Buenas prácticas en Power BI

 

A continuación, se muestra una serie de buenas prácticas en Power BI y como ayudan, ya sea en el rendimiento del modelo o en su mantenimiento.

	Rendimiento	Mantenimiento
Portada		X
Aplica el modelo de estrella	X
Dibuja un modelo que se entienda		X
No utilices columnas DateTime	X
Utiliza una tabla de calendario con desvíos	X	X
No uses Auto Date/Time	X	X
Utiliza el tipo de dato correcto con respecto a las necesidades	X
No utilices relaciones bidireccionales o muchos a muchos	X
No cargues datos al modelo que no vas a utilizar	X	X
Realiza las transformaciones lo más cerca posible a tu base de datos	X	X
Oculta los ids y las columnas que no vayas a visualizar		X
No utilices columnas calculadas	X	X
No uses medidas implícitas. Usa medidas explicitas		X
Referencia tus medidas		X
Dale formato a DAX		X
Usa carpetas para organizar tus medidas		X
Reduce el número de objetos	X	X

Portada

Una página de portada en Power BI puede proporcionar información valiosa a los usuarios finales al incluir los siguientes valores:

1. Creado por: Este valor indica el nombre o nombre de usuario de la persona que creó originalmente el informe. Ayuda a los usuarios a identificar al creador y contactarlo en caso de tener preguntas o comentarios específicos sobre el informe.
2. Modificado por: Este valor muestra el nombre o nombre de usuario de la persona que realizó las últimas modificaciones en el informe. Ayuda a los usuarios a saber a quién recurrir si tienen preguntas sobre cambios o actualizaciones recientes en el informe.
3.  Datos hasta: Este valor indica la fecha hasta la cual los datos en el informe son actuales. Ayuda a los usuarios a comprender la actualidad de la información presentada en el informe. Si los datos no están actualizados, los usuarios pueden considerar solicitar una actualización o buscar fuentes alternativas de datos más recientes.
4.  Informe creado el: Este valor representa la fecha en que se creó inicialmente el informe. Proporciona a los usuarios un contexto histórico y les ayuda a comprender la longevidad o relevancia del informe. Por ejemplo, si el informe se creó hace varios años, los usuarios pueden considerar si ha habido cambios o actualizaciones significativas desde entonces.
5. Informe modificado por última vez el: Este valor indica la fecha más reciente en que el informe sufrió modificaciones. Ayuda a los usuarios a evaluar la actualidad de los cambios realizados en el informe, lo que puede ser útil para identificar si se han incorporado nuevas características, fuentes de datos o mejoras.

Al incluir estos valores en una página de portada, los usuarios finales pueden acceder rápidamente a información importante sobre el origen del informe, los colaboradores, la actualidad de los datos y el historial de modificaciones. Esto ayuda a los usuarios a establecer la credibilidad, tomar decisiones informadas en función de la actualidad de los datos y comprender el contexto de la creación y evolución del informe.

Aplica el modelo de estrella

Utilizar un modelo de estrella (star schema) en Power BI ofrece varias ventajas y beneficios las cuales se indica en la documentación de Microsoft.

Mal ejemplo de tabla de hechos (tabla plana):

En el ejemplo anterior, las columns con datos descriptivos deberian de cambiarse por IDs con su correspondiente tabla de dimension. Estos IDs se relacionarian con los IDs de las tablas de dimesion.

Buen ejemplo de tabla de hechos:

Esta tabla solo tienen informacion numerica e IDs.

Aquí tienes algunas razones por las que podrías optar por utilizar un modelo de estrella:

1. Simplicidad y facilidad de uso: El modelo de estrella es simple y fácil de entender. Consiste en una tabla de hechos central que contiene medidas numéricas y múltiples tablas de dimensiones que proporcionan atributos descriptivos. Esta simplicidad facilita la navegación y el análisis de los datos en Power BI, especialmente para aquellos que no están familiarizados con modelos de datos complejos.
2. Mejor rendimiento: Los modelos de esquema estrella están diseñados para optimizar el rendimiento de las consultas. La estructura desnormalizada permite una recuperación y agregación de datos más rápida. Power BI puede procesar y resumir eficientemente grandes volúmenes de datos, lo que permite generar informes y visualizaciones más rápidos y receptivos.
3. Mejora del análisis de datos: El modelo de esquema estrella proporciona una clara separación entre dimensiones y medidas. Las dimensiones representan las diferentes categorías o atributos por los cuales se puede segmentar y analizar los datos, mientras que las medidas son los valores numéricos que se están analizando (como ventas, ingresos o cantidad). Esta separación permite a los usuarios realizar fácilmente un desglose, filtrado y agregación de datos en diferentes dimensiones, lo que facilita el análisis y la exploración detallada de los datos.
4. Flexibilidad y escalabilidad: El modelo de esquema estrella es altamente escalable y se adapta a las necesidades cambiantes de la empresa. Se pueden agregar nuevas dimensiones o medidas fácilmente al modelo sin afectar las estructuras existentes, lo que facilita la incorporación de nuevas fuentes de datos o requisitos comerciales. Esta flexibilidad permite a los usuarios de Power BI evolucionar y ampliar sus capacidades analíticas con el tiempo.
5. Análisis de datos coherente y preciso: El modelo de estrella fomenta la coherencia y precisión de los datos. Al centralizar las dimensiones comunes en tablas separadas y evitar la redundancia de datos, puedes asegurarte de que se utilicen de manera consistente los mismos valores de dimensiones en todo el modelo. Esta coherencia conduce a resultados de análisis más confiables y confiables.

