Es una de las estructuras más recomendadas al diseñar modelos de datos para Power BI. Se utiliza principalmente en contextos analíticos (OLAP) y se basa en una tabla central de hechos conectada directamente a varias tablas de dimensiones.
¿Qué es el modelo estrella?
Es una forma de organizar datos en la que una tabla de hechos (con métricas clave como ventas, ingresos, costos, etc.) Se relaciona de manera directa con múltiples tablas de dimensiones, que contienen información descriptiva (producto, cliente, fecha, etc.).
La disposición visual de este modelo se asemeja a una estrella: la tabla de hechos al centro y las dimensiones distribuidas alrededor.
Componentes del modelo estrella
| Componente | ¿Qué contiene? | ¿Para qué sirve? |
| Tabla de hechos | Datos cuantitativos (medidas) y claves foráneas hacia dimensiones | Permite realizar análisis agregados como sumas, promedios o conteos |
| Tablas de dimensión | Atributos categóricos o descriptivos: nombres, fechas, ubicaciones, etc. | Permiten filtrar, segmentar y contextualizar las métricas de la tabla central |
Ejemplo aplicado en Power BI:
Tabla de hechos: Ventas
- ID_Producto (FK)
- ID_Cliente (FK)
- Fecha (FK)
- Cantidad_Vendida
- Ingreso_Total
Tablas de dimensión:
- DimProducto: ID_Producto, Nombre, Categoría, Precio
- DimCliente: ID_Cliente, Nombre, País, Segmento
- DimFecha: Fecha, Mes, Trimestre, Año
¿Por qué es ideal para Power BI?
Power BI está optimizado para trabajar con modelos analíticos en formato estrella. Al aplicar este esquema:
Beneficios clave en Power BI
Simplicidad y claridad: estructura fácil de entender y mantener.
Rendimiento óptimo: consultas más rápidas por menor cantidad de joins.
Escalabilidad: se pueden agregar nuevas dimensiones sin rediseñar todo.
Compatibilidad total con DAX y Power BI visuals.
Reducción de ambigüedades en relaciones.
Limitaciones y consideraciones
| Limitación | Detalle | ¿Cómo mitigarlo? |
| Redundancia | Las dimensiones están desnormalizadas, lo que puede generar datos duplicados. | No es problema en modelos de solo lectura como Power BI. |
| No apto para operaciones transaccionales | No se recomienda para bases OLTP. | Usar solo para análisis y reporteo. |
| Cambios estructurales complejos | Modificar una dimensión puede requerir actualizar claves en la tabla de hechos. | Diseñar con flexibilidad desde el inicio. |
Comparativa rápida: Estrella vs Copo de Nieve
| Criterio | Modelo Estrella | Modelo Copo de Nieve |
| Normalización | Desnormalizado | Parcial o totalmente normalizado |
| Simplicidad | Alta | Media |
| Rendimiento | Mejor en Power BI | Menor debido a más joins |
| Espacio en disco | Mayor | Menor |
| Facilidad en Power BI | Altísima | Menor, puede generar relaciones confusas |
Buenas prácticas en Power BI
- Usa claves enteras para relacionar tablas.
- Asegúrate de tener una tabla calendario bien conectada a todas las fechas.
- Crea relaciones de uno a muchos (1:*), evitando relaciones muchos a muchos.
- Mantén nombres claros y consistentes para evitar confusión en DAX.
- Agrega jerarquías en las dimensiones para facilitar el drill-down.
Conclusión
El modelo estrella es la base más recomendada para construir modelos robustos, limpios y eficientes en Power BI. Su simplicidad, rendimiento y compatibilidad con DAX lo convierten en una herramienta esencial para cualquier proyecto de inteligencia de negocios. Si trabajas con grandes volúmenes de datos y múltiples perspectivas de análisis, este modelo es tu mejor aliado.
Temas de interés:
Lo que debe Dominar un Analista Técnico en Power BI
