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Master en Funciones DAX, te comparto un resumen amplio de lo visto hoy en el taller , el cual estuvo fantástico.

En el fascinante mundo de Power BI, existen dos métodos principales para realizar cálculos: las columnas calculadas y las medidas en DAX (Data Analysis Expressions). En este artículo, exploraremos las diferencias entre estos enfoques y descubriremos cuándo y cómo utilizarlos eficientemente.

Las columnas calculadas son como esas herramientas adicionales que agregamos a una tabla existente en nuestro modelo de datos. Nos permiten realizar cálculos en cada fila y generar un valor específico para cada una. Por otro lado, las medidas en DAX son como los expertos analistas que resumen y agregan datos en base a fórmulas específicas. Se utilizan en nuestras visualizaciones para proporcionar información valiosa a partir de los datos subyacentes.

En este artículo, exploraremos la naturaleza del cálculo en cada enfoque, analizaremos el contexto de cálculo en el que operan y evaluaremos cuál opción es más eficiente en términos de uso de recursos y flexibilidad.

¡Vamos a sumergirnos en el mundo de las columnas calculadas y las medidas en DAX para potenciar nuestras habilidades en Power BI!

De donde nace DAX con columna calculada , o medidas.

En Power BI, existen dos formas principales de realizar cálculos: mediante columnas calculadas y mediante medidas en DAX (Data Analysis Expressions). A continuación, te mostraré las principales diferencias entre estos dos enfoques:

 

Naturaleza del cálculo:

Columna calculada: Una columna calculada es una columna adicional que se agrega a una tabla existente en el modelo de datos. Se utiliza para realizar cálculos en cada fila de la tabla y generar un valor para cada una de ellas. Los cálculos se realizan durante la etapa de carga de datos y los resultados se almacenan en la columna calculada.

Medida en DAX: Una medida es una expresión que se utiliza para calcular un valor agregado o resumido basado en los datos de una o varias columnas. Las medidas se utilizan en visualizaciones, como gráficos o tablas, y se calculan dinámicamente en función de las interacciones del usuario y los filtros aplicados.

Contexto de cálculo:

Columna calculada: La columna calculada calcula un valor estático para cada fila de la tabla, independientemente del contexto de visualización. Esto significa que la columna calculada siempre mostrará el mismo resultado, sin importar las selecciones o los filtros aplicados en la visualización.

Medida en DAX: Las medidas se calculan en función del contexto de visualización actual. El contexto de visualización incluye las filas y columnas visibles, los filtros aplicados y las interacciones del usuario. Las medidas se adaptan automáticamente a los cambios en el contexto y proporcionan resultados agregados o resumidos basados en ese contexto.

Uso eficiente de recursos:

Columna calculada: Las columnas calculadas se calculan durante la etapa de carga de datos y se almacenan en el modelo. Esto puede aumentar el tamaño del modelo y afectar el rendimiento si hay muchas columnas calculadas o si las fórmulas son complejas. Sin embargo, una vez calculadas, las columnas calculadas se pueden reutilizar en múltiples visualizaciones sin tener que recalcularse.

Medida en DAX: Las medidas se calculan dinámicamente en función del contexto de visualización actual. Esto puede ser más eficiente en términos de recursos, ya que las medidas solo se calculan cuando se muestran en una visualización específica. Sin embargo, si se utilizan medidas complejas o si hay muchas medidas en un informe, esto puede afectar el rendimiento general.

Flexibilidad y capacidad de respuesta:

Columna calculada: Las columnas calculadas son estáticas y no responden a cambios en el contexto de visualización. Esto significa que las columnas calculadas no pueden adaptarse automáticamente a los cambios en las selecciones o filtros aplicados por el usuario. Si se requiere flexibilidad y capacidad de respuesta, es posible que las columnas calculadas no sean la mejor opción.

Medida en DAX: Las medidas se recalculan dinámicamente en función del contexto de visualización actual. Esto permite que las medidas se adapten automáticamente a los cambios en las selecciones y filtros aplicados, lo que proporciona una mayor flexibilidad y capacidad de respuesta en los informes.

