No Power BI, a modelagem de dados é essencial para garantir
desempenho e a correta interpretação das informações. Um
modelo, no Power BI, consiste em uma ou mais tabelas e
diversas relações entre elas (quando existir mais de uma
tabela). Para garantir granularidade e eficiência nas
visualizações e relatórios, a escolha do esquema de dados é
fundamental.
Uma empresa está implementando um dashboard no Power BI para monitorar as vendas de seus produtos em diversas regiões do país. O banco de dados contém informações sobre:
• Vendas realizadas (data, valor, quantidade, produto vendido, vendedor e região).
• Detalhes dos produtos (código, categoria, marca e preço unitário).
• Informações dos clientes (nome, CPF, idade, estado civil e cidade).
• Registros de vendedores (nome, código do vendedor e equipe de vendas).
Considerando as melhores práticas de modelagem de dados no Power BI, qual esquema de dados é mais adequado para estruturar esse modelo e garantir performance e facilidade de análise?
Uma empresa está implementando um dashboard no Power BI para monitorar as vendas de seus produtos em diversas regiões do país. O banco de dados contém informações sobre:
• Vendas realizadas (data, valor, quantidade, produto vendido, vendedor e região).
• Detalhes dos produtos (código, categoria, marca e preço unitário).
• Informações dos clientes (nome, CPF, idade, estado civil e cidade).
• Registros de vendedores (nome, código do vendedor e equipe de vendas).
Considerando as melhores práticas de modelagem de dados no Power BI, qual esquema de dados é mais adequado para estruturar esse modelo e garantir performance e facilidade de análise?