Una vez comprendidos los fundamentos del modelado de datos, el siguiente paso en el análisis avanzado consiste en aprender a trabajar con DAX (Data Analysis Expressions) de forma práctica.
En esta fase, el foco deja de estar en la estructura del modelo y pasa a centrarse en cómo extraer valor de los datos. Es aquí donde DAX cobra protagonismo, permitiendo construir cálculos y métricas que responden directamente a necesidades reales de negocio.
DAX es el lenguaje que permite dar vida al modelo de datos. Gracias a él, es posible construir desde cálculos básicos hasta métricas complejas que se adaptan al contexto de análisis.
A diferencia de enfoques tradicionales, no se trabaja con celdas individuales, sino con columnas y tablas completas, lo que permite escalar el análisis y aplicarlo de forma dinámica sobre grandes volúmenes de información.
Para utilizar DAX de forma eficiente, es fundamental entender los tres tipos de cálculos que forman parte de cualquier modelo analítico:
Cada uno de estos elementos responde a una necesidad distinta y su uso adecuado impacta directamente en el rendimiento y la claridad del modelo.
Más allá de las funciones, el verdadero punto diferencial de DAX es el contexto de evaluación.
Comprender cómo influyen el contexto de fila y el contexto de filtro en los cálculos es esencial para construir métricas correctas. Este concepto permite que una misma medida devuelva resultados diferentes según los filtros aplicados, adaptándose así a cada análisis.
Dominar este aspecto marca la diferencia entre un uso básico y un uso profesional de DAX.
El aprendizaje de este lenguaje se consolida a través de la práctica. Por ello, el trabajo se centra en resolver situaciones habituales en entornos de negocio, como:
Este enfoque permite entender no solo cómo funcionan las funciones, sino cuándo y por qué utilizarla.
El valor de DAX no reside únicamente en su capacidad de cálculo, también en su papel dentro del proceso de toma de decisiones. Un modelo bien construido, acompañado de métricas adecuadas, permite transformar los datos en información clara, accionable y alineada con los objetivos del negocio.
En este sentido, trabajar con DAX supone un paso clave en la evolución hacia un perfil más analítico. A medida que se profundiza en su uso, se abre la puerta a modelos más complejos y a un análisis con mayor impacto.
Este artículo es un resumen de las sesiones de DAX impartidas por Manuel Ramón Ramón, CEO en Iddeass Digital Intelligence y en AR Soluciones Jurídicas SLP, en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute de la Universidad de Alicante.
En el Data Strategy Institute enseñamos DAX con un enfoque práctico y orientado a negocio. A través de nuestros programas, aprenderás a crear cálculos avanzados, diseñar métricas personalizadas y transformar los datos en información clave para la toma de decisiones estratégicas.
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Actualmente, acabamos de arrancar el Programa Superior de IA para Data Strategists (PDIA) y ya tenemos abiertas las inscripciones para la 9ª edición del Programa Superior Data Strategist (PDS), que dará comienzo en octubre.
