Bu eğitim neden tasarlandı?
Star schema, grain, fact/dimension, ilişkiler, anlam modeli ve performans prensipleriyle sağlam Power BI modelleri tasarlayın.
Eğitim, yalnızca menü ve özellik anlatımına dayanmaz. Katılımcılar örnek veri setleri üzerinde adım adım çalışır; her modül, gerçek raporlama ihtiyaçlarında karşılaşılan karar noktalarıyla ilişkilendirilir. Kurumsal gruplarda örnekler sektörünüze ve mevcut veri yapınıza göre uyarlanabilir.
Kimler katılmalı?
BI geliştiricileri, Power BI analistleri, veri ambarı ekipleri ve raporlama uzmanları.
Ön koşullar
Power BI Desktop’a ve temel veri analizi kavramlarına aşinalık.
Eğitim içeriği
- Grain belirleme
- Fact ve dimension ayrımı
- Metrik ve boyutları tanımlama
- Star schema neden önemlidir
- Denormalizasyon yaklaşımı
- Conformed dimension mantığı
- One-to-many
- Cardinality ve cross-filter direction
- Inactive relationship ve rol oynayan boyutlar
- Date table tasarımı
- Takvim ve mali dönemler
- Time intelligence için model hazırlığı
- Kolon kardinalitesi
- Veri tipi seçimi
- Gereksiz kolonları azaltma
- Model boyutu ve okunabilirlik
- Measure tabloları
- Display folder
- İsimlendirme standardı
- Kullanıcı odaklı model sunumu
Eğitim sonunda
- Doğru grain ile fact/dimension model tasarlayabilir
- Yıldız şema yaklaşımını Power BI’a uygulayabilir
- İlişki yönü ve kardinalite hatalarını azaltabilir
- DAX için daha sağlıklı semantik model hazırlayabilir
- Model performansı ve kullanılabilirliğini birlikte iyileştirebilir
Kurumsal gruplar için özelleştirme
Standart müfredat, ön görüşmede belirlenen hedeflere göre daraltılabilir veya genişletilebilir. Finans, satış, operasyon, lojistik, perakende ve yönetim raporlaması gibi senaryolarda örnek çalışma dosyaları kurumun kullanım alanına yaklaştırılabilir.