¿Cómo elegir entre tabla de hechos o tabla de dimensiones para tus filtros?

Autor:

Jairo A Orozco L

PMP, Consultor Certificado Power BI, Microsoft 365 y SQL Server.

En este video se explica la diferencia entre tablas de hechos y tablas de dimensiones en Power BI, y cómo esta distinción impacta en el rendimiento y la forma de aplicar filtros en los cálculos DAX. Se analizan ejemplos prácticos usando SUMX y CALCULATE, mostrando cuándo es necesario usar la tabla de hechos y cuándo la de dimensiones. Además, se compara el uso de FILTER, el contexto de filtros y la importancia de elegir correctamente la fuente de datos para optimizar resultados y desempeño en los reportes.

Los puntos clave del video son:

Diferencia entre tablas de hechos (ventas) y tablas de dimensiones (campañas).
La tabla de hechos almacena millones de registros transaccionales; la de dimensiones, valores únicos.
SUMX necesita trabajar directamente con tablas de hechos porque se comporta como si calculara columna por columna.
CALCULATE permite usar filtros de múltiples tablas, incluidas las dimensiones.
FILTER genera tablas filtradas específicas, asegurando resultados consistentes en los cálculos.
Usar dimensiones mejora el rendimiento, ya que reduce la cantidad de filas a procesar.
Los filtros en tablas de dimensiones permiten más flexibilidad: nombres, IDs, coordinadores, descripciones.
En tablas de hechos solo se suelen manejar IDs, lo que limita las posibilidades de análisis directo.
Riesgos comunes: usar el campo equivocado y obtener resultados duplicados o inconsistentes.
Recomendación: siempre que sea posible, aplicar filtros desde la tabla de dimensiones para obtener mayor eficiencia y claridad.

La correcta elección entre usar la tabla de hechos o la tabla de dimensiones para aplicar filtros en Power BI es clave para garantizar precisión y rendimiento en los cálculos. Mientras SUMX requiere operar sobre hechos, funciones como CALCULATE y FILTER se benefician de las dimensiones, ofreciendo análisis más flexibles y escalables. Adoptar esta práctica evita errores comunes y asegura reportes optimizados incluso con grandes volúmenes de datos.

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