Power BI

CURSO BÁSICO

Índice

Políticas

Introducción Power BI

Conexión Origenes de Datos

Modelado

Transformación y Limpieza de Datos

DAX

Roles y Seguridad

Políticas

Orígenes de Datos

Preparación y Limpieza

Modelo de Datos

- Fuentes de datos oficiales a las cuales podemos conectarnos. - Fuentes a las cuales no debemos conectar.

- Estandarizar nuestros campos y tipos de datos, eliminar errores. - Combinar y anexar consultas. - Nomenclatura de campos.

Tablas de hechos, tablas de dimensiones, campos, campos llave, tipo de relaciones.

1. Orígenes de Datos

2. Modelo de Datos

3. Preparación y Limpieza

Políticas

Optimización

Medidas DAX(Data Analysis Expressions)

Seguridad

Optimización de consultas: Asegurarse de que las consultas a las fuentes de datos sean eficientes para evitar largos tiempos de carga. Reducción de tamaño del modelo: Eliminar columnas o tablas innecesarias, y asegurarse de que las medidas DAX estén optimizadas.

Implementar controles de seguridad a nivel de fila (RLS - Row-Level Security) para limitar el acceso a los datos sensibles.

- Uso adecuado de las columnas calculadas. - Uso de textos.

4. Medidas DAX

6. Seguridad

5. Optimización

Políticas

Publicar y Compartir

Configuración de Puertas de Enlace

Preparación y Limpieza

Acceso y distribución: Establecer cómo se compartirán los reportes con los usuarios finales mediante Power BI Service. Asignar roles y permisos: Asignar los roles necesarios para visualizar informes, asegurando así la correcta recepción y visualización del reporte programado.

- Estandarizar nuestros campos y tipos de datos, eliminar errores. - Combinar y anexar consultas. - Nomenclatura de campos.

Configuración de reportes: Se debe indicar los orígenes de datos, así como validar con el equipo de BI si se cuenta con las credenciales necesarias para acceder a las fuentes de datos.

7. Publicar y compartir

8. Configuración de Puertas de Enlace

9. Programación Actualización Automática

Políticas

Versionamiento

Documentación

Establecer un sistema de control de versiones para gestionar cambios, actualizaciones y mejoras en los reportes de Power BI, asegurando la trazabilidad y la consistencia de los informes a lo largo del tiempo.

Incluir la documentación técnica del reporte, describiendo las fuentes de datos, transformaciones realizadas y cualquier medida DAX compleja.

10. Documentación

11. Versionamiento

¿Qué es power bi?

Power BI es una colección de servicios, aplicaciones y conectores que le permiten conectarse a sus datos, donde quiera que residan, filtrarlos si es necesario y, después, crear atractivas visualizaciones que puede compartir con otros usuarios.

Power BI Desktop

Conexión a origenes de datos

Power BI Desktop se conecta a muchos tipos de orígenes de datos, incluidas bases de datos locales, hojas de cálculo y datos en servicios en la nube. En este caso los origenes de datos permitidos en nuestra organización son los oficiales ya sea alguna carpeta en Pluton, SharePoint o BigQuery.

Fuentes oficiales de datos

Nuestras fuentes oficiales de información son:

• SharePoint (Sitios corporativos ejemplo: "https://corpcab.sharepoint.com/sites/grupopisa/ti/Inteligenciadenegocios")
• Carpetas compartidas en un servidor (Ejemplo: \\pluton\GENERAL\)
• Sistemas SAP
• Sistemas No SAP

Establecer conexión con los datos

Cuando inicia Power BI Desktop, puede elegir "Obtener Datos" en la cinta de opciones de la pestaña Inicio.

Modelado de datos

Un buen modelo de datos ofrece las siguientes ventajas:• La exploración de datos es más rápida. • Las agregaciones son más fáciles de crear. • Los informes son más precisos. • La creación de informes tarda menos tiempo. • Los informes son más fáciles de mantener en el futuro.

Modelado de datos

Esquema de estrella

Puede diseñar un esquema de estrella para simplificar los datos. En un esquema de estrella, cada tabla del conjunto de datos se define como una tabla de hechos o de dimensiones, como se muestra en el siguiente objeto visual.

