Crear métricas personalizadas

2025-07-01

Puede ampliar la capacidad para definir y calcular métricas personalizadas siguiendo el mismo patrón que se utiliza para las métricas predefinidas.

Generar tablas de agregados

En función de la métrica que desee calcular, se puede aplicar cualquiera de los siguientes escenarios mencionados. Siga los pasos para el escenario que le sea aplicable.

Escenario 1

La tabla de agregados preconstruida admite los datos de medición necesarios en el conjunto de dimensiones requerido, por lo que no es necesario realizar cambios en la tabla de agregados.

Genere la tabla de agregados precompilada como se explica en Generar tablas de agregados.
Actualice el modelo semántico DatasetForMetricsMeasures_DTST.

Escenario 2

Las tablas de agregados prediseñadas admiten los datos de medición necesarios, pero falta la dimensión necesaria.

Agregue la dimensión necesaria a la tabla de agregados predefinida actualizando la lógica de cálculo en el cuaderno que contiene la lógica de cálculo de la tabla de agregados. Por ejemplo, si es necesario actualizar la lógica de cálculo de la tabla EmissionsAggregate, actualice la lógica en CreateAggregateForEmissionsMetrics_INTB.
Ejecute el cuaderno con la lógica de cálculo actualizada para generar la tabla de agregados.

Nota

No elimine ninguna dimensión existente del agregado predefinido que pueda evitar que se vea afectado el cálculo de la métrica predefinida.
Actualice la tabla de agregados en el modelo semántico DatasetForMetricsMeasures_DTST:
1. Descargue el modelo semántico DatasetForMetricsMeasures_DTST desde la página del área de trabajo y abra el modelo en Power BI Desktop.
2. En Power BI Desktop, haga clic con el botón derecho en la tabla de agregados y seleccione Editar consulta para abrir el Editor de Power Query.
3. En el Editor de Power Query, abra el Editor avanzado seleccionando Editor avanzado en la cinta de opciones.
4. Actualice el código de consulta para incluir la nueva columna en cualquier paso en el que se haga referencia a las columnas, ajustando cualquier control de errores según sea necesario para la nueva columna. Seleccione Listo.
5. Seleccione Actualizar vista previa para ver los datos actualizados. Después de confirmar, seleccione Cerrar y aplicar para aplicar los cambios en el modelo de datos.
6. Guarde el archivo de Power BI actualizado con las medidas agregadas y los cambios de esquema. Publique el modelo semántico actualizado en el área de trabajo de destino en el servicio de Power BI, sobrescribiendo la versión anterior en el área de trabajo.

Escenario 3

Las tablas agregadas prediseñadas no admiten los datos de medición necesarios:

Cree una tabla de agregados personalizada definiendo la lógica de cálculo (utilizando patrones similares a los que se usan para las tablas de agregados predefinidas) en un cuaderno.
Ejecute el cuaderno para generar la tabla agregada en el almacén de lago de datos computedESGMetrics_LH.
Agregue la tabla agregada personalizada a DatasetForMetricsMeasures_DTST:
1. Descargue el modelo semántico para la página del área de trabajo y abra el modelo en Power BI Desktop.
2. En Power BI Desktop, seleccione Centro de datos de OneLake, seleccione Almacenes de lagos y, a continuación, en la ventana emergente, seleccione el almacén de lago de datos ComputedESGMetrics. Seleccione la flecha desplegable en el botón Conectar y, a continuación, seleccione Conectar a punto de conexión SQL.
3. Seleccione las tablas de agregados personalizadas para importar en el modelo semántico. Seleccione Cargar para incorporar las tablas de Power BI Desktop.
4. En la solicitud de la ventana, establezca la Configuración de conexión en Modo de importación para llevar los datos al modelo y seleccione Aceptar.
5. Cuando las tablas se carguen en el panel Datos, haga clic con el botón derecho en las tablas recién agregadas y seleccione Editar consulta para abrir el Editor de Power Query.
6. Abra el Editor avanzado en el panel Editor de consultas para revisar el código de consulta. Agregue el código de control de errores necesario para administrar cualquier problema inesperado con los datos.
  
