Modelado de datos con DAX - Guía rápida

Los tomadores de decisiones en todas las organizaciones han identificado la necesidad de analizar los datos históricos de su organización en específico, y de la industria en general. Esto se está volviendo crucial día a día en el competitivo mundo actual, para enfrentar los desafíos comerciales en constante cambio.

Big Data y Business Intelligence se han convertido en las palabras de moda en el mundo empresarial. Las fuentes de datos se han vuelto enormes y los formatos de datos se han convertido en variantes. La necesidad del momento es tener herramientas fáciles de usar para manejar la gran cantidad de datos en constante flujo en menos tiempo para obtener información y tomar decisiones relevantes en el momento adecuado.

Los analistas de datos ya no pueden esperar a que el departamento de TI procese los datos necesarios. Requieren una herramienta útil que les permita comprender rápidamente los datos requeridos y ponerlos a disposición en un formato que ayude a los tomadores de decisiones a tomar las medidas necesarias en el momento adecuado.

Microsoft Excel tiene una poderosa herramienta llamada Power Pivot que estaba disponible como complemento en las versiones anteriores de Excel y es una característica incorporada en Excel 2016. La base de datos de Power Pivot, llamada modelo de datos y el lenguaje de fórmulas que funciona en el modelo de datos, llamado DAX (Data Aanálisis Expressions) permite a un usuario de Excel realizar tareas como el modelado y análisis de datos en poco tiempo.

En este tutorial, aprenderá a modelar y analizar datos usando DAX, basado en el modelo de datos de Power Pivot. Se utiliza una base de datos de análisis y ganancias de muestra para las ilustraciones de este tutorial.

Conceptos de análisis y modelado de datos

Los datos que obtiene de diferentes fuentes, denominados datos brutos, deben procesarse antes de poder utilizarlos con fines de análisis. Los aprenderá en el capítulo: Conceptos de análisis y modelado de datos.

Modelado y análisis de datos con Excel Power Pivot

Dado que la herramienta que dominará en este tutorial es Excel Power Pivot, necesita saber cómo se llevan a cabo los pasos de modelado y análisis de datos en Power Pivot. Los aprenderá a un nivel más amplio en el capítulo: Modelado y análisis de datos con Excel Power Pivot.

A medida que avance en los capítulos siguientes, aprenderá sobre las diferentes facetas de las funciones de Power Pivot, DAX y DAX en el modelado y análisis de datos.

Al final del tutorial, podrá realizar el modelado y análisis de datos con DAX para cualquier contexto en cuestión.

Business Intelligence (BI) está ganando importancia en varios campos y organizaciones. La toma de decisiones y los pronósticos basados ​​en datos históricos se han vuelto cruciales en un mundo competitivo en constante crecimiento. Existe una gran cantidad de datos disponibles tanto interna como externamente de fuentes diversificadas para cualquier tipo de análisis de datos.

Sin embargo, el desafío es extraer los datos relevantes de los macrodatos disponibles según los requisitos actuales y almacenarlos de una manera amigable para proyectar diferentes conocimientos a partir de los datos. Un modelo de datos así obtenido con el uso de términos comerciales clave es una valiosa herramienta de comunicación. El modelo de datos también debe proporcionar una forma rápida de generar informes según sea necesario.

El modelado de datos para sistemas de BI le permite afrontar muchos de los desafíos relacionados con los datos.

Requisitos previos para un modelo de datos para BI

Un modelo de datos para BI debe cumplir con los requisitos de la empresa para la que se realiza el análisis de datos. Los siguientes son los conceptos básicos mínimos que debe cumplir cualquier modelo de datos:

El modelo de datos debe ser específico para el negocio

Un modelo de datos que sea adecuado para una línea de negocio puede no serlo para otra línea de negocio. Por lo tanto, el modelo de datos debe desarrollarse en función del negocio específico, los términos comerciales utilizados, los tipos de datos y sus relaciones. Debe basarse en los objetivos y el tipo de decisiones que se toman en la organización.

El modelo de datos debe tener inteligencia incorporada

El modelo de datos debe incluir inteligencia incorporada a través de metadatos, jerarquías y herencias que faciliten un proceso de inteligencia empresarial eficiente y eficaz. Con esto, podrá brindar una plataforma común para diferentes usuarios, eliminando la repetición del proceso.

El modelo de datos debe ser robusto

El modelo de datos debe presentar con precisión los datos específicos de la empresa. Debería permitir un almacenamiento eficaz en disco y memoria para facilitar el procesamiento y la generación de informes rápidos.

El modelo de datos debe ser escalable

El modelo de datos debe poder adaptarse a los escenarios comerciales cambiantes de una manera rápida y eficiente. Puede que sea necesario incluir nuevos datos o nuevos tipos de datos. Es posible que las actualizaciones de datos deban manejarse de manera efectiva.

Modelado de datos para BI

El modelado de datos para BI consta de los siguientes pasos:

• Dar forma a los datos
• Cargando los datos
• Definiendo las relaciones entre las tablas
• Definición de tipos de datos
• Crear nuevos conocimientos de datos

Dar forma a los datos

Los datos necesarios para construir un modelo de datos pueden provenir de varias fuentes y pueden estar en diferentes formatos. Debe determinar qué parte de los datos de cada una de estas fuentes de datos se requiere para el análisis de datos específicos. Esto se llama Dar forma a los datos.

Por ejemplo, si está recuperando los datos de todos los empleados de una organización, debe decidir qué detalles de cada empleado son relevantes para el contexto actual. En otras palabras, debe determinar qué columnas de la tabla de empleados deben importarse. Esto se debe a que, cuanto menor sea el número de columnas en una tabla en el modelo de datos, más rápidos serán los cálculos en la tabla.

Cargando los datos

Debe cargar los datos identificados: las tablas de datos con las columnas elegidas en cada una de las tablas.

Definición de las relaciones entre tablas

A continuación, debe definir las relaciones lógicas entre las diversas tablas que faciliten la combinación de datos de esas tablas, es decir, si tiene una tabla - Productos - que contiene datos sobre los productos y una tabla - Ventas - con las diversas transacciones de venta de los productos, al definir una relación entre las dos tablas, puede resumir las ventas, en cuanto al producto.

Definición de tipos de datos

La identificación de los tipos de datos apropiados para los datos en el modelo de datos es crucial para la precisión de los cálculos. Para cada columna de cada tabla que haya importado, debe definir el tipo de datos. Por ejemplo, tipo de datos de texto, tipo de datos de números reales, tipo de datos enteros, etc.

Creación de nuevas perspectivas de datos

Este es un paso crucial en el modelado de fechas para BI. Es posible que el modelo de datos que se construya deba compartirse con varias personas que necesiten comprender las tendencias de los datos y tomar las decisiones necesarias en muy poco tiempo. Por lo tanto, la creación de nuevos conocimientos de datos a partir de los datos de origen será eficaz, evitando volver a trabajar en el análisis.

Los nuevos conocimientos de datos pueden estar en forma de metadatos que pueden ser fácilmente entendidos y utilizados por personas de negocios específicas.

Análisis de los datos

Una vez que el modelo de datos está listo, los datos se pueden analizar según el requisito. La presentación de los resultados del análisis también es un paso importante porque las decisiones se tomarán en base a los informes.

Microsoft Excel Power Pivot es una excelente herramienta para el modelado y análisis de datos.

• El modelo de datos es la base de datos de Power Pivot.

• DAX es el lenguaje de fórmulas que se puede utilizar para crear metadatos con los datos del modelo de datos mediante fórmulas DAX.

• Power PivotTables en Excel creadas con los datos y metadatos en el modelo de datos le permite analizar los datos y presentar los resultados.

En este tutorial, aprenderá el modelado de datos con el modelo de datos de Power Pivot y DAX y el análisis de datos con Power Pivot. Si es nuevo en Power Pivot, consulte el tutorial de Excel Power Pivot.

Ha aprendido los pasos del proceso de modelado de datos en el capítulo anterior: Conceptos de modelado y análisis de datos. En este capítulo, aprenderá a ejecutar cada uno de esos pasos con el modelo de datos de Power Pivot y DAX.

En las siguientes secciones, aprenderá cada uno de estos pasos del proceso aplicados al modelo de datos de Power Pivot y cómo se usa DAX.

Dar forma a los datos

En Excel Power Pivot, puede importar datos de varios tipos de fuentes de datos y, al importar, puede ver y elegir las tablas y columnas que desea importar.

• Identifica las fuentes de datos.

• Busque los tipos de fuentes de datos. Por ejemplo, base de datos o servicio de datos o cualquier otra fuente de datos.

• Decidir qué datos son relevantes en el contexto actual.

• Decida los tipos de datos adecuados para los datos. En el modelo de datos de Power Pivot, solo puede tener un tipo de datos para toda la columna de una tabla.

• Identifique cuáles de las tablas son tablas de hechos y cuáles son tablas dimensionales.

• Decidir sobre las relaciones lógicas relevantes entre las tablas.

Carga de datos en el modelo de datos

Puede cargar datos en el modelo de datos con varias opciones proporcionadas en la ventana de Power Pivot en la cinta. Puede encontrar estas opciones en el grupo Obtener datos externos.

Aprenderá a cargar datos desde una base de datos de Access en el modelo de datos en el capítulo - Carga de datos en el modelo de datos.

Con fines ilustrativos, se utiliza una base de datos de Access con datos de pérdidas y ganancias.

Definición de tipos de datos en el modelo de datos

El siguiente paso en el proceso de modelado de datos en Power Pivot es definir los tipos de datos de las columnas en las tablas que se cargan en el modelo de datos.

Aprenderá a definir los tipos de datos de las columnas en las tablas del capítulo Definición de tipos de datos en el modelo de datos.

Crear relaciones entre las tablas

El siguiente paso en el proceso de modelado de datos en Power Pivot es crear relaciones entre las tablas en el modelo de datos.

