¿Configuración de modelo sugerida para el análisis de citas?

[pe2950]

Hola

Me pregunto si alguien puede recomendar una "mejor práctica" para modelar los datos de citas.

Modelo resultante utilizado para:

• Análisis de las citas guardadas, perdidas y canceladas antes de la fecha de creación o la fecha de la cita
• Análisis de recursos adscritos a citas, recuentos de tipos de citas por recursos, etc.
• Análisis del nombramiento creado por usuarios particulares

Esquema de tabla actual:

• Tabla de citas, que actúa como el concentrador, cada cita está representada por 1 (o más filas)
• Si se reprograma la cita, se crea una nueva fila y la anterior (cita cancelada) se marca con una marca cancelada.
• GUID/refrences a otras tablas que contienen recursos, usuarios, tipos de eventos, etc.
• Crear fecha como marca de tiempo, fecha de cita almacenada como 2 columnas (fecha de cadena) y (hora de inicio de la cadena) ejemplo( mmddyyy) / (hhmm)

Modelo actual:

• Citas sirve como concentrador, con tablas de búsqueda para los recursos, usuarios, eventos como radios.
• Transformar en la fecha de la cita a una columna de fecha y hora estándar
• Tabla de fechas estándar vinculada a la tabla de citas.

Problemas que estoy tratando de resolver:

• No puedo obtener fácilmente muchos conocimientos de los datos sin DAX complejo para TODO. Por ejemplo, recuentos de citas creadas este mes.
• Dado que la tabla de fechas solo puede tener 1 relación activa con las citas, de nuevo tengo que usar DAX para especificar si debe usar la relación para crear la fecha o la fecha de la cita.
• Generar salidas simples, de decir citas mantenidas por mes, o citas programadas por mes son aparentemente más complejas entonces siento que podrían ser con un mejor modelo.
  • Ejemplo: Tendré que establecer la relación de fecha activa, filtrar la tabla por expresión para las filas que necesito, contar filas + 0 para generar datos utilizables.
• Debido a todas las relaciones DAX y de conmutación, la mayoría de los desgloses o las interacciones entre objetos visuales simplemente no funcionarán.

Estoy seguro de que Somone ha abordado este desafío. ¿Alguna sugerencia?

Editar: Imágenes del modelo....

[parry2k · Accepted solution]

@pe2950 en primer lugar, no tiene el filtro cruzado de ambas direcciones entre tablas, no se recomienda un gran impacto en el rendimiento como práctica recomendada.

Tener varias relaciones con la dimensión de fecha en varias columnas es una práctica de modelo muy común y sí, debe escribir medidas explícitas para que una relación inactiva se active.

Piense en, un pedido de ventas tiene fecha de pedido, fecha de envío, fecha de entrega, fecha de vencimiento, etc. y es muy común tener la misma tabla de fechas con 4 relaciones con 3 como relación inactiva y luego hay medidas como

• Pedido que vence este mes: relación de uso en la fecha de vencimiento

• Pedido enviado este mes - relación de uso en la fecha de envío

• Pedidos recibidos este mes: use la relación de fecha de pedido y así sucesivamente.

Al final del día, desea prosperar para el esquema de estrella, y aquí hay una entrada de blog sobre él.

En cuanto a su desglose, etc., no está muy claro. Trabajé con muchos modelos complejos con muchas relaciones inactivas y nunca me encontré con ningún problema. Creo que es establecer qué pregunta de negocio necesitas responder y luego crear medidas y visualización basadas en ella.

¡Buena suerte!

Consulta mi última entrada de blog Año-2020, Pandemia, Power BI y más allá para obtener un resumen de mis versiones favoritas de las características de Power BI en 2020

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