Time Intelligence: YTD, MTD, comparativos

Los análisis temporales son el corazón de cualquier dashboard de negocio. Preguntas como "¿Cómo vamos vs el año pasado?" o "¿Cuánto llevamos acumulado este mes?" requieren funciones especializadas de DAX llamadas Time Intelligence.

¿Qué es Time Intelligence?

Time Intelligence es un conjunto de funciones DAX diseñadas para:

Acumulados: Year-to-Date (YTD), Month-to-Date (MTD), Quarter-to-Date (QTD)
Comparativos: vs año anterior, vs mes anterior, vs mismo período año pasado
Períodos móviles: últimos 12 meses, últimos 30 días
Navegación temporal: período anterior, siguiente período

El requisito fundamental: Tabla de fechas

Para que Time Intelligence funcione correctamente, necesitas una tabla de calendario (también llamada tabla de fechas) que cumpla con:

Una fila por cada día del período de análisis
Sin días faltantes (secuencia continua)
Marcada como tabla de fechas en Power BI
Relacionada con tu tabla de hechos (ventas)

Creando una tabla de fechas en DAX

Opción 1: CALENDAR

Calendario =
CALENDAR(
    DATE(2020, 1, 1),    -- Fecha inicio
    DATE(2026, 12, 31)   -- Fecha fin
)

Opción 2: CALENDARAUTO

// Automáticamente detecta el rango de fechas en tu modelo
Calendario = CALENDARAUTO()

Agregar columnas útiles al calendario

// Después de crear la tabla base, agrega columnas calculadas:

Año = YEAR(Calendario[Date])

Mes = MONTH(Calendario[Date])

Nombre Mes = FORMAT(Calendario[Date], "MMMM")

Nombre Mes Corto = FORMAT(Calendario[Date], "MMM")

Trimestre = "Q" & QUARTER(Calendario[Date])

Año-Mes = FORMAT(Calendario[Date], "YYYY-MM")

Día de Semana = WEEKDAY(Calendario[Date], 2)  -- Lunes = 1

Nombre Día = FORMAT(Calendario[Date], "dddd")

Semana del Año = WEEKNUM(Calendario[Date], 2)

Es Fin de Semana = IF(WEEKDAY(Calendario[Date], 2) >= 6, "Sí", "No")

Marcar como tabla de fechas

En Power BI Desktop:

Selecciona la tabla Calendario
Ve a Herramientas de tabla
Clic en Marcar como tabla de fechas
Selecciona la columna de fecha

Importante: Sin marcar la tabla como tabla de fechas, las funciones de Time Intelligence pueden dar resultados incorrectos.

TOTALYTD: Acumulado del año

TOTALYTD (Total Year-to-Date) calcula el acumulado desde el inicio del año hasta la fecha actual del contexto.

Sintaxis

TOTALYTD(expresión, columna_fecha, [filtro], [fin_año])

Ejemplos básicos

// Ventas acumuladas del año
Ventas YTD =
TOTALYTD(
    SUM(Ventas[Monto]),
    Calendario[Date]
)

// Unidades acumuladas del año
Unidades YTD =
TOTALYTD(
    SUM(Ventas[Cantidad]),
    Calendario[Date]
)

// Transacciones acumuladas del año
Transacciones YTD =
TOTALYTD(
    COUNTROWS(Ventas),
    Calendario[Date]
)

Cómo funciona

Si estás viendo datos de marzo 2024:

Mes	Ventas Mensuales	Ventas YTD
Enero 2024	$100,000	$100,000
Febrero 2024	$120,000	$220,000
Marzo 2024	$150,000	$370,000
Abril 2024	$130,000	$500,000
...	...	...

TOTALYTD automáticamente acumula desde enero hasta el mes seleccionado.

Año fiscal diferente

Si tu año fiscal no termina en diciembre:

// Año fiscal que termina el 30 de junio
Ventas YTD Fiscal =
TOTALYTD(
    SUM(Ventas[Monto]),
    Calendario[Date],
    ,
    "6/30"  -- Fin del año fiscal
)

TOTALMTD y TOTALQTD

TOTALMTD: Acumulado del mes

// Ventas acumuladas del mes
Ventas MTD =
TOTALMTD(
    SUM(Ventas[Monto]),
    Calendario[Date]
)

Si estás viendo el 15 de marzo:

Suma las ventas del 1 al 15 de marzo

TOTALQTD: Acumulado del trimestre

// Ventas acumuladas del trimestre
Ventas QTD =
TOTALQTD(
    SUM(Ventas[Monto]),
    Calendario[Date]
)

Si estás en febrero (Q1):

Suma enero + febrero

Comparativa de acumulados

Función	Acumula desde
`TOTALMTD`	Inicio del mes
`TOTALQTD`	Inicio del trimestre
`TOTALYTD`	Inicio del año

SAMEPERIODLASTYEAR: Comparativo año anterior

SAMEPERIODLASTYEAR devuelve el mismo período pero del año anterior.

Sintaxis

SAMEPERIODLASTYEAR(columna_fecha)

Ejemplo básico

// Ventas del mismo período, año anterior
Ventas Año Anterior =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
)

Cómo funciona

Contexto actual	SAMEPERIODLASTYEAR devuelve
Marzo 2024	Marzo 2023
Q1 2024	Q1 2023
Semana 10 de 2024	Semana 10 de 2023
15-Mar-2024	15-Mar-2023

Crecimiento interanual (YoY)

// Crecimiento Year-over-Year
Crecimiento YoY =
VAR VentasActuales = SUM(Ventas[Monto])
VAR VentasAñoAnterior =
    CALCULATE(
        SUM(Ventas[Monto]),
        SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
    )
RETURN
VentasActuales - VentasAñoAnterior

// Porcentaje de crecimiento YoY
% Crecimiento YoY =
VAR VentasActuales = SUM(Ventas[Monto])
VAR VentasAñoAnterior =
    CALCULATE(
        SUM(Ventas[Monto]),
        SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
    )
RETURN
DIVIDE(VentasActuales - VentasAñoAnterior, VentasAñoAnterior, 0)

YTD comparativo

// YTD del año anterior
Ventas YTD Año Anterior =
CALCULATE(
    [Ventas YTD],
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
)

// Crecimiento YTD vs YTD Año Anterior
Crecimiento YTD = [Ventas YTD] - [Ventas YTD Año Anterior]

% Crecimiento YTD =
DIVIDE([Crecimiento YTD], [Ventas YTD Año Anterior], 0)

DATEADD: Navegación flexible

DATEADD te permite moverte cualquier cantidad de períodos hacia adelante o atrás.

Sintaxis

DATEADD(columna_fecha, número_intervalos, intervalo)

Intervalos disponibles: DAY, MONTH, QUARTER, YEAR

Ejemplos

// Ventas del mes anterior
Ventas Mes Anterior =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATEADD(Calendario[Date], -1, MONTH)
)

// Ventas del trimestre anterior
Ventas Trimestre Anterior =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATEADD(Calendario[Date], -1, QUARTER)
)

// Ventas de hace 2 años
Ventas 2 Años Atrás =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATEADD(Calendario[Date], -2, YEAR)
)

// Ventas de los últimos 30 días
Ventas Últimos 30 Días =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATEADD(Calendario[Date], -30, DAY)
)

Comparativo mes a mes (MoM)

// Variación vs mes anterior
Variación MoM =
VAR VentasActuales = SUM(Ventas[Monto])
VAR VentasMesAnterior =
    CALCULATE(
        SUM(Ventas[Monto]),
        DATEADD(Calendario[Date], -1, MONTH)
    )
RETURN
VentasActuales - VentasMesAnterior

% Variación MoM =
VAR VentasActuales = SUM(Ventas[Monto])
VAR VentasMesAnterior =
    CALCULATE(
        SUM(Ventas[Monto]),
        DATEADD(Calendario[Date], -1, MONTH)
    )
RETURN
DIVIDE(VentasActuales - VentasMesAnterior, VentasMesAnterior, 0)

Otras funciones de Time Intelligence

PARALLELPERIOD

Similar a DATEADD pero devuelve el período completo:

// Ventas del año anterior completo (no solo el mismo período)
Ventas Año Anterior Completo =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    PARALLELPERIOD(Calendario[Date], -1, YEAR)
)

PREVIOUSMONTH / PREVIOUSQUARTER / PREVIOUSYEAR

// Ventas del mes anterior
Ventas Mes Previo =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    PREVIOUSMONTH(Calendario[Date])
)

// Ventas del año anterior
Ventas Año Previo =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    PREVIOUSYEAR(Calendario[Date])
)

DATESBETWEEN: Rango específico

// Ventas de una fecha específica hasta hoy
Ventas desde Lanzamiento =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATESBETWEEN(
        Calendario[Date],
        DATE(2024, 1, 15),  -- Fecha de lanzamiento
        TODAY()
    )
)

