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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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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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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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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Desnormalizando dimensiones de forma eficiente

Como vimos en una entrada anterior, cuando diseñamos un modelo de datos analítico, el enfoque principal debe situarse en lograr un diseño que favorezca la simplicidad en la exploración y agregación de los datos, a la vez que en obtener un rendimiento óptimo en la realización de consultas.

Las estructuras altamente normalizadas, con dimensiones organizadas en esquemas de copo de nieve que principalmente nos encontraremos en los sistemas de procesamiento de transacciones, no serán adecuadas para satisfacer las necesidades analíticas de la empresa teniendo la comprensibilidad del modelo por parte de los usuarios y la velocidad de consulta como objetivos principales. El hecho de disponer de más de una tabla por cada dimensión de la tabla de hechos de un proceso de negocio implica tener que realizar código más complejo para realizar una consulta que a su vez se ejecutará en un tiempo mayor, debido en parte al mayor número de relaciones.

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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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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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