Opleiding: Master Power BI - Ontwerpintelligentie met Data Modeling & Stermodelleren

Wil je relationeel correcte datamodellen kunnen omzetten naar analytisch bruikbare stermodellen, zodat je rapporten in Power BI snel, eenvoudig en schaalbaar blijven? In deze training leer je het verschil tussen relationeel en dimensioneel modelleren volgens de Kimball-methodiek, ingebed in medallion architecture. Je ontwerpt feiten en dimensies en herstructureert bestaande, trage modellen. Hierdoor ben je in staat om ontwerpkeuzes te maken die performance en onderhoudbaarheid structureel verbeteren.

Algemene omschrijving

Veel Power BI-modellen zijn relationeel keurig opgebouwd, met tabellen, sleutels en normalisatie. In een analytische context levert dat alleen zelden snelheid, eenvoud of schaalbaarheid op. Tijdens deze training begin je daarom bij het relationele model zelf: pas als je begrijpt hoe dat model werkt, herken je waarom het in Power BI vastloopt. Door het klassieke datamodel bewust naast het stermodel te zetten, doorgrond je scherper wat een goed Power BI-model werkelijk nodig heeft.

Je leert het verschil tussen relationeel correct en analytisch bruikbaar, en ontdekt hoe je met stermodellen volgens de Kimball-methodiek zowel de performance als de begrijpelijkheid verbetert. Je werkt daarbij vanuit herkenbare situaties: bestaande rapporten, trage dashboards en complexe modellen uit bancaire datadomeinen. Zo leer je zulke modellen systematisch te analyseren, te reconstrueren en te vereenvoudigen, zonder ze rigoureus om te gooien.

Onze trainers werken zelf dagelijks met datamodellering en BI-architectuur in Power BI-omgevingen. Waar gewenst en mogelijk laten we de voorbeelden aansluiten bij de systemen en vraagstukken uit jouw werkpraktijk. Hierdoor ben je in staat om na afloop bestaande modellen gericht bij te sturen, in plaats van ze vooraf perfect te moeten ontwerpen.

Deze training als bedrijfstraining voor jou en je team?

Elk vraagstuk en elke situatie is anders; daarom staan tijdens een bedrijfstraining jouw organisatie en (bedrijfs)vraagstukken centraal. In goed overleg stellen we een lesprogramma samen dat volledig aansluit bij jouw (jullie!) specifieke uitdaging, wensen en dagelijkse werkpraktijk.

Programma

Tijdens de training Master Power BI - Ontwerpintelligentie met Data Modeling & Stermodelleren komen onderstaande onderwerpen aan bod.

NB: Afhankelijk van snelle ontwikkelingen op dit expertisegebied, kan de werkelijke trainingsinhoud hier van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Relationeel modelleren en waarom het in Power BI vastloopt
• • Het doel en de relevantie van datamodellen in een BI-context doorgronden
  • Herkennen waarom relationeel correcte modellen in Power BI traag en complex worden
  • Entiteiten, attributen en relaties met hun cardinaliteit (1-op-1, 1-op-N, N-op-N) onderscheiden
  • Werken met joins, foreign keys en het conceptuele, logische en fysieke model
  • Normalisatie (1NF, 2NF, 3NF) en de valkuilen ervan in BI-toepassingen beoordelen
• Medallion architecture en de datalagen
• • BI-architecturen en datastromen in kaart brengen
  • De bronze layer inrichten met ruwe brondata en minimale transformaties
  • In de silver layer data opschonen, verrijken en voorzien van consistente sleutels
  • In de gold layer analytisch geoptimaliseerde stermodellen opbouwen, waarin eenvoud en performance boven normalisatie gaan
  • Doorgronden waarom Power BI primair de gold layer raadpleegt, onder meer via Direct Lake mode
• Dimensioneel modelleren volgens Kimball
• • Het doel van dimensioneel modelleren in BI-architecturen doorgronden
  • Het verschil tussen OLTP en OLAP herkennen
  • Een star schema en een snowflake schema tegen elkaar afwegen
  • De rol van data warehouse, datamart en staging plaatsen
• Feiten en dimensies ontwerpen
• • Soorten feiten onderscheiden: transactioneel, snapshot en accumulerend
  • Soorten dimensies herkennen: causale, minidimensie, junk en gedegenereerde dimensies
  • Attributen, granulariteit en aggregatieniveaus bepalen
  • Slowly Changing Dimensions (SCD) en mutatiebeheer inrichten
• Ontwerpkeuzes en performance
• • De impact van filterrichtingen en cardinaliteit op de rapportperformance afwegen
  • Join paths en aggregaties uitwerken voor de navigatie tussen tabellen
  • De ETL-taken verdelen tussen Power Query, SQL en het model
• Praktische toepassing en vooruitblik
• • User requirements vertalen naar een stermodel
  • Een performant datamodel opzetten binnen Power BI
  • Veelvoorkomende anti-patronen herkennen en vermijden
  • De Performance Analyzer inzetten om je ontwerpkeuzes te onderbouwen
  • Vooruitblikken naar de grenzen van structureel modelleren en naar semantisch ontwerp en advanced DAX

De training is praktisch en interactief van opzet, met veel ruimte voor jouw vragen en werksituatie. Je gaat aan de slag met passende praktijkvoorbeelden. Door actief te oefenen, te analyseren en te evalueren, maak je je de materie stap voor stap eigen en ervaar je hoe je relationele structuren vertaalt naar analytisch bruikbare stermodellen.

Onze trainers zijn, naast trainer, dagelijks werkzaam op dit expertisegebied. Ze beschikken dus niet alleen over de meest actuele kennis, maar hebben ook essentiële praktijkervaring. Hierdoor zijn ze in staat om een waardevolle vertaalslag te maken van ‘kennis’ naar ‘toepassing binnen jouw organisatie en werksituatie’.

Doelen

Na deze training ben je in staat om:

• Relationele modellen te vertalen naar analytisch bruikbare stermodellen
• Een logisch en dimensioneel datamodel te ontwerpen op basis van concrete rapportagebehoeften
• Feiten en dimensies correct te definiëren, inclusief granulariteit en sleutels
• Ontwerpkeuzes te maken die performance, eenvoud en schaalbaarheid ondersteunen
• Bestaande modellen te analyseren en te herstructureren tot een toekomstbestendig Power BI-model