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Importancia de un Modelo en Estrella en Power BI: Análisis de hotel

Un modelo de datos en estrella creado en Power BI para el análisis de ventas de hoteles. A continuación, se detalla la estructura del modelo y se resalta la importancia de utilizar un modelo en estrella en Power BI.

Estructura del Modelo de Datos en Estrella

Tabla de Hechos (Fact_Table)
– Arrival Date
– Avg Daily Rate
– Booking Date
– Booking ID
– Cancelled (0/1)
– Guests
– Key Country (Clave foránea)
– Key Customer(Clave foránea)
– Key Deposit (Clave foránea)

Tablas de Dimensiones
1. Dim_Country
– Country
– Key Country (Clave primaria)

2. Dim_Distribution_channel
– Distribution Channel
– Key Channe*(Clave primaria)

3. Dim_Deposit
– Deposit Type
– Key Deposit (Clave primaria)

4. Dim_Customer
– Customer Type
– Key Customer (Clave primaria)

5. Dim_Status
– Key status (Clave primaria)
– Status

6. Dim_Hotel
– Hotel
– Key_Hotel (Clave primaria)

7. Calendar
– Date
– Month

Relaciones
La tabla de hechos (Fact_Table) está conectada con las tablas de dimensiones a través de claves foráneas que corresponden a las claves primarias en las tablas de dimensiones.

Importancia de un Modelo en Estrella en Power BI

 

1. Mejora del Rendimiento de las Consultas:
– Eficiencia en el Procesamiento: Las consultas sobre un modelo en estrella son más rápidas y eficientes. La estructura permite que Power BI ejecute agregaciones y cálculos de manera eficiente, reduciendo el tiempo de respuesta en la generación de informes.
– Indexación Eficaz: La organización de datos en tablas de hechos y dimensiones facilita la creación de índices eficientes, mejorando aún más el rendimiento de las consultas.

2. Facilidad de Comprensión y Uso:
– Intuitivo para los Usuarios: La estructura clara y simplificada del modelo en estrella es fácil de entender tanto para los desarrolladores como para los usuarios finales, facilitando la creación y comprensión de informes y cuadros de mando.
– Organización Lógica: La separación de datos en hechos y dimensiones proporciona una organización lógica y coherente, ayudando a evitar la confusión y facilitando la navegación por los datos.

3. Escalabilidad:
– Adaptabilidad a Nuevos Requerimientos: Un modelo en estrella es flexible y puede adaptarse fácilmente a nuevos requerimientos de negocio. Es posible agregar nuevas dimensiones o extender las existentes sin necesidad de reestructurar todo el modelo.
– Manejo de Grandes Volúmenes de Datos: Este modelo es ideal para manejar grandes volúmenes de datos, común en entornos empresariales que utilizan Power BI para análisis de datos.

4. Análisis Multidimensional:
– Capacidad de Análisis Profundo: Permite realizar análisis profundos y detallados al segmentar y cruzar información de distintas dimensiones (como tiempo, geografía, producto, etc.). Esto es crucial para obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas.
– Flexibilidad en la Creación de Informes: Los usuarios pueden crear una amplia variedad de informes y visualizaciones al combinar diferentes dimensiones con la tabla de hechos, explorando los datos desde múltiples perspectivas.

5. Consistencia de los Datos:
– Integridad Referencial: Al utilizar claves primarias y foráneas, se mantiene la integridad referencial entre las tablas de hechos y dimensiones, asegurando la consistencia de los datos y minimizando los errores.
– Mantenimiento de la Calidad de los Datos: Un modelo en estrella bien diseñado facilita la detección y corrección de problemas de calidad de datos, asegurando que los análisis sean precisos y confiables.

Medidas creadas:

Análisis del Informe de Reservas de Verano de Hoteles Creado en Power BI

El informe de «Hotel Summer Booking Dashboard» creado en Power BI proporciona una visión integral del desempeño de las reservas hoteleras durante los meses de verano. A continuación, se detalla el análisis de las principales métricas y hallazgos representados en el tablero.