En general, utilizar un modelo de estrella en Power BI proporciona una base sólida para un análisis de datos eficiente, un mejor rendimiento, flexibilidad y escalabilidad. Simplifica la estructura de los datos, mejora el rendimiento de las consultas y permite a los usuarios explorar los datos desde diversas dimensiones de manera efectiva.

 

Dibuja un modelo que se entienda

Dibujar un modelo comprensible en Power BI es fundamental para realizar un análisis de datos y una comunicación efectiva. 

Esquema malo:

Esquema bueno:

Aquí tienes algunas razones por las que es importante crear un modelo claro y comprensible:

1. Mejora de la comprensión: Un modelo comprensible ayuda a los usuarios a entender rápidamente la estructura y las relaciones de los datos. Cuando el modelo se representa visualmente de manera clara y organizada, resulta más fácil para los usuarios comprender cómo se relacionan entre sí las diferentes tablas, campos y medidas. Esta comprensión conduce a un análisis y toma de decisiones más eficientes.
2. Facilidad de navegación: Un modelo bien dibujado permite a los usuarios navegar por los datos con facilidad. Cuando las relaciones entre las tablas y jerarquías se representan de manera clara, los usuarios pueden identificar fácilmente las rutas a seguir para explorar dimensiones de datos específicas o profundizar en información detallada.
3. Mejora de la colaboración: Cuando varios usuarios trabajan en el mismo proyecto de Power BI, un modelo comprensible se vuelve esencial para la colaboración. Al presentar el modelo de datos de manera clara y lógica, los miembros del equipo pueden comunicarse y compartir ideas fácilmente. Esto reduce las posibilidades de malinterpretación o confusión, fomentando un trabajo en equipo eficiente y el intercambio de conocimientos.
4. Reducción de la curva de aprendizaje: Para los usuarios que son nuevos en Power BI o en un proyecto específico, un modelo comprensible ayuda a acortar la curva de aprendizaje. Cuando el modelo se organiza visualmente, resulta más fácil para los nuevos usuarios familiarizarse con la estructura de datos y comprender rápidamente cómo navegar y aprovechar los datos disponibles para el análisis. Esto acelera su capacidad para contribuir de manera efectiva al proyecto.
5. Documentación eficaz: Un modelo comprensible actúa como una forma de documentación para la estructura de datos. Cuando el modelo se dibuja y documenta de manera clara, sirve como una referencia para futuros análisis y mantenimiento. Permite a los usuarios volver a visitar el modelo y comprender su estructura incluso después de un período de tiempo, asegurando la continuidad y facilitando las actualizaciones o modificaciones del modelo cuando sea necesario.
6. Claridad en la presentación de datos: Al crear informes y visualizaciones en Power BI, un modelo comprensible ayuda a garantizar la claridad del resultado final. Al representar con precisión las relaciones entre las tablas y los campos, los usuarios pueden crear visualizaciones que reflejen con precisión las ideas previstas. Esto da como resultado presentaciones de datos más impactantes y significativas.

En resumen, dibujar un modelo comprensible en Power BI es fundamental para facilitar la comprensión, la navegación, la colaboración y la comunicación efectiva de los datos. Reduce las curvas de aprendizaje, actúa como documentación y mejora el proceso general de análisis y presentación de datos.

 

No utilices columnas DateTime

Las columnas DateTime pueden ser útiles en algunos escenarios. Pero en la mayoría de los casos el usuario final solo necesita el detalle a nivel de fecha. Ten en cuenta que las columnas DateTime suelen tener una cardinalidad muy alta y esto afecta al modelo. Además, si el usuario final necesita el tiempo tambien, en este caso, es ventajoso utilizar columnas separadas para la fecha y la hora.

Cuando divides DateTime en columnas de fecha y hora, cada columna tendrá un conjunto limitado de valores distintos. Por ejemplo, la columna de fecha tendrá menos valores únicos en comparación con la columna DateTime original. De manera similar, la columna de tiempo también tendrá un número limitado de valores de tiempo distintos.

Al reducir la cardinalidad, puede mejorar potencialmente el rendimiento de las consultas y el uso de la memoria en Power BI, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos o cálculos complejos que involucran fecha y hora.

Ejemplo de solo Fecha:

Cardinalidad de Fecha y Hora en una columna a nivel de segundo para un año:
60x60x24x365 = 31,5 millones (86.400 valores por dia).

Cardinalidad si solo necesitamos la fecha:
365 (1 valor por dia).

