Business Intelligence Controlling

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

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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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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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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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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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Textos y títulos dinámicos en Power BI

Textos dinámicos con DAX

Siempre me ha gustado crear medidas de texto que sean capaces de interpretar y explicar ciertos resultados en lenguaje natural al usuario. Creando expresiones DAX mediante el uso de variables, campos y otros elementos programáticos conseguiremos que, en función de los filtros seleccionados por el usuario, el texto de la visualización se modifique dinámicamente, actuando casi como un analista de datos automatizado capaz de evaluar distintos escenarios y ofrecernos de una forma muy sencilla la respuesta que buscamos.

Por ejemplo, en la siguiente imagen podemos ver una medida que nos explica los aspectos clave de la rentabilidad financiera teniendo en cuenta el contexto de filtro aplicado por el usuario:

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Dimensión horaria en M

En casi cualquier modelo de datos que diseñemos será imprescindible disponer de una dimensión temporal que nos permita filtrar y segmentar los valores numéricos de las tablas de hechos en función de los atributos temporales que nos interesen en cada momento. La dimensión temporal más común y útil corresponde a aquella de nivel de granularidad diario, donde tendremos un registro por cada día del periodo abarcado por dicha dimensión.

Por otra parte, atributos relacionados con la dimensión horaria utilizados para describir los eventos de las tablas de hechos aparecen con mucha menor frecuencia. No obstante, en algunas ocasiones en las que el tiempo queda registrado con un nivel de detalle inferior al día, la posibilidad de segmentar los datos por dichos atributos se convierte en uno de los temas principales a la hora de diseñar un almacén de datos analítico.

Este nivel de granularidad temporal, aunque más frecuente, no será exclusivo de modelos científicos que necesiten una especial precisión temporal en el registro de los eventos que pretenden analizar, sino que podemos encontrar fácilmente casos, dentro del mundo empresarial, en los que la capacidad de filtrar los datos por atributos temporales de detalle inferior a un día nos proporcionará un valor añadido importante. Un ejemplo sencillo puede ser un restaurante, donde conocer las horas de mayor y menor afluencia de clientes será clave en la toma de decisiones relacionadas con el manejo de los horarios del personal.

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Análisis económico-financiero en Power BI

Introducción

Los informes económico-financieros, basados principalmente en las normas de registro y valoración de los diferentes elementos que componen los estados que deben elaborarse bajo el Plan General de Contabilidad, han sido históricamente un proceso complejo y estático, que proporciona información limitada y con horizontes temporales predefinidos (cierre trimestral, anual…).

Dichos informes no nos permiten interactuar con los datos y profundizar en aquellos aspectos que nos interesan en cada momento, algo necesario si realmente queremos poder obtener información relevante y evaluar en detalle la evolución de las magnitudes empresariales en relación a sus objetivos.

Las herramientas de inteligencia de negocios nos permiten ir mucho más allá en la elaboración de este tipo de informes, tanto si se basan principalmente en la contabilidad financiera y se dirigen a los grupos de interés externos a la empresa, como si utilizan un amplio abanico de orígenes de datos internos y externos, y sus destinatarios más importantes son los propietarios y directivos de la empresa, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones en cualquier momento y lugar, y proporcionando un instrumento de planificación, información, y control simultáneo y dinámico de las diferentes partes de la organización, aumentando de forma considerable la capacidad de la empresa de crear valor económico.

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Estructuras jerárquicas en tablas de hechos

Introducción

Un escenario muy frecuente cuando utilizamos bases de datos relacionales como origen principal de un modelo que reproduce un proceso de negocio, como pueden ser las ventas de una empresa, es encontrarnos con dos tablas de hechos con distinta granularidad para describir el mismo proceso. Una de ellas contendrá un registro por cada ticket, albarán o factura emitida con los atributos generales de fecha, cliente, base imponible, impuesto etc., y la otra irá un poco más allá y registrará las ventas a nivel de cada producto vendido, es decir, existirá un registro por cada línea de detalle dentro de cada documento.

En la siguiente imagen podemos ver un ejemplo de esta situación, donde tanto los albaranes como las facturas presentan una estructura de datos del tipo descrito:

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