La Data Web

Muchas veces nos encontramos con la duda de ¿Cómo implementar Power Bi?. Nos ponemos a pensar si por ir a nube o quedarnos on premise nos estaríamos perdiendo de algo, si en ambos es posible hacer todo lo deseado, si mi necesidad puntual se puede resolver. Bueno en dichos casos traigo la comparativa ofical al día de la fecha para que puedan sacar sus conclusiones respecto a este tema.

Tras analizar las comparativas hay que admitir que cada uno tiene su fortaleza. Depende mucho el caso de cada uno para saber si será posible aplicar uno u otro. Yo recomiendo la mayoría de las veces Power Bi Service con licencias Pro. Solo aquellos casos que la cantidad de usuarios que ingresarán es muy elevada o cuando la institución ya tiene contratos con Microsoft para acceder a un SQL Server Enterprise sin costo adicional son los que recomendaría Power Bi Report Server.

Cuando nuestro Bi comienza a crecer y comenzamos a encontrarnos con soluciones nube de Azure data plaform es importante conocer la región donde nuestro Power Bi Service, del Tenant que usamos, esta alojado. Sea porque vamos a realizar algún desarrollo o relacionarlo con un almacenamiento de Data Lake Gen2 para DataFlows.

Para ellos nos dirigimos al menú superior derecho donde se encuentra el signo de pregunta "?" y seleccionamos "Acerca de Power Bi".

En dicha ventana encontraremos donde se encuentra ubicado nuestro tenant dentro del servicio de Power Bi.

Les traigo algo que suena muy sencillo, pero me tomo mi tiempo en inicios y la utilidad que me proveyó desde entonces fue muy grande. 

El cuidado y orden del código/pasos que realizamos en Power Query "M" es algo indispensable. Mantener los scripts del editor de consulta bajo la menor cantidad de pasos y optimización es critico para la escalabilidad y entendimiento del mismo. No me dirán que nunca abrieron un Power Bi ajeno y vieron 40 pasos de edición de una misma tabla que se la pasaba repitiendo "Replace Value", "Change Type", "Rename Columns", una y otra vez. En este post particularmente nos concentraremos en como optimizar uno particular. El reemplazo de muchos textos distintos en otros dentro de una misma columna.

Supongamos que necesitamos convertir los textos de los meses en números para poder unirlos con los años y así obtener un campo tipo fecha que nos permitirá realizar cálculos de time intelligence con dax.

A partir de un caso semejante, iniciamos agregando un nuevo paso personalizado en el símbolo de función.

En el incluiremos el siguiente paso:

let
   Source = "#Paso anterior",
   Substitutions = [
       #"Enero" = "1",
       #"Febrero" = "2",
       #"Marzo" = "3",
      #"Abril" = "4",
      #"Mayo" = "5",
      #"Junio" = "6",
      #"Julio" = "7",
      #"Agosto" = "8",
      #"Septiembre" = "9",
      #"Octubre" = "10",
      #"Noviembre" = "11",
      #"Diciembre" = "12"],
   Substituted = Table.TransformColumns(Source, {{"Mes", each Record.FieldOrDefault(Substitutions, _, _)}})
in
   Substituted

Nos vamos a nutrir un vector. A la hora de recorrer setear la lista de reemplazo por columnas bastará con recorrer una sola dando reemplazos para que cada ítem busque en los substitutos.
De esta forma llegaríamos al siguiente resultado.

Puede que meses no sea lo que más necesitemos, pero las posibilidades abundan. Podemos usarlo ya sea para limpieza de un campo estilo localidad, provincia, etc. o para el armado de otras columnas a partir de la reemplazada.

¡Ojalá les sea útil!

La explosión de SelfService Bi ha hecho que el día día de queries y cruces de datos sea cada vez menos convencional de hacer codeando. Las nuevas tecnologías que relacionan tablas y modelos tabulares puede que nos quiten ese encaje rústico de tablas. Para ello y quienes está comprendiendo como mezclar datos entre tablas es que escribo este artículo de Joins. 

Cuantas veces nos confunden los Joins en materia de cruce de datos. ¿Cual es el left join, cual es el inner, cual es full, outer, etc.? Para no perder de vista como funciona el cruce de datos les dejo este Power Bi que los ayudará a entender como funciona cada uno en materia T-SQL principalmente.