Aprenderá a crear relaciones entre las tablas en el capítulo: Ampliación del modelo de datos.

Creación de nuevas perspectivas de datos

En el modelo de datos, puede crear los metadatos necesarios para crear nuevos conocimientos de datos al:

• Crear columnas calculadas
• Crear tabla de fechas
• Crear medidas

A continuación, puede analizar los datos creando Power PivotTables dinámicas que se basan en las columnas de las tablas y medidas que aparecen como campos en la lista Campos de tabla dinámica.

Agregar columnas calculadas

Las columnas calculadas en una tabla son las columnas que agrega a una tabla mediante fórmulas DAX.

Aprenderá a agregar columnas calculadas en una tabla en el modelo de datos en el capítulo: Ampliación del modelo de datos.

Crear tabla de fechas

Para utilizar funciones de inteligencia de tiempo en fórmulas DAX para crear metadatos, necesita una tabla de fechas. Si es nuevo en las tablas de fechas, consulte el capítulo: Comprensión de las tablas de fechas.

Aprenderá a crear una tabla de fechas en el modelo de datos en el capítulo: Ampliación del modelo de datos.

Crear medidas

Puede crear varias medidas en la tabla de datos utilizando las funciones DAX y las fórmulas DAX para diferentes cálculos según sea necesario para el análisis de datos en el contexto actual.

Este es el paso crucial del modelado de datos con DAX.

Aprenderá a crear las medidas para diversos fines del análisis de pérdidas y ganancias en los capítulos siguientes.

Analizar datos con Power PivotTables

Puede crear Power PivotTables para cada una de las facetas del análisis de pérdidas y ganancias. A medida que aprenda a crear medidas mediante DAX en los capítulos siguientes, también aprenderá a analizar datos con estas medidas mediante Power PivotTables.

Puede cargar datos de diferentes tipos de fuentes de datos en el modelo de datos. Para esto, puede encontrar varias opciones en el grupo Obtener datos externos en la cinta de opciones en la ventana de Power Pivot.

Como puede observar, puede cargar datos desde bases de datos o desde servicios de datos o varios otros tipos de fuentes de datos.

Cuando carga datos de una fuente de datos en el modelo de datos, se establecerá una conexión con la fuente de datos. Esto permite la actualización de datos cuando cambian los datos de origen.

Iniciando con un nuevo modelo de datos

En esta sección, aprenderá a modelar los datos para el análisis de pérdidas y ganancias. Los datos para el análisis están en una base de datos de Microsoft Access.

Puede iniciar un nuevo modelo de datos de la siguiente manera:

• Abrir un nuevo libro de Excel
• Haga clic en la pestaña PowerPivot en la cinta
• Haga clic en Administrar en el grupo Modelo de datos

Aparece la ventana de Power Pivot. La ventana estará en blanco porque aún no ha cargado ningún dato.

Carga de datos de la base de datos de Access en el modelo de datos

Para cargar los datos de la base de datos de Access, siga los siguientes pasos:

• Haga clic en Desde base de datos en el grupo Obtener datos externos en la cinta.
• Haga clic en Desde acceso en la lista desplegable.

Aparece el cuadro de diálogo Asistente para importación de tablas.

• Busque el archivo de Access.

• Dé un nombre descriptivo para la conexión.

• Haga clic en el botón Siguiente. Aparece la siguiente parte del Asistente de importación de tablas.

• En el Asistente de importación de tablas, seleccione la opción - Seleccionar de una lista de tablas y vistas para elegir los datos a importar.

• Haga clic en el botón Siguiente. La siguiente parte del Asistente de importación de tablas aparece como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

• Seleccione todas las tablas.

• Dale nombres amigables a las mesas. Esto es necesario porque estos nombres aparecen en las Power PivotTables y, por lo tanto, todos deben entenderlos.

Elegir las columnas en las tablas

Es posible que no necesite todas las columnas de las tablas seleccionadas para el análisis actual. Por lo tanto, debe seleccionar solo las columnas que seleccionó al dar forma a los datos.

• Haga clic en el botón Vista previa y filtro. Aparece la siguiente parte del Asistente de importación de tablas: Vista previa de la tabla seleccionada.

• Como se ve en la captura de pantalla anterior, los encabezados de las columnas tienen casillas de verificación. Seleccione las columnas que desea importar en la tabla seleccionada.

• Haga clic en Aceptar. Repita lo mismo para las otras tablas.

Importación de datos al modelo de datos

Se encuentra en la última etapa de carga de datos en el modelo de datos. Haga clic en el botón Finalizar en el Asistente de importación de tablas. Aparece la siguiente parte del Asistente de importación de tablas.

Se mostrará el estado de la importación. El estado finalmente muestra Éxito cuando se completa la carga de datos.

Ver los datos en el modelo de datos

Las tablas importadas aparecen en la ventana de Power Pivot. Esta es la vista del modelo de datos

Puede observar lo siguiente:

• Cada una de las tablas aparece en una pestaña separada.
• Los nombres de las pestañas son los nombres de las tablas respectivas.
• El área debajo de los datos es para los cálculos.

Ver el nombre de la conexión

Haga clic en Conexiones existentes en el grupo Obtener datos externos. El cuadro de diálogo Conexiones existentes aparece como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Como se ve en la captura de pantalla anterior, el nombre de conexión dado aparece en Conexiones de datos de PowerPivot.

En el modelo de datos de Power Pivot, todos los datos de una columna deben ser del mismo tipo de datos. Para lograr cálculos precisos, debe asegurarse de que el tipo de datos de cada columna en cada tabla en el modelo de datos sea el requerido.

Tablas en el modelo de datos

En el modelo de datos creado en el capítulo anterior, hay 3 tablas:

• Accounts
• Geografía Locn
• Datos financieros

Garantizar tipos de datos adecuados

Para asegurarse de que las columnas de las tablas sean las necesarias, debe verificar sus tipos de datos en la ventana de Power Pivot.

• Haga clic en una columna de una tabla.

• Tenga en cuenta el tipo de datos de la columna que se muestra en la cinta en el grupo Formato.

Si el tipo de datos de la columna seleccionada no es apropiado, cambie el tipo de datos de la siguiente manera.

• Haga clic en la flecha hacia abajo junto al tipo de datos en el grupo Formato.

• Haga clic en el tipo de datos apropiado en la lista desplegable.

• Repita para cada columna en todas las tablas del modelo de datos.

Columnas en la tabla de cuentas

En la tabla Cuentas, tiene las siguientes columnas:

No Señor	Columna y descripción
1	Account Contiene un número de cuenta para cada fila. La columna tiene valores únicos y se utiliza para definir la relación con la tabla de datos financieros.
2	Class La clase asociada a cada cuenta. Ejemplo: gastos, ingresos netos, etc.
3	Sub Class Describe el tipo de gasto o ingreso. Ejemplo: personas.

Todas las columnas de la tabla Cuentas son de naturaleza descriptiva y, por lo tanto, son del tipo de datos de texto.

Columnas en la tabla de ubicación geográfica

La tabla Geography Locn contiene datos sobre cada centro de beneficio.

La columna Centro de beneficio contiene una identidad de centro de beneficio para cada fila. Esta columna tiene valores únicos y se utiliza para definir la relación con la tabla de datos financieros.

Columnas de la tabla de datos financieros

En la tabla de datos financieros, tiene las siguientes columnas:

Columna	Descripción	Tipo de datos
Mes fiscal	Mes y año	Texto
Centro de beneficio	Identidad del centro de beneficio	Texto
Cuenta	Número de cuenta. Cada cuenta puede tener varios Centros de beneficio.	Texto
Presupuesto	Montos presupuestarios mensuales para cada centro de beneficio.	Moneda
Real	Cantidades reales mensuales de cada centro de beneficio.	Moneda
Pronóstico	Montos de previsión mensual para cada centro de beneficio.	Moneda
Gente real	Número real de empleados al final del mes para cada centro de beneficio de cada cuenta personal.	Número entero
Gente de presupuesto	Número de presupuesto de fin de mes de empleados para cada centro de beneficio de cada cuenta de personas.	Número entero
Previsión de personas	Número de empleados de previsión de fin de mes para cada centro de beneficio de cada cuenta personal.	Número entero

Tipos de tablas en el modelo de datos

Tanto las tablas de ubicaciones geográficas como las de cuentas son tablas dimensionales, también llamadas lookup tables.

Finance Data tablees la tabla de hechos, también conocida como tabla de datos. La tabla de datos financieros contiene los datos necesarios para los cálculos de beneficios y análisis. También creará metadatos en forma de medidas y columnas calculadas en esta tabla de datos financieros, a fin de modelar los datos para varios tipos de cálculos de pérdidas y ganancias, a medida que avanza con este tutorial.

El análisis de datos implica examinar datos a lo largo del tiempo y realizar cálculos a lo largo de períodos de tiempo. Por ejemplo, es posible que deba comparar las ganancias del año actual con las ganancias del año anterior. Del mismo modo, es posible que deba pronosticar el crecimiento y las ganancias en los próximos años. Para estos, debe utilizar agrupaciones y agregaciones durante un período de tiempo.

DAX proporciona varias funciones de inteligencia de tiempo que le ayudan a realizar la mayoría de estos cálculos. Sin embargo, estas funciones de DAX requieren una tabla de fecha para su uso con las otras tablas en el modelo de datos.

Puede importar una tabla de fecha junto con otros datos de una fuente de datos o puede crear una tabla de fecha usted mismo en el modelo de datos.

En este capítulo, comprenderá los diferentes aspectos de las tablas de fechas. Si está familiarizado con las tablas de fecha en el modelo de datos de Power Pivot, puede omitir este capítulo y continuar con los capítulos siguientes. De lo contrario, puede comprender las tablas de fecha en el modelo de datos de Power Pivot.

¿Qué es una tabla de fechas?

