Errores comunes en DAX y cómo evitarlos en 2025

Introducción

Como desarrollador e instructor técnico con experiencia en proyectos reales de Business Intelligence y en la integración de tecnologías como React, .NET y WordPress, he visto que uno de los cuellos de botella más frecuentes en análisis de datos con Power BI es un mal uso del lenguaje DAX (Data Analysis Expressions).

En 2025, con empresas cada vez más dependientes de análisis en tiempo real y modelos de datos complejos, entender qué errores evitar en DAX es tan importante como aprender su sintaxis. Este artículo te guiará paso a paso para que evites las trampas más comunes, optimices tus cálculos y construyas reportes robustos.

¿Qué es DAX?

DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje de fórmulas diseñado por Microsoft para crear cálculos personalizados en Power BI, Power Pivot y Analysis Services Tabular.

Permite:

• Crear medidas y columnas calculadas.
• Realizar agregaciones avanzadas.
• Filtrar y manipular datos dinámicamente.

📌 Documentación oficial actualizada: Documentación de DAX – Microsoft

¿Por qué es importante en 2025?

En 2025, las organizaciones no solo buscan visualizar datos, sino transformarlos en decisiones inmediatas. Power BI y DAX se han convertido en la columna vertebral del análisis de datos corporativo, pero:

• Los modelos de datos son más grandes y complejos.
• La optimización de consultas es crítica para no afectar el rendimiento.
• El trabajo remoto y la colaboración en la nube requieren cálculos más eficientes.

Un mal uso de DAX puede significar:
❌ Reportes lentos.
❌ Cálculos erróneos que afectan decisiones estratégicas.
❌ Dificultad para escalar soluciones.

Paso a paso para implementar cálculos DAX correctamente

Imagina que queremos calcular el total de ventas filtradas por un año específico y mostrarlo en un reporte dinámico.

1️⃣ Crear la medida correctamente

-- Medida correcta para total de ventas en el año seleccionado
TotalVentasAño = 
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    YEAR(Ventas[Fecha]) = SELECTEDVALUE(Calendario[Año])
)

💡 Explicación:

• CALCULATE() cambia el contexto de cálculo.
• SUM() agrega el total de ventas.
• YEAR() y SELECTEDVALUE() filtran dinámicamente el año según selección del usuario.

2️⃣ Evitar filtrados ineficientes

❌ Error común: Usar FILTER() innecesariamente, lo que puede degradar el rendimiento.

-- Ejemplo ineficiente
TotalVentasAño_Mal = 
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    FILTER(Ventas, YEAR(Ventas[Fecha]) = SELECTEDVALUE(Calendario[Año]))
)

✅ Mejor opción: Filtrar directamente en CALCULATE() cuando sea posible, como en el primer ejemplo.

Buenas prácticas en DAX

1. Usar medidas en lugar de columnas calculadas siempre que sea posible.
2. Evitar operaciones fila por fila si se pueden reemplazar con funciones de agregación.
3. Nombrar medidas de forma clara: TotalVentas, PromedioClientes, etc.
4. Reutilizar medidas para evitar duplicación de lógica.
5. Comentar tu código para facilitar el mantenimiento.

Errores comunes en DAX y cómo evitarlos

1️⃣ No entender el contexto de evaluación

Error: Asumir que un cálculo funciona igual en tablas, tarjetas y gráficos.
Solución: Aprende la diferencia entre contexto de fila y contexto de filtro.

2️⃣ Usar demasiadas columnas calculadas

Error: Crearlas para todo, lo que aumenta el tamaño del modelo.
Solución: Usar medidas para cálculos dinámicos.

3️⃣ Filtrar de forma ineficiente

Error: Uso excesivo de FILTER() y funciones anidadas.
Solución: Filtrar directamente en CALCULATE() o usar funciones como KEEPFILTERS().

4️⃣ Ignorar el rendimiento

Error: Medidas que tardan varios segundos en procesar.
Solución: Usar DAX Studio para diagnosticar y optimizar.

5️⃣ No documentar las medidas

Error: Código difícil de entender meses después.
Solución: Usar comentarios -- y convenciones de nombres.

Ejemplo práctico basado en mi experiencia

En un proyecto de análisis financiero para una empresa retail, el equipo calculaba el crecimiento porcentual de ventas año contra año así:

-- Versión ineficiente
CrecimientoYoY_Mal =
DIVIDE(
    SUM(Ventas[Monto]) - 
    CALCULATE(SUM(Ventas[Monto]), SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Fecha])),
    CALCULATE(SUM(Ventas[Monto]), SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Fecha]))
)

El cálculo funcionaba, pero era lento en modelos con millones de registros.
La optimización fue crear una medida intermedia para el total de ventas y reutilizarla:

TotalVentas = SUM(Ventas[Monto])

CrecimientoYoY =
DIVIDE(
    [TotalVentas] - CALCULATE([TotalVentas], SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Fecha])),
    CALCULATE([TotalVentas], SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Fecha]))
)

✅ Esto redujo el tiempo de carga del reporte de 3,5s a 1,2s.

Preguntas frecuentes (FAQs)

1. ¿Es DAX difícil de aprender para principiantes?
No, pero requiere entender bien el contexto de evaluación y la lógica de Power BI.

2. ¿Puedo usar DAX fuera de Power BI?
Sí, en Excel Power Pivot y Analysis Services Tabular.

3. ¿Qué herramientas recomiendas para optimizar DAX?
DAX Studio, Tabular Editor y la documentación oficial de Microsoft