LASTDATE / FIRSTDATE

// Última fecha con ventas
Última Venta = LASTDATE(Calendario[Date])

// Primera fecha con ventas
Primera Venta = FIRSTDATE(Calendario[Date])

Rolling Periods: Últimos X meses

Para calcular promedios móviles y tendencias:

// Ventas de los últimos 12 meses (Rolling 12)
Ventas R12 =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATESINPERIOD(
        Calendario[Date],
        MAX(Calendario[Date]),
        -12,
        MONTH
    )
)

// Promedio mensual de los últimos 12 meses
Promedio Mensual R12 =
DIVIDE([Ventas R12], 12, 0)

// Ventas de los últimos 3 meses (Rolling 3)
Ventas R3 =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATESINPERIOD(
        Calendario[Date],
        MAX(Calendario[Date]),
        -3,
        MONTH
    )
)

Por qué son útiles los Rolling Periods

Escenario	Uso
Estacionalidad	Rolling 12 elimina efecto estacional
Tendencias	Suaviza fluctuaciones mes a mes
Comparativos	Más estable que comparar meses individuales
Forecasting	Base más sólida para proyecciones

Dashboard de métricas temporales

Aquí tienes un conjunto completo de medidas para un dashboard profesional:

Medidas base

// Ventas totales
Total Ventas = SUM(Ventas[Monto])

Medidas YTD

Ventas YTD =
TOTALYTD(SUM(Ventas[Monto]), Calendario[Date])

Ventas YTD Año Anterior =
CALCULATE(
    TOTALYTD(SUM(Ventas[Monto]), Calendario[Date]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
)

Crecimiento YTD = [Ventas YTD] - [Ventas YTD Año Anterior]

% Crecimiento YTD =
DIVIDE([Crecimiento YTD], [Ventas YTD Año Anterior], 0)

Medidas comparativas anuales

Ventas Año Anterior =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
)

Crecimiento YoY = [Total Ventas] - [Ventas Año Anterior]

% Crecimiento YoY =
DIVIDE([Crecimiento YoY], [Ventas Año Anterior], 0)

Medidas comparativas mensuales

Ventas Mes Anterior =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATEADD(Calendario[Date], -1, MONTH)
)

Crecimiento MoM = [Total Ventas] - [Ventas Mes Anterior]

% Crecimiento MoM =
DIVIDE([Crecimiento MoM], [Ventas Mes Anterior], 0)

Medidas Rolling

Ventas R12 =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    DATESINPERIOD(Calendario[Date], MAX(Calendario[Date]), -12, MONTH)
)

Ventas R12 Año Anterior =
CALCULATE(
    [Ventas R12],
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date])
)

Crecimiento R12 = [Ventas R12] - [Ventas R12 Año Anterior]

% Crecimiento R12 =
DIVIDE([Crecimiento R12], [Ventas R12 Año Anterior], 0)

Visualizando métricas temporales

Tabla recomendada

Período	Ventas	YTD	vs Año Ant	% Crec
Ene-24	$100K	$100K	+$15K	+15%
Feb-24	$120K	$220K	+$25K	+13%
Mar-24	$150K	$370K	+$40K	+12%

Gráfico de líneas

Muestra en el mismo gráfico:

Ventas mensuales 2024 (línea sólida)
Ventas mensuales 2023 (línea punteada)
Tendencia Rolling 12 (línea secundaria)

KPIs con indicadores

┌─────────────────┬─────────────────┬─────────────────┐
│   Ventas YTD    │  vs Año Ant.    │  % Crecimiento  │
│   $1,234,567    │    +$145,000    │      +12.3%     │
│                 │        ▲        │        ▲        │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘

Errores comunes en Time Intelligence

Error 1: Tabla de fechas incompleta

Problema: Faltan días en tu tabla de calendario
Síntoma: YTD da resultados extraños o nulos

Solución: Asegura una secuencia continua de fechas

Error 2: No marcar tabla de fechas

Problema: No marcaste la tabla como "tabla de fechas"
Síntoma: Funciones de Time Intelligence inconsistentes

Solución: Herramientas de tabla > Marcar como tabla de fechas

Error 3: Múltiples relaciones de fecha

Problema: Tu tabla de hechos tiene Fecha Orden y Fecha Envío
Síntoma: Confusión sobre qué fecha usa Time Intelligence

Solución: Usa USERELATIONSHIP en medidas específicas

Ventas por Fecha Envío =
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    USERELATIONSHIP(Ventas[Fecha Envío], Calendario[Date])
)

