{"id":816,"date":"2018-08-23T19:51:13","date_gmt":"2018-08-23T19:51:13","guid":{"rendered":"https:\/\/trainingpowerbi.wordpress.com\/?p=816"},"modified":"2019-07-16T15:10:32","modified_gmt":"2019-07-16T13:10:32","slug":"medidas-semi-aditivas-en-dax","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bicontrolling.com\/index.php\/2018\/08\/23\/medidas-semi-aditivas-en-dax\/","title":{"rendered":"Medidas semi-aditivas en DAX"},"content":{"rendered":"<p>En cualquier sistema de BI, podemos crear <strong>c\u00e1lculos o medidas de 3 tipos <\/strong>distintos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Medidas aditivas<\/strong>: son generalmente la mayor parte de las medidas que nos encontraremos en un modelo de datos anal\u00edtico, y se caracterizan porque podemos usar la funci\u00f3n <code>SUM()<\/code> para agregar sus valores en funci\u00f3n de cualquier atributo dimensional. Un ejemplo t\u00edpico pueden ser las ventas, cuyo total podemos desglosar en la suma de las ventas por producto, por mes, por cliente, as\u00ed como por cualquier otro atributo que nos interese para filtrar o segmentar dicho c\u00e1lculo.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Medidas semi-aditivas<\/strong>: son las m\u00e1s complejas y en las que vamos a profundizar en este art\u00edculo. Este tipo de c\u00e1lculos pueden usar la funci\u00f3n <code>SUM()<\/code> para agregar sus valores solo en funci\u00f3n de determinadas dimensiones, pero se necesita otro tipo de agregaci\u00f3n distinta para segmentar por los atributos de alguna otra dimensi\u00f3n. Ejemplos t\u00edpicos de este tipo de medidas son las tablas de inventarios y las de los saldos de las cuentas contables, que no pueden agregarse en funci\u00f3n de los atributos de la dimensi\u00f3n temporal mediante una suma simple.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Medidas no aditivas<\/strong>: son aquellas que no pueden agregarse usando la funci\u00f3n <code>SUM()<\/code> en funci\u00f3n de ninguno de los atributos presentes en el modelo de datos. Un ejemplo t\u00edpico es el tipo de cambio de una moneda respecto a otra.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Las medidas semi-aditivas se generan en la mayor\u00eda de los casos sobre <strong>tablas de copia instantanea de volumen o <em>snapshots<\/em>.<\/strong> Este tipo de tablas constituyen tablas de hechos, ya que se relacionan con distintas dimensiones y se usan para el c\u00e1lculo de indicadores econ\u00f3mico-financieros y operativos, pero no registran eventos que han ocurrido en un momento determinado, si no que guardan los valores medidos en un momento u horizonte temporal.<\/p>\n<p>Podemos distinguir <strong>dos tipos distintos de <em>snapshots<\/em><\/strong>, aquellos que podr\u00edamos denominar <strong>naturales<\/strong>, como el registro de la temperatura media diaria, y los <em>snapshots<\/em> <strong>derivados<\/strong>, que son aquellos que se originan a partir de un proceso de transacciones tras la realizaci\u00f3n de alguna agregaci\u00f3n previa. Este tipo de tablas las encontraremos en un modelo de datos, la mayor\u00eda de los veces, porque el nivel de granularidad m\u00ednimo es inaccesible o el volumen de datos necesario ser\u00eda extremandamente grande. El ejemplo que usaremos en este art\u00edculo son las tablas que registran los <strong>saldos de las subcuentas contables<\/strong>:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-820 size-full\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?resize=629%2C621&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"629\" height=\"621\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?w=833&amp;ssl=1 833w, https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?resize=300%2C296&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?resize=768%2C758&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/bicontrolling.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/image-1-1.png?resize=88%2C88&amp;ssl=1 88w\" sizes=\"auto, (max-width: 629px) 100vw, 629px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Como podemos observar, estas tablas de saldos mensuales son <strong><em>snapshots<\/em> derivados<\/strong>, ya que el saldo de cada cuenta puede obtenerse mediante la suma de todos los movimientos contables ocurridos para cada una de ellas durante el horizonte temporal deseado, en este caso el mes.<\/p>\n<p>En el caso de que tengamos que trabajar con una tabla de este tipo, las medidas generadas ser\u00e1n semi-aditivas, por lo que las agregaciones con la funci\u00f3n <code>SUM()<\/code> no ser\u00e1n correctas en los totales cuando utilicemos alg\u00fan atributo temporal para segmentar o filtrar el c\u00e1lculo. Lo que necesitamos es acceder al saldo correspondiente a la \u00faltima fecha del contexto de filtro actual, para que obtengamos siempre el saldo correcto en cada periodo, lo que podemos realizar con el siguiente c\u00f3digo:<\/p>\n<p>Saldos\u00a0:=<br \/>\n<span class=\"Keyword\" style=\"color: #0070ff;\">CALCULATE<\/span><span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">\u00a0(<\/span><br \/>\n<span class=\"indent4\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><span class=\"Keyword\" style=\"color: #0070ff;\">SUM<\/span><span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">\u00a0(<\/span>\u00a0SaldosContablesMensuales[Saldo]\u00a0<span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">)<\/span>;<br \/>\n<span class=\"indent4\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><span class=\"Keyword\" style=\"color: #0070ff;\">LASTDATE<\/span><span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">\u00a0(<\/span>\u00a0<span class=\"Keyword\" style=\"color: #0070ff;\">CALCULATETABLE<\/span><span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">\u00a0(<\/span>\u00a0<span class=\"Keyword\" style=\"color: #0070ff;\">VALUES<\/span><span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">\u00a0(<\/span>\u00a0SaldosContablesMensuales[Fecha]\u00a0<span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">)<\/span>\u00a0<span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">)<\/span>\u00a0<span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">)<\/span><br \/>\n<span class=\"Parenthesis\" style=\"color: #969696;\">)<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"color: #808080;\">Todo el c\u00f3digo DAX de este art\u00edculo ha sido formateado con<em> \u00abDAX Formatter\u00bb <\/em><\/span><br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.daxformatter.com?utm_source=badge-dark&amp;utm_medium=ad&amp;utm_campaign=embed\"><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/www.daxformatter.com\/wp-content\/themes\/daxformatter\/images\/daxformatter-badge-small-dark.png?w=629\" alt=\"DAX Formatter by SQLBI\" \/><\/a><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En cualquier sistema de BI, podemos crear c\u00e1lculos o medidas de 3 tipos distintos: Medidas aditivas: son generalmente la mayor parte de las medidas que nos encontraremos en un modelo de datos anal\u00edtico, y se caracterizan porque podemos usar la funci\u00f3n SUM() para agregar sus valores en funci\u00f3n de cualquier atributo dimensional. 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