Hola, gracias por tu consulta.

Entiendo que tienes una duda sobre cómo manejar columnas con valores nulos o cómo realizar uniones eficientes entre tablas en Power BI, especialmente cuando se trata de datos geográficos o relaciones que parecen no funcionar correctamente.

Tu pregunta sobre la eficiencia de combinar consultas en Power Query versus usar relaciones y DAX es muy pertinente. Has identificado correctamente que combinar consultas (Merge Queries) puede consumir más recursos y no es siempre la mejor práctica, especialmente si ya existe una relación entre las tablas.

Vamos a abordar tus puntos:

1. ¿Es más eficiente hacerlo en Power Query o con DAX y `RELATED`?

• Power Query (Merge Queries): Combinar consultas en Power Query (Merge Queries) es útil para unir tablas durante la fase de preparación de datos. Sin embargo, como mencionas, si se realiza de forma incorrecta o si las tablas son muy grandes, puede consumir muchos recursos. Si `Power Query` es tu primera etapa de transformación, es donde debes intentar resolver las inconsistencias, como los valores nulos o los códigos que no coinciden perfectamente.
• DAX y `RELATED`: Si ya tienes las tablas relacionadas correctamente en el modelo de Power BI (es decir, has establecido la relación entre `Delegados` y `Ventas` a través de una clave única), entonces usar `RELATED` en una columna calculada DAX es mucho más eficiente. `RELATED` te permite traer valores de una tabla relacionada (la tabla "uno" en una relación uno a muchos) a la tabla de hechos (la tabla "muchos"). Esto evita duplicar la información y es más optimizado que hacer una combinación en Power Query si la relación ya existe y es correcta.
• Recomendación: Si ya tienes una relación establecida (por ejemplo, entre `Delegados[IDDelegado]` y `Ventas[DelegadoID]`), usar `RELATED` en DAX para traer información del delegado a la tabla de hechos es generalmente la opción más eficiente y recomendada en el modelo de datos. Sin embargo, si la relación no se puede establecer correctamente (quizás por datos inconsistentes en las claves), deberás arreglarlo en Power Query primero.

2. Problema con Mapeo de Datos y Errores de Conexión (implícito en tu pregunta sobre "no se puede usar los datos de una"):

Cuando mencionas que "no puedes usar los datos de una" y que "el cálculo es erróneo", esto a menudo se debe a:

• Relaciones Incorrectas o Incompletas: Si Power BI no puede establecer una relación válida entre tus tablas (quizás porque las claves (`Delegados`, `Ventas` con `ID`) tienen valores que no coinciden o la relación es incorrecta), entonces las medidas que dependen de esa relación fallarán. Debes verificar en la vista de "Modelo" que las relaciones estén bien definidas (generalmente de uno a muchos, donde la tabla de delegados es el "uno" y la de ventas el "muchos").
• Datos Nulos o Inconsistentes: Si en la tabla de hechos o en la tabla de delegados hay valores nulos o inconsistentes en las columnas que se usan para la relación, esto puede romper la conexión. Es posible que necesites limpiar esos datos en Power Query.
• Claves Primarias y Foráneas: Asegúrate de que la columna `DelegadoID` en la tabla de hechos sea una clave foránea que corresponda a la clave primaria (`DelegadoID` único) en la tabla de delegados.

3. ¿Es posible en SQL Server hacerlo?

Sí, en SQL Server, la manipulación de datos y la creación de vistas para unificar información es muy común. Podrías considerar crear una vista en SQL Server que:

• Tome los datos de la tabla de hechos (`Ventas`).
• Haga un `LEFT JOIN` o `INNER JOIN` con la tabla de delegados usando el `DelegadoID` (o la columna correcta).
• Si hay diferentes códigos (SGC/SCN) para el mismo delegado, podrías usar una `CASE` statement o una tabla de mapeo para estandarizar el identificador del delegado antes de que los datos lleguen a Power BI.
• Luego, te conectarías a esta vista desde Power BI en modo DirectQuery (si esa es tu necesidad) o importarías los datos ya unificados. Esto haría que el modelo en Power BI sea más limpio y eficiente.

Trabajar directamente con la base de datos de origen para realizar la limpieza y unificación de datos siempre es una buena práctica, especialmente si la lógica es compleja o si necesitas que estos datos estandarizados sean consistentes en múltiples reportes.

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Este curso es una introducción a Power Query, donde se cubren las transformaciones de datos, incluyendo la forma correcta de manejar y unir tablas para evitar errores y mejorar la eficiencia.

Además, si tienes la posibilidad de interactuar con tu base de datos SQL, explorar cómo crear vistas para pre-procesar los datos antes de importarlos a Power BI puede ser muy beneficioso.