Resumen del Informe

1. Total Revenue Made vs. Revenue Lost by Month:
   • Ingresos Totales vs. Pérdidas de Ingresos por Mes: El gráfico muestra los ingresos generados frente a las pérdidas de ingresos por cancelaciones cada mes. Los meses de julio y agosto destacan por generar los ingresos más altos, con $1,006 millones y $781 millones, respectivamente. Sin embargo, también muestran pérdidas significativas debido a cancelaciones, especialmente en julio con $398 millones.
2. Average Daily Rate and Cancellation by Month:
   • Tarifa Diaria Promedio y Tasa de Cancelación por Mes: La línea roja representa la tasa de cancelación, mientras que las barras muestran la tarifa diaria promedio. La tarifa diaria promedio es más alta en julio y agosto, coincidiendo con tasas de cancelación relativamente bajas en estos meses.
3. Cancellations by Weekday:
   • Cancelaciones por Día de la Semana: Las cancelaciones son más altas los lunes (418) y sábados (355), indicando una posible tendencia de cancelaciones al inicio y final de la semana.
4. Average Daily Rate:
   • Tarifa Diaria Promedio: Se muestra una comparación entre las reservas realizadas con menos de 30 días de anticipación ($191) y las realizadas con más de 30 días de anticipación ($169). Las tarifas diarias promedio son más altas para las reservas hechas dentro de los 30 días previos.
5. Cancellation Rate:
   • Tasa de Cancelación: Las reservas hechas dentro de los 30 días tienen una tasa de cancelación del 80%, mientras que las reservas hechas con más de 30 días de anticipación tienen una tasa de cancelación del 62%.

Hallazgos Clave

1. Incremento de Ingresos y Pérdidas en Verano:
   • Hay un notable incremento en los ingresos durante los meses de julio y agosto, pero también una considerable pérdida de ingresos debido a las cancelaciones. En total, $991 millones se perdieron debido a cancelaciones en estos meses.
2. Tarifa Diaria Promedio y Cancelaciones:
   • Aunque las tarifas diarias promedio son más altas en julio y agosto, la tasa de cancelación es relativamente baja en estos meses. Esto sugiere una mayor demanda que podría estar dispuesta a pagar tarifas más altas durante el verano.
3. Cancelaciones por Día de la Semana:
   • Las cancelaciones son más frecuentes los lunes y sábados. Esto podría estar relacionado con cambios de planes de último minuto al inicio y final de la semana.
4. Reservas y Cancelaciones por Anticipación:
   • Las reservas realizadas dentro de los 30 días tienen una tasa de cancelación significativamente más alta (80%) en comparación con las realizadas con más de 30 días de anticipación (62%). Esto puede deberse a la incertidumbre y cambios de planes más frecuentes en reservas de última hora.

Recomendaciones Clave

1. Sobreventa en Meses de Verano:
   • Se sugiere sobrevender las reservas en los meses de verano para compensar las altas tasas de cancelación y maximizar los ingresos.
2. Foco en Reservas de Último Minuto:
   • Enfocarse en las reservas realizadas entre 0-30 días durante el período de verano (julio y agosto) podría ayudar a gestionar mejor las cancelaciones y optimizar las tarifas diarias promedio.
3. Reducción de Tarifa Diaria para Mitigar Cancelaciones:
   • Considerar la reducción de la tarifa diaria promedio podría reducir la tasa de cancelación, especialmente para las reservas hechas dentro de los 30 días.

Conclusión

El «Hotel Summer Booking Dashboard» creado en Power BI ofrece un análisis detallado y valioso de las tendencias de reservas y cancelaciones durante los meses de verano. Este informe no solo destaca áreas críticas para la gestión de ingresos y tarifas, sino que también proporciona recomendaciones estratégicas para mejorar el desempeño y reducir las pérdidas por cancelaciones. Con estas insights, los gerentes de hoteles pueden tomar decisiones informadas para optimizar sus operaciones y maximizar sus ingresos.

Sumado que Implementar un modelo en estrella en Power BI, como el mostrado en la imagen, es esencial para maximizar el rendimiento, la claridad, y la capacidad analítica de las soluciones de inteligencia empresarial. Este enfoque no solo mejora la eficiencia de las consultas y la comprensión de los datos, sino que también proporciona una base sólida para realizar análisis detallados y escalables, apoyando decisiones empresariales informadas y estratégicas.

 

 

Vicente Antonio Juan Magallanes.