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Micro-corso · Intermedio

SQL per Power BI: fondamenti teorici

Comprendi come preparare dati puliti e con la giusta granularità prima di lavorare in Power BI.

Da 75 a 90 minSQL comune · PostgreSQL · SQL Server6 lezioni · 8 attività disponibili
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Accesso beta gratuito per 30 giorni · nessun pagamento · progressi salvati

Il problema aziendale

Un modello BI importa duplicati, mescola granularità e ripete calcoli già stabili nel database.

Cosa saprai fare

Spiegare granularità, modellazione e ruoli di SQL, Power Query e DAX, poi applicare i principi a una query sorgente SQL.

  • Definire la granularità
  • Distinguere fatti e dimensioni
  • Ripartire il lavoro tra SQL, Power Query e DAX
  • Definire i controlli di aggiornamento

Limiti di questo micro-corso

Questo micro-corso sviluppa una competenza precisa. Non sostituisce un percorso completo né una formazione di amministrazione server.

Prerequisiti

  • JOIN e aggregazioni
  • Nessun account Power BI richiesto

Progetto e pratica

8 esercizi verificati sono disponibili. È incluso un progetto aziendale.

Teoria guidata · 6 micro-lezioni

Comprendi come preparare una sorgente per Power BI.

Il modulo spiega concetti e scelte architetturali prima della connessione. Non include l’interfaccia Power BI né la pubblicazione di report; gli esercizi SQL applicano la teoria.

  1. 01

    Definire la granularità prima delle colonne

    Problema. Un export mescola una riga per ordine con una riga per prodotto e raddoppia gli importi.

    Principio. Scrivi una frase che definisce ogni riga: ordine, riga d’ordine, cliente o mese. Seleziona solo colonne compatibili con quel livello.

    Controllo da comprendere. Confronta gli identificatori distinti con il numero di righe.

  2. 02

    Separare fatti e dimensioni

    Problema. Le informazioni di cliente e prodotto sono ripetute in ogni vendita, rendendo fragili correzioni e relazioni.

    Principio. Prepara una tabella dei fatti al livello dell’evento e dimensioni con chiavi stabili. Ogni relazione molti-a-uno deve essere spiegabile e testabile.

    Controllo da comprendere. Verifica l’unicità della dimensione e le chiavi orfane nei fatti.

  3. 03

    Costruire un contratto SQL stabile

    Problema. Un aggiornamento fallisce perché una colonna di SELECT * cambia nome, tipo o scompare.

    Principio. Elenca le colonne, usa alias aziendali stabili e converti i tipi ambigui in SQL. Il risultato diventa un contratto tra database e modello BI.

    Controllo da comprendere. Controlla nomi, tipi, NULL e valori noti.

  4. 04

    Distribuire SQL, Power Query e DAX

    Problema. La stessa regola aziendale viene ricalcolata in tre livelli e produce tre risultati.

    Principio. Mantieni in SQL filtri, join e regole condivise. Usa Power Query per l’import e DAX per le misure dipendenti dal contesto del report.

    Controllo da comprendere. Documenta il proprietario di ogni calcolo ed elimina i duplicati.

  5. 05

    Preparare date e aggiornamento

    Problema. Il modello ricarica tutta la storia e confonde date di ordine, pagamento e consegna.

    Principio. Scegli la data aziendale, esponi una chiave data e rendi espliciti i limiti temporali. Il filtro deve restare deterministico e indicizzabile.

    Controllo da comprendere. Prova un periodo con inizio incluso e fine esclusa.

  6. 06

    Riconciliare prima della pubblicazione

    Problema. Il dashboard sembra corretto, ma il fatturato non coincide con la sorgente.

    Principio. Produci controlli di volume, totale, duplicati, valori mancanti e stato. Confrontali dopo l’import prima di interpretare un KPI.

    Controllo da comprendere. Conserva totale di riferimento, data di estrazione e query.

Percorso mirato

Esercizi pratici

I contenuti restano centralizzati: completare un’attività aggiorna anche il percorso che la contiene.

  1. 01
    Evitare il doppio conteggio dopo diversi join

    Calcola le entrate del cliente senza moltiplicare le righe quando un ordine ha più articoli e più pagamenti.

    Fai l’esercizio
  2. 02
    Analizzare una serie temporale con i mesi mancanti

    Rendi visibili i periodi assenti prima di calcolare l'evoluzione e la media mobile.

    Fai l’esercizio
  3. 03
    Analizzare il margine e il contributo reale

    Collega vendite e costi per individuare una referenza che distrugge il margine.

    Fai l’esercizio
  4. 04
    Controllare un KPI prima della pubblicazione

    Scopri perché uno join con tag aumenta le entrate, quindi ricostruisci il KPI.

    Fai l’esercizio
  5. 05
    Pulisci un set di dati imperfetto prima dell'analisi

    Profilare le anomalie, definire le regole di validità e calcolare un KPI tracciabile.

    Fai l’esercizio
  6. 06
    Calcola il fatturato mensile

    Raggruppa più canali nello stesso periodo mensile.

    Fai l’esercizio
  7. 07
    Calcola il margine per categoria

    Distinguere tra fatturato, costo e margine sulle linee a pagamento.

    Fai l’esercizio
  8. 08
    Tieni traccia del tasso di pagamento mensile

    Combina tempistica e aggregazione condizionale in un unico indicatore monitorabile.

    Fai l’esercizio

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