Una tabla de fechas es una tabla en un modelo de datos, con al menos una columna de fechas contiguas a lo largo de una duración requerida. Puede tener columnas adicionales que representen diferentes períodos de tiempo. Sin embargo, lo que se necesita es la columna de fechas contiguas, como lo requieren las funciones de DAX Time Intelligence.

Por ejemplo,

• Una tabla de fecha puede tener columnas como Fecha, Mes fiscal, Trimestre fiscal y Año fiscal.

• Una tabla de fecha puede tener columnas como Fecha, Mes, Trimestre y Año.

Tabla de fechas con fechas contiguas

Suponga que debe realizar cálculos en el rango de un año calendario. Luego, la tabla Fecha debe tener al menos una columna con un conjunto contiguo de fechas, incluidas todas las fechas de ese año calendario específico.

Por ejemplo, supongamos que los datos que desea examinar tiene fecha del 1 de abril, 2014 a noviembre 30 de ^XX de 2016.

• Si usted tiene que reportar en un año calendario, también necesita una tabla con una columna Fecha - Date, que contiene todas las fechas a partir de enero 1 ^st , 2014 a diciembre 31 de ^st , 2016 en una secuencia.

• Si usted tiene que informe sobre un año fiscal, y el cierre del ejercicio es de 30 ^º de junio también necesita una tabla fecha con una columna - Fecha, que contiene todas las fechas a partir de julio 1 ^st , 2013 a junio 30 ^ª de 2017 en una secuencia.

• Si tiene que informar tanto del año calendario como del año fiscal, puede tener una única tabla de fechas que abarque el rango de fechas requerido.

Su tabla de fecha debe contener todos los días para el rango de cada año en la duración dada. Por lo tanto, obtendrá fechas contiguas dentro de ese período de tiempo.

Si actualiza regularmente sus datos con datos nuevos, la fecha de finalización se extenderá uno o dos años, de modo que no tenga que actualizar su tabla de fechas con frecuencia.

Una tabla de fechas se parece a la siguiente captura de pantalla.

Agregar una tabla de fechas al modelo de datos

Puede agregar una tabla de fechas al modelo de datos de cualquiera de las siguientes formas:

• Importación desde una base de datos relacional o cualquier otra fuente de datos.

• Crear una tabla de fechas en Excel y luego copiar o vincular a una nueva tabla en Power Pivot.

• Importación de Microsoft Azure Marketplace.

Crear una tabla de fechas en Excel y copiar al modelo de datos

Crear una tabla de fecha en Excel y copiarla en el modelo de datos es la forma más fácil y flexible de crear una tabla de datos en el modelo de datos.

• Abra una nueva hoja de trabajo en Excel.

• Tipo: fecha en la primera fila de una columna.

• Escriba la primera fecha del rango de fechas que desea crear en la segunda fila de la misma columna.

• Seleccione la celda, haga clic en el controlador de relleno y arrástrelo hacia abajo para crear una columna de fechas contiguas en el rango de fechas requerido.

Por ejemplo, escriba 1/1/2014, haga clic en el controlador de relleno y arrastre hacia abajo para completar las fechas contiguas hasta el 31/12/2016.

• Haga clic en la columna Fecha.
• Haga clic en la pestaña INSERTAR en la cinta.
• Haga clic en Tabla.
• Verifique el rango de la mesa.
• Haga clic en Aceptar.

La tabla de una sola columna de fechas está lista en Excel.

• Seleccione la mesa.
• Haga clic en Copiar en la cinta.
• Haga clic en la ventana de Power Pivot.
• Haga clic en Pegar en la cinta.

Esto agregará el contenido del portapapeles a una nueva tabla en el modelo de datos. Por lo tanto, también puede usar el mismo método para crear una tabla de fecha en un modelo de datos existente.

El cuadro de diálogo Pegar vista previa aparece como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

• Escriba Fecha en el cuadro Nombre de la tabla.
• Obtenga una vista previa de los datos.

• Marque la casilla: use la primera fila como encabezados de columna.
• Haga clic en Aceptar.

Esto copia el contenido del portapapeles en una nueva tabla en el modelo de datos.

Ahora, tiene una tabla de fechas en el modelo de datos con una sola columna de fechas contiguas. El encabezado de la columna es Fecha, tal como lo indicó en la tabla de Excel.

Agregar nuevas columnas de fecha a la tabla de fechas

A continuación, puede agregar columnas calculadas a la tabla Fecha según el requisito de sus cálculos.

Por ejemplo, puede agregar columnas: día, mes, año y trimestre de la siguiente manera:

• Day

  =DAY('Date'[Date])

• Month

  =MONTH('Date'[Date])

• Year

  =YEAR('Date'[Date])

• Trimestre

  = CONCATENAR ("QTR", INT (('Fecha' [Mes] +2) / 3))

La tabla de fechas resultante en el modelo de datos se parece a la siguiente captura de pantalla.

Por lo tanto, puede agregar cualquier número de columnas calculadas a la tabla Fecha. Lo que es importante y obligatorio es que la tabla Fecha debe tener una columna de fechas contiguas que abarque la duración del tiempo durante el cual realiza los cálculos.

Creación de una tabla de fechas para un año calendario

Un año calendario normalmente incluye las fechas del 1 de enero al 31 de diciembre de un año y también incluye los días festivos marcados para ese año en particular. Al realizar cálculos, es posible que deba tener en cuenta solo los días laborables, excluidos los fines de semana y festivos.

Supongamos que desea crear una tabla de fechas para el año calendario 2017.

• Crear una tabla de Excel con una Fecha de la columna, que consiste en fechas contiguas desde el 1 ^er enero de 2017 31 de ^st diciembre de 2017. (Consulte la sección anterior para saber cómo hacer esto).

• Copie la tabla de Excel y péguela en una nueva tabla en el modelo de datos. (Consulte la sección anterior para saber cómo hacer esto).

• Nombra la tabla como Calendario.

• Agregue las siguientes columnas calculadas:

  • Día = DÍA ('Calendario' [Fecha])

  • Mes = MES ('Calendario' [Fecha])

  • Año = AÑO ('Calendario' [Fecha])

  • Día de la semana = FORMAT ('Calendario' [Fecha], "DDD")

  • Nombre del mes = FORMAT ('Calendario' [Fecha], "MMM")

Agregar días festivos a la tabla del calendario

Agregue días festivos a la tabla del calendario de la siguiente manera:

• Obtenga la lista de feriados declarados para el año.

• Por ejemplo, para los EE. UU., Puede obtener la lista de días festivos para cualquier año requerido en el siguiente enlace http://www.calendar-365.com/.

• Cópielos y péguelos en una hoja de cálculo de Excel.

• Copie la tabla de Excel y péguela en una nueva tabla en el modelo de datos.

• Nombra la tabla como vacaciones.

• A continuación, puede agregar una columna calculada de días festivos a la tabla Calendario utilizando la función DAX LOOKUPVALUE.

=LOOKUPVALUE(Holidays[Holiday],Holidays[Date],'Calendar'[Date])

La función DAX LOOKUPVALUE busca el tercer parámetro, es decir, Calendario [Fecha] en el segundo parámetro, es decir, Vacaciones [Fecha] y devuelve el primer parámetro, es decir, Vacaciones [Vacaciones] si hay una coincidencia. El resultado se verá como el que se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Agregar columnas a un año fiscal

Un año fiscal general incluye las fechas desde el 1 ^er del mes después del final del año fiscal para el próximo cierre del ejercicio. Por ejemplo, si el cierre del ejercicio es de 31 ^st de marzo, luego el año fiscal varía de 1 ^er abril al 31 ^st marzo.

Puede incluir los períodos de tiempo fiscal en la tabla de calendario utilizando las fórmulas de DAX:

• Agregar una medida para FYE

  FYE:=3

• Agregue las siguientes columnas calculadas:

  • Fiscal Year

    = IF ('Calendario' [Mes] <= 'Calendario' [FYE], 'Calendario' [Año], 'Calendario' [Año] +1)

  • Fiscal Month

    = IF ('Calendario' [Mes] <= 'Calendario' [FYE], 12-'Calendario '[FYE] +' Calendario '[Mes],' Calendario '[Mes] -' Calendario '[FYE])

  • Fiscal Quarter

    = INT (('Calendario' [Mes fiscal] +2) / 3)

Configuración de la propiedad de la tabla de fechas

Cuando utiliza las funciones de DAX Time Intelligence como TOTALYTD, PREVIOUSMONTH y DATESBETWEEN, requieren que los metadatos funcionen correctamente. La propiedad de la tabla de fechas establece dichos metadatos.

Para establecer la propiedad de la tabla de fechas:

• Seleccione la tabla Calendario en la ventana de Power Pivot.
• Haga clic en la pestaña Diseño en la cinta.
• Haga clic en Marcar como tabla de fechas en el grupo Calendarios.
• Haga clic en Marcar como tabla de fechas en la lista desplegable.

Aparece el cuadro de diálogo Marcar como tabla de fechas. Seleccione la columna Fecha en la tabla Calendario. Esta debe ser la columna del tipo de datos Fecha y debe tener valores únicos. Haga clic en Aceptar.

En este capítulo, aprenderá a ampliar el modelo de datos creado en los capítulos anteriores. La extensión de un modelo de datos incluye:

• Adición de tablas
• Adición de columnas calculadas en una tabla existente
• Creación de medidas en una tabla existente

De estos, la creación de las medidas es crucial, ya que implica proporcionar nuevos conocimientos de datos en el modelo de datos que permitirán a aquellos que utilizan el modelo de datos evitar la repetición y también ahorrar tiempo al analizar los datos y tomar decisiones.

Como el análisis de pérdidas y ganancias implica trabajar con períodos de tiempo y utilizará funciones de inteligencia de tiempo de DAX, necesita una tabla de fechas en el modelo de datos.

Si no está familiarizado con las tablas de fechas, consulte el capítulo Comprender las tablas de fechas.