 

DONDE ES MEJOR CREAAR UNA COLUMNA CALCULADA  EN ORIGEN O EN DAX:

 

Origen de los datos: Si es posible, realizar las transformaciones y cálculos en el origen de los datos, como en una base de datos o en el proceso de extracción, transformación y carga (ETL), puede tener ventajas en términos de rendimiento y eficiencia. Esto se debe a que las transformaciones se aplicarían antes de que los datos se carguen en Power BI, lo que reduce la carga de trabajo del motor de consultas de Power BI y mejora el rendimiento general del modelo.

 

Capacidad de origen de los datos: No todos los orígenes de datos tienen la capacidad de realizar transformaciones o cálculos complejos. Si el origen de los datos no admite ciertas operaciones o si las transformaciones son muy complejas, puede ser más práctico realizarlas en Power BI utilizando DAX.

 

Reutilización y mantenimiento: Si las transformaciones y cálculos son específicos de un informe o un conjunto de visualizaciones en Power BI, puede ser más conveniente crear columnas calculadas o medidas en DAX en el modelo de datos de Power BI. Esto permite una mayor flexibilidad, ya que las columnas calculadas y medidas pueden ser específicas del informe y no afectarán el origen de los datos subyacente. Además, si se realizan cambios en los requisitos o en las fórmulas, es más fácil mantener y actualizar las columnas calculadas y medidas en Power BI.

 

Escenario de modelado de datos: El diseño y la estructura del modelo de datos en Power BI también pueden influir en dónde se crean las columnas calculadas y transformaciones. Si se están realizando cálculos en una tabla específica que se utiliza ampliamente en todo el modelo, puede ser más eficiente crear una columna calculada en esa tabla. Por otro lado, si el cálculo es específico de una visualización o una medida en particular, puede ser más adecuado crear una medida en DAX.

 

En última instancia, la elección de dónde crear las columnas calculadas y las transformaciones dependerá de tus necesidades específicas, las capacidades del origen de los datos, el rendimiento esperado y el mantenimiento del modelo de datos en Power BI. Es recomendable evaluar cada escenario y considerar las ventajas y desventajas antes de tomar una decisión.

Recordemos que las transformaciones siempre es mas recomendado es en power query , para que sea eficiente.

En DAX (Data Analysis Expressions), existen dos conceptos importantes relacionados con el contexto de evaluación: el contexto de fila (row context) y el contexto de filtro (filter context). Ambos conceptos son fundamentales para comprender cómo se realizan los cálculos y las evaluaciones en Power BI.

 

Contexto de fila (row context):

El contexto de fila se refiere al contexto en el que se evalúa una expresión para una fila específica en una tabla. Cuando se realiza un cálculo en una columna calculada o en una medida, el contexto de fila se aplica a cada fila individualmente. En este contexto, la expresión DAX se evalúa utilizando los valores de las columnas de esa fila específica.

Por ejemplo, si tienes una columna calculada que calcula el total de ventas por producto, el contexto de fila se aplica a cada fila de la tabla de productos. Para cada fila, la columna calculada se evaluará utilizando los valores de esa fila, como el precio y la cantidad de venta.

 

Contexto de filtro (filter context):

El contexto de filtro se refiere al conjunto de filtros aplicados a una visualización o a una consulta de datos en Power BI. Los filtros pueden ser explícitos, como los filtros aplicados a una visualización, o implícitos, como los filtros aplicados debido a las interacciones del usuario.

Cuando se evalúa una expresión en el contexto de filtro, DAX considera los filtros activos y aplica esos filtros a los datos antes de realizar los cálculos. Esto significa que los resultados de los cálculos pueden variar según los filtros aplicados. Por ejemplo, si tienes una medida que calcula el total de ventas, el contexto de filtro considerará los filtros aplicados a una visualización específica y calculará el total de ventas en función de esos filtros.

 

Es importante tener en cuenta que el contexto de filtro puede afectar la forma en que se calculan las medidas, ya que las medidas se adaptan automáticamente al contexto de filtro actual. Esto permite que las medidas respondan a los cambios en las selecciones y filtros aplicados por el usuario, proporcionando resultados dinámicos y personalizados.