Ejemplo de Fecha y Hora:

Cardinalidad de Fecha y Hora en una columna a nivel de segundo para dos años:
60x60x24x365x2 = 31,5 millones.

Cardinalidad de Fecha:
365x2= 730.

Cardinalidad de Hora al nivel de segundo:
60*60*24= 86.400.

Usa una tabla de calendario con desvíos

Una tabla de calendario con desvíos en Power BI puede ser útil para realizar análisis comparativos o análisis de variaciones a lo largo del tiempo. Esta tabla se utiliza como una tabla auxiliar en el modelo de datos de Power BI.

Al utilizar una tabla de calendario con desvíos, puedes enriquecer tu modelo de datos en Power BI con información adicional sobre las fechas y realizar análisis más sofisticados y detallados. Recuerda que la estructura y los cálculos específicos de la tabla de calendario con desvíos dependerán de tus necesidades y de los datos que estés analizando.

Por ejemplo, puedes tener una columna en tu calendario que te cuente el numero de dias con respecto a la fila y el dia de hoy. O lo mismo con respecto al mes actual. Aquí te dejo un enlace a la tabla de calendario que suelo utilizar en todos mis modelos.

 

No uses Auto Date/Time

"Auto Fecha/Hora" en Power BI debería de estar deshabilitado en todos tus modelos. Puedes hacerlo desde las opciones en Power BI.

Alguna de las razones para desabilitar estas opciones son las siguientes:

1. Múltiples Tablas de Fecha: Cuando habilitas "Auto Fecha/Hora", Power BI crea una tabla de fecha separada para cada columna de fecha en tu conjunto de datos (aunque no lo veas directamente). Esto puede llevar a tablas redundantes y una mayor complejidad en tu modelo de datos. Tener múltiples tablas de fecha puede dificultar la gestión y la solución de problemas en tu modelo.
2. Limitada Personalización: La función "Auto Fecha/Hora" no ofrece mucha personalización. Los requisitos de inteligencia temporal pueden variar según las necesidades comerciales, como calendarios fiscales o períodos de informes específicos. Tener una tabla de fecha personalizada permite una mayor flexibilidad y control sobre tus cálculos de inteligencia temporal.
3. Consideraciones de Rendimiento: Cada tabla de fecha generada automáticamente aumenta el tamaño de tu modelo de datos y puede afectar el rendimiento, especialmente al trabajar con conjuntos de datos grandes. Múltiples tablas de fecha significan datos adicionales que deben procesarse durante la actualización y visualización de datos.

Por estas razones, es recomendable tener una tabla de fecha personalizada en lugar de depender de la función "Auto Fecha/Hora". Una tabla de fecha personalizada proporciona más control sobre tus cálculos de inteligencia temporal, jerarquías de fecha y relaciones. Te permite adaptar la tabla de fecha a los requisitos específicos de tu negocio y garantiza la coherencia en tu modelo de datos. Este calendario podría ser creado en tu base de datos o en Dataflows (Power Query Online).

 

Utiliza el tipo de dato correcto con respecto a las necesidades

Utilizar el tipo de datos correcto en Power BI es crucial para garantizar una representación precisa de los datos, mejorar el rendimiento y evitar posibles problemas relacionados con los datos. Aquí están las principales razones por las que es importante utilizar el tipo de datos correcto:

1. Precisión de los Datos: Elegir el tipo de datos adecuado asegura que los datos se representen de manera precisa en Power BI. Si los datos se importan con tipos de datos incorrectos, podría haber errores de redondeo, truncamiento o pérdida de datos, lo que afectaría la precisión de los cálculos y visualizaciones.
2. Precisión de los Cálculos: Los tipos de datos influyen en cómo se procesan los valores numéricos en los cálculos. Por ejemplo, usar tipos de datos de texto para valores numéricos podría conducir a cálculos incorrectos o impedir que se realicen ciertas operaciones. Al utilizar el tipo de datos apropiado, te aseguras de que los cálculos sean precisos y significativos.
3. Filtrado y Ordenamiento: Los diferentes tipos de datos se comportan de manera diferente cuando se trata de filtrar y ordenar. El uso del tipo de datos correcto permite el ordenamiento adecuado de los datos y permite un filtrado preciso, asegurando que los resultados sean los esperados.
4. Optimización del Rendimiento: Elegir el tipo de datos correcto puede tener un impacto significativo en el rendimiento de tus informes y paneles de Power BI. El uso de tipos de datos más compactos reduce el uso de memoria y mejora el rendimiento de las consultas durante la actualización de datos y la generación de informes.
5. Visualizaciones: Los tipos de datos afectan cómo se visualizan los datos en diferentes tipos de gráficos y visualizaciones. El uso del tipo de datos adecuado garantiza que las visualizaciones muestren los datos de manera correcta e intuitiva, proporcionando a los usuarios información precisa.
6. Transformación de Datos: Al transformar datos en Power Query Editor, el tipo de datos determina las operaciones y funciones disponibles para la limpieza, el modelado y la transformación de datos. El uso del tipo de datos correcto proporciona más opciones y flexibilidad en la preparación de datos.
7. Relaciones en el Modelo de Datos: Al crear relaciones entre tablas en Power BI, los tipos de datos juegan un papel importante. Las columnas relacionadas deben tener el mismo tipo de datos para una asociación y agregación adecuadas de datos.
8. Optimización del Almacenamiento de Datos: Elegir tipos de datos apropiados puede ayudar a optimizar el almacenamiento de datos. Utilizar tipos de datos más pequeños para columnas que no requieren una gran precisión o escala puede reducir el tamaño del conjunto de datos y mejorar el rendimiento general.