Puede ampliar el modelo de datos de la siguiente manera:

• Para crear una relación entre la tabla de datos, es decir, la tabla de datos financieros y la tabla de fecha, debe crear una columna calculada Fecha en la tabla de datos financieros.

• Para realizar diferentes tipos de cálculos, debe crear relaciones entre la tabla de datos - Datos financieros y las tablas de búsqueda - Cuentas y ubicación geográfica.

• Debe crear varias medidas que le ayuden a realizar varios cálculos y realizar el análisis requerido.

Estos pasos constituyen esencialmente los pasos de modelado de datos para el análisis de pérdidas y ganancias utilizando el modelo de datos. Sin embargo, esta es la secuencia de pasos para cualquier tipo de análisis de datos que desee realizar con el modelo de datos de Power Pivot.

Además, aprenderá cómo crear las medidas y cómo usarlas en las Power PivotTables en los capítulos siguientes. Esto le dará una comprensión suficiente del modelado de datos con DAX y del análisis de datos con Power PivotTables.

Agregar una tabla de fechas al modelo de datos

Cree una tabla de fecha para los períodos de tiempo que abarcan los años fiscales de la siguiente manera:

• Cree una tabla con una sola columna con encabezado: fecha y fechas contiguas desde el 1 de julio de 2011 hasta el 30 de junio de 2018 en una nueva hoja de cálculo de Excel.

• Copie la tabla de Excel y péguela en la ventana de Power Pivot. Esto creará una nueva tabla en el modelo de datos de Power Pivot.

• Nombra la tabla como Fecha.

• Asegúrese de que la columna Fecha de la tabla Fecha sea del tipo de datos: Fecha (Fecha y hora).

A continuación, debe agregar las columnas calculadas: año fiscal, trimestre fiscal, mes fiscal y mes a la tabla de fecha de la siguiente manera:

Año fiscal

Supongamos que el cierre del ejercicio es de junio de 30 de ^ju . A continuación, un fiscal vanos años desde el 1 ^er julio al 30 ^º mes de junio. Por ejemplo, el período de julio 1 ^st , 2011 (7/1/2011) a junio 30 de ^XX de 2012 (6/30/2012) será el año fiscal 2012.

En la tabla Fecha, suponga que desea representar lo mismo que el año fiscal 2012.

• Primero debe extraer la parte del año financiero de la Fecha y agregarla con el año fiscal.

  • Para las fechas comprendidas en los meses de julio de 2011 a diciembre de 2011, el ejercicio económico es 1 + 2011.

  • Para las fechas comprendidas en los meses de enero de 2012 a junio de 2012, el ejercicio económico es 0 + 2012.

  • Para generalizar, si el mes del fin del año financiero es FYE, haga lo siguiente:

    Integer Part of ((Month – 1)/FYE) + Year

  • A continuación, tome los 4 caracteres de la derecha para obtener el año financiero.

• En DAX, puede representar lo mismo que:

  DERECHA (INT ((MES ('Fecha' [Fecha]) - 1) / 'Fecha' [FYE]) + AÑO ('Fecha' [Fecha]), 4)

• Agregue la columna calculada Año fiscal en la tabla Fecha con la fórmula DAX -

  = "FY" & RIGHT (INT ((MES ('Fecha' [Fecha]) - 1) / 'Fecha' [FYE]) + AÑO ('Fecha' [Fecha]), 4)

Trimestre fiscal

Si FYE representa el mes de cierre del año financiero, el trimestre financiero se obtiene como

Integer Part of ((Remainder of ((Month+FYE-1)/12) + 3)/3)

• En DAX, puede representar lo mismo que:

  INT ((MOD (MES ('Fecha' [Fecha]) + 'Fecha' [FYE] -1,12) +3) / 3)

• Agregue la columna calculada Trimestre fiscal en la tabla Fecha con la fórmula DAX -

  = 'Fecha' [Año fiscal] & "- Q" & FORMATO (INT ((MOD (MES ('Fecha' [Fecha]) + 'Fecha' [FYE] -1,12) + 3) / 3), "0" )

Mes fiscal

Si FYE representa el final del año financiero, el período del mes financiero se obtiene como

(Remainder of (Month+FYE-1)/12) + 1

• En DAX, puede representar lo mismo que:

  MOD (MES ('Fecha' [Fecha]) + 'Fecha' [FYE] -1,12) +1

• Agregue la columna calculada Mes fiscal en la tabla Fecha con la fórmula DAX -

  = 'Fecha' [Año fiscal] & "- P" & FORMATO (MOD (MES ([Fecha]) + [FYE] -1,12) +1, "00")

Mes

Finalmente, agregue la columna calculada Mes que representa el número de mes en un año financiero de la siguiente manera:

= FORMAT (MOD (MES ([Fecha]) + [FYE] -1,12) +1, "00") & "-" & FORMAT ([Fecha], "mmm")

La tabla de fechas resultante se parece a la siguiente captura de pantalla.

Marque la tabla - Fecha como Tabla de fecha con la columna - Fecha como la columna con valores únicos como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Agregar columnas calculadas

Para crear una relación entre la tabla Datos financieros y la tabla Fecha, necesita una columna de valores Fecha en la tabla Datos financieros.

• Agregue una columna calculada Fecha en la tabla Datos financieros con la fórmula DAX -

  = DATEVALUE ('Datos financieros' [Mes fiscal])

Definición de relaciones entre tablas en el modelo de datos

Tiene las siguientes tablas en el modelo de datos:

• Tabla de datos: datos financieros
• Tablas de búsqueda - Locn de cuentas y geografía
• Tabla de fechas - Fecha

Para definir relaciones entre las tablas en el modelo de datos, los siguientes son los pasos:

• Vea las tablas en la Vista de diagrama de Power Pivot.

• Cree las siguientes relaciones entre las tablas:

  • Relación entre la tabla Datos financieros y la tabla Cuentas con la columna Cuenta.

  • Relación entre la tabla Datos financieros y la tabla Ubicación geográfica con la columna Centro de beneficio.

  • Relación entre la tabla Datos financieros y la tabla Fecha con la columna Fecha.

Ocultar columnas de las herramientas cliente

Si hay columnas en una tabla de datos que no utilizará como campos en ninguna tabla dinámica, puede ocultarlas en el modelo de datos. Entonces, no estarán visibles en la lista Campos de tabla dinámica.

En la tabla de datos financieros, tiene 4 columnas: mes fiscal, fecha, cuenta y centro de ganancias que no usará como campos en ninguna tabla dinámica. Por lo tanto, puede ocultarlos para que no aparezcan en la lista Campos de tabla dinámica.

• Seleccione las columnas: Mes fiscal, Fecha, Cuenta y Centro de beneficios en la tabla Datos financieros.

• Haga clic con el botón derecho y seleccione Ocultar de las herramientas cliente en la lista desplegable.

Crear medidas en las tablas

Ya está listo para el modelado y análisis de datos con DAX utilizando el modelo de datos y Power PivotTables.

En los capítulos siguientes, aprenderá cómo crear medidas y cómo usarlas en Power PivotTables. Creará todas las medidas en la tabla de datos, es decir, la tabla de datos financieros.

Creará medidas usando fórmulas DAX en la tabla de datos - Datos financieros, que puede usar en cualquier cantidad de tablas dinámicas para el análisis de datos. Las medidas son esencialmente los metadatos. Crear medidas en la tabla de datos es parte del modelado de datos y resumirlas en Power PivotTables es parte del análisis de datos.

Puede crear varias medidas en el modelo de datos para usar en cualquier número de Power PivotTables. Esto forma el proceso de análisis y modelado de datos con el modelo de datos utilizando DAX.

Como aprendió anteriormente en las secciones anteriores, el modelado y análisis de datos depende del contexto y el negocio específicos. En este capítulo, aprenderá a modelar y analizar datos basados ​​en una base de datos de pérdidas y ganancias de muestra para comprender cómo crear las medidas necesarias y utilizarlas en varias tablas dinámicas de energía.

Puede aplicar el mismo método para el modelado y análisis de datos para cualquier negocio y contexto.

Creación de medidas basadas en datos financieros

Para crear cualquier informe financiero, debe realizar cálculos de montos para un período de tiempo, organización, cuenta o ubicación geográfica en particular. También debe realizar los cálculos de personal y de costo por personal. En el modelo de datos, puede crear medidas base que se pueden reutilizar para crear otras medidas. Esta es una forma eficaz de modelar datos con DAX.

Para realizar cálculos para el análisis de datos de pérdidas y ganancias, puede crear medidas como suma, año tras año, año hasta la fecha, trimestre hasta la fecha, variación, número de empleados, costo por número de empleados, etc. utilice estas medidas en Power PivotTables para analizar los datos e informar los resultados del análisis.

En las siguientes secciones, aprenderá a crear las medidas financieras base y analizar los datos con esas medidas. Las medidas se denominan medidas de base, ya que pueden utilizarse para crear otras medidas financieras. También aprenderá a crear medidas para los períodos de tiempo anteriores y a utilizarlas en el análisis.

Creación de medidas financieras básicas

En el análisis de datos financieros, el presupuesto y la previsión juegan un papel importante.

Presupuesto

Un presupuesto es una estimación de los ingresos y gastos de una empresa durante un año financiero. El presupuesto se calcula al inicio de un ejercicio teniendo en cuenta los objetivos y metas de la empresa. Las medidas presupuestarias deben analizarse de vez en cuando durante el año financiero, ya que las condiciones del mercado pueden cambiar y la empresa puede tener que alinear sus objetivos y metas con las tendencias actuales de la industria.

Pronóstico

Un pronóstico financiero es una estimación de los resultados financieros futuros de una empresa mediante el examen de los datos históricos de ingresos y gastos de la empresa. Puede utilizar la previsión financiera para lo siguiente:

• Determinar cómo asignar el presupuesto para un período futuro.

• Realizar un seguimiento del desempeño esperado de la empresa.