Una estructura de tabla simple: • Será fácil de navegar debido a las propiedades de tabla y columna específicas y fáciles de usar. • Tendrá tablas combinadas o anexadas para simplificarlas dentro de la estructura de datos. • Tendrá relaciones de buena calidad y con sentido entre las tablas.

Modelado de datos

Ejemplo de modelo de datos

Las relaciones se definen entre las tablas a través de claves principales y externas. Las claves principales son columnas que identifican cada fila de datos única. Por ejemplo: Si tiene una tabla Clientes, puede tener un índice que identifique a cada cliente único. La primera fila tendrá un identificador de 1, la segunda fila un identificador de 2, etc. A cada fila se le asigna un valor único, al que se puede hacer referencia mediante este valor simple: la clave principal.

NOTA: Power BI permite crear relaciones a partir de tablas con orígenes de datos diferentes, una función eficaz que permite extraer una tabla de Microsoft Excel y otra de una base de datos

Modelado de datos

Relaciones

Configuración del modelo de datos y creación de relaciones entre tablas, suponiendo que ya ha recuperado los datos y los ha limpiado en Power Query, puede ir a la pestaña Modelo, donde se encuentra el modelo de datos.

*En la imagen se muestra cómo se puede ver la relación entre las tablas Order (Pedido) y Sales (Ventas) a través de la columna OrderDate (FechaDePedido).

Relación de varios a uno (N:1) o de uno a varios (1: N)

• Describe una relación en la que se tienen muchas instancias de un valor en una columna que están relacionadas con una sola instancia correspondiente en otra columna. • Describe la direccionalidad entre las tablas de hechos y las de dimensiones. • Es el tipo de direccionalidad más común y la predeterminada de Power BI cuando se crean relaciones de forma automática.

Modelado de datos

Relaciones

Relación uno a uno (1:1): • Describe una relación en la que solo una instancia de un valor es común entre dos tablas. • Requiere valores únicos en las dos tablas. • No se recomienda porque esta relación almacena información redundante y sugiere que el modelo no está diseñado correctamente. Se recomienda combinar las tablas.

Relación de varios a varios (*): • Describe una relación en la que muchos valores son comunes entre dos tablas. • No requiere valores únicos en ninguna de las tablas de una relación. • No se recomienda; la falta de valores únicos genera ambigüedad y es posible que los usuarios no sepan a qué hace referencia cada columna de valores.

Modelado de datos

Tablas calendario

Power BI detecta automáticamente la columna de fechas y crea una jerarquía de fechas (Year, Quarter, Month, Day).

Esta detección automática crea varias tablas de fechas que están ocultas en el modelo y ocupan espacio. Para cada campo de fechas se crea una tabla, lo cual puede bajar la velocidad o bloquear tu modelo si tienes muchas tablas. Por estas razones, es importante crear sí o sí una tabla de calendario en tu modelo de datos.

Modelado de datos

Función CALENDARAUTO()

- Busca en todas las columnas de tu modelo la fecha más antigua y la más reciente y así determina tu calendario entero. Ejemplo: Digamos que en el modelo de datos las fechas van del 4 de agosto de 2019 y termina el 2 de diciembre de 2020. CALENDARAUTO() crea una columna de fechas desde el 1 de enero de 2019 hasta el 31 de diciembre de 2020.

NOTA: En Power BI Desktop, ir a la pestaña “Data” –> Table tools –> New table

Modelado de datos

Crear una tabla calendario a partir de la Función (fx)

- Es una función DAX que te permite crear una tabla de calendario indicando la fecha de inicio y la fecha de fin.Solamente indicar la fecha mínima y máxima.

Modelado de datos

Dirección de filtro cruzado

Los datos se pueden filtrar en uno o en los dos lados de una relación. Con una dirección de filtro cruzado única: • Solo se puede usar una tabla de una relación para filtrar los datos. Por ejemplo, la Tabla 1 se puede filtrar por la Tabla 2, pero la Tabla 2 no se puede filtrar por la Tabla 1. • En el caso de una relación de uno a varios o de varios a uno, la dirección del filtro cruzado será desde el lado "uno", lo que significa que el filtrado se producirá en la tabla que tiene muchos valores. Con ambas direcciones de filtro cruzado o el filtrado cruzado bidireccional: • Una tabla de una relación se puede usar para filtrar la otra. Por ejemplo, se puede filtrar una tabla de dimensiones a través de la tabla de hechos y las tablas de hechos se pueden filtrar a través de la tabla de dimensiones. • Es posible que el rendimiento sea menor al usar el filtrado cruzado bidireccional con relaciones de varios a varios.

Advertencia filtrado cruzado bidireccional: las relaciones de filtrado cruzado bidireccionales no se deben habilitar a menos que se comprendan totalmente las consecuencias de hacerlo. Si se habilitan, se pueden provocar ambigüedades, sobremuestreos, resultados inesperados y una posible degradación del rendimiento.

Sugerencia: Siga la dirección de la flecha de la relación entre las tablas para saber en qué dirección fluirá el filtro. Normalmente querrá que estas flechas apunten a la tabla de hechos.

Transformación de los datos para incluirlos en un informe

A veces, es posible que los datos tengan datos adicionales o datos con formato incorrecto. Power BI Desktop incluye la herramienta Editor de Power Query, que puede ayudarlo a darle forma a los datos y a transformarlos, para que estén listos para los modelos y las visualizaciones.

Limpieza de datos

Si bien Power BI puede importar sus datos desde prácticamente cualquier origen, sus herramientas de visualización y modelado funcionan mejor con los datos en columna. En algunas ocasiones, los datos no tendrán el formato de columna simple.

Limpieza de datos

Considere el escenario en el que se han importado datos en Power BI desde varios orígenes distintos y, al examinar estos datos, no están preparado para el análisis. ¿Qué podría suceder para que los datos no estuvieran preparados para el análisis?

Al examinar los datos, se detectan varias incidencias, entre las que se incluyen las siguientes: • Una columna denominada Employment Status solo contiene números. • Varias columnas contienen errores. • Algunas columnas contienen valores NULL. • El ID de cliente en algunas columnas aparece como si se duplicara varias veces. • Una sola columna de dirección ha combinado una dirección, una ciudad, un estado y un código postal.

Limpieza de datos

Considere el escenario en el que se han importado datos en Power BI desde varios orígenes distintos y, al examinar estos datos, no están preparado para el análisis. ¿Qué podría suceder para que los datos no estuvieran preparados para el análisis?

Al examinar los datos, se detectan varias incidencias, entre las que se incluyen las siguientes: • Una columna denominada Employment Status solo contiene números. • Varias columnas contienen errores. • Algunas columnas contienen valores NULL. • El ID de cliente en algunas columnas aparece como si se duplicara varias veces. • Una sola columna de dirección ha combinado una dirección, una ciudad, un estado y un código postal.

Limpieza de datos

Power BI y Power Query ofrecen un entorno eficaz para limpiar y preparar los datos. La limpieza de datos tiene las siguientes ventajas:

• Las medidas y columnas producen resultados más precisos cuando realizan agregaciones y cálculos.

• Las tablas están organizadas, de forma que los usuarios pueden encontrar los datos de una manera intuitiva.

• Se quitan los duplicados, lo que facilita la navegación de datos. También generará columnas que se pueden usar en segmentaciones y filtros.

• Una columna complicada se puede dividir en dos columnas más sencillas. Se pueden combinar varias columnas en una sola para facilitar la legibilidad.

• Los códigos y enteros se pueden reemplazar por valores legibles para el usuario.

Limpieza de datos

Cambio de nombre de una consulta

Reemplazo de valores

Afortunadamente, Power BI y Power Query ofrecen un entorno eficaz para limpiar y preparar los datos. La limpieza de datos tiene las siguientes ventajas:

Reemplazo de valores NULL

Eliminación de duplicados

Limpieza de datos

En el panel central, si se hace clic con el botón secundario en una columna, se muestran las transformaciones disponibles. Entre los ejemplos de las transformaciones disponibles se incluyen la eliminación de una columna de la tabla, la duplicación de la columna con un nombre nuevo o el reemplazo de los valores. En este menú, también puede dividir las columnas de texto en múltiplos por delimitadores comunes.

