Función DAX relacionada con Power BI: Introducción y casos prácticos

Ejemplos prácticos con la función RELATED

Examinemos ahora algunos ejemplos para comprender cómo funciona RELATED en la práctica.

Uso básico de RELATED

Supongamos que tenemos una tabla que contiene las ventas mensuales de productos, pero no los nombres de los productos ni las categorías, sólo el ID del producto. También tenemos una tabla Productos con ProductID, ProductName y Category. Creamos una relación entre estas dos tablas utilizando ProductID.

Queremos analizar las ventas por categoría de producto. Para ello, creamos una columna calculada en la tabla Ventas con la siguiente fórmula DAX, que luego podemos añadir a un visual de nuestro informe de Power BI:

ProductCategory = RELATED(Products[ProductCategory])

RELATED es perfecto para esto porque existe una relación directa de uno a muchos entre Productos y Ventas, lo que facilita la obtención de NombreProducto o Categoría.

Escenario avanzado

RELATED es especialmente potente cuando necesitas introducir datos de una tabla relacionada en el contexto de la tabla actual.

Utilizar RELATED en una medida te permite realizar cálculos dinámicos que cambian según el contexto del filtro actual del informe. Las medidas se utilizan para agregaciones y pueden incorporar datos relacionados mediante funciones de contexto de fila como SUMX.

Si no estás familiarizado con la función SUMX, puedes aprender más sobre ella en este completo tutorial de SUMX.

Exploremos una versión más compleja de nuestro ejemplo anterior. Supón que tienes tablas que contienen varios productos con precios diferentes y un objetivo de ventas dinámico que varía según el producto y cambia mensualmente. Tu objetivo es hacer un seguimiento mensual del rendimiento de las ventas con respecto a estos objetivos en las distintas categorías de productos.

Nuestro modelo de datos, que contiene una tabla Ventas y Productos, ahora también incluye una tabla ObjetivosVentas que contiene los objetivos de ventas mensuales de cada producto, incluyendo las columnas ProductID, Month y TargetAmount.

Para utilizar correctamente la función RELATED, creamos una relación basada en una clave compuesta que contiene una combinación de ID de producto y Mes en las tablas Ventas y Objetivos de ventas.

El objetivo es calcular el porcentaje del objetivo de ventas alcanzado para cada categoría de productos, cada mes.

Monthly Target Achievement =
VAR TotalSalesRevenue =
    SUMX(
        Sales,
        Sales[QuantitySold] * RELATED(Products[Price])
    )
VAR MonthlyTarget =
    SUMX(
        Sales,
        RELATED(SalesTargets[TargetAmount])
    )
RETURN
IF(
    MonthlyTarget > 0,
    TotalSalesRevenue / MonthlyTarget,
    BLANK()
)

Esta medida calcula TotalSalesRevenue iterando sobre la tabla Ventas, utilizando RELATED para obtener el Precio por producto. A continuación, MonthlyTarget se calcula sumando los importes objetivo para el mes y el producto correspondientes de la tabla Objetivos de venta.

Por último, divide los ingresos totales por ventas entre el objetivo mensual para obtener el porcentaje de consecución, asegurándote de que sólo devuelve un valor si hay un objetivo fijado (para evitar la división por cero).

Puedes obtener más información sobre el análisis de datos financieros en el tema de conocimientos Informes financieros en Power BI, que contiene ejemplos prácticos que te guiarán a través del análisis y la visualización de tus datos en Power BI.

La función RELACIONAR en Power BI: Buenas prácticas

Ahora que ya sabemos cómo funciona RELATED, profundicemos y exploremos algunas de las mejores prácticas.

Utiliza RELATED sólo cuando lo necesites

Aplica RELATED para los casos en que realmente necesites datos de otra tabla incorporados al contexto de tu tabla actual para realizar cálculos. Esto es especialmente útil para crear columnas calculadas que simplifiquen la elaboración de informes.

El uso excesivo de RELATED puede dar lugar a modelos de datos innecesariamente complejos, lo que puede ralentizar el rendimiento de tus informes. Si puedes realizar tu análisis directamente a través de las relaciones en los visuales sin necesidad de llevar los datos físicamente a tu tabla, a menudo es más eficaz.

Comprende tu modelo de datos

Antes de utilizar RELATED, asegúrate de que comprendes tu modelo de datos, especialmente las relaciones entre tablas. RELATED requiere una relación activa existente, normalmente una relación de uno a muchos en la que la función se utiliza en el lado de "muchos" para extraer datos del lado de "uno".

La función RELATED no funciona con relaciones de muchos a muchos.

Si utilizas RELATED sin definir correctamente tus relaciones o sin entender bien la direccionalidad de la relación, puedes provocar errores o resultados inesperados.

Comprender la dirección de la relación

Utiliza RELATED para extraer datos de una tabla primaria (un lado) a una tabla relacionada (muchos lados). Esto es especialmente útil cuando quieres incluir datos de consulta de otras tablas en tus cálculos o análisis.

Utilizar RELATED en sentido contrario (de muchos a uno) sin una comprensión adecuada puede llevar a confusión. Para el sentido inverso, RELATEDTABLE podría ser más apropiado, aunque requiere más funciones de agregación, ya que devuelve una tabla.

Alternativas a RELATED

Cuando la función RELATED no se ajusta a tus necesidades en Power BI, hay algunos enfoques alternativos que puedes considerar. Las dos alternativas que cubrimos aquí son la función LOOKUPVALUE y la fusión de datos con Power Query.

LOOKUPVALUE

LOOKUPVALUE es una función increíblemente versátil, pero puede funcionar más lentamente que RELATED. Esto se debe a que busca en la tabla fila por fila para encontrar una coincidencia. En nuestro ejemplo, miles o millones de transacciones de ventas podrían ralentizar considerablemente el rendimiento de los informes.

LOOKUPVALUE puede ser innecesariamente complicado para necesidades sencillas en las que existe una relación directa. Sin embargo, si necesitas criterios de concordancia más complejos, no tienes relaciones establecidas o no te preocupa el rendimiento, LOOKUPVALUE ofrece más flexibilidad.

Si quieres saber más, puedes leer esta guía completa sobre DAX LOOKUPVALUE.

Fusionar datos con Power Query

Fusionar tablas en Power Query crea efectivamente una instantánea estática de tus datos al fusionar.

Pero supón que tu tabla Productos se actualiza con frecuencia (se añaden nuevos productos o se cambian las categorías). En ese caso, tu tabla combinada en Power Query no reflejará automáticamente estas actualizaciones sin una actualización de las tablas Productos y Ventas.

Las tablas fusionadas pueden llegar a ser bastante grandes y ralentizar el rendimiento de tu informe, sobre todo si sólo te interesa un pequeño dato de la tabla relacionada (como una categoría de producto).

Conclusión

La función RELATED simplifica el modelado de datos al obtener datos de tablas conectadas basándose en relaciones, eliminando la necesidad de fusiones manuales. Esto te permite crear columnas calculadas y medidas que incorporen dinámicamente datos de otras tablas.

Para un uso óptimo, utiliza RELATED estratégicamente, introduciendo datos en el contexto de la tabla actual sólo cuando sea necesario. Es crucial comprender claramente el modelo de datos y las relaciones establecidas.

Si quieres seguir aprendiendo sobre Power BI, puedes probar estos recursos:

• Curso de Visualización de Datos en Power BI
• Tutorial sobre funciones analíticas avanzadas en Power BI
• 8 proyectos de Power BI para desarrollar tus habilidades