Power BI és una de les millors eines de business intelligence segons Garnter, però no incorpora un filtre que permeti comparar períodes de temps diferents. Google Analytics, en canvi, té un filtre comparador de períodes de temps molt més potent, però no és una eina de BI i només serveix per analitzar el tràfic web.
Vols saber com aplicar el filtre comparatiu de dates aleatòries de Google Analytics a Power BI? Segueix llegint!
En aquest article trobaràs...
Si treballes al departament de màrqueting d'una empresa o ets analista de dades, segurament hagis utilitzat el filtre temporal de Google Analytics per analitzar dades relacionades amb el teu tràfic web.
El filtre que permet comparar dos períodes de temps de lliure elecció és una de les possibilitats més valorades de Google Analytics, ja que permet analitzar les mètriques d'una empresa mitjançant intervals temporals personalitzats que no guarden relació entre si. Aquest tipus de comparatives resulten extremadament útils per tenir una comprensió diacrònica de les dades de la teva empresa i de la seva evolució.
A Bismart, com empresa partner Power BI preferent de Microsoft a Espanya, sempre estem buscant noves maneres d'utilitzar Power BI per dur els nostres reports a un nivell superior i extreure el màxim rendiment de les nostres dades. En aquest vídeo, el nostre Senior BI Consultant, Ricardo Rincón, ens explica com aplicar aquest filtre a Power BI perquè qualsevol persona de l'empresa pugui equiparar els dos períodes de temps que vulgui, de la mateixa manera en què ho fa a Google Analytics, però ara directament a Power BI.
Actualment, si bé Power BI permet comparar períodes de temps determinats —la setmana actual amb l'anterior, un més respecte al més anterior, etc.— no admet la comparativa entre períodes personalitzats, cosa que podria resultar molt útil per analitzar les mètriques de dates concretes com, per exemple, la Setmana Santa.
Aprèn a afegir-lo!
Si prefereixes aprendre els passos sense veure el vídeo, a continuació t'expliquem com pots aplicar el filtre temporal de Google Analytics a Power BI.
Per tal que el filtre funcioni igual que el de Google Analytics, en primer lloc és necessari equiparar els valors d'ambdós intervals de temps —ja que, amb aquest filtre, es poden seleccionar intervals de temps de duracions diferents—. A continuació, hem de normalitzar els valors dels períodes perquè puguin ser comparats sense la inclusió d'errors o disfuncions.
Per aplicar el filtre a Power BI, doncs, només hem de seguir aquests 2 senzills passos:
Per tal que l'explicació sigui entenedora, t'explicarem amb detall els passos que has de seguir utilitzant la mètrica 'Net Sales' (Vendes Netes) a manera d'exemple, igual que fa Ricardo al vídeo. Així doncs, quan ens referim a aquesta mètrica has de tenir en compte que només es tracta d'un exemple i que podràs aplicar la fórmula a qualsevol mètrica que et sigui útil.
El primer pas és obrir l'aplicació Power BI i crear una nova taula 'Date' (Data). Fer-ho és tan fàcil com fer una còpia de la taula ja existent. Una vegada hem fet la còpia, hem de vincular ambdues taules amb correspondència 1:1 i, finalment, crear una relació entre les dues amb filtratge bidireccional que, per ara, deixarem inactiu.
Igual que hem fet amb la taula 'Date', haurem de repetir aquesta operació amb totes les mètriques que vulguem comparar.
Una vegada tenim totes les taules relacionades, hem de crear una fórmula DAX perquè totes dues tinguin el mateix valor. La fórmula que haurem d'aplicar és la següent:
Mitjançant aquesta fórmula, podràs comparar els diferents valors que vulguis. En aquest cas, només ens hem basat en la data de les 'Net Sales', però pots repetir la mateixa operació amb la taula de dades que vulguis i, inclús, comparar diferents valors en diferents períodes de temps.
El filtre temporal de Google Analytics a Power BI et permetrà comparar intervals de temps de duracions dispars i, per tant, treure conclusions molt més detallades i avançades sobre les teves mètriques. Així, podràs analitzar les teves estratègies de negoci amb molta més profunditat i valorar quines han estat eficients, quines han fallat i com podries millorar-les. En definitiva, aconseguiràs informació molt més precisa que et permetrà prendre millors decisions basades en les dades (data-driven decisions).
El filtre de Google Analytics és especialment necessària en el sector hoteler. A Bismart, empresa partner Power BI, hem treballat en la creació de solucions especialitzades per a hotels en nombroses ocasions utilitzant Power BI —com la nostra solució Hotel Management Dashboards— i som conscients que comparar intervals temporals és essencial en aquest sector. Pel bon funcionament i rendiment d'una cadena hotelera és primordial tenir informació de valor sobre el comportament dels clients segons els períodes de temps, ja que la facturació sol ser altament variable segons l'estació de l'any, els dies de la setmana, les festivitats, les dates assenyalades, l'època vacacional, etc. De fet, el moment de compra és una variable vital a l'hora de classificar als clients d'un hotel. Per defecte, Power BI no permet la comparació de mètriques entre dies de la setmana, setmanes, mesos o dates assenyalades com festivitats, vacances, etc. Precisament per això, el filtre de Google Analytics pot resultar summament beneficiós i tenir-lo directament a Power BI pot significar un abans i un després per les cadenes hoteleres.
Evidentment, el filtre de Google Analytics a Power BI pot traduir-se en una millor anàlisi i en millors estratègies de negoci per qualsevol empresa, sigui del sector que sigui.
Aquesta tasca és summament valuosa per dur a terme els teus informes, estadístiques, quadres de comandament i reports mensuals de Power BI a un altre nivell. Bàsicament, utilitzant aquest filtre podràs optimitzar els insights de la teva organització i examinar més a fons les teves operacions empresarials per poder treure conclusions més íntegres. No només aconseguiràs molts més insights, sinó que a més a més, seran molt més profunds i fiables.
Mitjançant aquesta nova possibilitat podràs, per exemple, saber:
Aquestes són només algunes de les millores que el filtre de Google Analytics pot aportar a les teves iniciatives de business intelligence al ser afegit a Power BI. Sense dubte, comparar períodes temporals t'ajudarà a millorar les teves decisions estratègiques, a descobrir oportunitats i ineficiències i, en definitiva, optimitzarà increïblement el procés d'anàlisi de dades. A més a més, aquest descobriment significarà un estalvi de temps substancial i facilitarà la feina als teus analistes i científics de dades, que ja no hauran de fer servir dues aplicacions diferents i podran comparar dades des de Power BI.
Corre a provar-ho, a què estàs esperant?!
Si aquest contingut et sembla interessant, pots aprendre molts més tips si et subscrius al nostre canal de Youtube o subscriure't al blog de Bismart a continuació: