Integración de previsiones presupuestarias y otros datos a diferente granularidad en Power BI

Introducción

El modelado de previsiones presupuestarias constituye uno de los escenarios más desafiantes en el campo del diseño y explotación de modelos de datos en Power BI. Las estructuras de datos en dicha herramienta se basan en el motor de Analysis Services y en la tecnología xVelocity (previamente denominada VertiPaq); de hecho, al ejecutar un archivo .pbix se inicia a su vez una instancia tabular de SSAS (SQL Server Analysis Services) en un puerto aleatorio.

En el modelo tabular, a diferencia de lo que ocurre en el multidimensional, las relaciones entre tablas se establecen utilizando una sola columna, que requiere que sus valores sean únicos en la tabla de búsqueda, por lo que no podemos definir relaciones entre hechos y dimensiones a diferentes granularidades directamente.

En este artículo veremos cómo manejar las relaciones entre tablas con distinta granularidad, escenario típico cuando tratamos de incluir previsiones presupuestarias en nuestro modelo. En este tema cada empresa es un mundo y todo depende del nivel de detalle al que se hayan definido dichas previsiones, pero el problema consiste a menudo en que la granularidad del presupuesto es completamente distinta a la del resto del modelo de datos.

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:

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 financieros 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…), con la que no podemos interactuar 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 principales son los directivos de la empresa, con el objetivo de facilitar la toma de decisiones en cualquier momento y lugar, proporcionando un instrumento de planificación, información y control simultáneo y dinámico de las diferentes partes de una organización, aumentando la capacidad de la empresa de crear valor económico.

Medidas semi-aditivas en DAX

En cualquier sistema de BI, podemos crear cálculos o medidas de 3 tipos distintos:

• Medidas aditivas: son generalmente la mayor parte de las medidas que nos encontraremos en un modelo de datos analítico, y se caracterizan porque podemos usar la función SUM() para agregar sus valores en función de cualquier atributo dimensional. Un ejemplo típico pueden ser las ventas, cuyo total podemos desglosar en la suma de las ventas por producto, por mes, por cliente, así como por cualquier otro atributo que nos interese para filtrar o segmentar dicho cálculo.

• Medidas semi-aditivas: son las más complejas y en las que vamos a profundizar en este artículo. Este tipo de cálculos pueden usar la función SUM() para agregar sus valores solo en función de determinadas dimensiones, pero se necesita otro tipo de agregación distinta para segmentar por los atributos de alguna otra dimensión. Ejemplos típicos de este tipo de medidas son las tablas de inventarios y las de los saldos de las cuentas contables, que no pueden agregarse en función de los atributos de la dimensión temporal mediante una suma simple.

• Medidas no aditivas: son aquellas que no pueden agregarse usando la función SUM() en función de ninguno de los atributos presentes en el modelo de datos. Un ejemplo típico es el tipo de cambio de una moneda respecto a otra.

La función USERELATIONSHIP

En cualquier modelo de datos es relativamente frecuente la necesidad de analizar un mismo parámetro en función de fechas distintas que describen un mismo evento. Por ejemplo, podemos disponer de una tabla de pedidos donde, para cada uno de ellos, tengamos una fecha de pedido, una de entrega y una de envío. Pueden existir varias relaciones entre dos tablas en un modelo tabular, pero solo una de ellas puede permanecer activa durante la realización de un cálculo determinado, requiriendo la desactivación de las demás: