Antes de aprender DAX

Hace un tiempo presenté DAX en un artículo llamado “Qué es DAX y por qué debería importarme“. Antes de publicar sobre DAX, quisiera dejarles esta afirmación:

“En Power BI (y Power Pivot) los problemas se resuelven con un buen Modelo de Datos”

En otras palabras, si uno construye un Modelo de Datos adecuado para su problema de negocio, la cantidad y dificultad de fórmulas DAX que tendrá que escribir es muy poca. Si por el contrario el Modelo de Datos es malo (léase: poco adecuado para el problema en cuestión), uno tendrá que escribir fórmulas monstruosas y, en consecuencia, ser una especie de “semidiós” del DAX.

No me malinterpreten, sería muy bueno que todos seamos muy hábiles escribiendo fórmulas DAX complejas y difícilmente descifrables por los analistas “comunes y corrientes”, pero eso no agrega valor de negocio. El valor de negocio está en construir un análisis potente de manera simple, fácil de mantener y entender. Ello redunda en rapidez de construcción.

Quisiera poner como ejemplo el gráfico que acompaña a este artículo. Es el modelo de datos (real) al que alguna vez fui llamado para dar soporte. Imposible de entender a simple vista… o a vista detallada. Es una maraña de relaciones entre tablas que, reflejan un defecto común entre quienes entran a Power BI sin guía alguna: cada archivo de datos (hoja excel, CSV, o tabla de base de datos) que contiene información necesaria para el análisis termina siendo convertido en una tabla del modelo de datos y relacionado “a la fuerza” con el resto de tablas.

El número de tablas de un buen Modelo de Datos no tiene absolutamente ninguna relación con el número de archivos o bases de datos utilizados.

Luego de publicar una serie de artículos sobre DAX tal vez me anime a publicar sobre Modelo de Datos. Por lo pronto, les dejo dos “dogmas” al respecto:

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