En el análisis de datos, entender cómo evolucionan los indicadores en el tiempo es tan importante como conocer su valor actual. Aquí es donde cobra especial relevancia la inteligencia de tiempo en Power BI.
La inteligencia de tiempo permite comparar periodos de forma automática y consistente, facilitando un análisis evolutivo que aporta mucho más contexto a los datos. En este caso, trabajé con un conjunto de datos de ventas para analizar su comportamiento entre 2024 y 2025, centrándome en dos comparativas clave:
- Las ventas de un periodo frente al mismo periodo del año anterior.
- Las ventas de un mes respecto al mes inmediatamente anterior.
Para ello, he utilizado dos funciones fundamentales de DAX:
🔹 SAMEPERIODLASTYEAR() → para obtener las ventas del mismo periodo del año anterior.
🔹 DATEADD() → para calcular las ventas correspondientes al mes anterior.
A partir de estas medidas, fue posible calcular las variaciones mensuales y anuales, mostrando de forma muy visual cuándo las ventas eran superiores o inferiores, destacándolo mediante formato condicional en verde y rojo.
Comparativa mensual interanual (2025 vs 2024) utilizando SAMEPERIODLASTYEAR()
Ventas año anterior = CALCULATE([Ventas], SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date]))
Variación mensual de ventas en los años 2024 y 2025 mediante DATEADD()
Ventas mes anterior = CALCULATE([Ventas], DATEADD(Calendario[Date], -1, MONTH))
Un aspecto especialmente interesante de SAMEPERIODLASTYEAR() es que no solo funciona con años completos o meses cerrados, sino también con rangos de fechas parciales. Esto permite, por ejemplo, comparar las ventas del 1 al 15 de enero de 2025 con las ventas registradas del 1 al 15 de enero de 2024, respetando exactamente el mismo intervalo temporal. Esta capacidad resulta muy útil en análisis en curso, cuando el mes aún no ha finalizado y se necesita una comparativa realista y homogénea.
Este tipo de análisis permite responder de forma muy directa a preguntas como:
- ¿Estamos vendiendo más que el año pasado en este mismo mes?
- ¿El mes actual ha mejorado o empeorado respecto al anterior?
- ¿Existe una tendencia de crecimiento o decrecimiento sostenida?
Más allá del cálculo técnico, la clave está en cómo estas comparativas aportan contexto al dato y permiten interpretar la evolución real del negocio, facilitando una lectura mucho más clara para la toma de decisiones.