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En el contexto de la inteligencia empresarial y la analítica de datos, la capacidad para visualizar y comparar datos históricos y pronosticados es crucial para la toma de decisiones informadas. En este ejercicio, se nos presenta una tabla con datos de ventas mensuales para los años 2022 y 2023, junto con predicciones para el mismo periodo de 2023. Nuestro objetivo es estructurar estos datos y emplear medidas específicas en Power BI para realizar análisis comparativos, siguiendo el estándar de visualización IBCS (International Business Communication Standards). Este estándar nos permitirá representar las diferencias entre los datos reales y las predicciones de manera clara y efectiva, facilitando así la identificación de tendencias y desviaciones.

Para este caso , replicando el proceso en el cual tenemos en mente es.

Primero será aterrizar la data que nos comparten en el video.

Month Number , Month , 2022 , 2023 ,2023 Predictions 1 , January , 2825.00 , 7140.00 , 2 , February , 5005.00 , 1614.00 , 3 , March , 3612.00 , 14752.00 , 4 , April , 2978.00 , 933.00 , 5 , May , 8662.00 , 6343.00 , 6 , June , 4750.00 , 8223.00 , 7 , July , 4433.00 , 6953.00 , 8 , August , 2062.00 , 9041.00 , 9 , September , 9329.00 , 10992.00 , 10 , October , 16243.00 , 9275.00 , 11 , November , 4011.00 , , 9690.10 12 , December , 17885.00 , , 8483.35

Y las medidas a emplear.

DEFINE MEASURE ‘IBCS data'[DeltaPY] = IF(ISBLANK([FC]), [AC] – [PY], [FC] – [PY]) MEASURE ‘IBCS data'[Max value] = IF(ISBLANK([FC]), if([AC]□[PY], [AC], [PY]), if([PY]□[FC], [PY], [FC])) MEASURE ‘IBCS data'[FC] = SUM(‘IBCS data'[2023 Predictions]) MEASURE ‘IBCS data'[PY] = SUM(‘IBCS data'[2022]) MEASURE ‘IBCS data'[AC] = SUM(‘IBCS data'[2023]) MEASURE ‘IBCS data'[Red Max] = If([DeltaPY] ● 0, [Max value]) MEASURE ‘IBCS data'[Green Max] = If([DeltaPY] □ 0, [Max value]) MEASURE ‘IBCS data'[Delta Color] = IF( [DeltaPY] ● 0, «#ff0000«,»#008e96«) MEASURE ‘IBCS data'[DeltaPY %] = DIVIDE ( [DeltaPY], [PY] )

Lo mejor aca es disfrutar de las ultimas actulizaciones de power bi , para la superposición, y asi con diferentes combinaciones tener de manera muy rápida lo necesario para crear el estándar IBCS.

Las medidas empleadas son las que debemos posicionar, recuerda que el orden como las coloques de penderá específicamente de como estarán visualizadas cada una de estas.

Luego se coloca barra de error en cada una de ellas , ojo llevar a 10 el grosor y asignar el color.

Con estos sencillos pasos y las medidas que son fáciles de crear tenemos específicamente , todo el proceso creada con los gráficos nativos

Para este caso da error si deseamos filtrar por meses donde el AC es vacio, existe dos tipos de soluciones.

Unificar las columnas dejando una sola de carácter comparativo.

Reemplazando la medida AC por la siguiente

AC = IF(ISBLANK(SUM(‘IBCS data'[2023])),[FC],SUM(‘IBCS data'[2023])), lo que se hace es que valida si es blank y si es el caso coloca la suma del columna ForeCast o predicción , para que la barra de error funcione de manera correcta teniendo interactividad.

Al concluir este ejercicio, habremos transformado datos brutos en visualizaciones significativas mediante el uso de Power BI y las medidas definidas. La implementación de las fórmulas DAX proporcionadas nos permitirá calcular y visualizar las diferencias entre los valores actuales, los valores del año anterior y las predicciones de manera eficiente. La utilización del estándar IBCS nos asegura que nuestras representaciones gráficas sean coherentes y fácilmente interpretables, ayudando a los tomadores de decisiones a comprender mejor el desempeño de las ventas mensuales. Esta metodología no solo optimiza la presentación de datos, sino que también facilita la detección temprana de posibles problemas y oportunidades dentro del negocio.