• Tomar decisiones oportunas para abordar las deficiencias de los objetivos o maximizar una oportunidad emergente.

Reales

Para realizar los cálculos de presupuestación y previsión, necesita los ingresos y gastos reales en cualquier momento.

Puede crear las siguientes 3 medidas financieras básicas que se pueden utilizar para crear otras medidas financieras en el modo de datos:

• Suma de presupuesto
• Suma real
• Suma de previsión

Estas medidas son las sumas de agregación de las columnas: Presupuesto, Real y Previsión en la tabla Datos financieros.

Cree las medidas financieras básicas de la siguiente manera:

Budget Sum

Suma de presupuesto: = SUM ('Datos financieros' [Presupuesto])

Actual Sum

Suma real: = SUMA ('Datos financieros' [Real])

Forecast Sum

Suma de previsión: = SUMA ('Datos financieros' [Previsión])

Análisis de datos con medidas financieras básicas

Con las medidas financieras básicas y la tabla de fecha, puede realizar su análisis de la siguiente manera:

• Cree una tabla dinámica de energía.
• Agregue el campo Año fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas Suma de presupuesto, Suma real y Suma de previsión (que aparecen como campos en la lista Campos de tabla dinámica) a Valores.

Creación de medidas financieras para períodos anteriores

Con las tres medidas financieras básicas y la tabla Fecha, puede crear otras medidas financieras.

Suponga que desea comparar la suma real de un trimestre con la suma real del trimestre anterior. Puede crear la medida - Suma real del trimestre anterior.

Suma real del trimestre anterior: = CALCULATE ([Suma real], DATEADD ('Fecha' [Fecha], 1, TRIMESTRE))

Del mismo modo, puede crear la medida - Suma real del año anterior.

Suma real del año anterior: = CALCULATE ([Suma real], DATEADD ('Fecha' [Fecha], 1, YEAR))

Análisis de datos con medidas financieras para períodos anteriores

Con las medidas base, las medidas de períodos anteriores y la tabla Fecha, puede realizar su análisis de la siguiente manera:

• Cree una tabla dinámica de energía.
• Agregue el campo Trimestre fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Sume las medidas Suma real y Suma real del trimestre anterior a los valores.
• Cree otra Power PivotTable.
• Agregue el campo Año fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas Suma real y Suma real del año anterior a los valores.

Año tras año (YoY) es una medida de crecimiento. Se obtiene restando la suma real del año anterior de la suma real.

Si el resultado es positivo, refleja un aumento en lo real, y si es negativo, refleja una disminución en lo real, es decir, si calculamos año tras año como -

year-over-year = (actual sum –prior year actual sum)

• Si la suma real> la suma real del año anterior, año tras año será positivo.
• Si la suma real <la suma real del año anterior, año tras año será negativo.

En los datos financieros, las cuentas como las cuentas de gastos tendrán importes de débito (positivos) y las cuentas de ingresos tendrán importes de crédito (negativos). Por lo tanto, para las cuentas de gastos, la fórmula anterior funciona bien.

Sin embargo, para las cuentas de ingresos, debería ser al revés, es decir

• Si la suma real> la suma real del año anterior, año tras año debe ser negativo.
• Si la suma real <la suma real del año anterior, año tras año debe ser positivo.

Por lo tanto, para las cuentas de ingresos, debe calcular año tras año como:

year-over-year = -(actual sum – prior year actual sum)

Creando medida año tras año

Puede crear una medida año tras año con la siguiente fórmula DAX:

YoY: = SI (CONTIENE (Cuentas, Cuentas [Clase], "Ingresos netos"), - ([Suma real] - [Suma real del año anterior]), [Suma real] - [Suma real del año anterior])

En la fórmula DAX anterior:

• La función DAX CONTAINS devuelve VERDADERO, si una fila tiene "Ingresos netos" en la columna Clase en la tabla Cuentas.

• La función DAX IF luego devuelve - ([Suma real] - [Suma real del año anterior]).

• De lo contrario, la función DAX IF devuelve [Suma real] - [Suma real del año anterior].

Creación de una medida de porcentaje año tras año

Puede representar año tras año como un porcentaje con la proporción:

(YoY) / (Prior Year Actual Sum)

Puede crear la medida Porcentaje año tras año con la siguiente fórmula DAX:

% Interanual: = IF ([Suma real del año anterior], [YoY] / ABS ([Suma real del año anterior]), EN BLANCO ())

La función DAX IF se utiliza en la fórmula anterior para garantizar que no haya división por cero.

Análisis de datos con medidas año tras año

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Clase y Subclase de la tabla Cuentas a Filas.
• Sume las medidas: Suma real, Suma real del año anterior,% anual y% anual a los valores.
• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal de la tabla Fecha.
• Seleccione FY2016 en Slicer.

Creación de medidas presupuestarias año tras año

Puede crear la medida Presupuesto año tras año de la siguiente manera:

Presupuesto interanual: = SI (CONTAINS (Cuentas, Cuentas [Clase], "Ingresos netos"), - ([Suma presupuestaria] - [Suma real del año anterior]), [Suma presupuestaria] - [Suma real del año anterior])

Creación de una medida de porcentaje año tras año del presupuesto

Puede crear una medida de porcentaje anual del presupuesto de la siguiente manera:

Porcentaje interanual del presupuesto: = IF ([Suma real del año anterior], [Presupuesto interanual] / ABS ([Suma real del año anterior]), EN BLANCO ())

Análisis de datos con medidas presupuestarias año tras año

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Clase y Subclase de la tabla Cuentas a Filas.
• Agregue las medidas: Suma del presupuesto, Suma real del año anterior, Presupuesto interanual y Presupuesto% interanual a los valores.
• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal de la tabla Fecha.
• Seleccione FY2016 en Slicer.

Creación de una medida de pronóstico año tras año

Puede crear una medida de pronóstico año tras año de la siguiente manera:

Pronóstico interanual: = SI (CONTIENE (Cuentas, Cuentas [Clase], "Ingresos netos"), - ([Suma del pronóstico] - [Suma real del año anterior]), [Suma del pronóstico] - [Suma real del año anterior])

Creación de una medida de porcentaje de año tras año de previsión

Puede crear una medida de porcentaje de previsión año tras año de la siguiente manera:

Pronóstico interanual%: = SI ([Suma real del año anterior], [Pronóstico interanual] / ABS ([Suma real del año anterior]), EN BLANCO ())

Análisis de datos con medidas de pronóstico año tras año

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Clase y Subclase de la tabla Cuentas a Filas.
• Agregue las medidas: Suma del pronóstico, Suma real del año anterior, Pronóstico interanual y Pronóstico interanual% a los valores.
• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal de la tabla de datos.
• Seleccione FY2016 en Slicer.

Puede crear medidas de variación, como variación del presupuesto, variación del pronóstico y variación del pronóstico del presupuesto. También puede analizar los datos financieros en función de estas medidas.

Creación de varianza en la medida de la suma presupuestaria

Cree la medida Varianza de la suma presupuestaria (suma VTB) de la siguiente manera:

Suma de VTB: = [Suma presupuestaria] - [Suma real]

Creación de varianza para la medida de porcentaje del presupuesto

Cree la medida de Variación al porcentaje de presupuesto (VTB%) de la siguiente manera:

% VTB: = IF ([Suma presupuestaria], [Suma VTB] / ABS ([Suma presupuestaria]), EN BLANCO ())

Análisis de datos con variación de medidas presupuestarias

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Año fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas Suma real, Suma presupuestaria, Suma VTB,% VTB de la tabla Datos financieros a Valores.

Creación de varianza para la medida de la suma del pronóstico

Cree la medida de la varianza a la suma de pronóstico (suma de VTF) de la siguiente manera:

Suma de VTF: = [Suma de previsión] - [Suma real]

Creación de varianza para la medida de porcentaje de pronóstico

Cree la varianza para la medida de porcentaje de pronóstico (VTF%) de la siguiente manera:

% De VTF: = IF ([Suma de pronóstico], [Suma de VTF] / ABS ([Suma de pronóstico]), EN BLANCO ())

Análisis de datos con varianza de medidas de pronóstico

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Año fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas Suma real, Suma de pronóstico, Suma de VTF,% de VTF de la tabla Datos financieros a Valores.

Creación de la variación de previsión para la medida de la suma del presupuesto

Cree la varianza de previsión para medir la suma de presupuesto (suma de VTB de previsión) de la siguiente manera:

Suma de VTB de previsión: = [Suma de presupuesto] - [Suma de previsión]

Creación de varianza de previsión para medida de porcentaje de presupuesto

Cree la varianza de pronóstico al porcentaje de presupuesto (porcentaje de pronóstico de VTB) como se indica a continuación:

% De VTB de previsión: = SI ([Suma de presupuesto], [Suma de VTB de previsión] / ABS ([Suma de presupuesto]), BLANK ())

Análisis de datos con variación de pronóstico a medidas presupuestarias

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Año fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas Suma de presupuesto, Suma de previsión, Suma de VTB de previsión,% de VTB de previsión de la tabla Datos financieros a Valores.

Para calcular un resultado que incluye un saldo inicial desde el comienzo de un período, como un año fiscal, hasta un período específico en el tiempo, puede utilizar las funciones de inteligencia de tiempo de DAX. Esto le permitirá analizar datos a nivel de mes.

En este capítulo, aprenderá cómo crear medidas del año hasta la fecha y cómo realizar análisis de datos con las mismas.

