Importante: característica en periodo de pruebas
Los nuevos «cálculos visuales» llegan a Power BI con el objetivo de reducir la complejidad de operaciones recurrentes, y delegar al entorno visual la administración de lo que ocurre ante nuestros ojos.
No se trata solamente de una forma diferente de lograr resultados, sino que buscan reducir lo incómodo e innecesario tanto para usuarios iniciales o avanzados sobre operaciones que no deberían exigirles, sumergirse en el estudio sobre teorías y comportamientos de un motor de procesamiento tabular, atado a un postulado que es utilizado en distintas plataformas de inteligencia empresarial (modelamiento dimensional).
En este artículo, compartiré algunas apreciaciones sobre esta característica desde la perspectiva humana; no técnica.
Comencemos.
Perdida de la ubicación espacial
Posiblemente, uno de los mayores conflictos de percepción sobre lo que esta sucediendo en un reporte o dashboard, podría definirse como: perdida de la ubicación espacial.
Si comparas las principales herramientas de análisis empresarial te darás cuenta que, las hojas de cálculo tienen la ventaja de eliminar la abstracción de lo que sucede –aun cuando no entiendas a ciencia cierta que hace una función– puedes ver las referencias de las celdas involucradas. En otras palabras, podríamos no estar seguros, pero al menos podemos seguir el paso a paso porque nos resulta intuitivo o evidente.
Por el contrario, en los modelos semánticos se pierde la ubicación espacial porque no existen las referencias estrictas y precisas que nos ofrecen las celdas. Cada modelo semántico podrá tener una estructura diferente, ajustado a lo que su autores definan como «correcto». Por esa razón, tendrás que obligatoriamente estudiar sobre la relación intrínseca de las tablas, columnas, relaciones y medidas.
¿Justifica todo ese tiempo de estudio para realizar una simple acumulación de valores?
Ese es el problema.
Nuevo marco de ejecución
Desde que Power BI Desktop surge como herramienta de análisis y de visualización de datos, todos sus cálculos eran definidos a nivel del modelo semántico. Es decir, aunque hayas utilizado una visualización de «tabla» y agregado los valores categóricos y continuos, esa representación «visual» no es el lugar donde se ejecutan los cálculos.
La realidad es que todo, absolutamente todo se llevaba a cabo en las tablas que cargas al modelo; y no en la percepción de lo que visualmente estás viendo a través de los objetos visuales.
Esto, genera un conflicto importante porque es muy difícil masticar que, para una simple acumulación de valores, debemos aumentar el nivel de abstracción y decirnos algo así:
Mira, lo que ves allí no es la tabla tal y como ha sido cargada desde el archivo de Excel. Eso, aunque se ve y se comporta como una tabla, es la intersección de una serie de valores que provienen de distintas tablas, propagándose de forma automática a través del contexto de filtro.
Con esa explicación de lo que sucede, has perdido a una cantidad importante de usuarios que solamente están interesando en alcanzar lo que en otros programas se logra fácilmente; sin tantas complicaciones.
Nacen, viven y mueren en el objeto visual
La principal distinción de los cálculos visuales es que se encuentran atrapados en los límites del objeto visual. No se pueden comunicar con otros objetos y, por cada uno deberás volver a crearlos. Por ejemplo, si tienes diez (10) objetos visuales, tendrás que crear para cada uno (1) sus cálculos visuales correspondientes.
Desde la perspectiva de desarrollo no son vistos como una solución total; sino como apoyo a lo existente.
Por ese motivo, su aparición no te libra del estudio o comprensión de los «Fundamentos DAX«.
Precisamente, por no impactar en el modelo y renderizarse exclusivamente en el objeto visual, nos ofrecen dos (2) importantes ventajas:
- Mejoras en el rendimiento o tiempos de renderizado: operan a nivel de agregación de datos
- Flexibilidad: pueden hacer referencia a la estructura visual con la unión de nuevos parámetros y funciones
Bienvenida la sencillez
Para crear un acumulado de valores en el pasado había que utilizar una serie de funciones y comprender conceptos del lenguaje que lo convertían en algo demasiado complicado.
Mira un ejemplo utilizando la función RUNNINGSUM.
No obstante, a medida de ir aumentando la complejidad y utilizar nuevos parametros serán más extensas; pero no se comparan al pasado.
Lo primero que debes conocer
No parecen ser muy difíciles de utilizar –sería el colmo porque precisamente buscan hacer las cosas más fáciles– 😅; pero traen nuevos conceptos que anteriormente no considerábamos.
Por ejemplo, los Axis o Ejes llegan para definir el comportamiento o camino que deberán seguir los cálculos adaptándose a la manera de como esté estructurado el objeto visual.
¿Recuerdas el juego de la serpiente en los teléfonos Nokia?
Bueno, algo así…
Podría parecer enredado; pero aquí puedes ver uno de los videos de la serie que estoy desarrollando sobre «Cálculos Visuales«.
Pero, posiblemente uno de los mayores beneficios que he descubierto ha sido la flexibilidad que nos ofrecen porque al no tener que hacer obligatoriamente referencias a atributos o columnas, pueden adaptarse al resultado de manera dinámica.
Esto, nos permite reconsiderar cálculos que podrían dejarse a esta nueva alternativa, dándonos la flexibilidad y velocidad de cambios sin la necesidad de tener que modificar la sintaxis original.
Mmm… ¿Nos conocemos?
Algunas de las nuevas funciones disponibles son exclusivas para los cálculos visuales y consisten en «sintaxis azucaradas» o atajos de otras ya existentes conocidas como: «Funciones Window».
Las funciones Window llegaron a DAX en diciembre del año 2022 ofreciendo la capacidad de simplificar operaciones de comparación o referencia a filas, rangos y rankings.
Sin embargo, cuando hablamos de «simplificar» es bajo la perspectiva previa a los cálculos visuales donde no dejan de ser extensas en comparación a lo que se puede alcanzar en una (1) sola línea con esta nueva característica.
Consideraciones
Los cálculos visuales apuntan a un perfil de usuario que busca resultados sin complicarse tanto la vida. Para aquellos experimentados les ofrece alternativas; pero quizás, uno de los puntos más atractivos sea la personalización en la configuración de objetos visuales.
Por ahora, es prematuro decir con certeza hasta qué punto podrían convertirse en la llave para alcanzar nuevos comportamientos.
Por el lado empresarial donde los modelos semánticos son distribuidos a gran escala, la principal duda es la gobernancia.
De resto, solamente nos queda seguir realizando pruebas y compartir nuestros hallazgos 😊
Documentación oficial: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-visual-calculations-overview