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  7. Faro

Nivel 7 · Desafío final: los KPI de la página ejecutiva

De Catherine Hale, Directora ejecutiva (CEO)

“Para la nueva página ejecutiva quiero tres números arriba, y quiero poder fiarme de ellos: las ventas del año hasta ahora, el crecimiento frente al mismo periodo del año pasado y qué parte de lo que entregamos nos vuelve. Muéstrame cómo se mueven mes a mes en 2025 antes de que vayan a las tarjetas.”

Tu objetivo

Paso 1 de 3. Crea una medida llamada Sales YTD: la medida Sales dada, acumulada desde el 1 de enero del año hasta el final de cada mes. En la fila Total es el año completo.

  • Llena [Sales YTD] en cada fila del visual
  • También la fila Total correcta

Paso 1 · tu medida

DAX
Visual
A matrix: rows = 'Date'[Month]; values = [Sales], [Sales YTD]
Segmentaciones
'Date'[Year] = 2025
Medidas del informe
Sales = CALCULATE(SUM(order_items[line_total]), orders[status] = "completed")
Panel de datos: tablas y columnas
  • order_items order_item_id, order_id, product_id, quantity, unit_price, discount_pct, line_total
  • orders order_id, customer_id, order_date, status, channel, shipping_fee, coupon_code
  • products product_id, name, category, subcategory, unit_price, unit_cost, launched_on, is_active
  • customers customer_id, first_name, last_name, email, city, state, signup_date, segment, referral_source
  • returns return_id, order_item_id, returned_on, reason, refund_amount
  • Date Date, Year, Quarter, Month Number, Month, Year Month, Year Quarter, Day, Weekday Number, Weekday

Cargando el editor…

    Visual[Sales YTD] fills in when you press Check
    MonthSalesSales YTD
    Jan150,570.94
    Feb99,903.12
    Mar166,787.31
    Apr189,734.34
    May206,468.94
    Jun213,062.28
    Jul191,966.99
    Aug182,987.1
    Sep143,378.62
    Oct174,599.41
    Nov292,364.21
    Dec288,346.27
    Total2,300,169.53

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Comprobar. Mote completa tu respuesta y la compara con lo que necesita el informe.

    Paso 2 · tu medida

    DAX
    Visual
    A matrix: rows = 'Date'[Month]; values = [Sales], [Sales YoY %]
    Segmentaciones
    'Date'[Year] = 2025
    Medidas del informe
    Sales = CALCULATE(SUM(order_items[line_total]), orders[status] = "completed")
    Panel de datos: tablas y columnas
    • order_items order_item_id, order_id, product_id, quantity, unit_price, discount_pct, line_total
    • orders order_id, customer_id, order_date, status, channel, shipping_fee, coupon_code
    • products product_id, name, category, subcategory, unit_price, unit_cost, launched_on, is_active
    • customers customer_id, first_name, last_name, email, city, state, signup_date, segment, referral_source
    • returns return_id, order_item_id, returned_on, reason, refund_amount
    • Date Date, Year, Quarter, Month Number, Month, Year Month, Year Quarter, Day, Weekday Number, Weekday

    Cargando el editor…

      Visual[Sales YoY %] fills in when you press Check
      MonthSalesSales YoY %
      Jan150,570.94
      Feb99,903.12
      Mar166,787.31
      Apr189,734.34
      May206,468.94
      Jun213,062.28
      Jul191,966.99
      Aug182,987.1
      Sep143,378.62
      Oct174,599.41
      Nov292,364.21
      Dec288,346.27
      Total2,300,169.53

      Mote revisa tu resultado

      Presiona Comprobar. Mote completa tu respuesta y la compara con lo que necesita el informe.