Creación de una medida de suma real hasta la fecha

Cree la medida Suma real hasta la fecha de la siguiente manera:

Suma real YTD: = TOTALYTD ([Suma real], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'), "30/6")

Creación de una medida de suma presupuestaria hasta la fecha

Cree la medida Suma presupuestaria hasta la fecha de la siguiente manera:

Suma del presupuesto hasta la fecha: = TOTALYTD ([Suma del presupuesto], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'), "30/6")

Creación de una medida de suma de pronóstico hasta la fecha

Cree la medida Suma de pronóstico hasta la fecha de la siguiente manera:

Suma de previsión hasta la fecha: = TOTALYTD ([Suma de previsión], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'), "30/6")

Creación de una medida de suma real hasta la fecha anterior

Cree la medida Suma real hasta la fecha anterior de la siguiente manera:

Suma real del año anterior: = TOTALYTD ([Suma real del año anterior], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'), "30/6")

Análisis de datos con medidas del año hasta la fecha

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Suma real, Suma actual YTD, Suma presupuestaria YTD y Suma de previsión YTD de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el año fiscal de la tabla Fecha.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Suma real, Suma actual YTD, Suma real del año anterior y Suma real YTD del año anterior de la tabla de datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el año fiscal de la tabla Fecha.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

Para calcular un resultado que incluye un saldo inicial desde el comienzo de un período, como un trimestre fiscal, hasta un período específico en el tiempo, puede utilizar las funciones de inteligencia de tiempo de DAX. Esto le permitirá analizar datos a nivel de mes.

En este capítulo, aprenderá cómo crear medidas del trimestre hasta la fecha y cómo realizar análisis de datos con las mismas.

Creación de una medida de suma del trimestre hasta la fecha

Cree la medida Suma real del trimestre a la fecha de la siguiente manera:

QTD Suma real: = TOTALQTD ([Suma real], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'))

Creación de una medida de suma presupuestaria del trimestre a la fecha

Cree la medida Suma presupuestaria del trimestre a la fecha de la siguiente manera:

Suma de presupuesto QTD: = TOTALQTD ([Suma de presupuesto], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'))

Creación de una medida de suma de previsión del trimestre hasta la fecha

Cree la medida Suma presupuestaria del trimestre a la fecha de la siguiente manera:

Suma de presupuesto QTD: = TOTALQTD ([Suma de presupuesto], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'))

Creación de una medida de suma de previsión del trimestre hasta la fecha

Cree la medida Suma de pronóstico del trimestre a la fecha de la siguiente manera:

Suma de previsión de QTD: = TOTALQTD ([Suma de previsión], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'))

Creación de una medida de suma real del trimestre anterior a la fecha

Cree una medida de Suma real del trimestre anterior a la fecha de la siguiente manera:

Suma real de QTD anterior: = TOTALQTD ([Suma real del trimestre anterior], 'Fecha' [Fecha], TODOS ('Fecha'))

Análisis de datos con medidas del trimestre hasta la fecha

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue el mes fiscal de la tabla Fecha a las filas.

• Agregue las medidas Suma real, Suma real de QTD, Suma de presupuesto de QTD y Suma de previsión de QTD de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el trimestre fiscal de la tabla Fecha.

• Seleccione FY2016-Q2 en la cortadora.

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue el mes fiscal de la tabla Fecha a las filas.

• Agregue las medidas Suma real, Suma real de QTD, Suma real del trimestre anterior y Suma real de QTD anterior de la tabla de datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en la tabla Trimestre fiscal a partir de la fecha.

• Seleccione FY2016-Q1 en la cortadora.

La elaboración de presupuestos implica estimar los flujos de efectivo de una empresa durante un año financiero. La posición financiera de la empresa, sus metas, los ingresos esperados y los gastos se tienen en cuenta en la elaboración del presupuesto.

Sin embargo, las condiciones del mercado pueden cambiar durante el año financiero y es posible que la empresa deba restablecer sus objetivos. Esto requiere analizar los datos financieros con el presupuesto estimado al comienzo del año financiero (Suma presupuestaria) y la suma real gastada desde el comienzo del año financiero hasta la fecha (Suma actual YTD).

En cualquier momento durante un año financiero, puede calcular lo siguiente:

Saldo no gastado

El saldo no gastado es el presupuesto restante después de los gastos reales, es decir

Unexpended Balance = YTD Budget Sum – YTD Actual Sum

% De logro presupuestario

El porcentaje de cumplimiento presupuestario es el porcentaje del presupuesto que ha gastado hasta la fecha, es decir

Budget Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Budget Sum

Estos cálculos ayudan a las empresas que utilizan el presupuesto a tomar decisiones.

Crear medida de saldo sin gastar

Puede crear una medida de saldo no gastado de la siguiente manera:

Saldo no gastado: = CALCULATE ([Suma del presupuesto hasta la fecha], TODOS ('Datos financieros' [Fecha])) - [Suma real hasta la fecha]

Creación de una medida de porcentaje de cumplimiento presupuestario

Puede crear la medida Porcentaje de logro presupuestario de la siguiente manera:

Porcentaje de cumplimiento presupuestario: = SI ([Suma presupuestaria YTD], [Suma real YTD] / CALCULATE ([Suma presupuestaria YTD], ALL ('Datos financieros' [Fecha])), EN BLANCO ())

Analizar datos con medidas presupuestarias

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Suma presupuestaria, Suma presupuestaria YTD, Suma actual YTD,% de logro presupuestario y Saldo no gastado de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

Puede utilizar las medidas de pronóstico para analizar los datos financieros y ayudar a una organización a realizar los ajustes necesarios en sus objetivos y metas para el año, para alinear el desempeño de la empresa con los requisitos comerciales cambiantes.

Debe actualizar las previsiones con regularidad para mantenerse al día con los cambios. A continuación, puede comparar el pronóstico más reciente con el presupuesto para el resto del período del año financiero para que la empresa pueda realizar los ajustes necesarios para cumplir con los cambios comerciales.

En cualquier momento durante un año financiero, puede calcular lo siguiente:

% De logro de previsión

El% de logro de pronóstico es el porcentaje de la suma de pronóstico que ha gastado hasta la fecha, es decir

Forecast Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Forecast Sum

Previsión de saldo no gastado

El saldo no gastado previsto es la suma prevista que queda después de los gastos reales, es decir

Forecast Unexpended Balance = YTD Forecast Sum – YTD Actual Sum

Ajuste de presupuesto

El ajuste presupuestario es el ajuste en la suma presupuestaria que una organización debe realizar (un aumento o una disminución) en función del pronóstico.

Budget Adjustment = Forecast Unexpended Balance - Unexpended Balance

Es necesario aumentar el presupuesto si el valor resultante es positivo. De lo contrario, se puede ajustar para algún otro propósito.

Creación de una medida de porcentaje de logro de previsión

Puede crear una medida de porcentaje de logro de previsión de la siguiente manera:

Porcentaje de logro de pronóstico: = SI ([Suma de pronóstico YTD], [Suma de pronóstico YTD] / [Suma de pronóstico YTD], EN BLANCO ())

Creación de una medida de saldo no gastado de previsión

Puede crear una medida de saldo no gastado de previsión de la siguiente manera:

Saldo pronosticado no gastado: = [Suma de pronóstico YTD] - [Suma real de YTD]

Creación de una medida de ajuste presupuestario

Puede crear una medida de ajuste presupuestario de la siguiente manera:

Ajuste de presupuesto: = [Saldo no gastado de previsión] - [Saldo no gastado]

Análisis de datos con medidas de pronóstico

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Suma presupuestaria, Suma presupuestaria YTD, Suma actual YTD,% de logro presupuestario y Saldo no gastado de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el año fiscal.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

Puede crear las medidas de recuento de meses que se pueden utilizar para crear medidas de recuento y medidas de coste por cabeza. Estas medidas cuentan los distintos valores de la columna del mes fiscal donde la columna real / columna de presupuesto / columna de pronóstico tiene valores distintos de cero en la tabla de datos financieros. Esto es necesario porque la tabla de datos financieros contiene valores cero en la columna Real y esas filas deben excluirse al calcular la plantilla y el costo por cabeza.

Crear medida de recuento de meses reales

Puede crear la medida Recuento de meses reales de la siguiente manera:

CountOfActualMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Fiscal Month]), 'Finance Data' [Real] <> 0)

Crear medida de recuento de meses presupuestarios

Puede crear la medida Recuento de meses presupuestados de la siguiente manera:

CountOfBudgetMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Mes fiscal]), 'Finance Data' [Budget] <> 0)

Creación de medida de recuento de meses de previsión

Puede crear la medida Recuento de meses de pronóstico de la siguiente manera:

CountOfForecastMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('FinanceData' [Mes fiscal]), 'Finance Data' [Forecast] <> 0)

Puede crear medidas de Ending Headcount para un período de tiempo específico. El recuento final es la suma de las personas en la última fecha del período especificado para el que tenemos una suma de personas que no está en blanco.

El recuento final se obtiene de la siguiente manera:

• Por un mes: suma de personas al final del mes específico.

• Para un trimestre: suma de personas al final del último mes del trimestre específico.

• Por un año: suma de personas al final del último mes del año específico.

Creación de una medida de recuento final real

Puede crear una medida de recuento de personal final real de la siguiente manera:

Recuento de personal final real: = CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas reales]), LASTNONBLANK ('Datos financieros' [Fecha], SI (CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas reales]), TODOS (Cuentas) ) = 0, EN BLANCO (), CALCULAR (SUMA ('Datos financieros' [Personas reales]), TODOS (Cuentas)))), TODOS (Cuentas))

La función DAX LASTNONBLANK, como se usó anteriormente, devuelve la última fecha para la que tiene una suma de personas que no está en blanco para que pueda calcular la suma de personas en esa fecha.

