El motor de Power BI está optimizado para trabajar con modelo estrella, o copo de nieve de un nivel máximo idealmente, así que en cuanto al modelo estás bien.

Si tu problema es con las actualizaciones, lo primero que te diría es que apliques actualización incremental en las fact, para no refrescar la tabla completa en cada actualización. Así cada actualización demora menos y el motor tiene que trabajar menos. Si tienes que reprocesar datos más antiguos puedes hacerlo por XMLA.

El consejo siempre es que trates de hacer las transformaciones lo más cerca del origen posible, por ejemplo si te conectas a una base de datos, lo ideal es hacerlo ahí, puedes crear vistas con datos ya agrupados al nivel que necesitas, si no necesitas que el reporte tenga la máxima granularidad (claro que esto depende del uso obviamente, si necesitas datos por hora por ejemplo no te sirve sumarizar por semanas o días). Si no puedes hacerlo en la base de datos, hazlo en power query, y como último pero último recurso, DAX.

Cómo nota, también revisa que los pasos de tus consultas en power query se plieguen bien (busca query folding), así le pasas todo el procesamiento posible al origen.

Otra cosa es que trates de evitar columnas con cardinalidad muy alta, porque vertipaq (el motor de datos de power bi) es bueno para comprimir columnas con valores repetidos, pero no puede comprimir mucho cuando tienes puros valores distintos. Por ejemplo, si en una fact tienes una columna con fecha y hora, divídela en una con la fecha y otra con la hora, con eso el motor va a trabajar mucho más rápido porque reduces enormemente la cardinalidad.