 

Diferencias entre medias explicitas y medidas implícitas

 

Medidas implícitas: Las medidas implícitas son generadas automáticamente por Power BI en función de las columnas numéricas presentes en una tabla. Power BI detecta automáticamente las columnas numéricas y crea medidas implícitas, como suma, promedio, máximo, mínimo, etc. Estas medidas se generan sin necesidad de que el usuario las cree explícitamente.

Medidas explícitas: Las medidas explícitas son medidas personalizadas creadas por el usuario en Power BI utilizando el lenguaje DAX (Data Analysis Expressions). El usuario tiene control total sobre la lógica y los cálculos de estas medidas y las crea de manera explícita según sus necesidades específicas.

Uso y personalización:

Medidas implícitas: Las medidas implícitas son convenientes y fáciles de usar, ya que se generan automáticamente. Sin embargo, tienen limitaciones en términos de personalización. Pueden ser útiles para cálculos básicos, pero no se pueden modificar directamente ni personalizar para adaptarse a requisitos específicos más complejos.

Medidas explícitas: Las medidas explícitas ofrecen una mayor flexibilidad y personalización. El usuario puede escribir fórmulas DAX para definir cálculos más avanzados y adaptar las medidas a necesidades específicas. Las medidas explícitas permiten realizar cálculos más complejos, utilizar funciones DAX personalizadas y aplicar lógica condicional, entre otras posibilidades.

Reutilización:

Medidas implícitas: Las medidas implícitas generadas automáticamente por Power BI se basan en las columnas numéricas disponibles en una tabla específica. Estas medidas no se pueden reutilizar directamente en otras tablas o visualizaciones. Si deseas utilizar los mismos cálculos en diferentes contextos o tablas, deberás crear medidas explícitas personalizadas.

Medidas explícitas: Las medidas explícitas creadas por el usuario se pueden reutilizar en diferentes tablas y visualizaciones dentro del mismo modelo de Power BI. Esto permite aplicar la misma lógica de cálculo en diferentes contextos y facilita el mantenimiento y la consistencia en todo el informe.

En resumen, las medidas implícitas se generan automáticamente por Power BI en función de las columnas numéricas presentes en una tabla y ofrecen cálculos básicos predefinidos. Por otro lado, las medidas explícitas son personalizadas y creadas por el usuario utilizando DAX, lo que proporciona flexibilidad y control total sobre los cálculos. Las medidas explícitas se pueden reutilizar en diferentes tablas y permiten una mayor personalización para adaptarse a requisitos específicos.

En conclusión, tanto las columnas calculadas como las medidas en DAX desempeñan un papel fundamental en el análisis de datos y la creación de informes en Power BI. Cada enfoque tiene sus ventajas y consideraciones a tener en cuenta.

Las columnas calculadas son ideales cuando necesitamos cálculos estáticos en cada fila de una tabla, sin importar el contexto de visualización. Son eficientes en términos de reutilización y rendimiento, ya que se calculan durante la etapa de carga de datos y se almacenan en el modelo. Sin embargo, tienen limitaciones en cuanto a flexibilidad y capacidad de respuesta a cambios en el contexto.

Por otro lado, las medidas en DAX se adaptan automáticamente al contexto de visualización actual, lo que las hace ideales para cálculos agregados y resumidos basados en filtros y selecciones. Son altamente personalizables y permiten una mayor flexibilidad en términos de adaptación a requisitos específicos. Sin embargo, pueden afectar el rendimiento si se utilizan de manera excesiva o si las fórmulas son complejas.

En última instancia, la elección entre columnas calculadas y medidas en DAX dependerá de tus necesidades específicas, la capacidad de tu origen de datos, el rendimiento esperado y el mantenimiento del modelo en Power BI. Evalúa cuidadosamente cada escenario y considera las ventajas y desventajas antes de tomar una decisión.

¡Así que adelante, aprovecha al máximo las capacidades de Power BI y crea informes impactantes utilizando columnas calculadas y medidas en DAX! 🚀📊

 

Vicente Antonio Juan Magallanes

Business Intelligence Technical.

 

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