Business Intelligence Controlling

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

Autor: Admin

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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Crear dimensión horaria en DAX

Introducción

En una entrada anterior vimos cómo, en escenarios donde tanto los atributos relacionados con la fecha como los relacionados con la hora son relevantes para el análisis que queremos realizar, podíamos crear una dimensión horaria en M que nos sirviera para filtrar y segmentar nuestras medidas en función de atributos temporales menores al día.

La idea principal consiste en crear una lista con todas las horas que va a incluir nuestra consulta, que en función de la granularidad temporal que deseemos, tendrá un número de elementos distinto. Por ejemplo, si queremos que la consulta tenga un nivel de detalle de segundos, utilizaríamos la función List.Times de la siguiente forma:

let
     Origen = List.Times(
         #time(0,0,0),
         24*60*60,
         #duration(0,0,0,1)
     )
 in
     Origen

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Clasificar valores numéricos mediante una función personalizada en Power Query

Introducción

Cuando se construye un modelo de datos en Power BI, suele ser común la necesidad de ampliar una tabla procedente de un origen de datos con columnas adicionales, cuyo contenido se derive de los datos existentes en dicha tabla. En estos casos en los que los valores de las nuevas columnas van a ser pre-calculados y materializados de forma estática en el modelo y la lógica de negocio a implementar deriva del resto de columnas, es casi siempre preferible utilizar Power Query para definirlas, principalmente porque obtendremos un mayor nivel de compresión que usando columnas calculadas en DAX, y una columna con mejor compresión ocupará menos en memoria y normalmente nos proporcionará mejores niveles de rendimiento.

Un caso común, corresponde a la creación de columnas que nos ayuden a clasificar valores numéricos de manera que podamos discretizar esa variable y entender de forma clara la distribución de estos valores en nuestro modelo. Esta situación surge en multitud de escenarios, por ejemplo, cuando necesitamos clasificar facturas en función de la fecha de vencimiento, productos por precio de venta, empresas por cifra de negocios o empleados por grupos de edad. En este artículo vamos a ver distintas opciones para crear estas columnas con Power Query.

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Diagramas de Pareto dinámicos en Power BI

Introducción

El diagrama de Pareto, también conocido como curva cerrada o distribución A-B-C, es un gráfico combinado de columnas y líneas en el que los valores individuales se representan en orden descendente por columnas, y el total acumulado se representa a través de la línea. El nombre del gráfico proviene del principio de Pareto, llamado así en honor a Vilfredo Pareto, un destacado economista italiano. Dicho principio describe el fenómeno estadístico por el cual en cualquier población que contribuye a un efecto común, es una proporción pequeña la que contribuye a la mayor parte del efecto.

Este gráfico permite asignar un orden de prioridades, al mostrar gráficamente el principio de Pareto y posibilitar distinguir los factores más importantes entre un conjunto, generalmente amplio, de ellos. Es una de las herramientas más utilizadas en el control de calidad, donde a menudo se utiliza para identificar las fuentes más comunes de defectos, la tipología de defecto que más se produce o los motivos más frecuentes de las quejas de los clientes.

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Mostrar la última fecha de actualización en Power BI

Introducción

En numerosas ocasiones, la primera pregunta que nos hace un usuario de un informe en Power BI es ¿están los datos actualizados? En un Panel del Servicio podemos configurar en cualquiera de las visualizaciones ancladas en el mismo, la capacidad de mostrar la hora de última actualización de los datos subyacentes. Pero, ¿qué opciones tenemos si queremos que el usuario tenga disponible directamente en el informe dicha hora de última actualización como una visualización más?

Fecha de modificación del origen de datos

En primer lugar, es importante distinguir entre la fecha de actualización del informe de Power BI y la fecha de actualización de los orígenes de datos utilizados en dicho informe.

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Dinamizar sobre más de un valor en Power Query

La función Table.Pivot() del lenguaje M nos ofrece la capacidad de obtener como resultado una tabla que contiene un valor agregado para cada valor único de una columna. Cuando usamos esta función, Power Query agrupa cada valor mediante la agregación que seleccionemos y rota (pivota) los datos de la columna de atributo para convertirlos en encabezados de columna.

Desafortunadamente, Table.Pivot() sólo puede pivotar sobre una columna a la vez, por lo que si necesitamos realizar esta operación sobre más de una columna tenemos que llevar a cabo un sencillo proceso. Imaginemos que disponemos de la siguiente tabla:

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Medias móviles en Power BI

En estadística, una media móvil se refiere al cálculo de puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del total de los datos originales con el objetivo de suavizar las fluctuaciones del corto plazo, resaltando así las tendencias o ciclos de largo plazo.

En este artículo vamos a ver diferentes formas de implementar una media móvil en Power BI, no con el objetivo de crear patrones predefinidos que podamos usar directamente en nuestros modelos, sino con el propósito de entender distintas formas de manipular el contexto de filtro y practicar nuestras habilidades para «pensar en DAX».

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Imitar el comportamiento del argumento MissingField.Ignore en Table.TransformColumnTypes

Introducción

En el anterior artículo estuvimos hablando del reto de crear consultas robustas que sean resistentes a los cambios en la estructura de los datos en el origen, y que no fallen en la actualización por culpa de estas modificaciones. Vimos cómo, probablemente, el catalizador más común de este tipo de errores corresponde al uso de la función Table.TransformColumnTypes, y como se considera buena práctica el definir el tipo de solamente aquellas columnas que lo necesiten, con la finalidad de referenciar el menor número posible de ellas en nuestro código, y así evitar posibles fallos a la hora de actualizar nuestro modelo.

Cuando tratamos el tema de como eliminar de forma segura columnas en Power Query vimos el funcionamiento del argumento MissingField.Ignore, un parámetro opcional en muchas de las funciones de registro y de tabla, que indica que los campos referenciados dentro de la función que no se detecten deben ser ignorados.

Desafortunadamente, al contrario de lo que ocurre con las funciones Table.RemoveColumns o Table.RenameColumns, este tercer parámetro opcional no puede ser usado dentro de la función Table.TransformColumnTypes, lo que hace que cuando trabajamos con orígenes de datos dinámicos donde los campos pueden sufrir modificaciones, tengamos un poco más difícil el hecho de proteger nuestras consultas de este tipo de errores. Por ello, en este artículo vamos a ver cómo podemos imitar el comportamiento de MissingField.Ignore dentro de la función Table.TransformColumnTypes, con el objetivo de dotar de mayor robustez a nuestras consultas.

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Eliminar y transformar columnas de forma segura en Power Query

Introducción

El editor de consultas de Power Query nos proporciona un interfaz gráfico de usuario que facilita enormemente una gran parte de nuestras tareas de limpieza y optimización estructural de los datos, traduciendo los pasos que vamos realizando sobre una vista previa, a un flujo de instrucciones programáticas en lenguaje M que podemos ejecutar con el objetivo de automatizar dichas tareas.

Desafortunadamente, esta facilidad a la hora de realizar las tareas de ETL trae consigo la capacidad de cometer, sin que nos demos cuenta, algunos errores que pueden llevarnos a la creación de consultas vulnerables que no serán capaces de soportar los cambios en orígenes de datos dinámicos, y por lo tanto no se actualizarán.

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