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Modellazione Dati in Power BI: Guida per Principianti

Giovanni1993
| 2/1/2026

Come Creare un Modello Dati Efficace con Power BI

Power BI rappresenta uno strumento essenziale per trasformare dati grezzi in analisi potenti, specialmente attraverso la modellazione dati e gli schema. Questa guida introduttiva spiega i fondamenti per i neofiti, focalizzandosi su concetti chiave come star schema, relazioni tra tabelle e ottimizzazione delle query.

Schema Star e Organizzazione dei Dati

Il cuore di un buon modello è lo star schema, che divide i dati in tabelle di dimensioni (come clienti, prodotti o date) e tabelle di fatti (vendite o metriche quantitative). Posizionando le dimensioni in alto e i fatti in basso nella vista modello, si crea una struttura efficiente che propaga i filtri automaticamente, migliorando le performance delle visualizzazioni[5].

Relazioni e Vista Modello

Nella vista Modello di Power BI, si definiscono collegamenti tra tabelle con cardinalità uno-a-molti e direzione del filtro incrociata. Questo permette di analizzare dati da fonti multiple, come Excel o database, senza duplicazioni inutili. L’editor di query consente di pulire e trasformare i dati prima dell’importazione, applicando filtri e colonne calcolate[1][3].

Calcoli con DAX e Visualizzazioni

Una volta impostato il modello, il linguaggio DAX entra in gioco per misure e colonne calcolate, come totali dinamici o trend temporali. Trascinando campi nelle visualizzazioni – matrici, grafici a barre o tabelle – Power BI genera insight interattivi, con filtri contestuali che simulano pivot table avanzate[2][4].

Per i principianti, partire da dataset semplici e testare relazioni è cruciale per evitare modelli monchi. Con queste basi, chiunque può passare da dati sparsi a dashboard professionali, sfruttando al massimo le capacità di business intelligence di Power BI.