Análisis comparativo de DAX y SQL en Power BI
INTRODUCCIÓN
En la actualidad, las empresas le dan mayor importancia al análisis de datos para la toma de decisiones. Existen muchas aplicaciones que nos ayudan a organizar los datos y graficarlos mediante reportes. Por ejemplo, Power BI, el cual es popular entre los profesionales de datos e ingenieros de softwares, debido a su facilidad para la visualización de datos. Entre los lenguajes principales para manipular y calcular datos en Power Bi son DAX y SQL, respectivamente, entre otros como Python, etc.
En el presente artículo exploraremos en detalle las diferencias y similitudes entre los dos lenguajes y cómo cada uno se puede aplicar en Power BI. Por un lado, SQL es un lenguaje de consultas, mediante la cual gestiona diferentes bases de datos relacionales. Las bases de datos se pueden recuperar, filtrar, combinar mediante consultas SQL, como select, join, etc. Por otro lado, DAX es un lenguaje de fórmulas desarrollado específicamente para trabajar con modelos de datos tabulares multidimensionales. Se utiliza para crear medidas y columnas calculas para realizar cálculos personalizados y complejos. Comprender los conceptos básicos de DAX y SQL, asi como sus diferencias es fundamental para aumentar la eficiencia y precisión del análisis de datos en Power BI. De esta manera, se puede aplicar en escenarios reales y se tomen mejores decisiones.
BASE DE DATOS
Las bases de datos se pueden representar de dos maneras: relacionales y no relacionales. En el presente artículo nos centraremos en la primera, pero se detallará brevemente ambas. Por un lado, la base de datos relacionales se almacenan en tablas con filas y columnas. La estructura de estas tablas permiten organizar información de manera lógica entre ellas. En este tipo de base de datos, SQL permite realizar consultas precisas y complejas para obtener información específica. Por otro lado, las bases de datos no relacionales, o NoSQL, son como paquetes de almacenamiento adaptables que pueden manejar datos de diferentes formas y estructuras, lo que lo hace ideal para grandes volúmenes de datos. Estás no se limitadan a tablas y filas, lo que les permite almacenar datos en formatos como documentos, gráficos, etc.
Para la base de datos relacionales comúnmente se suele utilizar excel para almacenar y manipular datos. En el pasado, las bases de datos en formato Excel eran muy populares gracias a su facilidad de uso y familiaridad entre los usuarios. Ahora, se ha vuelto un desafío para Excel manejar grandes cantidades de datos y llevar a cabo análisis avanzados, lo que ha motivado la búsqueda de soluciones más sólidas y efectivas.
Las bases de datos de excel son son presentados con encabezados para una mayor facilidad de entendimiento. La información se puede presentar con distintas extensiones, pero las más conocidas son csv y xlsx, donde la información puede estar separadas por comas un mantiene su formato original. La importancia de la base de datos en esta etapa explotaria es poder observar los errores que puede contener el archivo por fórmulas o algún link del por medio.
Como se había indicado anteriormente, una base de datos relacional se puede desarrollar con SQL. Entre los programas para la base de datos relacionales tenemos: MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MariaDB, entre otros. Estos requieren de una llave primaria, el cual es el identificador único de cada registro en una tabla, que conmunmente suele ser un ID para luego vincular registros de diferentes tablas de manera precisa y eficiente. Si esta llave se incluye en otras tablas, se convierte en una llave foránea, la cual establece las relaciones entre tablas y asi permite representar conexiones complejas entre datos de manera estructurada y coherente.
SQL
SQL es el lenguaje estándar utilizado para administrar bases de datos relacionales, gracias a que permite a los usuarios realizar una amplia variedad de operaciones con las tablas y registros, de manera eficiente, como la capacidad de para realizar operaciones de unión y combinación entre tablas, así como la posibilidad de filtrar y ordenar datos.
Power BI, es una herramienta en visualización y análisis de datos, que puede aprovechar la funcionalidad de SQL para consultas de información almacenados en bases de datos. Power BI trabaja de manera nativa con Microsfot SQL Server por lo que no es necesario la adición de algún software especial. Para poder consultar, recuperar, seleccionar o unir base de datos se debe trabajar SQL desde Power BI. Para ello, primero se tiene conectarse a una base de datos a través de Power BI.
Los usuarios pueden utilizar el lenguaje SQL para construir consultas personalizadas incluso de múltiples tablas, y así preparar un análisis avanzado. Esto será de gran ayuda cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos que requieren transformaciones antes de la visualización final. Para utilziar SQL en power bi, existe una opción de "obtener datos de SQL". A continuación se observa un video donde nos muestra como conectar SQL en Power BI.
DAX
El principal objetivo de DAX es realizar cálculos mediante funciones para manipular diferentes tipos de datos en las columnas y filas, como string, date, etc. Estos resultados generados pueden ser estáticos o dinámicos, de acuerdo a la manipulación del usuario, y se representan mediante columnas calculadas o medidas. Cada función produce un output representado en un valor o una tabla.
A diferencia de SQL, DAX no puede realizar consultas de tabla como insertar, actualizar o eliminar, solo puede filtrar información directamente en Power BI, pero tiene la capacidad para manejar relaciones complejas entre tablas. Esta arquitectura de relaciones permite a los usuarios realizar cálculos que combinan datos de múltiples fuentes, desbloqueando un nivel de análisis interconectado. La principal función de DAX, es aprovechar la visualización de datos Power BI para extraer la información, limpiarla y luego transformarla mediante las más de 200 funciones DAX disponibles. Es preciso aclarar que no se debe aplicar DAX toda información o datos importados a Power BI, si estos se encuentra limpios y correctamente estructurados. Aunque en la mayoría de caso, la data cruda que se importa requiere de una limpieza para obtener un producto final de calidad. Una similitud con SQL, DAX se pueden conectar dos tablas mediante una relación definida en el modelo, como one-to-many and one-to-one, pero no puede una relación many-to-many, ya que no lo soporta por defecto.
COMENTARIOS
Si bien DAX y SQL se aplican de manera distinta en Power BI, ambas se pueden integrar de manera perfecta, lo que brinda a los usuarios una potente herramienta para recuperar los datos de manera personalizada y realizar cálculos mediante nuevas columnas o medidas. Al combinar ambas herramientas se tiene una mayor oportunidad de crear visualizaciones interactivas y tableros de control robustos. Estos recursos visuales no solo Lo que facilita la manera de comunicar y la comprensión de los datos.
Por ello, la sinergia entre DAX y SQL en Power BI permite a los profesionales y analistas de datos explorar y analizar información de manera profunda y significativa para generar nuevos insights valiosos. Estos insights pueden ser plasmados en visualizaciones interactivas que permiten a los usuarios explorar e identificar nuevas relaciones entre los datos y asi tomar mejores decisiones. Cabe resaltar, que en el mercado existen nuevas carreras de analistas de datos con alta demanda en las empresas, ya que un buen control de los datos permite una mejor toma en las decisiones.
REFERENCIAS
Philip Seamark(2018) Beginning DAX with Power BI The SQL Pro’s Guide to Better Business Intelligence.
Thomas Nield(2016) Getting Started with SQL A Hands-On Approach for Beginners.
Cole Nussbaumer Knaflic (2015) PowerBI - Storytelling with Data A Data Visualization Guide for Business Professionals
Carmen Martín Escofet (2002) El lenguaje SQL.
K. Sahatqija, J. Ajdari, X. Zenuni, B. Raufi and F. Ismaili (2018) Comparison between relational and NOSQL databases. 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) pp. 0216-0221,
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