Power BI incluye por defecto las visualizaciones más empleadas en visualización de datos: diagramas de barras, líneas, tablas, etc.
Ofrece, además, la opción de añadir a los informes otros tipos de visualizaciones que pueden ser fácilmente incorporadas a través de su marketplace.
Una de estas visualizaciones se llama Synoptic panel, es de OKViz Corp, y está disponible tanto en su página web, okviz.com, como en el marketplace de Power BI. Esta visualización resultará muy útil si los datos tienen un componente espacial que puede ser relevante a la hora de interpretar los datos.,
Si se está analizando por ejemplo la rotación de las mesas en un restaurante o de la ropa en una tienda puede ser interesante ver en un plano si hay zonas más calientes que otras. Si, como en el ejemplo que usaremos, estamos analizando la distribución de los contenedores en un barco de carga, resultara útil ver como se distribuye el peso para equilibrar la carga, o ver de forma rápida donde se encuentra cierto tipo de mercancía.
En estos ejemplos y en otros muchos casos donde la ubicación puede ser un factor determinante, poder ver en un plano nuestros datos nos ayudara a descubrir patrones que quizá no hubiéramos detectado de otra manera.
Paso 1. Crear una imagen vectorial en Synoptic Designer:
Synoptic panel viene asociada a una herramienta complementaria llamada Synoptic designer, donde se prepara la imagen a utilizar posteriormente.
Aunque existe una serie de imágenes prediseñadas que se pueden usar para hacer pruebas con la herramienta, lo normal es que utilicemos nuestras propias imágenes.
Volviendo a nuestro ejemplo, lo primero que haremos es ir a Synoptic designer para crear una imagen vectorial en la que definiremos unas áreas identificadas con un id. Estos identificadores deberán coincidir con los valores de una columna correspondiente de nuestro dataset, para poder establecer la relación entre ambos. En este caso cada área definida en la imagen estará asociada a un numero de contenedor.
Dentro de Synpotic Designer, para definir las distintas áreas en nuestra imagen, definimos los contornos con el puntero. Si la imagen es muy nítida y el contorno es muy claro podemos usar la varita mágica que detectara el contorno de modo automático. A cada área creada de esta forma se le asocia un código que se almacenara con los datos del contorno.
Una vez terminada la definición de áreas seleccionaremos Export to power BI y salvaremos el archivo como contenedores.svg. Tenemos ya una imagen de tipo vectorial con la que ya podremos trabajar en el synoptic panel.
Paso 2. Cargar Synoptic Panel en Power BI:
Dentro de Power BI, cargamos la visualización synoptic panel a través del Marketplace y seleccionamos esta visualización para usarla en nuestro informe.
Si es una visualización que vamos a utilizar de forma frecuente la podremos añadir al panel de visualizaciones para no tener que repetir este paso cada vez.
Paso 3. Crear la visualización:
Una vez añadida la visualización al lienzo necesitamos indicar que columna de nuestro dataset se corresponde con el identificador de área de la imagen vectorial y que medida queremos representar.
Por un lado, arrastraremos la columna contenedor a Category o Subcategory y por otro arrastraremos a Measure el valor que queramos representar, en nuestro caso el peso del contenedor.
Una vez asignados estos campos se activa en la visualización un buscador para seleccionar el archivo svg que vamos a utilizar.
Seleccionamos el archivo y al cargarlo vemos que se colorean las áreas del plano para las que se han encontrado valores.
Con la información ya cargada en la visualización, podemos ir al panel de formato y utilizar el color para representar los distintos valores o categorías. Existe la opción de utilizar distintos niveles de saturación de color (opción Saturate On) y/o utilizar diferentes colores para representar distintas franjas de valores o distintas categorías (opción States)
Volviendo a nuestro ejemplo, ¿cómo podemos utilizar las visualizaciones para obtener información relevante para nuestro caso? Antes de realizar la carga final en el barco nos interesa conocer como está prevista la distribución del peso entre los distintos contenedores para asegurar que la carga máxima no es excedida y asegurar la estabilidad.
Con las visualizaciones tradicionales podremos representar, mediante barras de distinta altura, el peso de cada contenedor. Podremos también establecer una línea auxiliar de peso máximo y así podremos ver que contenedores exceden el peso máximo, que contenedores podrían almacenar más carga, etc…
Podemos ver en este diagrama que la distribución prevista de pesos es desigual y que algunos contenedores exceden la tara máxima. Si bien esta información resulta útil, el hecho de poder representar estos pesos en un plano del barco nos permitirá obtener más información y nos ayudará a distribuir mejor la carga, asegurándonos por ejemplo de que la carga sea simétrica y que los contenedores más pesados estén en la parte más baja.
En este caso se ha establecido un rango de colores verde < amarillo < naranja < rojo para representar distintas franjas de peso. De forma rápida vemos que varios contenedores están sobrecargados (rojo) y puede ser conveniente distribuir parte de la carga a los contenedores más descargados del mismo nivel inferior (amarillo). Así aseguremos que la mayor carga está en el nivel inferior y que ningún contenedor excede la carga máxima.
Este tipo de visualización puede ser también útil en caso de que queramos mostrar distintas categorías en vez de variables numéricas. Puede que nos interese saber también la ubicación de cada tipo de mercancía dentro del barco. En este caso usar el plano del barco como base de nuestra visualización resulta mucho más intuitiva que una tabla como vemos a continuación:
Utilizando Synoptic Panel podremos incorporar un nivel más de información a nuestros informes utilizando planos, mapas o diagramas de flujo.
Estas visualizaciones funcionan de un modo similar a las visualizaciones de mapas de Power BI, pero en imágenes personalizadas por nosotros, abriendo un nuevo abanico de posibilidades.
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