  De forma predeterminada, este código aparece en el panel del editor de consultas:
```
let
   Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"),
   <Table Name>= Source{[Schema="dbo",Item="<Table Name from the Lakehouse>"]}[Data]
in
<Table Name>
```
  Reemplace esta consulta por el código siguiente, realizando los cambios necesarios en función de la tabla y las columnas presentes en su tabla de agregado personalizada:
```
let
   Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"),
   dbo_EmissionsAggregate = try Source{[Schema="dbo",Item="EmissionsAggregate"]}[Data] otherwise #table(
       type table
       [
           #"ReportingPeriod"=number,
           #"PartyId"=number,
           #"PartyTypeName"=text,
           #"PartyName"=text,
           #"SecondaryPartyId"=number,
           #"SecondaryPartyTypeName"=text,	
           #"SecondaryPartyName"=text,
           #"EmissionSource"=text,	
           #"isRolledUp"=logical,	
           #"CO2eEmission"=number,	
           #"UnitOfMeasureName"=text
       ],
       {})
in
   dbo_EmissionsAggregate
```
7. Para guardar los cambios, seleccione Listo.
8. Para aplicar los cambios, seleccione Cerrar y aplicar en el Editor de Power Query.
9. En la vista Modelo, agregue relaciones entre las tablas recién agregadas si es necesario.
10. Guarde el archivo de Power BI Desktop actualizado. Para publicar el modelo en el espacio de trabajo del servicio de Power BI, seleccione Archivo > , Publicar > , Publicar en Power BI y elija el espacio de trabajo de destino. Esta acción sobrescribe el modelo semántico existente en el espacio de trabajo sin cambiar el identificador del modelo.

Cree otra medida de Power BI para calcular la métrica personalizada

Como se menciona en Calcular y almacenar datos de métricas, el cálculo de métricas ASG se especifica en términos de medida, filtros y dimensiones de Power BI.

Puede revisar la lista de medidas prediseñadas y comprobar si puede reutilizar alguna de las medidas existentes para calcular la métrica personalizada. Si puede reutilizar una medida existente, puede omitir este paso.

Si no puede usar una medida existente, cree otra medida de Power BI en el DatasetForMetricsMeasures_DTST.

Seleccione el elemento del modelo semántico DatasetForMetricsMeasures_DTST desde la vista de lista del área de trabajo.
Seleccione Modelo de datos abierto de la página del modelo semántico.

Nota

Si el Modelo de datos abierto se atenúa, vaya a la configuración del área de trabajo. Abra Power BI/General y active la opción Los usuarios pueden editar modelos de datos en la configuración de Servicio de Power BI.
Seleccione ESG_Measures en el panel lateral Datos y, a continuación, seleccione Nueva medida para crear una medida.
Actualice el nombre de la medida y, a continuación, agregue la lógica de cálculo en forma de consultas de Data Analysis Expressions (DAX). Para obtener más información sobre las medidas de Power BI, vaya a Crear medidas para el análisis de datos en Power BI Desktop en la documentación de Power BI.

Crear una definición de métrica

Puede crear la definición de la métrica mediante la función de utilidad create_metric_definition(). Para obtener más información sobre esta función, vaya a create_metric_definition.

En el parámetro function, especifique las propiedades de la métrica como un archivo JSON. Por ejemplo, es posible que desee calcular el consumo de agua de las instalaciones para instalaciones en áreas de riesgo de agua alto y extremadamente alto. La métrica preconstruida solo proporciona todo el consumo de agua para las áreas de riesgo hídrico, pero no proporciona un desglose de las instalaciones. Puede crear una definición de métrica personalizada de Consumo total de agua en áreas con riesgo de escasez de agua por instalación con el siguiente fragmento de código.

%run SDS_ESGM_SDS_UtilitiesForMetrics_INTB
metrics_manager = MetricsManager()
metrics_manager.create_metric_definition(
    {
            "metric_name": "Total water consumption in areas at water risk facility wise",
            "measure_name": "WaterConsumption",
            "dimensions": [
                "WaterUtilizationAggregate[ReportingPeriod]",
                "WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]",
                "WaterUtilizationAggregate[PartyName]",
                "WaterUtilizationAggregate[PartyTypeName]"
            ],
            "filters": {
                "WaterUtilizationAggregate[isRolledUp]": [
                    "False"
                ],
                "WaterUtilizationAggregate[WaterRiskIndexName]": [
                    "Extremely High",
                    "High"
                ],
                "WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]": [
                    "Cubic metres"
                ]
            },
            "sustainability_area": "Water and marine resources",
            "labels": {
                "Reporting standard": [
                    "CSRD"
                ],
                "Disclosure datapoint": [
                    "E3-4_02"
                ]
            }
        })

Cuando la función se ejecuta correctamente, la definición de la métrica se agrega como una fila en la tabla MetricsDefinitions del almacén de lago de datos ComputedESGMetrics_LH.