En resumen, utilizar el tipo de datos correcto en Power BI garantiza una representación precisa de los datos, respalda cálculos precisos, mejora el rendimiento y proporciona una mejor experiencia al usuario. Es un aspecto fundamental del modelado de datos y el desarrollo de informes que contribuye a la confiabilidad y efectividad de tus soluciones en Power BI.

 

No utilices relaciones bidireccionales o muchos a muchos

Si bien las relaciones bidireccionales y muchos a muchos pueden ser útiles en ciertos escenarios, se deben usar con precaución en Power BI debido a posibles complejidades e implicaciones en el rendimiento. Aquí hay algunas razones por las que conviene tener cuidado al usar relaciones bidireccionales o muchas a muchas:

1. Complejidad: Las relaciones bidireccionales y muchas a muchas pueden introducir complejidad en tu modelo de datos. Comprender y administrar relaciones complejas puede ser desafiante, especialmente para usuarios menos experimentados, y puede llevar a dificultades para solucionar problemas y mantener el modelo de datos.
2. Impacto en el rendimiento: Las relaciones bidireccionales pueden tener un impacto en el rendimiento, ya que requieren procesamiento adicional y pueden ralentizar la actualización de datos y los tiempos de renderizado de informes. Las relaciones muchos a muchos, especialmente sin el uso de tablas puente, también pueden dar lugar a modelos de datos más grandes y un mayor uso de memoria.
3. Riesgo de referencias circulares: Las relaciones bidireccionales aumentan el riesgo de crear referencias circulares en tu modelo de datos. Las referencias circulares pueden dar lugar a cálculos inexactos o incluso generar bucles infinitos durante el procesamiento de datos, lo que ocasiona errores en el informe.
4. Resultados inesperados: Las relaciones bidireccionales pueden provocar un comportamiento y resultados de filtrado inesperados, especialmente cuando se combinan con ciertas funciones DAX o cuando están involucradas múltiples relaciones bidireccionales. Esto puede dificultar la predicción del comportamiento del informe.
5. Complejidad de seguridad a nivel de fila: Las relaciones bidireccionales pueden agregar complejidad a la implementación de la seguridad a nivel de fila. Puede requerir consideraciones adicionales y pruebas para garantizar que las reglas de seguridad se apliquen correctamente.

Si bien hay situaciones en las que las relaciones bidireccionales son necesarias y adecuadas, es esencial considerar cuidadosamente los compromisos y evaluar enfoques alternativos de modelado de datos. Para la mayoría de los escenarios, se recomienda utilizar relaciones de una sola dirección y crear un modelo de datos más simple y directo. Esto puede conducir a un mejor rendimiento, una mejor comprensión y un mantenimiento más sencillo de tus informes y paneles de Power BI.

 

No cargues datos al modelo que no vas a utilizar

No cargar datos en el modelo de Power BI que no vayas a utilizar es importante por varias razones:

1. Uso reducido de memoria: Cargar datos innecesarios en el modelo consume recursos de memoria, lo que puede afectar el rendimiento y la capacidad de respuesta de tu informe de Power BI. Mantener solo los datos relevantes minimiza el uso de memoria y mejora la eficiencia general del modelo.
2. Actualización más rápida de datos: Con menos datos que cargar, el proceso de actualización de datos es más rápido.
3. Modelo de datos simplificado: Al excluir datos que no se necesitan, puedes crear un modelo de datos más sencillo y fácil de comprender. Un modelo de datos simplificado es más manejable y facilita el trabajo tanto a los creadores de informes como a los usuarios.
4. Seguridad y privacidad de datos: Excluir datos confidenciales o no requeridos para el informe ayuda a garantizar la seguridad y privacidad de los datos. Mantener información sensible fuera del modelo de Power BI reduce el riesgo de acceso no autorizado o violaciones de datos.
5. Mejora del rendimiento del informe: Los datos que no se utilizan en el informe no contribuyen a visualizaciones ni cálculos. Al excluir estos datos, mejoras el rendimiento de tus visualizaciones y cálculos, lo que hace que el informe sea más ágil y rápido.
6. Claridad y relevancia de los datos: Incluir solo los datos necesarios en el modelo garantiza que tu informe se centre en información relevante, mejorando la claridad y relevancia de las conclusiones presentadas a los usuarios finales.
7. Facilidad de mantenimiento: Un modelo con solo los datos esenciales es más fácil de mantener y actualizar. Reduce la complejidad, lo que puede simplificar los cambios o adiciones futuras en el modelo de datos.

Para evitar cargar datos que no vayas a utilizar en Power BI, considera las siguientes buenas prácticas:

• Análisis de datos: Realiza un análisis de datos para comprender el contenido y la calidad de tus conjuntos de datos. Identifica datos que no son necesarios para el propósito de tu informe.
• Filtros en la fuente de datos: Utiliza filtros en la fuente de datos para reducir la cantidad de datos que se cargan en Power BI desde la fuente de datos. Aplica filtros en las consultas de origen para limitar los datos solo a lo que se necesita para el informe.
• Agregación y resumen de datos: Considera pre-agregar datos en la fuente o utilizar tablas de resumen para minimizar la cantidad de datos detallados que se cargan en el modelo.

Siguiendo estas prácticas, puedes optimizar tu modelo de Power BI y asegurarte de que solo contenga los datos necesarios, lo que resultará en un mejor rendimiento y una experiencia de informes más eficiente.

Realiza las transformaciones lo más cerca posible a tu base de datos

Hacer las transformaciones lo más cerca posible de la base de datos en Power BI es una práctica recomendada por varias razones:

1. Rendimiento Optimizado: Realizar las transformaciones en la base de datos, a través de consultas optimizadas en el origen de los datos, puede mejorar significativamente el rendimiento del informe. Al reducir la cantidad de datos que se recuperan y se transfieren a Power BI, se acelera la velocidad de carga del informe y la respuesta a las interacciones del usuario.
2. Reducción de la Carga en Power BI: Al llevar a cabo las transformaciones en la base de datos, se alivia la carga de trabajo en el motor de consulta de Power BI. Esto es especialmente importante cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos o consultas complejas, ya que Power BI no necesita realizar todas las transformaciones por sí mismo.
3. Consistencia de Datos: Realizar transformaciones directamente en la base de datos garantiza que los datos utilizados en el informe sean coherentes y estén actualizados. Si diferentes usuarios o aplicaciones acceden a los mismos datos, todos obtendrán los mismos resultados transformados sin la necesidad de replicar transformaciones en varios lugares.
4. Seguridad de Datos: Realizar las transformaciones en la base de datos puede ayudar a aplicar medidas de seguridad directamente en el origen de los datos. Puedes garantizar que los usuarios solo tengan acceso a los datos adecuados y reducir el riesgo de exponer información confidencial.
5. Menos Carga en el Modelo de Datos: Al realizar transformaciones en la base de datos, puedes cargar datos más limpios y procesados directamente en Power BI. Esto resulta en un modelo de datos más simple, más fácil de mantener y con un mejor rendimiento en general.
6. Mejor Utilización de Recursos: Al optimizar las consultas en el origen de datos, se aprovechan mejor los recursos de la base de datos. Puedes aprovechar el poder y la eficiencia del motor de consulta del servidor de base de datos para realizar transformaciones complejas y cálculos.
7. Flexibilidad: Hacer las transformaciones en la base de datos permite que los cambios en la lógica de transformación se reflejen en todos los informes y aplicaciones que acceden a los mismos datos. No es necesario actualizar cada informe por separado cuando se modifican las transformaciones.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que hay situaciones en las que las transformaciones en la base de datos pueden no ser adecuadas o prácticas. Por ejemplo, en algunos casos, los permisos de la base de datos pueden restringir la capacidad de realizar ciertas transformaciones. En tales casos, las transformaciones se pueden llevar a cabo en Power Query. Si utilizas Power Query, es muy importante que compruebes que el plegamiento de consultas sucede.

En resumen, cuando sea posible, realizar transformaciones directamente en la base de datos es una práctica recomendada para mejorar el rendimiento, la consistencia y la seguridad de los datos en Power BI. Al hacerlo, se logra un informe más eficiente y confiable, lo que mejora la experiencia general del usuario.

Oculta los IDs y las columnas que no vayas a visualizar

En la imagen inferior aparece un modelo de estrella con todos los IDs ocultos. Además, todas las columnas numéricas en la tabla de hechos se encuentran escondidas para evitar el uso de medidas implícitas.

Ocultar los IDs de relaciones y las columnas no utilizadas (aquellas que se usan para crear medidas) es importante por las siguientes razones:

1. Interfaz de Usuario Simplificada: Ocultar los IDs de relaciones y las columnas no utilizadas despeja la interfaz de usuario de Power BI, facilitando que los autores de informes y los usuarios finales naveguen y encuentren los campos relevantes. Esto evita confusiones y permite a los usuarios centrarse en los datos importantes sin distracciones.
2. Mejora de la Experiencia del Usuario: Una interfaz de usuario limpia y organizada mejora la experiencia del usuario. Al ocultar columnas irrelevantes e IDs de relaciones, se reduce la posibilidad de que los usuarios cometan errores al crear informes, lo que conduce a visualizaciones más precisas y significativas.
3. Claridad del Modelo de Datos: Ocultar columnas no utilizadas, especialmente aquellas utilizadas en medidas, puede hacer que el modelo de datos sea más manejable y comprensible. Esto elimina el desorden y la complejidad innecesarios, lo que facilita a otros usuarios trabajar con el modelo de datos.
4. Prevención de Errores: Al ocultar columnas no utilizadas, especialmente aquellas utilizadas para cálculos, se evita que los usuarios las arrastren accidentalmente a las visualizaciones, lo que previene errores en los resultados del informe.

Al ocultar los IDs de relaciones y las columnas no utilizadas, puedes crear un informe y modelo de datos más limpio, seguro y eficiente en Power BI, lo que brinda una mejor experiencia de usuario tanto para los creadores como para los consumidores de informes.

 

No utilices columnas calculadas

Si bien las columnas calculadas en Power BI pueden ser útiles para ciertos escenarios, existen algunas razones por las que conviene tener precaución al usarlas:

1. Tamaño del Modelo de Datos: Las columnas calculadas aumentan el tamaño del modelo de datos, ya que almacenan los valores calculados para cada fila en la tabla. Esto puede llevar a archivos más grandes, un mayor uso de memoria y, potencialmente, afectar el rendimiento de tu informe de Power BI.
2. Impacto en el Rendimiento: A medida que el modelo de datos crece en tamaño, el rendimiento de la actualización de datos y la generación de informes puede verse afectado. Las columnas calculadas pueden requerir un procesamiento adicional durante la actualización de datos, lo que puede resultar en tiempos de actualización más largos para conjuntos de datos grandes.
3. Complejidad en la Actualización de Datos: Las columnas calculadas pueden hacer que la actualización de datos sea más compleja y llevar más tiempo, especialmente al trabajar con conjuntos de datos grandes o cálculos complejos. Añaden una carga adicional durante el proceso de actualización de datos, lo que puede resultar en tiempos de actualización más largos.
4. Redundancia de Cálculos: Si creas varias columnas calculadas que realizan cálculos similares, puede haber redundancia en tu modelo de datos. Los cálculos redundantes consumen memoria adicional y pueden aumentar las posibilidades de errores o inconsistencias en tu modelo de datos.
5. Claridad del Modelo de Datos: El uso de demasiadas columnas calculadas puede hacer que el modelo de datos sea más difícil de entender y gestionar. Puede resultar complicado rastrear la lógica de los cálculos y encontrar problemas, especialmente en modelos de datos más complejos.

En lugar de utilizar columnas calculadas para todos los cálculos, considera estas alternativas:

• Medidas: Para la mayoría de los cálculos que implican agregaciones, utiliza medidas en lugar de columnas calculadas. Las medidas son cálculos dinámicos que se realizan en el momento de la consulta, lo que puede ser más eficiente y flexible para resumir datos en visualizaciones.
• Transformación de Datos: Siempre que sea posible, realiza transformaciones de datos antes de cargar los datos en el modelo. Esto puede reducir la necesidad de columnas calculadas al preparar los datos en el formato deseado.

En resumen, si bien las columnas calculadas tienen sus usos, es esencial considerar cuidadosamente su impacto en el tamaño del modelo de datos, el rendimiento y la complejidad. Siempre que sea posible, es preferible utilizar medidas y expresiones DAX en las visualizaciones para las agregaciones y cálculos. Este enfoque puede conducir a un informe de Power BI más eficiente, con mejor rendimiento y más fácil de mantener.

No uses medidas implícitas. Usa medidas explicitas

Una medida implícita es una medida que se crea automáticamente cuando arrastras un campo numérico o una columna en una visualización que requiere una agregación.

Una medida explícita es una medida personalizada que se crea utilizando el lenguaje de fórmulas DAX (Data Analysis Expressions). A diferencia de las medidas implícitas, las medidas explícitas no se generan automáticamente al arrastrar campos numéricos o columnas en una visualización, sino que el usuario debe definirlas explícitamente para realizar cálculos específicos.

Usar medidas explícitas en Power BI ofrece varios beneficios y se considera una buena práctica para el desarrollo de informes. Aquí están las principales razones por las que es importante utilizar medidas explícitas:

