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Guía para Responder Preguntas de Entrevista como Analista de Datos en Power BI

Power BI es una herramienta esencial en el análisis de datos, y muchas entrevistas para roles de analista incluyen preguntas técnicas sobre su uso. En esta guía, abordaremos cómo responder preguntas frecuentes de entrevistas para cargos de analista de datos en Power BI, con ejemplos prácticos y consejos clave.


1. Optimización de Modelos de Datos

Pregunta: Cómo optimizar un modelo de datos con grandes conjuntos de datos y múltiples tablas de hechos y dimensiones.
Respuesta:

  • Utiliza un esquema en estrella para reducir la complejidad.
  • Evita columnas no necesarias.
  • Implementa relaciones uno-a-muchos usando claves enteras para mejorar el rendimiento.

Ejemplo:
Si tienes datos de ventas y devoluciones, consolida las dimensiones en tablas como DimProducto y conecta ambas tablas de hechos (FactVentas y FactDevoluciones) a estas dimensiones.

Consejo: Usa la herramienta de relaciones en Power BI para validar la cardinalidad.


2. Buenas Prácticas para Modelos Compartidos

Pregunta: Cómo crear un modelo de datos para reportes utilizados por múltiples stakeholders con distintos niveles de acceso.
Respuesta:

  • Usa seguridad a nivel de filas (RLS) para restringir el acceso según roles.
  • Crea medidas y dimensiones personalizadas para satisfacer distintas necesidades.

Ejemplo:
Configura roles en Power BI Desktop para limitar datos por región:

[Region] = USERPRINCIPALNAME()


3. Manejo de Slowly Changing Dimensions (SCDs)

Pregunta: Cómo manejar SCDs en un modelo de Power BI.
Respuesta:

  • Usa columnas de rango de fechas como FechaInicio y FechaFin para manejar historiales.
  • Filtra datos relevantes con DAX.

Ejemplo:
Para obtener la versión activa de una dimensión:

CALCULATE(SUM(FactVentas[Total]), FILTER(DimProducto, TODAY() >= FechaInicio && TODAY() < FechaFin))


4. Esquema en Estrella vs. Esquema en Copo de Nieve

Pregunta: Diferencias y cuándo usar cada esquema.
Respuesta:

  • Esquema en Estrella: Mejor rendimiento, dimensiones desnormalizadas.
  • Esquema en Copo de Nieve: Mejor integridad, dimensiones normalizadas.

Ejemplo:
Si priorizas rendimiento, mantén todas las columnas relacionadas con Producto en una sola tabla de dimensión.


5. Modelos con Datos en Tiempo Real

Pregunta: Cómo optimizar un modelo para reportes con actualizaciones en tiempo real.
Respuesta:

  • Usa DirectQuery para conectar directamente a la fuente de datos.
  • Optimiza las consultas en la fuente para reducir la latencia.

6. Normalización de Datos

Pregunta: Cómo normalizar datos desnormalizados en Power BI.
Respuesta:

  • Divide tablas en varias relacionadas para eliminar redundancia.
  • Configura relaciones con claves primarias y foráneas.

Ejemplo:
Crea tablas DimCliente y DimProducto para evitar duplicar datos en FactVentas.


7. Relaciones de Datos

Pregunta: Cómo crear relaciones muchos-a-muchos.
Respuesta:

  • Usa una tabla intermedia para representar la relación.

Ejemplo:
Si Cliente y Producto tienen una relación muchos-a-muchos, crea una tabla intermedia:

ClienteProducto: [ClienteID, ProductoID]


8. DAX y Cálculos

Pregunta: Cómo calcular el total acumulado de ventas.
Respuesta:
Usa CALCULATE y DATESYTD en una medida DAX:

TotalAcumulado = CALCULATE(SUM(FactVentas[Total]), DATESYTD(DimCalendario[Fecha]))

Pregunta: Diferencia entre CALCULATE y CALCULATETABLE.
Respuesta:

  • CALCULATE devuelve un valor escalar.
  • CALCULATETABLE devuelve una tabla.

Ejemplo:

-- CALCULATE
VentasNorte = CALCULATE(SUM(FactVentas[Total]), DimRegion[Region] = "Norte")

-- CALCULATETABLE
TablaNorte = CALCULATETABLE(FactVentas, DimRegion[Region] = "Norte")


9. Optimización del Rendimiento

Pregunta: Cómo optimizar el rendimiento de un modelo con grandes datos.
Respuesta:

  • Reducir columnas no usadas.
  • Crear vistas materializadas en la fuente de datos.
  • Usar agregaciones predefinidas.

Pregunta: Cómo resolver problemas de rendimiento.
Respuesta:
Usa el Performance Analyzer en Power BI para identificar visualizaciones lentas.


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Esta guía proporciona un marco práctico y estructurado para prepararte para preguntas comunes en entrevistas de analista de datos. Si necesitas ejemplos adicionales o quieres explorar un tema específico más a fondo, no dudes en consultarme. ¡Éxito en tu preparación!


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