Hola a todos,
Estoy buscando las mejores prácticas o casos de uso para regeneración de un cubo multidimensional de SSAS en un modelo semántico de Power BI. Específicamente, me interesa la orientación en torno a Modelado de datos y conversión de consultas MDX a DAX.
Tengo algunas ideas de Chat GPT
🔄 1. Conversión de MDX a DAX
- Desafío: MDX (usado en SSAS Multidimensional) y DAX (usado en modelos tabulares) son fundamentalmente diferentes en sintaxis y comportamiento.
- Cuestiones:
- MDX admite cálculos complejos, como asignaciones con ámbito y cálculos de nivel de celda, que son difíciles de replicar en DAX.
- DAX se basa en el contexto de fila y el contexto de filtro, lo que requiere un replanteamiento de la lógica.
- Sugerencia: Céntrese en reescribir la lógica mediante funciones DAX como CALCULATE, FILTER, SUMX y VAR.
🧱 número arábigo. Diferencias en el modelado de datos
- Desafío: SSAS Multidimensional usa una estructura de cubo con dimensiones y medidas, mientras que los modelos tabulares usan tablas y relaciones relacionales.
- Cuestiones:
- Las jerarquías y las relaciones de atributos deben reconstruirse manualmente.
- Las relaciones de varios a varios se manejan de manera diferente.
- Sugerencia: Normalice el modelo de datos y use el diseño de esquema de estrella para obtener un rendimiento óptimo en Power BI.
📊 3. KPI y miembros calculados
- Desafío: Los KPI y los miembros calculados en MDX no se traducen directamente a DAX.
- Cuestiones:
- Los miembros calculados a menudo se basan en el contexto específico de MDX.
- Los KPI deben reconstruirse mediante medidas DAX y formato condicional.
- Sugerencia: Vuelva a crear KPI con medidas de DAX y opciones de formato visual de Power BI.
📁 4. Falta de paridad directa de funciones
- Desafío: Algunas características de SSAS, como conjuntos con nombre, acciones personalizadas y cálculos de celdas, no están disponibles en los modelos tabulares.
- Sugerencia: Considere la posibilidad de rediseñar informes o usar soluciones alternativas con objetos visuales de DAX y Power BI.
🧪 5. Pruebas y validación
- Desafío: Asegurarse de que el modelo migrado produzca los mismos resultados que el cubo original.
- Sugerencia: Utilice comparaciones en paralelo de las salidas MDX y DAX y valide con usuarios empresariales.
🛠️ 6. Utillaje y automatización
- Desafío: Herramientas automatizadas limitadas para la conversión de MDX a DAX.
- Sugerencia: Use herramientas como el Editor de tablas, DAX Studio y SQL Server Profiler para ayudar con la creación de modelos y el ajuste del rendimiento.