1. Reutilización: Las medidas explícitas son cálculos personalizados definidos utilizando DAX que se pueden reutilizar en múltiples visualizaciones y páginas dentro del informe de Power BI. Una vez que creas una medida explícita, puedes aplicarla fácilmente a diferentes gráficos, tablas o visualizaciones sin tener que volver a escribir el cálculo cada vez. Esto ahorra tiempo y asegura la consistencia en tu informe.
2. Claridad y Mantenibilidad: Al crear medidas explícitas, das nombres significativos a tus cálculos, lo que facilita que tú y otros comprendan el propósito de cada medida. Esto mejora la claridad de tu informe y simplifica el proceso de mantenimiento. Si se requiere un cambio en el cálculo, solo necesitas modificar la definición de la medida una vez, y el cambio se reflejará automáticamente en todo el informe donde se utilice esa medida.
3. Optimización del rendimiento: Las medidas explícitas te permiten crear cálculos eficientes que aprovechan las capacidades del motor de consultas y almacenamiento de Power BI. Power BI puede optimizar la evaluación de las medidas explícitas, lo que resulta en un mejor rendimiento general en comparación con el uso de medidas implícitas (medidas creadas automáticamente por Power BI al arrastrar campos a las visualizaciones).
4. Cálculos complejos: Las funciones de cálculo y agregación incorporadas en Power BI pueden no abarcar toda la lógica empresarial compleja que necesitas en tu informe. Las medidas explícitas te brindan la flexibilidad para definir cálculos sofisticados adaptados a tus requisitos específicos. Esto te permite abordar necesidades analíticas complejas y presentar los datos de manera más significativa.
5. Consistencia y Validación de Datos: Al definir cálculos explícitamente, tienes un mayor control sobre la fórmula y puedes garantizar que los datos se procesen y agreguen como se pretende. Esto reduce el riesgo de errores y proporciona una base confiable para la toma de decisiones.

En general, utilizar medidas explícitas en Power BI promueve la reutilización, mantenibilidad y un mejor rendimiento, al tiempo que brinda más flexibilidad para crear cálculos personalizados y sofisticados.

 

Referencia tus medidas

¿Qué es referenciar medidas? A continuación, se expone un ejemplo de como referencia la medida “Sum of OrderQuantity”.

Medida "Sum of OrderQuantity":

Medida sin referenciar:

Medida referenciada:

Referenciar tus expresiones DAX en medidas en lugar de codificarlas directamente ofrece varias ventajas en Power BI:

1. Reutilización: Al referenciar expresiones DAX en medidas, puedes reutilizar esas medidas en todo tu modelo de Power BI. Esto promueve la consistencia en los cálculos y reduce el riesgo de errores. Si necesitas realizar cambios o actualizaciones en la lógica del cálculo, puedes hacerlo en un solo lugar (la expresión DAX referenciada) y se reflejará automáticamente en todas las medidas que utilizan esa expresión. Esto ahorra tiempo y garantiza la precisión en tus informes y paneles.
2. Mantenibilidad: Utilizar referencias a expresiones DAX mejora la mantenibilidad de tu modelo de Power BI. Si codificas los cálculos en cada medida, se vuelve difícil gestionar y actualizarlos de manera consistente, especialmente si tienes cálculos o fórmulas complejas. Al referenciar las expresiones DAX, es más fácil comprender, depurar y modificar los cálculos, lo que mejora la mantenibilidad y la sostenibilidad a largo plazo de tu modelo.
3. Consistencia y precisión: Al referenciar expresiones DAX en medidas, garantizas cálculos consistentes en todas las medidas que utilizan la misma expresión. Eliminas el riesgo de introducir inconsistencias o errores que pueden surgir al replicar manualmente la misma lógica en varias medidas. Esta consistencia promueve informes y análisis precisos en todo tu modelo de Power BI.
4. Flexibilidad y escalabilidad: Referenciar expresiones DAX proporciona flexibilidad y escalabilidad en tu modelo de Power BI. Si necesitas crear nuevas medidas o cálculos basados en una lógica existente, puedes hacerlo fácilmente al referenciar y ampliar las expresiones existentes. Esto permite un desarrollo incremental y la capacidad de adaptarse rápidamente a los requisitos analíticos cambiantes.
5.  Colaboración y compartición de conocimientos: Referenciar expresiones DAX en medidas fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los miembros del equipo que trabajan en el modelo de Power BI. Proporciona un lenguaje común y un enfoque estándar para los cálculos, lo que facilita que otros comprendan y contribuyan al modelo. También facilita la documentación y ayuda a los nuevos miembros del equipo a integrarse de manera más eficiente.

En general, referenciar expresiones DAX en medidas ofrece beneficios de reutilización, mantenibilidad, consistencia, precisión, flexibilidad y colaboración. Mejora la eficiencia y efectividad de tu modelo de Power BI y te permite crear soluciones analíticas escalables y mantenibles.

 

Dale formato a DAX

Dar formato al código DAX en Power BI es importante por varias razones:

1. Legibilidad: Dar formato al código DAX lo hace más legible y comprensible, no solo para ti, sino también para otros miembros del equipo o interesados que puedan necesitar revisar o trabajar con las expresiones DAX. Un código bien formateado es más fácil de seguir, reduce la posibilidad de errores y simplifica la solución de problemas.
2. Mantenimiento: Un código DAX bien formateado es más fácil de mantener y actualizar. Cuando vuelvas a revisar el código en una fecha posterior o necesites hacer cambios, un formato claro te ayudará a identificar y modificar rápidamente partes específicas de la expresión sin perderse en una estructura de código compleja y desorganizada.
3. Consistencia: Aplicar estándares de formato consistentes en todas las expresiones DAX de tu informe o modelo de Power BI asegura uniformidad en el código. Establecer un estilo común para todo el proyecto facilita la colaboración de múltiples miembros del equipo.
4. Eficiencia: Aunque el formato del código DAX no afecta el rendimiento del informe, puede tener un impacto significativo en la eficiencia del proceso de desarrollo. Un código organizado y ordenado es menos propenso a errores, y los desarrolladores pueden navegar por él más rápidamente, lo que en última instancia ahorra tiempo durante el desarrollo.

Para dar formato al código DAX en Power BI, puedes utilizar DAX Formatter. Esta herramienta indenta y formatea automáticamente las expresiones DAX para mejorar la legibilidad.

DAX con formato:

DAX sin formato:

 

Usas carpetas para organizar tus medidas

Usar carpetas para organizar medidas en Power BI es una buena práctica para gestionar y organizar tus medidas de manera efectiva. Aquí están las principales razones por las que es importante utilizar carpetas para medidas:

1. Estructuración de Medidas: A medida que tu informe o modelo de Power BI crece, el número de medidas puede aumentar significativamente. Sin una organización adecuada, puede resultar difícil encontrar medidas específicas, especialmente cuando se trata de una gran cantidad de ellas. Las carpetas te permiten agrupar medidas relacionadas según su propósito, lo que facilita la localización y el trabajo con las medidas.
2. Mejora de la Legibilidad: Las carpetas proporcionan una estructura jerárquica que separa visualmente las medidas en diferentes categorías o temas. Esto mejora la legibilidad y comprensión de tu modelo, ya que los usuarios pueden identificar y navegar rápidamente a las medidas que necesitan dentro de la estructura organizada de carpetas.
3. Mantenimiento: Cuando necesitas modificar o actualizar las medidas, tenerlas organizadas en carpetas puede agilizar el proceso de mantenimiento. Asegura que puedas localizar fácilmente las medidas relevantes para realizar cambios, reduciendo el riesgo de modificaciones no deseadas en otras medidas no relacionadas.
4. Colaboración: Si trabajas en equipo en el mismo informe o modelo de Power BI, utilizar carpetas para medidas fomenta la colaboración y asegura que todos puedan encontrar y comprender las medidas de manera consistente. Esta consistencia es crucial para lograr un entendimiento compartido de los datos y cálculos dentro del informe.
5. Facilidad de Gestión: Las carpetas permiten agrupar lógicamente las medidas, incluso si pertenecen a diferentes tablas o provienen de diferentes fuentes de datos. Esta agrupación lógica simplifica la gestión de tus medidas, ya que puedes identificar rápidamente medidas relacionadas y entender su propósito dentro del contexto del informe.

Al utilizar carpetas para organizar medidas en Power BI, puedes mantener un modelo bien estructurado y manejable, lo que finalmente mejora la usabilidad y mantenibilidad de tus informes.

Reduce el número de objetos

Reducir el número de objetos en Power BI es importante por varias razones:

1. Rendimiento y capacidad de respuesta: Cuantos más objetos (visualizaciones, tablas, gráficos, etc.) tenga un informe de Power BI, más procesamiento de datos y representación gráfica debe realizar Power BI. Esto puede ralentizar el rendimiento del informe. Al reducir el número de objetos, se puede mejorar la velocidad de carga y la experiencia del usuario con el informe.
2. Optimización de recursos: Cada objeto en Power BI consume recursos del sistema, incluyendo memoria y uso de CPU. Si tiene un gran número de objetos, puede aumentar la utilización de recursos, lo que podría causar problemas de rendimiento o incluso bloqueos al trabajar con el informe. Al reducir el número de objetos, se pueden optimizar los recursos y garantizar una experiencia más fluida para los consumidores del informe.
3. Simplicidad y claridad: Tener demasiados objetos en un informe puede abrumar a los usuarios y hacer que sea difícil entender las principales conclusiones y mensajes. Un informe sobrecargado puede confundir a los usuarios y dificultar su capacidad de concentrarse en la información clave. Al reducir el número de objetos y mantener el diseño del informe simple y claro, se puede mejorar la eficacia y legibilidad del informe.
4. Mantenimiento y actualizaciones: Los informes con un gran número de objetos pueden ser más difíciles de gestionar y mantener con el tiempo. Cuando necesite actualizar o realizar cambios en el informe, deberá asegurarse de que esos cambios se reflejen correctamente en todos los objetos, lo que puede llevar tiempo y propiciar errores. Reducir el número de objetos simplifica el proceso de mantenimiento y facilita mantener el informe actualizado.
5. Diseño para dispositivos móviles y capacidad de respuesta: Los informes diseñados para dispositivos móviles deben ser aún más concisos debido al espacio de pantalla limitado. Al reducir el número de objetos, se puede crear un diseño móvil más eficaz y receptivo que brinde a los usuarios la información más importante de un vistazo.

Recuerda que es esencial encontrar un equilibrio entre presentar la información necesaria y abrumar el informe con demasiados objetos. Concéntrate en crear un informe claro y conciso que comunique eficazmente las conclusiones al público objetivo, al tiempo que garantiza un rendimiento y experiencia del usuario óptimos.