesarse. Una dimensión de fecha puede ser creada de varias maneras en DAX, combinando diferentes funciones para crear y poblar la dimensión.
SQL
Una dimensión de fecha puede existir ya en un almacén de datos de la empresa o data martData MartUn data mart se refiere a una capa de acceso de un almacén de datos, centrado en una línea de negocio, función o departamento específico.. Si la tabla forma parte de los datos de origen, la dimensión puede introducirse directamente en el modelo de datos. Si la dimensión no existe todavía, es posible construir una en la capa de origen utilizando un script SQL.
Resumen
Es importante incluir una dimensión de fecha robusta en su modelo, ya que permitirá que el informe aproveche la funcionalidad de la inteligencia de fecha.
Una dimensión de fecha puede ser construida en diferentes etapas del proceso de reporte usando diferentes técnicas.
Recomendación
Para la mayoría de los analistas, recomendamos crear una dimensión de fecha usando M en el Editor de Power Query. Este método proporcionará la flexibilidad necesaria para personalizar completamente la dimensión de fecha para satisfacer los requisitos del modelo de datos. La lógica para construir la dimensión de fecha residirá con las otras dimensiones, manteniendo la solución organizada, racionalizada y auditable.
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