Parte 1 de 2 Sobre modelado en Power BI. En este artículo explicamos de forma clara las diferencias clave entre medidas implícitas y medidas explícitas en Power BI y revisamos la funcionalidad discourage implicit measures y su importancia práctica para equipos de datos y desarrollo.

Qué son las medidas implícitas Una medida implícita aparece cuando un autor de informe arrastra un campo numérico al área de valores de un visual y Power BI aplica automáticamente una agregación como SUM, AVERAGE, COUNT o COUNTROWS. Estas medidas se crean sobre la marcha dentro del visual. Su ventaja principal es la rapidez para obtener resultados exploratorios o prototipos. Sus limitaciones son importantes: no son objetos reutilizables en el modelo, no tienen nombre consistente para documentación, su lógica no es fácilmente auditable ni optimizable, y pueden causar incoherencias entre visuales si distintos autores aplican agregaciones distintas.

Ejemplo práctico Si en una tabla de ventas arrastras el campo importe, Power BI crea implícitamente una agregación SUM sobre Sales[Importe] que solo existe en ese visual. Si otro visual necesita la misma lógica pero con filtros o cálculos de tiempo diferentes, conviene crear una medida explícita en vez de depender de la implícita.

Qué son las medidas explícitas Las medidas explícitas se definen en el modelo de datos usando DAX como objetos nombrados. Se crean desde la vista de modelo o al añadir una nueva medida con una expresión DAX y quedan disponibles para todos los visuales del informe y para otros informes que se conecten al mismo dataset. Las medidas explícitas permiten reutilización, consistencia, control de formato, optimización de rendimiento y aplicación de estrategias de seguridad como row level security. Además facilitan la implementación de inteligencia de tiempo, lógica compleja y cálculo centralizado.

Ventajas y buenas prácticas Para modelos empresariales robustos es recomendable priorizar medidas explícitas. Entre las ventajas destacan mantenimiento más sencillo, trazabilidad del cálculo, mejores oportunidades de optimización y cumplimiento de gobernanza de datos. Buenas prácticas incluyen: usar nombres descriptivos, documentar la lógica, crear medidas base reutilizables y aplicar convenciones de formato. Enseñar a los autores de informes a preferir medidas explícitas reduce errores y mejora la calidad del reporting.

Funcionalidad discourage implicit measures Power BI incorpora una opción para desalentar o impedir la creación de medidas implícitas en reportes conectados a un dataset. Esta configuración se aplica a nivel de modelo o dataset y fuerza a que las métricas se definan como medidas explícitas en el modelo. La finalidad es promover buenas prácticas de modelado, homogeneizar cálculos y evitar proliferación de agregaciones locales que complican el mantenimiento y degradan el rendimiento. El uso de esta opción es especialmente útil en entornos con múltiples autores, equipos de BI distribuidos o cuando se exige gobernanza estricta de las métricas.

Impacto en rendimiento y gobernanza Forzar medidas explícitas suele mejorar el rendimiento porque los desarrolladores pueden optimizar DAX y diseñar índices o relaciones adecuadas. También facilita la aplicación de reglas de seguridad y la estandarización de formatos. Para organizaciones que ofrecen servicios avanzados de datos, garantizar consistencia en las métricas es clave para confianza analítica y decisiones basadas en datos.

Cómo adoptar el enfoque de medidas explícitas Para migrar desde un uso intensivo de medidas implícitas conviene auditar los informes existentes, identificar agregaciones repetidas y convertirlas en medidas explícitas centralizadas. Establecer plantillas, guías de estilo y controles en el ciclo de desarrollo ayuda a mantener la disciplina. Herramientas de monitorización y revisión de modelos completan el proceso.

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Contacto y siguiente paso. En la segunda parte de esta serie profundizaremos en ejemplos prácticos de DAX para crear medidas explícitas, plantillas de nombres y estrategias de validación. Si quiere avanzar antes, contacte con nosotros para una consultoría inicial y adaptar estas recomendaciones a su entorno.