Моделирование данных в Power BI: нормализация против денормализации

Правильная структура данных — ключ к созданию быстрых, точных и масштабируемых отчетов в Power BI. Это руководство в текстовом формате раскрывает архитектурные решения, лежащие в основе проектирования баз данных, помогая вам понять, когда следует нормализовать, когда денормализовать, и как обе стратегии влияют на аналитическую производительность. Что вы узнаете: * Поймете фундаментальную терминологию, включая таблицы, ключи, формы нормализации и принципы денормализации; * Разработаете эффективные схемы "звезда" с четко определенными таблицами фактов и измерений; * Оцените, как структуры данных влияют на сжатие движка хранения и эффективность вычислений DAX; * Примените стратегии преобразования данных для преобразования операционных записей в аналитические модели; * Избежите распространенных антипаттернов моделирования, которые приводят к медленным запросам или неоднозначным отношениям. Курс начинается с четких определений и основных концепций данных, прежде чем перейти к практическим решениям по архитектуре и правилам оптимизации. Разработан специально для начинающих и начинающих аналитиков данных, предварительный опыт администрирования баз данных или моделирования не требуется. Прочитайте уроки, чтобы начать уверенно проектировать чистые и эффективные модели данных Power BI.