Nota

El nombre de métrica de cada métrica debe ser único. Si crea una métrica personalizada con un nombre que coincide con el nombre de una métrica existente en la tabla MetricsDefinitions, la función generará un error.
En el archivo JSON de definición de métrica, puede omitir la especificación de las propiedades de filtro y etiqueta si no las necesita para su métrica personalizada.

Generar y almacenar datos de métricas

Use los mismos pasos que se especifican para las métricas prediseñadas para generar y almacenar datos de métricas. Especifique el nombre de la métrica personalizada que creó en el paso anterior en el parámetro metric_names.

Consumir datos de métricas

Cuando los datos de métricas de personalización están disponibles en la tabla ComputedESGMetrics, puede consumir los datos para estos escenarios:

Visualizar y analizar datos de métricas personalizadas

Puede visualizar y analizar datos de métricas personalizadas en el panel prediseñado de Power BI siguiendo los pasos descritos en Visualizar y analizar datos de métricas.

Si la métrica personalizada tiene dimensiones adicionales además del período de informe y el nombre de la unidad de medida, el panel prediseñado puede gestionar la visualización de otra dimensión como segmentación de datos y otras dos dimensiones como filtro multilínea.

Puede especificar las dimensiones de la tabla de métricas que se tendrán en cuenta para la segmentación de datos y el filtro de varias líneas en el archivo translate_metrics_output_for_report_config.json.

Por ejemplo, puede crear Desagregación de las emisiones de GEI por país o región como una métrica personalizada con estas columnas:

valor
Country
Scope
Método de contabilidad
Período de informe
Nombre de la unidad de medida

Para visualizar esta métrica en el panel prediseñado, puede especificar los datos en la configuración de la siguiente manera:
```
{
         "metric_name": "Disaggregation of GHG emissions - by country",
         "dimensions_for_multiple_lines": [
             "Scope",
             "AccountingMethod"
         ],
         "dimension_for_slicer": "CountryOrRegion"
}
```
Este fragmento de código agrega la dimensión CountryOrRegion como segmentación de datos en el panel. Las dimensiones Scope y AccountingMethod se concatenan con un carácter de subrayado (_) y, a continuación, se agregan como filtro básico (o filtro de varias líneas) en el panel.
Después de que se actualice la configuración, puede ejecutar los mismos pasos que se especifican aquí para visualizar datos de métricas prediseñadas. Cuaderno TranslateOutputOfMetricsForReport_INTB.
Actualice el modelo semántico DatasetForMetricsDashboard_DTST.
Abra el elemento DashboardForMetrics_RPT. Debería encontrar la métrica personalizada en una de las cuatro pestañas, según el área de sostenibilidad asignada a la métrica.

Nota

Si el área de sostenibilidad se especifica como un valor distinto de Cambio climático, Social, Gobernanza, Recursos hídricos y marinos o Uso de recursos y economía circular, debe personalizar el informe prediseñado de Power BI.

Publicar datos de métricas para auditoría de datos de métricas en el Administrador de cumplimiento

Para la métrica personalizada, actualice translate_metrics_output_for_CM_config.json agregando un objeto para la métrica personalizada con estos detalles:
- metricName: nombre de la métrica.
- metricExtractDataPath: nombre de la carpeta de métricas que se va a crear en la carpeta ReportingData/year del almacén de lago de datos ComputedESGMetrics_LH, que contiene el archivo JSON traducido para la métrica.
  
  Nota
  
  Los caracteres especiales o los espacios no son compatibles con metricExtractDataPath.
- disclosureRequirements: nombre del requisito de divulgación (acción de mejora) en el Administrador de cumplimiento de la plantilla de CSRD. El Administrador de cumplimiento puede leer este valor y asignar los datos de métricas a la acción de mejora correcta en la evaluación de CSRD del Administrador de cumplimiento.
- Columnas: nombre para mostrar de cada una de las columnas de métricas, que muestra nombres de columna descriptivos para los datos de métricas en aplicaciones posteriores.
Cuando se actualice la configuración, ejecute el cuaderno TranslateOutputOfMetricsForCM_INTB con estos parámetros:
- metric_names: nombre de la métrica personalizada generada.
- reporting_period: año de informe para los datos de la métrica.
- num_previous_years: número de datos de años comparativos que deben enviarse junto con datos de reporting_period.

Una vez que se ejecuta el cuaderno, los datos de métricas como archivos JSON estarán disponibles en la carpeta ReportingData de la sección de archivos de ComputedESGMetrics.json. Ahora puede ingerir los datos de métricas publicadas en el Administrador de cumplimiento mediante el conector de datos de Sustainability.