      Paso 3 · tu medida

      DAX
      Visual
      A matrix: rows = 'Date'[Month]; values = [Sales], [Delivered Lines], [Line Return Rate]
      Segmentaciones
      'Date'[Year] = 2025
      Medidas del informe
      Sales = CALCULATE(SUM(order_items[line_total]), orders[status] = "completed")Delivered Lines = CALCULATE(COUNTROWS(order_items), orders[status] IN {"completed", "refunded"})
      Panel de datos: tablas y columnas
      • order_items order_item_id, order_id, product_id, quantity, unit_price, discount_pct, line_total
      • orders order_id, customer_id, order_date, status, channel, shipping_fee, coupon_code
      • products product_id, name, category, subcategory, unit_price, unit_cost, launched_on, is_active
      • customers customer_id, first_name, last_name, email, city, state, signup_date, segment, referral_source
      • returns return_id, order_item_id, returned_on, reason, refund_amount
      • Date Date, Year, Quarter, Month Number, Month, Year Month, Year Quarter, Day, Weekday Number, Weekday

      Cargando el editor…

        Visual[Line Return Rate] fills in when you press Check
        MonthSalesDelivered LinesLine Return Rate
        Jan150,570.94713
        Feb99,903.12522
        Mar166,787.31788
        Apr189,734.34767
        May206,468.94827
        Jun213,062.28856
        Jul191,966.99822
        Aug182,987.1860
        Sep143,378.62779
        Oct174,599.41864
        Nov292,364.211,653
        Dec288,346.271,655
        Total2,300,169.5311,106

        Mote revisa tu resultado

        Presiona Comprobar. Mote completa tu respuesta y la compara con lo que necesita el informe.

        La lección

        La franja superior de una página ejecutiva son unos pocos KPI, cada uno con una comparación. Aquí construyes los tres que pidió Catherine, en una matriz por mes para que veas cómo se comporta cada uno antes de llevarlo a una tarjeta.

        Dónde estás trabajando

        Un informe de práctica, no Power BI (Power BI Desktop solo funciona en Windows). La matriz tiene los meses de 2025 en las filas (la segmentación de año está encima), y un motor DAX creado para este sitio evalúa tus medidas en cada celda. Cada paso comprueba la última medida del editor; conserva las anteriores.

        En Power BI Desktop, crea cada medida con Inicio → Nueva medida (Home → New measure), fija el formato de porcentaje en Herramientas de medida → Formato (Measure tools → Format) y pon cada KPI en una Tarjeta (o en el visual KPI, con Sales LY como meta) en la parte superior de la página. La inteligencia de tiempo necesita una tabla de fechas marcada con Herramientas de tabla → Marcar como tabla de fechas (Table tools → Mark as date table).

        Año hasta la fecha

        Sales YTD = TOTALYTD([Sales], 'Date'[Date])

        En una tarjeta filtrada al año en curso muestra “dónde estamos”. Por mes sube como una escalera: $150,571 tras enero, $1,026,527 tras junio, $2,300,170 al final del año.

        Crecimiento frente al año pasado

        Sales LY = CALCULATE([Sales], SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date]))
Sales YoY % = DIVIDE([Sales] - [Sales LY], [Sales LY])

        Un KPI sin comparación es solo un número. El crecimiento interanual lo pone en contexto: 2025 está un 15.4 % por encima de 2024 en conjunto. Por mes el panorama es menos cómodo: noviembre y diciembre, los dos meses más grandes del año con cerca de una cuarta parte de todas las ventas, estuvieron ligeramente por debajo de 2024. Esa es la clase de señal que la página ejecutiva existe para sacar a la luz.

        Tasa de devolución

        Line Return Rate = DIVIDE(COUNTROWS(returns), [Delivered Lines])

        returns está relacionada con order_items, que está relacionada con orders y con la tabla Date, así que un filtro de mes llega a las devoluciones a través de la cadena: cada celda cuenta las devoluciones de las líneas pedidas ese mes. El denominador importa. Solo los pedidos completados y reembolsados llegaron a un cliente; dividir entre todas las líneas, incluidas las canceladas y las pendientes, subestima la tasa.

        Leer los KPI juntos

        Sales YTD Sales YoY % Line Return Rate
        Junio $1,026,527 +45.2 % 6.2 %
        Noviembre $2,011,823 −8.4 % 6.5 %
        Año 2025 $2,300,170 +15.4 % 5.5 %

        Un año fuerte, una temporada de fiestas débil y devoluciones de cerca de una línea de cada dieciocho. La historia para el título de la página se escribe sola a partir de las medidas.

        Errores comunes

        • YoY con /. Los meses sin datos del año pasado muestran Infinity; DIVIDE da BLANK.
        • Comparar el YTD con un año pasado completo. Compara el YTD con el YTD del año pasado para las mismas fechas: CALCULATE([Sales YTD], SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])).
        • Fiarse de la tasa de devolución del último mes. Las devoluciones llegan semanas después del pedido.

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