Creación de una medida de recuento final del presupuesto

Puede crear la medida Recuento final del presupuesto de la siguiente manera:

Recuento de cabezas de finalización del presupuesto: = CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas del presupuesto]), LASTNONBLANK ('Datos financieros' [Fecha], IF (CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas del presupuesto]), TODOS (Cuentas) ) = 0, EN BLANCO (), CALCULAR (SUMA ('Datos financieros' [Personas del presupuesto]), TODOS (Cuentas)))), TODOS (Cuentas))

Creación de la medida de recuento final del pronóstico

Puede crear la medida de recuento final de pronóstico de la siguiente manera:

Recuento de cabezas de finalización del pronóstico: = CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas del pronóstico]), LASTNONBLANK ('Datos financieros' [Fecha], IF (CALCULATE (SUM ('Datos financieros' [Personas del pronóstico]), TODOS (Cuentas) ) = 0, EN BLANCO (), CALCULAR (SUM ('Datos financieros' [Personas de pronóstico]), TODOS (Cuentas)))), TODOS (Cuentas))

Creación de la medida de personal final real del año anterior

Puede crear una medida de recuento de personal final real del año anterior de la siguiente manera:

Recuento de personas al final real del año anterior: = CALCULATE ('Datos financieros' [Recuento de personas al final real], DATEADD ('Fecha' [Fecha], - 1, AÑO))

Analizar datos con medidas de recuento final

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Año fiscal y Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Recuento final real, Recuento final del presupuesto, Recuento final previsto, Recuento final real del año anterior de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

En el capítulo anterior, aprendió a calcular los recuentos finales para un período específico. Del mismo modo, puede crear la plantilla mensual promedio para cualquier selección de meses determinada.

La plantilla mensual promedio es la suma de la plantilla mensual dividida por el número de meses de la selección.

Puede crear estas medidas utilizando la función DAX AVERAGEX.

Creación de una medida de personal promedio real

Puede crear una medida de recuento promedio real de la siguiente manera:

Recuento medio real: = AVERAGEX (VALUES ('Datos financieros' [Mes fiscal]), [Recuento de personal final real])

Creación de una medida de personal promedio de presupuesto

Puede crear una medida de recuento promedio real de la siguiente manera:

Recuento promedio de presupuesto: = AVERAGEX (VALUES ('Datos financieros' [Mes fiscal]), [Recuento de cabezas de finalización del presupuesto])

Crear una medida de recuento promedio de previsión

Puede crear una medida de recuento promedio de pronóstico de la siguiente manera:

Pronóstico de plantilla promedio: = AVERAGEX (VALUES ('Datos financieros' [Mes fiscal]), [Recuento de personal final real])

Creación de una medida de personal promedio real del año anterior

Puede crear una medida de recuento promedio real del año anterior de la siguiente manera:

Recuento medio real del año anterior: = CALCULATE ('Datos financieros' [Recuento medio real], DATEADD ('Fecha' [Fecha], -1, AÑO))

Análisis de datos con medidas de recuento promedio

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Año fiscal y Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas Recuento medio real, Recuento medio presupuestario, Recuento medio previsto, Recuento medio real del año anterior de la tabla Datos financieros a Valores.

• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

En los capítulos anteriores, ha aprendido a crear medidas de recuento de meses y medidas de recuento promedio. Puede utilizar estas medidas para calcular las medidas de plantilla base:

• Plantilla total real
• Recuento total de presupuesto
• Pronóstico de plantilla total

En los capítulos siguientes, aprenderá a utilizar estas medidas de recuento base en otros cálculos, como el recuento interanual y las medidas de varianza.

Creación de una medida de recuento total real

Puede crear una Medida de recuento total real de la siguiente manera:

Recuento total de personal real: = 'Datos financieros' [Recuento promedio real de empleados] * 'Datos financieros' [CountOfActualMonths]

Creación de una medida de recuento total de presupuesto

Puede crear la Medida de recuento total de presupuesto de la siguiente manera:

Recuento total de presupuesto: = 'Datos financieros' [Recuento promedio de personal] * 'Datos financieros' [CountOfBudgetMonths]

Crear una medida de recuento total de previsión

Puede crear la Medida de recuento total de previsión de la siguiente manera:

Pronóstico de personal total: = 'Datos financieros' [Pronóstico promedio de personal] * 'Datos financieros' [CountOfForecastMonths]

En el capítulo anterior, aprendió cómo crear medidas de plantilla base, es decir, plantilla total real, plantilla total presupuestada y plantilla total prevista.

En este capítulo, aprenderá cómo crear medidas de recuento de personal año tras año y cómo puede analizar los datos con estas medidas.

Creación de una medida de recuento final real año tras año

Puede crear una Medida de recuento final real año tras año de la siguiente manera:

Número de empleados final real interanual: = [Número de empleados final real] - [Número de empleados final real del año anterior]

Creación de una medida de personal promedio real año tras año

Puede crear una Medida de recuento promedio real año tras año de la siguiente manera:

Personal promedio real interanual: = [Plantilla promedio real] - [Plantilla promedio real del año anterior]

Creación de una medida de recuento total real año tras año

Puede crear una Medida de recuento total real año tras año de la siguiente manera:

Recuento total de personal real interanual: = [Recuento de personal total real] - [Recuento total de personal real del año anterior]

Análisis de datos con medidas de recuento real año tras año

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas: recuento de cabezas final real, recuento de cabezas final real del año anterior, recuento de cabezas final real interanual a los valores.

• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal.

• Seleccione FY2016 en Slicer.

Cree otra Power PivotTable en la misma hoja de trabajo de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas: recuento de cabezas promedio real, recuento de cabezas promedio real del año anterior, recuento de cabezas promedio real interanual a los valores.

Conecte la cortadora a esta tabla dinámica de la siguiente manera:

• Haga clic en la rebanadora.
• Haga clic en la pestaña Opciones en Slicer Tools en la cinta.
• Haga clic en Informar de conexiones.

Aparece el cuadro de diálogo Conexiones de informes.

• Seleccione las dos tablas dinámicas anteriores.
• Haga clic en Aceptar.

Creación de una medida de recuento final de presupuesto año tras año

Puede crear una Medida de recuento de personal al final del presupuesto año tras año de la siguiente manera:

Recuento interanual al final del presupuesto: = [recuento de personal al final del presupuesto] - [recuento final real del año anterior]

Creación de una medida de personal promedio de presupuesto año tras año

Puede crear una Medida de recuento promedio de presupuesto año tras año de la siguiente manera:

Recuento promedio anual del presupuesto: = [Personal promedio del presupuesto] - [Número promedio real del año anterior]

Creación de una medida de recuento total de presupuesto anual

Puede crear la Medida de recuento total del presupuesto año tras año de la siguiente manera:

Recuento interanual del presupuesto total: = [recuento total del presupuesto] - [recuento total real del año anterior]

Creación de una medida de recuento final de previsión anual

Puede crear la Medida de recuento final de pronóstico de año tras año de la siguiente manera:

Recuento interanual del final del pronóstico: = [Recuento del final del pronóstico] - [Recuento del final real del año anterior]

Creación de una medida de recuento promedio de pronóstico año tras año

Puede crear una Medida de recuento promedio de previsión anual de la siguiente manera:

Recuento medio de previsión interanual: = [recuento medio de previsión] - [recuento medio real del año anterior]

Creación de una medida de recuento total de previsión anual

Puede crear una Medida de recuento total de previsión anual de la siguiente manera:

Número total de personal de previsión interanual: = [Número total de personal previsto] - [Número total de personal real del año anterior]

Puede crear las medidas de recuento de varianza en función de las medidas de recuento que ha creado hasta ahora.

Creación de varianza para la medida de recuento final del presupuesto

Puede crear una variación de la medida de personal al final del presupuesto de la siguiente manera:

Recuento de cabezas de finalización de VTB: = 'Datos financieros' [Recuento de cabezas de finalización del presupuesto] - 'Datos financieros' [Recuento de personas de finalización real]

Creación de varianza para la medida de personal promedio del presupuesto

Puede crear la Medida de variación de personal promedio del presupuesto de la siguiente manera:

Recuento promedio de personal de VTB: = 'Datos financieros' [Número promedio de personal del presupuesto] - 'Datos financieros' [Número promedio de personal real

Creación de varianza para medir la plantilla total de presupuesto

Puede crear una variación en la medida de recuento total del presupuesto de la siguiente manera:

Recuento total de personal de VTB: = 'Datos financieros' [Recuento total de personal del presupuesto] - 'Datos financieros' [Recuento total de personal real]

Creación de varianza para la medida de recuento final del pronóstico

Puede crear la varianza para la medida de recuento final del pronóstico de la siguiente manera:

VTF Ending Head Count: = 'Finance Data' [Forecast Ending Head Count] - 'Finance Data' [Real Ending Head Count]

Creación de varianza para pronosticar la medida de personal promedio

Puede crear la varianza para pronosticar la medida de personal promedio de la siguiente manera:

Recuento promedio de personal de VTF: = 'Datos financieros' [Número promedio de personal previsto] - 'Datos financieros' [Número promedio de personal real]

Creación de varianza para pronosticar la medida de la plantilla total

Puede crear la varianza para pronosticar la medida de la plantilla total de la siguiente manera:

Recuento total de empleados de VTF: = 'Datos financieros' [Recuento total de personal previsto] - 'Datos financieros' [Recuento total de empleados real]

Creación de una variación de previsión para la medida de recuento final del presupuesto

Puede crear una variación de previsión para la medida de recuento de finalización del presupuesto de la siguiente manera:

Pronóstico VTB Ending Head Count: = 'Finance Data' [Budget Ending Head Count] - 'Finance Data' [Forecast Ending Head Count]

Creación de la variación de previsión para la medida del recuento promedio del presupuesto

Puede crear una variación de previsión para la medida de personal promedio del presupuesto de la siguiente manera:

Pronóstico de personal promedio de VTB: = 'Datos financieros' [Número promedio de personal presupuestario] - 'Datos financieros' [Número promedio de personal pronosticado]

Creación de la variación de previsión para presupuestar la medida de la plantilla total

Puede crear la variación de pronóstico para la medida de recuento total del presupuesto de la siguiente manera:

Pronóstico VTB Total Head Count: = 'Datos financieros' [Presupuesto total de personal] - 'Datos financieros' [Pronóstico total de personal

Ha aprendido sobre las dos categorías principales de medidas:

• Medidas financieras.
• Medidas de plantilla.

