5.1 Mejores Prácticas de Rendimiento
Un modelo de datos bien estructurado es la base de un informe de Power BI con buen rendimiento. Estas prácticas clave te ayudarán a diseñar modelos eficientes desde el principio, reduciendo la complejidad y mejorando la velocidad de los cálculos y las visualizaciones.
Modelo Estrella: La Estructura Ideal
Productos
Clientes
Tiempo
Tiendas
Hechos
(Ventas)
✔️ Usar un Modelo Estrella
Prioriza un diseño con una tabla de hechos central (ventas, transacciones) rodeada de tablas de dimensiones (productos, clientes, fechas). Esto simplifica las relaciones y acelera los cálculos DAX.
✔️ Limitar Columnas y Filas
Importa solo los datos que necesitas. Cada columna y fila adicional consume memoria y ralentiza el modelo. Usa Power Query para filtrar y eliminar lo innecesario antes de cargarlo.
✔️ Deshabilitar Auto Date/Time
Power BI crea tablas de fechas ocultas para cada campo de fecha. Desactiva esta opción y usa una tabla de calendario propia y dedicada para un control y rendimiento óptimos.
✔️ Preferir Medidas a Columnas Calculadas
Las columnas calculadas se almacenan en el modelo y consumen RAM. Las medidas se calculan al momento de la consulta y son mucho más eficientes para la mayoría de los escenarios.
✔️ Optimizar Fórmulas DAX
Utiliza variables (VAR) para almacenar resultados intermedios y evitar cálculos repetitivos. Usa funciones eficientes como `DIVIDE()` en lugar de `/` para manejar divisiones por cero de forma segura.
✔️ Usar Agregaciones
Para modelos muy grandes, crea tablas de resumen (agregaciones) con datos pre-calculados. Power BI usará automáticamente estas tablas más pequeñas para consultas de alto nivel, mejorando drásticamente la velocidad.