Optimiza Filtros en Power BI: TREATAS() vs FILTER() para Modelos Complejos
Los dashboards de Power BI con múltiples tablas relacionadas suelen sufrir problemas de rendimiento al filtrar. María González comparte una técnica de optimización que reemplaza FILTER() con TREATAS() para acelerar significativamente las consultas en modelos complejos.
El Problema del Rendimiento en Filtros
Cuando tienes un modelo con varias tablas relacionadas, usar FILTER() fuerza a Power BI a evaluar cada fila de las tablas involucradas. En modelos grandes, esto puede resultar en consultas que tardan segundos en resolverse.
La Solución: TREATAS() para Filtrado Eficiente
TREATAS() permite aplicar un conjunto de valores como filtro directamente sobre una columna, evitando el escaneo completo de tablas que realiza FILTER().
Ejemplo Práctico
En lugar de usar:
Ventas Filtradas =
CALCULATE(
SUM(Ventas[Monto]),
FILTER(
Productos,
Productos[Categoría] = "Electrónicos"
)
)
González propone usar:
Ventas Filtradas =
CALCULATE(
SUM(Ventas[Monto]),
TREATAS(
{"Electrónicos"},
Productos[Categoría]
)
)
Beneficios de la Técnica
- Mejora significativa en velocidad de respuesta
- Menor consumo de memoria
- Más eficiente con grandes volúmenes de datos
- Mantiene la funcionalidad de filtrado cruzado
Consideraciones de Implementación
TREATAS() es especialmente útil cuando:
- Trabajas con modelos de más de 5 tablas relacionadas
- Necesitas filtrar por conjuntos específicos de valores
- Tienes problemas de rendimiento con FILTER()
Takeaway Accionable
Revisa tus medidas DAX que usan FILTER() en modelos complejos. La migración a TREATAS() puede ser la clave para mejorar significativamente el rendimiento de tus dashboards.
Para ver ejemplos adicionales y casos de uso específicos, recomendamos consultar la publicación original de González en LinkedIn.
Basado en contenido de María González | Fuente original: LinkedIn
Aprende a optimizar el rendimiento de filtros en Power BI usando TREATAS() en lugar de FILTER() para modelos con múltiples tablas relacionadas.