En ocasiones al estudiar los conceptos de BI y analítica podemos tener la confusión en el término “modelo”, ya que se utiliza en diferentes contextos dentro de la analítica de datos y herramientas como Power BI. Vamos a aclarar ambos conceptos.
1. Modelos en Analítica de Datos
En la analítica de datos, un modelo se refiere a una representación matemática, lógica o computacional que se utiliza para describir, predecir o clasificar datos. Los modelos en analítica se crean a partir de técnicas de Machine Learning (ML), Estadística y Minería de Datos.
Características Clave de un Modelo de Analítica de Datos:
- Entradas: Datos de entrada (características o “features”).
- Proceso: Algoritmo que define la relación entre las entradas y las salidas.
- Salidas: Predicciones, clasificaciones o estimaciones.
- Entrenamiento: Se ajusta el modelo con un conjunto de datos para “aprender” las relaciones.
- Validación y prueba: Se verifica si el modelo generaliza bien con datos nuevos.
Ejemplos de Modelos de Analítica de Datos:
- Modelo de regresión lineal: Predice valores continuos, como ventas futuras.
- Modelo de clasificación: Asigna etiquetas a los datos (por ejemplo, “aprobado” o “rechazado”).
- Modelo de clustering: Agrupa datos en categorías o segmentos.
- Redes neuronales: Se utilizan para tareas complejas, como reconocimiento de imágenes.
Ejemplo Práctico: Si quieres predecir la demanda de un producto, podrías usar un modelo de regresión que tome como entrada los precios, la temporada, la publicidad, etc., y produzca una predicción de la demanda futura.
2. Modelos en Power BI
En Power BI, un modelo se refiere a la estructura de datos que define la relación entre tablas para que puedas construir informes y dashboards. Aquí, el modelo no predice ni aprende de los datos, sino que organiza la relación entre tablas y define medidas (metrics) y cálculos.
Características Clave de un Modelo de Power BI:
- Tablas Relacionadas: Power BI usa un modelo relacional, similar a una base de datos relacional.
- Relaciones: Definen la forma en que las tablas están conectadas (uno a muchos, muchos a uno, etc.).
- Medidas (Measures): Son cálculos basados en expresiones DAX, como sumas, promedios, tasas de crecimiento, etc.
- Columnas Calculadas: Se crean nuevas columnas derivadas de las ya existentes.
- Dimensiones y hechos: Similar a los Data Warehouses, donde las dimensiones (clientes, productos) se conectan con una tabla de hechos (ventas, transacciones).
Ejemplo Práctico: Si tienes una tabla de Ventas y otra de Clientes, creas una relación entre ambas (mediante la clave “ID Cliente”). Con ese modelo, puedes crear visualizaciones donde, por ejemplo, puedas ver cuántas ventas generó cada cliente.
Diferencias Clave
| Aspecto | Modelo en Analítica de Datos | Modelo en Power BI |
| Propósito | Predecir, clasificar, descubrir patrones | Relacionar y organizar tablas para visualización |
| Tipo | Algoritmos (Regresión, Clasificación, etc.) | Relaciones, medidas DAX, tablas |
| Entrenamiento | Sí, necesita entrenarse con datos históricos | No, solo se conecta a tablas ya existentes |
| Salidas | Predicciones, probabilidades, decisiones | Visualizaciones, KPIs, gráficos interactivos |
| Lenguaje | Python, R, SQL, MATLAB, etc. | DAX (Data Analysis Expressions) |
| Herramientas | Python, R, SAS, RapidMiner, etc. | Power BI, Power Query, Excel (similar) |
¿Cuándo Usar Cada Tipo de Modelo?
- Si quieres hacer predicciones (como la demanda futura de un producto), necesitas un modelo de analítica de datos usando técnicas de Machine Learning.
- Si quieres visualizar datos y crear informes interactivos, necesitas un modelo de Power BI para relacionar tablas y crear dashboards.
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