Modificando Medidas y Modelo
Curso: Aprende Power BI con proyectos sencillos
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Equipo Datdata
•respondió hace 1 mes
Hola Darío,
No existe una cantidad delimitada de registros para decidir si convertir a copo de nieve. Una dimensión con cientos de miles de registros suele funcionar perfectamente bien desnormalizada. Incluso con 1 o 2 millones de filas, mientras las columnas no sean enormes ni muy repetitivas, el modelo estrella sigue siendo la mejor opción. El motor de Power BI está preparado para eso.
Normalizar empieza a tener sentido cuando una dimensión crece mucho y ves que el mismo texto o atributos se repiten millones de veces (por ejemplo, países, categorías, marcas), y separar tablas realmente reduce tamaño y facilita mantenimiento.
No existe una cantidad delimitada de registros para decidir si convertir a copo de nieve. Una dimensión con cientos de miles de registros suele funcionar perfectamente bien desnormalizada. Incluso con 1 o 2 millones de filas, mientras las columnas no sean enormes ni muy repetitivas, el modelo estrella sigue siendo la mejor opción. El motor de Power BI está preparado para eso.
Normalizar empieza a tener sentido cuando una dimensión crece mucho y ves que el mismo texto o atributos se repiten millones de veces (por ejemplo, países, categorías, marcas), y separar tablas realmente reduce tamaño y facilita mantenimiento.
En resumen, no es “a partir de X registros usa copo de nieve”. Primero intenta siempre desnormalizar. Si la dimensión es muy repetitiva o muy pesada, ahí sí puedes evaluar normalizarla. Si no hay un problema real de tamaño o mantenimiento, el modelo estrella casi siempre gana en simplicidad.
Saludos
Saludos
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La consulta es: hay algún tamaño (en cuanto a cantidad de registros), el cual me convenga mantener un copo de nieve? O en Tablas de Dimensiones siempre es aconsejable desnormalizar y llevar a un Modelo Estrella?