Pasos Aplicados

A medida que aplica las transformaciones, cada paso aparece en la lista Pasos Aplicados del panel de configuración de consulta. Puede usar esta lista para deshacer o revisar cambios específicos o, incluso, cambiar el nombre de un paso. Para guardar las transformaciones, seleccione Cerrar y Aplicar en la pestaña Inicio.

Combinar y Anexar Consultas

Es posible combinar y anexar consultas. En otras palabras, Power BI extrae los datos que selecciona de varias tablas o archivos a una tabla única.

Anexar Consultas

Al anexar consultas, se agregarán filas de datos a otra tabla o consulta.

Combinar Consultas

Al combinar consultas, lo que se hace es combinar los datos de varias tablas en una, basándose en una columna que es común entre las tablas. Este proceso es similar a la cláusula JOIN en SQL. Para combinar dos tablas, se debe tener una columna que sea la clave entre las dos tablas.

DAX (Data Analysis Expressions)

Introducción:

Expresiones de análisis de datos (DAX) es un lenguaje de programación que se utiliza en Microsoft Power BI para crear columnas calculadas, medidas y tablas personalizadas. Es una colección de funciones, operadores y constantes que se pueden usar en una fórmula, o expresión, para calcular y devolver uno o más valores.

Puede usar DAX para resolver varios cálculos y problemas de análisis de datos, lo que puede ayudarle a crear información nueva a partir de los datos que ya están en el modelo.

DAX - Sintaxis

• Antes de crear sus propias fórmulas, echemos un vistazo a la sintaxis de las fórmulas DAX. La sintaxis incluye los distintos elementos que componen una fórmula, o en términos más simples, cómo se escribe la fórmula.

Medidas Rápidas

Para crear una medida rápida en Power BI Desktop:- Clic con el botón derecho o seleccione el botón de puntos suspensivos (...) situado junto a cualquier elemento en el panel Campos > Nueva medida rápida y aparecerá la pantalla Medida rápida.

En la ventana Medida rápida, puede seleccionar el cálculo que desee y los campos en los que se ejecutará el cálculo.

Columnas Calculadas DAX

Con las columnas calculadas, se pueden agregar nuevos datos a una tabla ya existente en el modelo.Pero en lugar de consultar y cargar los valores en la nueva columna desde un origen de datos, se crea una fórmula de expresiones de análisis de datos (DAX) que define los valores de columna.En Power BI Desktop, las columnas calculadas se crean mediante la característica Nueva Columna en la vista de informe. Las columnas calculadas que cree, aparecerán en la lista de campos como cualquier otro campo, pero tendrán un icono especial que indica que sus valores son resultado de una fórmula. Puede asignar el nombre que desee a las columnas y agregarlas a la visualización de un informe, igual que cualquier otro campo.

Uso de Columnas Calculadas

DAX permite aumentar los datos que se incorporan desde distintos orígenes de datos mediante la creación de una columna calculada que no existía originalmente en el origen de datos.

Medidas

Características principales de las medidas en Power BI:

• Cálculo dinámico: Los valores de una medida se recalculan automáticamente según los filtros y segmentaciones aplicadas al informe o al gráfico.

• No se almacenan: A diferencia de las columnas calculadas, las medidas no almacenan datos directamente en el modelo, sino que se calculan sobre la marcha.

• Uso común: Son útiles para cálculos como sumas, promedios, contajes, porcentajes, y muchas otras operaciones matemáticas o lógicas.

• Ejemplo de medida:

En este ejemplo, la medida Total Ventas suma los valores de la columna Monto de la tabla Ventas. Cada vez que se visualizan los datos en un gráfico o tabla, el valor de esta medida se recalcula según los filtros aplicados.

Ejemplos de funciones

Sintaxis:DATEDIFF(<start_date>,<end_date>,<interval>) -Valor que devuelve: El valor de la diferencia.

Sintaxis: YEAR(<date>) - Valor que devuelve: Devuelve una tabla con una sola columna llamada "Fecha" que contiene un conjunto de fechas contiguas.

YEAR

DATEIFF

DATE

Sintaxis: DATE(<year>,<month>,<day>) -Valor que devuelve: Una fecha.

TODAY

- Objetivo de la función YEAR: Devuelve el año de una fecha como un entero de cuatro dígitos en el rango 1900-9999. -Categoría: Fecha y tiempo.

Sintaxis:TODAY() - Valor que devuelve: Una fecha.

- Objetivo de la función DATEDIFF: Realiza una diferencia (resta) entre dos fechas. -Categoría:Fecha y tiempo.

- Objetivo de la función DATE: Devuelve la fecha especificada en formato de fecha y hora. - Categoría: Fecha y tiempo.

- Objetivo de la función TODAY: Devuelve la fecha actual. -Categoría: Fecha y tiempo.

Sintaxis: IF(logical_test>,<value_if_true>,value_if_false) - Valor que devuelve: Cualquier tipo de valor que pueda ser devuelto por una expresión.

Sintaxis: SWITCH(<expression>,<value>,<result>[,<value>,<result>]…[,<else>]) -Valor que devuelve: Todas las expresiones de resultados y la expresión el se deben ser del mismo tipo de datos.

IF

AND

Sintaxis: AND(<logical1>,<logical2>) -Valor que devuelve: Verdadero o falso según la combinación de valores que pruebe.

- Objetivo de la función IF: Comprueba si una condición proporcionada como el primer argumento se cumple. - Devuelve un valor si la condición es VERDADERA, y devuelve otro valor si la condición es FALSA. - Categoría: Lógicas.

- Objetivo de la función AND: Comprueba si ambos argumentos son VERDADEROS y devuelve VERDADERO si ambos argumentos son VERDADEROS. De lo contrario devuelve falso. -Categoría: Lógicas.

SWITCH

CONCATENATE

- Objetivo de la función SWITCH: Evalúa una expresión contra una lista de valores y devuelve una de las múltiples expresiones de resultado posibles. - Categoría: Lógicas.

- Objetivo de la función CONCATENATE: Une dos cadenas de texto en una cadena de texto. -Categoría: Texto.

Sintaxis: CONCATENATE(<text1>,<text2>) - Valor que devuelve: La cadena concatenada.

Ejemplos de funciones

COUNT

CALCULATE

Sintaxis: CALCULATE(<expression>,<filter1>,<filter2>…) -Valor que devuelve: El valor que es el resultado de la expresión.

Sintaxis: SUM(<column>) - Valor que devuelve: Número decimal.

SUM

- Objetivo de la función COUNT: La función COUNT cuenta el número de celdas en una columna que contiene números. -Categoría: Estadísticas.

- Objetivo de la función CALCULATE: Evalúa una expresión en un contexto que es modificado por los filtros especificados. - Categoría: Filtros.

Sintaxis: COUNT(<column>) -Valor que devuelve: Un número entero.

- Objetivo de la función SUM: Suma todos los números en una columna. - Categoría: Matemáticas y trigonométricas.

COUNT A

- Objetivo de la función COUNT A: La función COUNT A cuenta el número de celdas en una columna que no están vacías. Cuenta no solo las filas que contienen valores numéricos, sino también las filas que contienen valores que no están en blanco, incluyendo texto, fechas y valores lógicos. - Categoría: Estadísticas.

AVERAGE

Sintaxis: AVERAGE(<column>) - Valor que devuelve: Número decimal.

- Sintaxis: COUNTA(<column>) - Valor que devuelve: Un número entero.

- Objetivo de la función AVERAGE: Devuelve el promedio (media aritmética) de todos los números en una columna.

Contexto

El contexto es uno de los conceptos de DAX más importantes.Hay dos tipos de contexto en DAX: Contexto de Fila y Contexto de Filtro.

Contexto de Filtro

El contexto de filtro es un poco más difícil de entender que el contexto de fila. Para simplificarlo, piense en el contexto de filtro como uno o varios filtros aplicados en un cálculo que determina un resultado o valor. El contexto de filtro se aplica además del contexto de fila. Por ejemplo, para restringir aún más los valores que quiera incluir en un cálculo, puede aplicar un contexto de filtro.

