Pasos esenciales de transformación - Parte 1
Curso: Domina Power BI con proyectos intermedios
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Respuestas
Equipo Datdata
•respondió hace 2 días
¡Gracias por tu aportación Pablo! ✨ Definitivamente Python es una muy buena opción para este tipo de escenarios. Hacer el procesamiento antes de llegar a Power BI ayuda a reducir los tiempos de carga y hace mucho más sencillo trabajar con archivos de ese tamaño.
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como información adicional:
Cuando se trabaja con millones de filas como es este caso, se recomienda el uso de herramientas adicionales como es Python, que permite manejar grandes volúmenes de información y de forma segura y ágil.
Estuve trabajando con el archivo de 8.3 Gb y el proceso de limpieza de este archivo con Python no llevó más de 5 minutos. Esto comprendió, leer el data set, limpiar los datos y crear los archivos separados para las dimensiones y tabla de hechos.
De este modo ya nos queda el archivo normalizado y se ahorra tiempo en la carga en PowerBI,. Solo se cargan los archivos ya procesados y quedan por hacer transformaciones mínimas, evitando el riesgo que colapse la memoria y el mismo PowerBI.
Saludos!