Como desarrollador e instructor técnico con experiencia en tecnologías como React, .NET, WordPress y análisis de datos, he visto cómo muchas herramientas van y vienen. Sin embargo, DAX se ha mantenido como una piedra angular para quienes desean llevar su análisis al siguiente nivel, especialmente con Power BI.
En 2025, con la creciente demanda de visualización inteligente, inteligencia artificial integrada y decisiones basadas en datos, aprender DAX no solo sigue siendo relevante, sino que es más valioso que nunca.
En este artículo te mostraré por qué, cómo empezar, ejemplos prácticos y qué evitar.
¿Qué es DAX?
DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje de fórmulas y expresiones diseñado por Microsoft, utilizado en:
- Power BI
- Excel Power Pivot
- Analysis Services Tabular Models
- Azure Analysis Services
Su propósito es permitir cálculos avanzados en modelos de datos: KPIs, cálculos temporales, comparativas dinámicas, filtros contextuales, etc.
¿Por qué es importante aprender DAX en 2025?
1. Power BI domina el ecosistema empresarial
Power BI sigue liderando el mercado de BI según Gartner y otras consultoras. En 2025, muchas empresas usan Power BI como estándar para dashboards, análisis financiero, seguimiento de proyectos, etc.
👉 Y Power BI sin DAX es como un auto sin motor.
2. Es un lenguaje duradero y maduro
A diferencia de modas pasajeras, DAX lleva más de una década creciendo, mejorando y expandiéndose. Microsoft sigue invirtiendo en él activamente.
3. Automatización y análisis sin programar
Aunque DAX no es un lenguaje de programación general, permite crear lógica compleja sin escribir código tradicional. Ideal para analistas, financieros, y developers que no son expertos en programación, pero sí en negocio.
4. Integración con IA y Azure
En 2025, Power BI permite crear modelos con IA y conectar con Azure Machine Learning. DAX permite preparar los datos correctamente para esas integraciones.
¿Qué puedo hacer con DAX?
Algunas cosas increíbles que puedes lograr:
- Calcular métricas como:
- Total Ventas Año Actual (YTD)
- Comparaciones interanuales (YoY)
- Top N dinámicos según filtros
- Crear KPIs por categoría, país, canal o cliente
- Hacer análisis de cohortes y segmentación de clientes
- Definir columnas y medidas personalizadas con lógica condicional
- Filtrar contextos con funciones como
CALCULATE(),FILTER(),ALL(), etc.
Paso a paso para empezar a aprender DAX
1. Instala Power BI Desktop
Es gratuito y 100% funcional para aprender. Disponible en powerbi.microsoft.com.
2. Carga un dataset simple
Ejemplo: archivo Excel con ventas. Una vez cargado, ve a la pestaña “Datos” y crea una nueva medida:
Total Ventas = SUM(Ventas[Monto])3.Crea medidas dinámicas
Ventas YTD = TOTALYTD(SUM(Ventas[Monto]), Calendario[Fecha])4. Usa filtros contextuales
Ventas Solo Producto A =
CALCULATE(SUM(Ventas[Monto]),
Productos[Nombre] = "Producto A")🧠 Aquí estás aplicando un contexto específico de filtro con CALCULATE.
5. Prueba con Time Intelligence
Crecimiento YoY =
DIVIDE(
[Ventas Actual] - [Ventas Año Anterior],
[Ventas Año Anterior]
)Buenas prácticas con DAX
- Aprende la diferencia entre medidas y columnas calculadas
- Usa funciones de inteligencia de tiempo correctamente (requieren un calendario continuo)
- Evita cálculos innecesarios en columnas
- Usa
VARpara mejorar claridad y rendimiento
Ventas Filtradas =
VAR VentasTotales = SUM(Ventas[Monto])
RETURN IF(VentasTotales > 10000, "Alta", "Baja")Errores comunes y cómo evitarlos
| Error | Cómo evitarlo |
|---|---|
| Usar columnas en vez de medidas | Las medidas son más eficientes y dinámicas |
| Ignorar el contexto de filtros | Aprende cómo CALCULATE() altera contextos |
| No usar modelo estrella | Un modelo bien estructurado mejora el rendimiento |
| Mezclar lógica de tiempo sin fechas continuas | Usa una tabla de fechas oficial y márcala como tal |
Preguntas frecuentes (FAQs)
¿DAX es difícil de aprender?
No es difícil, pero sí tiene una curva de aprendizaje. Al principio es confuso entender el “contexto de evaluación”, pero con práctica se domina.
¿Debo aprender DAX o SQL?
Ambos se complementan. SQL para extraer y preparar datos. DAX para analizarlos en modelos tabulares. Si usas Power BI, DAX es obligatorio.
¿Dónde puedo usar DAX además de Power BI?
En Excel Power Pivot, SSAS Tabular y Azure Analysis Services. Incluso puedes combinarlo con Power Apps y Power Automate en el ecosistema Power Platform.