Contexto

El contexto es uno de los conceptos de DAX más importantes.Hay dos tipos de contexto en DAX; Contexto de Fila y Contexto de Filtro.

Contexto de Fila

Es más fácil pensar en el contexto de fila como la fila actual. Se aplica siempre para identificar una fila individual en una tabla. De manera inherente, la función aplicará un contexto de fila para cada fila de la tabla que está filtrando. Este tipo de contexto de fila se aplica con mayor frecuencia en medidas.

Variables

Las variables en el lenguaje DAX son una de las características que hace que nuestras fórmulas DAX se puedan leer con mayor facilidad, y con ello documentarlas de manera indirecta, esto incide en que la legibilidad aumenta al igual que la capacidad para reciclarlas y utilizarlas en otros escenarios.

• La sintaxis para el uso de variables en el Lenguaje DAX, es bastante sencilla:

VAR <NombreVariable>=<Expresión DAX para Medida o Tabla> RETURN <Expresión DAX> Se pueden declarar cuantas variables necesitemos. Las variables pueden ser cualquier tipo de datos, incluidas tablas enteras. Tenga en cuenta que cada vez que haga referencia a una variable en la expresión DAX, Power BI tendrá que recalcular su valor según la definición. Por este motivo, se recomienda evitar repetir variables en las funciones.

Calculate

La función CALCULATE en Power BI se utiliza para modificar el contexto en el que se realiza un cálculo, permitiendo aplicar uno o varios filtros y así obtener resultados específicos según las necesidades del análisis.

• La síntaxis para el uso de calculate en el Lenguaje DAX, es bastante sencilla:

CALCULATE(<expression>, <filter1>, <filter2>, ...)La expresión: - es el componente de agregación que se construye igual que una medida utilizando funciones como SUM, AVERAGE y COUNT. Los filtros: este componente permite especificar uno o varios filtros que controlan el contexto de la agregación.

Nota: Es importante tener en cuenta que la función CALCULATE modifica el contexto de filtro para evaluar la expresión. Los filtros establecidos en CALCULATE prevalecen sobre los establecidos por el usuario.

Calculate

EjemplosPara un análisis de ventas avanzado, la función Calculate combina perfectamente con medidas adicionales para ofrecer insights profundos. Considere un escenario donde quiera comparar las ventas del año actual con el año pasado:VAR CurrentYearSales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), YEAR(Sales[Date]) = 2023) VAR PreviousYearSales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), YEAR(Sales[Date]) = 2022) RETURN DIVIDE(CurrentYearSales - PreviousYearSales, PreviousYearSales, 0)

Existen 3 tipos de filtros que pueden utilizarse en la función CALCULAR:

- Expresiones de filtro booleano: se trata de un filtro sencillo en el que el resultado debe ser TRUE o FALSE.

- Expresiones de filtro de tabla: se trata de un filtro más complejo cuyo resultado es una tabla.

- Funciones de modificación de filtros:filtros como ALL y KEEPFILTERS entran en esta categoría y dan más control sobre el contexto del filtro que quieres aplicar.

Roles y Seguridad

- Los roles le permiten administrar quién puede hacer qué en un área de trabajo, para que los equipos puedan colaborar. - Las áreas de trabajo le permiten asignar roles a usuarios individuales y también a grupos de usuarios, como grupos de seguridad, grupos de Microsoft y listas de distribución.

*Todas estas funcionalidades, excepto las de visualización e interacción, requieren una licencia de Power BI Pro o Premium por usuario (PPU).

Nota: Se puede asignar a los usuarios que no tengan licencias de Power BI Pro o PPU un rol que requiera una licencia.

Roles y Seguridad

Nota: Una limitación que se debe tener en cuenta: Una persona con una licencia de Power BI Pro puede ser miembro de 1000 áreas de trabajo como máximo.

Roles y Seguridad

Seguridad de nivel de fila (RLS)

La seguridad de nivel de fila (RLS) con Power BI puede usarse para restringir el acceso a los datos a determinados usuarios. Los filtros restringen el acceso a los datos en el nivel de fila y se pueden definir en roles. RLS solo restringe el acceso a los datos para los usuarios con permisos de Visor . No se aplica a administradores, miembros o colaboradores.

* Puede configurar RLS para los modelos de datos que se han importado en Power BI con Power BI. También puede configurar RLS en modelos semánticos que usan DirectQuery, como SQL Server. Para las conexiones dinámicas de Analysis Services o Azure Analysis Services, debe configurar la seguridad a nivel de fila en el modelo, no en Power BI. La opción de seguridad no se muestra para los modelos semánticos de conexión dinámica.

Roles y Seguridad

Puede definir roles y reglas en Power BI Desktop. Puede alternar entre usar la interfaz desplegable predeterminada y una interfaz DAX. Al publicar en Power BI, publicará también las definiciones de roles. Para definir roles de seguridad: Importar datos en el informe de Power BI Desktop o configurar una conexión de DirectQuery.

Para definir roles de seguridad: 1. Importar datos en el informe de Power BI Desktop o configurar una conexión de DirectQuery.

4. En Roles, proporcione un nombre para el rol y seleccione ENTRAR.

2. En la pestaña Modelado, seleccione Administrar roles.

3. En la ventana Administrar roles, seleccione Nuevo para crear un rol.

5. En Seleccionar tablas, seleccione la tabla a la que quiere aplicar un filtro de seguridad de nivel de fila.

Roles y Seguridad

6. En Filtrar datos, use el editor predeterminado para definir los roles. Las expresiones creadas devuelven un valor true o false.

7. Seleccione Cambiar al editor DAX para empezar a usar el editor DAX y definir su rol. Las expresiones DAX devuelven un valor de true o false. Puede seleccionar la marca de verificación situada encima del cuadro de expresión para validar la expresión y el botón X situado encima del cuadro de expresión para revertir los cambios. Seleccione Guardar.

Nota: No puede asignar usuarios a un rol en Power BI Desktop. Los asigna en el servicio Power BI.

Reemplazo de valores

Expresiones de filtro de tabla

Non-UK Revenue = CALCULATE(SUM('Online Retail'[Revenue]), FILTER('Online Retail', 'Online Retail'[Country] <>"United Kingdom")

UK Revenue = CALCULATE(SUM('Online Retail'[Revenue]), 'Online Retail'[Country] = "United Kingdom")

Origenes de datos

En Power BI Desktop, hay disponibles varios tipos de orígenes de datos. Seleccione un origen para establecer una conexión. En función de la selección, se le pedirá que busque el origen en su equipo o en la red. Es posible que se le pida iniciar sesión en un servicio para autenticar su solicitud.

Reemplazo de valores NULL

Expresiones de filtro booleano

UK Revenue = CALCULATE(SUM('Online Retail'[UK Revenue]), 'Online Retail'[Month] = "March")

Inicio del Editor de Power Query

Para empezar, seleccione Transformar datos en la ventana Navegador para iniciar el Editor de Power Query. También puede iniciar el Editor de Power Query directamente desde Power BI Desktop con el botón Transformar datos de la cinta de opciones Inicio.

Eliminación de duplicados

Funciones de modificación de filtros

Cumulative Revenue = CALCULATE(SUM('Online Retail'[Revenue]), FILTER( ALLSELECTED('Online Retail'[InvoiceDate]), 'Online Retail'[InvoiceDate] <= MAX('Online Retail'[InvoiceDate])))

La función ALLSELECTED restablece el filtro sobre InvoiceDate en la consulta actual mientras que sigue permitiendo filtros externos (como los de los slicers).

Ventajas de la limpieza de datos:

• Las medidas y columnas producen resultados más precisos cuando realizan agregaciones y cálculos.
• Las tablas están organizadas, de forma que los usuarios pueden encontrar los datos de una manera intuitiva.
• Se quitan los duplicados, lo que facilita la navegación de datos. También generará columnas que se pueden usar en segmentaciones y filtros.
• Una columna complicada se puede dividir en dos columnas más sencillas. Se pueden combinar varias columnas en una sola para facilitar la legibilidad.
• Los códigos y enteros se pueden reemplazar por valores legibles para el usuario.

Cambio de nombre de una consulta