1) ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง (Relationship)

ความสัมพันธ์ระหว่างตารางเป็นเรื่องสำคัญมากในการสร้างโมเดลข้อมูล เป็นเรื่องแรกที่ผู้สร้างโมเดลข้อมูลต้องเรียนรู้ การอบรมจะเริ่มต้นให้เห็นความสำคัญของการมีความสัมพันธ์ระหว่างตารางข้อมูล ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Power BI ลักษณะของคู่คีย์ (Key pair) ระหว่างตาราง ความแตกต่างระหว่างชนิดความสัมพันธ์ และคุณลักษณะของความสัมพันธ์ เช่นทิศทางของความสัมพันธ์ กับระดับชั้นความสัมพันธ์ จากตัวอย่างในการอบรม

•  ทำไม Power BI ต้องมีความสัมพันธ์
•  คู่ความสัมพันธระหว่างตาราง
•  คุณลักษณะความสัมพันธ์ 
•  ทิศทางของความสัมพันธ์
•  บทบาทของตารางข้อมูลอ้างอิง (dimension table) และความสัมพันธ์ที่ไม่ถูกต้อง
•  ความสัมพันธ์จากหลายคอลัมน์

2) โมเดลข้อมูล (data model)

ในตอนนี้เราจะได้รู้จักโมเดลข้อมูล ผังข้อมูลแบบดาว (star-schema) อะไรคือตารางข้อมูลธุรกรรม (fact table) และ อะไรคือตารางข้อมูลอ้างอิง (dimension table) ความแตกต่างของชนิดข้อมูลธุรกรรม และทำไมผังข้อมูลแบบดาว จึงมีความสำคัญสำหรับการทำโมเดลข้อมูล เราจะได้เห็นหลักการจัดทำโมเดลข้อมูล

•  ทำไมต้องทำการเตรียมข้อมูล
•  อะไรคือตารางข้อมูลอ้างอิง
•  อะไรคือตารางข้อมูลธุรกรรมและชนิดของตารางข้อมูลธุรกรรม
•  ความจำเป็นของตารางข้อมูลอ้างอิง
•  อะไรคือผังข้อมูลแบบดาว 

3) การสร้างผังข้อมูลแบบดาว (star-schema)

หลังจากที่ได้ทำความเข้าใจกับแนวคิดของผังข้อมูลแบบดาว ผู้เรียนจะได้นำเอาแนวคิดมาลงมือสร้างแผนผังข้อมูลแบบดาวจากตัวอย่างข้อมูลที่เตรียมไว้ใน Power BI ร่วมกับการใช้เทคนิคการแปลงรูปตารางข้อมูลและแนวคิดการจัดโมเดลข้อมูล 

•  การรวมตารางข้อมูลอ้างอิง
•  การสร้างและใช้ตารางอ้างอิง
•  การนำตารางมาร่วมกันสร้างความสัมพันธ์
•  การเก็บซ่อนคอลัมน์
•  การสร้างผังตารางข้อมูลแบบดาว
•  การกรองข้อมูลตารางอ้างอิงไปสู่ตารางอ้างอิงอื่น

4) การเขียนสูตร DAX เพื่อการสร้างโมเดลข้อมูล (DAX for data model)

เพื่อให้โมเดลข้อมูลมีความสมบูรณ์ การเขียนสูตร DAX มีบทบาทสำคัญที่จะทำให้โมเดลข้อมูลมีความสมบูรณ์มากขึ้นใน Power BI ผู้เรียนจึงจำเป็นต้องเรียนรู้การเขียนสูตรด้วย DAX ในการอบรมนี้ ผู้เรียนจะได้ทำเรียนรู้การเขียน DAX และการเขียนสูตรคำนวณใน Power BI

•  DAX หรือ ภาษา M ดี?
•  การคำนวณทีละแถวหรือการคำนวณแบบผลรวมดี?
•  ตารางคำนวณ (Calculated Table)
•  สูตรคำนวณ (Measure) และ คอลัมน์คำนวณ (Calculated Column)
•  หลักและแนวคิดการเขียน DAX

5) การปรับปรุงคุณภาพโมเดลข้อมูลเบื้องต้น (better data model)

สุดท้าย มีแนวคิดที่สำคัญที่ผู้พัฒนาโมเดลข้อมูลต้องพิจารณา คือการนำโมเดลไปสู่การใช้งานจริง และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ดังนี้

•  การนำโมเดลตารางข้อมูลไปสู่กระแสข้อมูล  dataflows
•  การแบ่งปันการเข้าถึงชุดข้อมูลและการใช้งานข้อมูลร่วมกัน
•  การลดขนาดของโมเดลข้อมูล   
•  ทิปส์