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Creando la medida para este reto
En el ámbito empresarial, la gestión y el análisis de datos son elementos fundamentales para tomar decisiones informadas y eficientes. En este sentido, contar con medidas precisas y correctamente calculadas es crucial. En el presente artículo, nos adentraremos en el proceso de ajuste y validación de columnas en un conjunto de datos relacionado con las ventas y el beneficio operativo de una empresa.
En primer lugar, identificamos un error en la columna «Total Sales», cuyo cálculo estaba incorrecto. Para corregirlo, exploramos dos enfoques: la creación de una columna calculada utilizando el lenguaje DAX y la manipulación de los datos en Power Query. Ambas opciones nos brindaron el mismo resultado, proporcionando una medida precisa de las ventas totales.
Además, examinamos cómo el error en la columna «Total Sales» afectaba otras métricas, como el «Operating Profit» y el «Operating Margin». Mediante la división de la columna «Operating Profit» por 10, corregimos la discrepancia y aseguramos que los datos reflejaran adecuadamente el rendimiento de la empresa.
Para enriquecer aún más nuestros cálculos, creamos una medida adicional llamada «Costos Operativos», que se obtiene restando el «Beneficio Operativo» de las «Ventas Totales». Esto nos permitió obtener una visión más completa de los costos involucrados en el negocio.
Con las columnas ajustadas y las medidas establecidas, nos encontramos preparados para abordar preguntas de análisis de negocios. En particular, nos enfocamos en analizar las ventas por región/estado. Mediante el uso de medidas y un formato condicional de colores, pudimos identificar y visualizar las regiones con las mayores ventas, lo que proporciona valiosa información para la toma de decisiones estratégicas.
Antes de comenzar con estos pasos en los cuales gestionaremos, realizaremos y validaremos los procesos, es importante tener en cuenta.
Lo primero será corregir la columna «Total Sales», ya que está mal calculada. Podemos abordar este problema de dos maneras: la primera es mediante una columna calculada en DAX.
Ventas totales 1 = Tabla_hechos[Units Sold] * Tabla_hechos[Price per Unit]
Como podemos observar, es una multiplicación sencilla: las unidades vendidas multiplicadas por el precio por unidad. Sin embargo, también podemos realizar esta operación en Power Query. [Price per Unit] * [Units Sold]. Ambas opciones nos darán el mismo resultado, como se muestra en la imagen
Adicionalmente, tenemos otra opción utilizando la función SUMX. Ventas totales 3 = SUMX(Tabla_hechos, Tabla_hechos[Units Sold] * Tabla_hechos[Price per Unit]). Esta opción realiza la multiplicación y la suma sin necesidad de crear una columna iteradora, como se muestra en la imagen
Ahora, al analizar más detalladamente los datos, debemos tener en cuenta que «Operating Profit» se ve afectado debido a que el dato de «Total Sales» estaba incorrecto. Ahora, el «Operating Profit» es mayor que las ventas totales, lo cual no es correcto. Para corregir esto, dividiremos la columna por 10, ya que identificamos que estaba multiplicada por ese valor. La fórmula en Power Query sería [Operating Profit] / 10, como se muestra en la imagen
Como podemos ver en las imágenes 
, las tres columnas ahora muestran el resultado correcto. Eliminamos las columnas con error y nos quedamos con las validadas y corregidas.
Después de ajustar estas tres columnas, podemos crear una medida adicional para enriquecer los cálculos. Como se muestra en la imagen 
, la medida «Costos Operativos» se calcula restando el «Beneficio Operativo» de las «Ventas Totales». Al tener ambos datos, podemos obtener esta medida y mejorar nuestros cálculos.
Antes de comenzar a responder las preguntas, crearemos 4 medidas:
- Total beneficios operativos = SUM(Tabla_hechos[Beneficio operativo])
- Total costos operativos = SUM(Tabla_hechos[Costos Operativos])
- Total ventas = SUM(Tabla_hechos[Ventas totales])
- Cantidad de registros = COUNTROWS(Tabla_hechos)
Ahora, pasemos a responder la primera pregunta:
- Análisis de ventas por región/estado
Abordaremos el análisis de ventas por región y estado. Para esto, crearemos la siguiente medida: «Color Diferencias Mayor»
var _promedio=
AVERAGEX(ALLSELECTED(Dim_Geo[Region]),[Total ventas])
Var _resta =
[Total ventas]-_promedio
return
if(_resta>0,1,0)
Posteriormente, insertaremos un gráfico de barras con las regiones y la medida «Total de ventas». Utilizaremos el formato condicional de colores, donde configuraremos las reglas para que se basen en nuestra medida «Color Diferencias Mayor»
A lo largo del proceso, identificamos y corregimos un error en la columna «Total Sales», lo cual nos permitió obtener mediciones precisas de las ventas totales. Además, abordamos la corrección de métricas relacionadas, como el «Operating Profit» y el «Operating Margin», para garantizar la coherencia y la integridad de los datos.
La creación de medidas adicionales, como los «Costos Operativos», nos permitió enriquecer los cálculos y obtener una visión más completa del rendimiento financiero de la empresa. Estas medidas se convierten en herramientas valiosas para el análisis y la toma de decisiones estratégicas.
Además, al analizar las ventas por región/estado, utilizamos medidas y formato condicional de colores para resaltar visualmente las regiones con las mayores ventas. Esta información resulta fundamental para identificar patrones, oportunidades y áreas de mejora en la estrategia de ventas.
Vicente Antonio Juan Magallanes
Business Intelligence Technical.
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