La tercera categoría principal de medidas que aprenderá son las medidas de costo de personas. Cualquier organización estará interesada en conocer el costo anualizado por cabeza. El costo anualizado por cabeza representa el costo para la empresa de tener un empleado por año completo.

Para crear medidas de costo por cabeza, primero debe crear ciertas medidas de costo de personas preliminares. En la tabla Cuentas, tiene una columna - Subclase que contiene Personas como uno de los valores. Por lo tanto, puede aplicar un filtro en la tabla Cuentas en la columna Subclase para obtener el contexto del filtro en la tabla Datos financieros para obtener Costo de personas.

De este modo, puede utilizar las medidas de Costo de personas y las medidas de Conteo de meses para crear medidas de Costo de personas anualizado. Por último, puede crear medidas de coste por cabeza anualizado a partir de medidas de coste anualizado de personas y medidas de recuento medio de personas.

Creación de una medida de costo de personas reales

Puede crear una medida de Costo de personas real de la siguiente manera:

Costo real de personas: = CALCULATE ('Datos financieros' [Suma real], FILTRO ('Datos financieros', RELACIONADO (Cuentas [Subclase]) = "Personas"))

Creación de la medida de costos de Budget People

Puede crear la medida de costo de personas de presupuesto de la siguiente manera:

Costo de personal presupuestado: = CALCULATE ('Datos financieros' [Suma presupuestaria], FILTRO ('Datos financieros', RELACIONADO (Cuentas [Subclase]) = "Personas"))

Creación de una medida de costes de personas de previsión

Puede crear una medida de Costo de personas de previsión de la siguiente manera:

Costo de personal previsto: = CALCULATE ('Datos financieros' [Suma de pronóstico], FILTER ('Datos financieros', RELACIONADO (Cuentas [Subclase]) = "Personas"))

Creación de una medida anualizada de costos de personas reales

Puede crear una medida de Costo de personas real anualizado de la siguiente manera:

Costo de personas real anualizado: = SI ([CountOfActualMonths], [Coste de personas real] * 12 / [CountOfActualMonths], BLANK ())

Creación de una medida de costos de personas con presupuesto anualizado

Puede crear la medida Costo de personas de presupuesto anualizado de la siguiente manera:

Costo de personal de presupuesto anualizado: = IF ([CountOfBudgetMonths], [Coste de personal de presupuesto] * 12 / [CountOfBudgetMonths], BLANK ())

Creación de una medida de costes de personas de previsión anualizada

Puede crear una medida de Costo de personas de pronóstico anualizado de la siguiente manera:

Costo de personas de pronóstico anualizado: = IF ([CountOfForecastMonths], [Costo de personas de pronóstico] * 12 / [CountOfForecastMonths], BLANK ())

Creación de una medida de costo por cabeza anualizado real

Puede crear una medida de Costo por cabeza anualizado real (CPH) de la siguiente manera:

CPH anualizado real: = SI ([Plantilla promedio real], [Costo de personal real anualizado] / [Cantidad promedio real], EN BLANCO ())

Creación de una medida de costo anualizado por cabeza de presupuesto

Puede crear la medida de costo anualizado por cabeza (CPH) del presupuesto de la siguiente manera:

CPH presupuestario anualizado: = IF ([Presupuesto promedio de personal], [Presupuesto anualizado de costos de personal] / [Presupuesto promedio de personal], EN BLANCO ())

Creación de una medida de coste por cabeza anualizada prevista

Puede crear una medida de Costo por cabeza anualizado (CPH) de pronóstico de la siguiente manera:

CPH anualizado pronosticado: = IF ([Pronóstico promedio de personal], [Pronóstico anualizado de costos de personal] / [Pronóstico promedio de personal], EN BLANCO ())

Creación de la medida del costo por cabeza anualizado real del año anterior

Puede crear una medida de Costo por cabeza anualizado real (CPH) del año anterior de la siguiente manera:

CPH anualizado real del año anterior: = CALCULATE ([CPH anualizado real], DATEADD ('Date' [Date], - 1, YEAR))

Análisis de datos con medidas de costo por cabeza

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes fiscal de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas CPH anualizado real, CPH anualizado presupuestado y CPH anualizado pronosticado a las columnas.

• Agregue el campo Año fiscal de la tabla Fecha a Filtros.

• Seleccione FY2016 en el Filtro.

Cree otra Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue el campo Trimestre fiscal de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas CPH real anualizado y CPH real anualizado del año anterior a las columnas.

• Inserte una rebanadora en el campo Año fiscal desde la tabla de fecha.

• Seleccione FY2015 y FY2016 en la cortadora.

Ha aprendido a crear medidas para el costo por cabeza anualizado y la plantilla total. Puede utilizar estas medidas para crear medidas de variación de frecuencia y variación de volumen.

• Las medidas de variación de tasa calculan qué parte de una variación de moneda es causada por diferencias en el costo por cabeza.

• Las medidas de variación de volumen calculan qué parte de la variación de la moneda se debe a la fluctuación de la plantilla.

Creación de variación en la medida de la tasa presupuestaria

Puede crear la medida de variación de la tasa presupuestaria de la siguiente manera:

Tasa de VTB: = ([CPH anualizado presupuestado] / 12- [CPH anualizado real] / 12) * [Recuento total de personas real]

Creación de varianza para medir el volumen presupuestario

Puede crear la medida Variación del volumen presupuestado de la siguiente manera:

Volumen de VTB: = [Recuento total de personal de VTB] * [CPH anualizado presupuestado] / 12

Análisis de datos con variación de medidas presupuestarias

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes fiscal de la tabla Fecha a Filas.
• Agregue las medidas CPH anualizado real, CPH anualizado presupuestado, Tasa VTB, Volumen VTB, Suma VTB a los valores.
• Agregue los campos Año fiscal de la tabla Fecha y Subclase de la tabla Cuentas a Filtros.
• Seleccione FY2016 en el filtro de año fiscal.
• Seleccione Personas en el filtro de subclase.
• Filtrar etiquetas de fila para los valores del trimestre fiscal FY2016-Q1 y FY2016-Q2.

Puede observar lo siguiente en la tabla dinámica anterior:

• El valor de la suma de VTB que se muestra es solo para la subclase: personas.

• Para el trimestre fiscal FY2016-Q1, la suma de VTB es de $ 4,705,568, la tasa de VTB es de $ 970,506,297 y el volumen de VTB es de $ -965,800,727.

• La medida de tasa de VTB calcula que $ 970,506,297 de la variación del presupuesto (suma de VTB) es causada por la diferencia en el costo por cabeza, y $ -965,800,727 es causada por la diferencia en la plantilla.

• Si agrega VTB Rate y VTB Volume, obtendrá $ 4,705,568, el mismo valor devuelto por VTB Sum para Subclase People.

• De manera similar, para el trimestre fiscal FY2016-Q2, la tasa de VTB es $ 1,281,467,662 y el volumen de VTB es $ -1,210,710,978. Si agrega VTB Rate y VTB Volume, obtendrá $ 70,756,678, que es el valor de la suma de VTB que se muestra en la tabla dinámica.

Creación de una medida de tasa año tras año

Puede crear una medida de Tasa año tras año de la siguiente manera:

Tasa interanual: = ([CPH anualizado real] / 12- [CPH anualizado real del año anterior] / 12) * [Recuento total de personas real]

Creación de una medida de volumen año tras año

Puede crear una medida de volumen año tras año de la siguiente manera:

Volumen interanual: = [Plantilla total real interanual] * [CPH anualizado real del año anterior] / 12

Creación de varianza para medir la tasa de pronóstico

Puede crear la medida Varianza de la tasa de pronóstico de la siguiente manera:

Tasa de VTF: = ([CPH anualizado pronosticado] / 12- [CPH anualizado real] / 12) * [Recuento total de personas real]

Creación de varianza para medir el volumen de pronóstico

Puede crear la medida de Varianza al Volumen de pronóstico de la siguiente manera:

Volumen de VTF: = [VTF Total Head Count] * [Previsión de CPH anualizado] / 12

Análisis de datos con varianza de medidas de pronóstico

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes fiscal de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas CPH anualizado real, CPH anualizado pronosticado, Tasa VTF, Volumen VTF, Suma VTF a los valores.

• Agregue los campos Año fiscal de la tabla Fecha y Subclase de la tabla Cuentas a Filtros.

• Seleccione FY2016 en el filtro de año fiscal.

• Seleccione Personas en el filtro de subclase.

• Filtrar etiquetas de fila para los valores del trimestre fiscal FY2016-Q1 y FY2016-Q2.

Creación de una variación de previsión para la medida de la tasa presupuestaria

Puede crear la varianza de pronóstico a la medida de tasa presupuestaria de la siguiente manera:

Tasa de VTB prevista: = ([CPH anualizado presupuestado] / 12- [CPH anualizado previsto] / 12) * [Plantilla total prevista]

Creación de variación de previsión para medir el volumen presupuestario

Puede crear la medida Variación del pronóstico al volumen presupuestado de la siguiente manera:

Volumen de VTB de pronóstico: = [Recuento total de personal de VTB de pronóstico] * [CPH anualizado del presupuesto] / 12

Análisis de datos con variación de pronóstico a medidas presupuestarias

Cree una Power PivotTable de la siguiente manera:

• Agregue los campos Trimestre fiscal y Mes fiscal de la tabla Fecha a Filas.

• Agregue las medidas CPH anualizado de presupuesto, CPH anualizado de pronóstico, Tasa de VTB de pronóstico, Volumen de VTB de pronóstico, Suma de VTB de pronóstico a los valores.

• Agregue los campos Año fiscal de la tabla Fecha y Subclase de la tabla Cuentas a Filtros.

• Seleccione FY2016 en el filtro de año fiscal.

• Seleccione Personas en el filtro de subclase.

• Filtrar etiquetas de fila para los valores del trimestre fiscal FY2016-Q1 y FY2016-Q2.