Business Intelligence Controlling

La nueva generación del reporting económico-financiero y el control de gestión empresarial

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Tablas de intervalos de fechas y relaciones virtuales

En el último artículo utilizamos DAX para analizar las ventas de una empresa a partir de una tabla en la que disponíamos de los precios para un determinado cliente, artículo y rango de fechas.

En este artículo vamos a complicar un poco más el requisito de negocio y veremos cómo podemos utilizar la función TREATAS para establecer relaciones virtuales en el caso de que existan registros de precios que no dependan de las columnas de relación, en el ejemplo del artículo anterior, el IdCliente y el IdArticulo, sino que utilicen otros atributos dimensionales para la asignación del importe.

En este ejemplo vamos a trabajar con precios de coste en lugar de con precios de venta. Supongamos que la tabla con la que tenemos que operar ahora es la siguiente:

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Trabajando con tablas ‘desde-hasta’ o de rango de fechas en Power BI

Introducción

Uno de los tipos de tabla que nos encontramos frecuentemente a la hora de crear un modelo de datos analítico corresponde a las tablas «desde-hasta» o de intervalo de fechas. Estas son un tipo de estructura muy versátil que utilizan las bases de datos para representar y gestionar información relacionada con valores aplicables entre determinados periodos de tiempo.

Sus usos son muy variados, ya que este tipo de estructura proporciona un almacenamiento y procesamiento altamente eficientes en un sistema transaccional. Almacenar de esta forma los datos minimiza la redundancia y optimiza el almacenamiento al eliminar la necesidad de duplicar registros para cada instancia de tiempo. Algunos de los escenarios en los que nos encontraremos con este tipo de tablas son:

  • Sistemas de reservas y programación de eventos
  • Gestión de RRHH
  • Planificación de campañas de Marketing
  • Gestión de contratos
  • Listados de tarifas
  • Gestión de casos e incidencias

En este artículo vamos a explorar las distintas formas de modelar y analizar este tipo de tablas, teniendo en consideración aspectos relacionados con el rendimiento de las consultas y el tamaño de los datos almacenados.

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La rentabilidad en un modelo de datos financiero

Introducción

En este artículo vamos a tratar una de las cuestiones clave para diagnosticar la salud de una empresa: la rentabilidad. Este indicador, que como veremos más adelante puede hacer referencia a métricas totalmente distintas entre si, depende de forma considerable de las decisiones tomadas por los directivos de la organización.

Podríamos pensar que nos acercamos a la rentabilidad mediante la comparación interanual de los beneficios empresariales. Sin embargo, dicha comparación puede albergar actuaciones empresariales que distorsionen la calidad del resultado. Por ejemplo, si el incremento de las ventas proviene de una pobre negociación con los clientes, que ha dado como resultado una ampliación del periodo medio de cobro; o si está acompañado de una estrategia de enfoque conservador en las operaciones, con grandes incrementos en los saldos de existencias para evitar roturas de stock, ese aumento de ventas y de beneficios conllevará también un incremento indeseado de los activos en el balance (en este caso, de las necesidades operativas de fondos) y, por lo tanto, exigirá igualmente un aumento de los recursos para financiarlos. Del mismo modo, un incremento en la cifra de ventas conseguido mediante un aumento desproporcionado en los costes incurridos para obtener aquellas tampoco mejorará la rentabilidad.

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Integridad referencial y miembros desconocidos en Power BI

Introducción

En este artículo vamos a explorar como se comporta Power BI cuando en un modelo de datos existen violaciones de la integridad referencial, y como podemos identificar y solventar este problema, a la vez que agrupamos los miembros desconocidos dotándolos de significado y garantizando la integridad de nuestro modelo.

La integridad referencial es un conjunto de reglas que utilizan las bases de datos relacionales para asegurarse de que no existen valores en una clave foránea que no estén en la clave primaria de la tabla relacionada. Veámoslo con una imagen:

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Las funciones ALL* como modificadores de CALCULATE

INTRODUCCIÓN

La función ALL (y sus compañeras de familia: ALLEXCEPT, ALLNOBLANKROW, ALLCROSSFILTERED y ALLSELECTED) son unas de las funciones tabulares de DAX más utilizadas, principalmente con el propósito de expandir el número de registros a considerar en la realización de un determinado cálculo, eliminando filtros que se encuentran activos en el contexto actual.

Como función tabular, ALL devuelve todas las filas de una tabla o todos los valores únicos de una o más columnas dependiendo del parámetro utilizado.

Cuando usamos una de estas funciones como la función de primer nivel en un argumento de filtro de CALCULATE, su comportamiento cambia y en lugar de funcionar como una función de tabla actúa como un modificador de CALCULATE, eliminando un filtro existente en el contexto en lugar de crear uno nuevo.

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Workshop sobre DAX en Power BI Days Madrid

El viernes 25 de noviembre estaré impartiendo un workshop sobre el lenguaje DAX en el evento Power BI Days de Madrid. ¡Allí os espero!

Video Power BI Quizz Pensando en DAX

Os dejo el video de mi participación en el Power BI Quizz de los grandes Ricardo Rincón y Raquel Alvear. Un autentico placer haber podido aportar mi granito de arena a esta iniciativa.

https://www.youtube.com/watch?v=evi9GYXtyyg

Hasta el último segundo en Power BI

Video de mi participación en Power Platform Madrid, con una sesión sobre la creación y el uso de una dimensión horaria que nos permita analizar nuestros hechos a granularidades inferiores al día.

GPPB2021 Madrid – Integración de previsiones y presupuestos en el modelo tabular (video)

Ya están disponibles las grabaciones del Global Power Platform Bootcamp de Madrid. Os comparto el video de mi sesión donde estuvimos analizando las diferentes opciones que tenemos para integrar previsiones y presupuestos en un modelo de datos de Power BI.

Vimos cómo crear relaciones virtuales con DAX, cómo inspeccionar el contexto de filtro para mostrar u ocultar medidas según el nivel de granularidad de los datos subyacentes con el objetivo de evitar mostrar el presupuesto en contextos de filtro para los que no se encuentra disponible, así como las distintas opciones de las que disponemos para implementar algoritmos que nos permitan asignar o distribuir nuestras previsiones a granularidades mayores a las detalladas en el presupuesto.

Funciones de comparador en Power Query

Una de las características clave del lenguaje M es su cualidad de ser case sensitive, o sensible a mayúsculas y minúsculas. Esto significa que las palabras clave del lenguaje, las variables, los nombres de las funciones y cualquier otro identificador deben escribirse siempre teniendo en cuenta esta peculiaridad.

Power Query incluye una serie de comparadores integrados en el lenguaje que pueden usarse para determinar la forma en la que realizamos una comparación. Estos son los siguientes:

  • Comparer.Ordinal: se usa para realizar una comparación ordinal exacta.
  • Comparer.OrdinalIgnoreCase: se usa para realizar una comparación ordinal exacta que no distingue mayúsculas de minúsculas.
  • Comparer.FromCulture: se usa para realizar una comparación compatible con referencias culturales.

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