Error 4: Comparar períodos incompletos

Problema: Comparas marzo completo de 2023 con marzo parcial de 2024
Síntoma: Parece que las ventas bajaron pero es porque el mes no terminó

Solución: Usa lógica de "hasta el mismo día"

Ventas Comparable =
VAR UltimoDíaActual = MAX(Calendario[Día del Mes])
RETURN
CALCULATE(
    SUM(Ventas[Monto]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Date]),
    Calendario[Día del Mes] <= UltimoDíaActual
)

Referencia rápida de funciones

Función	Descripción	Ejemplo de uso
`TOTALYTD`	Acumulado del año	YTD de ventas
`TOTALMTD`	Acumulado del mes	MTD de ventas
`TOTALQTD`	Acumulado del trimestre	QTD de ventas
`SAMEPERIODLASTYEAR`	Mismo período, año anterior	Comparativo anual
`DATEADD`	Mover período	Mes anterior, -30 días
`PARALLELPERIOD`	Período paralelo completo	Año completo anterior
`PREVIOUSMONTH`	Mes anterior	Ventas mes previo
`PREVIOUSYEAR`	Año anterior	Ventas año previo
`DATESINPERIOD`	Rango de fechas	Rolling 12 meses
`DATESBETWEEN`	Entre dos fechas	Rango específico
`FIRSTDATE`	Primera fecha	Inicio de período
`LASTDATE`	Última fecha	Fin de período

Puntos clave de esta lección

Time Intelligence requiere una tabla de fechas continua y marcada
TOTALYTD/MTD/QTD calculan acumulados del período
SAMEPERIODLASTYEAR compara con el año anterior
DATEADD permite moverse cualquier cantidad de períodos
Rolling periods (R12, R3) suavizan estacionalidad
Combina estas funciones con CALCULATE para análisis potentes
Siempre verifica que compares períodos equivalentes

Próximos pasos

Con estas funciones de Time Intelligence, puedes crear dashboards profesionales con:

Comparativos año contra año
Análisis de tendencias
KPIs con variaciones temporales
Forecasting básico

En el siguiente módulo aplicarás todo lo aprendido de DAX para crear visualizaciones impactantes.

Quiz de comprensión

¿Qué requisitos debe cumplir una tabla de fechas para que Time Intelligence funcione correctamente?
¿Cuál es la diferencia entre TOTALYTD y SAMEPERIODLASTYEAR?
Escribe una medida DAX para calcular las ventas del mes anterior.
¿Qué función usarías para calcular las ventas de los últimos 6 meses?
¿Cómo calcularías el porcentaje de crecimiento Year-over-Year?
¿Por qué es importante "marcar como tabla de fechas" en Power BI?
Tienes ventas hasta el 15 de marzo de 2024. ¿Cómo harías un comparativo justo con marzo 2023?

¿Qué es Time Intelligence?

El requisito fundamental: Tabla de fechas

Creando una tabla de fechas en DAX

Opción 1: CALENDAR

Opción 2: CALENDARAUTO

Agregar columnas útiles al calendario

Marcar como tabla de fechas

TOTALYTD: Acumulado del año

Sintaxis

Ejemplos básicos

Cómo funciona

Año fiscal diferente

TOTALMTD y TOTALQTD

TOTALMTD: Acumulado del mes

TOTALQTD: Acumulado del trimestre

Comparativa de acumulados

SAMEPERIODLASTYEAR: Comparativo año anterior

Sintaxis

Ejemplo básico

Cómo funciona

Crecimiento interanual (YoY)

YTD comparativo

DATEADD: Navegación flexible

Sintaxis

Ejemplos

Comparativo mes a mes (MoM)

Otras funciones de Time Intelligence

PARALLELPERIOD

PREVIOUSMONTH / PREVIOUSQUARTER / PREVIOUSYEAR

DATESBETWEEN: Rango específico

LASTDATE / FIRSTDATE

Rolling Periods: Últimos X meses

Por qué son útiles los Rolling Periods

Dashboard de métricas temporales

Medidas base

Medidas YTD

Medidas comparativas anuales

Medidas comparativas mensuales

Medidas Rolling

Visualizando métricas temporales

Tabla recomendada

Gráfico de líneas

KPIs con indicadores

Errores comunes en Time Intelligence

Error 1: Tabla de fechas incompleta

Error 2: No marcar tabla de fechas

Error 3: Múltiples relaciones de fecha

Error 4: Comparar períodos incompletos

Referencia rápida de funciones

Puntos clave de esta lección

Próximos pasos

Quiz de comprensión

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