Plantillas de Deneb y lo que sigue

Ya tienes una gráfica de mancuerna que funciona para Café La Ceiba. El mes que entra, otro reporte va a necesitar esa misma comparación entre meta y resultado, pero con otros campos: "Región" en vez de "Sucursal", "Presupuesto" en vez de "Meta" y "Real" en vez de "Ventas". En una gráfica con tres capas (layer), buscar y cambiar cada nombre a mano dentro del JSON toma tiempo y cualquier acento que falte deja una capa en blanco. Para reusar tu trabajo sin editar el código cada vez, Deneb te permite guardar la especificación como plantilla.

Una plantilla de Deneb guarda tu especificación de Vega-Lite con dos ajustes: agrega al inicio una ficha descriptiva (usermeta) y reemplaza los nombres de tus campos por marcadores como __dataset.0__ o __dataset.1__. Tus datos de Café La Ceiba se quedan en tu reporte y nunca viajan dentro del archivo .json. Gracias a eso, puedes compartir la plantilla con otra área de tu empresa sin exponer cifras ni filas de tu tabla.

Este es el recorrido completo para exportar una plantilla desde tu gráfica y abrirla en un reporte distinto:

Cuando exportas la plantilla, Deneb arma por ti el objeto usermeta al principio del archivo. Ahí anota tres bloques de información:

• deneb: la versión con la que se creó (build), la versión del formato de metadatos (metaVersion) y el motor de la gráfica ("provider": "vegaLite").
• information: el nombre de la plantilla (name), su descripción (description), quién la hizo (author), un identificador único (uuid) y la fecha en que se generó (generated).
• datasets: la lista de marcadores dentro de dataset, donde cada clave como __dataset.0__ guarda el nombre amigable que escribiste al exportar.

Si la especificación original tenía una línea $schema en la raíz, Deneb la quita automáticamente al importar la plantilla. En ese momento te pide conectar cada marcador con uno de los campos que pusiste en "Values". Fíjate bien en qué tipo de campo espera cada lugar: un marcador creado a partir de una columna solo acepta columnas, y un marcador creado a partir de una medida solo acepta medidas.

Inténtalo

Planea cómo convertirías la mancuerna completa de Café La Ceiba en una plantilla lista para que cualquier persona de tu equipo la use sin abrir el editor de código. Responde estas tres preguntas para tu diseño:

1. ¿Cuántos marcadores se crean en datasets al exportar la mancuerna y a qué campo original corresponde cada uno?
2. ¿Qué nombre le pondrías a cada marcador para que alguien que nunca vio Café La Ceiba sepa qué campo escoger cuando arme un reporte con "Región", "Presupuesto" y "Real"?
3. ¿En cuántas capas (layer) de la especificación aparece cada marcador?

Una buena respuesta tiene tres marcadores: una columna para la categoría que se compara y dos medidas, la meta y el real, con nombres que digan cuál es cuál.

Si quieres revisar cómo nombraste tus marcadores antes de exportar tu propia plantilla en Power BI, escríbeselos a tu Maestro.

Lo que ya sabes hacer

Con esto cierras el recorrido completo para diseñar y mantener gráficas a la medida en Power BI:

• Lees cualquier especificación de Vega-Lite ubicando sus tres partes: data, mark (o layer) y encoding.
• Agregas Deneb a tu reporte, pasas columnas y medidas a "Values" y calculas cuántas filas recibe dataset según las combinaciones de tus campos.
• Escoges el tipo adecuado para cada canal (nominal, ordinal, quantitative, temporal) y aplicas los colores del tema del reporte con pbiColorNominal.
• Armas gráficas por capas que el panel de Power BI no incluye: barras con etiquetas al final, mancuernas de meta contra real y diagramas de Gantt con fechas de inicio y fin.
• Conectas tus gráficas con el resto del reporte mediante tooltips y filtro cruzado usando __selected__.
• Le pides especificaciones a tu IA con las reglas de Deneb, corriges los errores de nombres, tipos, sumas y colores antes de pegar, y guardas el resultado como plantilla.

Para cerrar, responde de nuevo la pregunta con la que empezó el curso.

Lo que sigue

Con lo que practicaste en estos cuatro módulos tienes todo lo necesario para crear, revisar y reusar tus propias gráficas con Deneb en tu trabajo diario.

Si quieres profundizar en el diseño visual para elegir siempre la representación más clara, el curso gratuito ¿Qué gráfica uso? te enseña a escoger la gráfica a partir de la pregunta que quieres responder y a detectar ejes o escalas que distorsionan la comparación.

Si te interesa automatizar todavía más el trabajo con inteligencia artificial, el curso opcional Construye tu copiloto de visualización de datos te muestra cómo guardar tus criterios de diseño, tu audiencia y tu lista de revisión en archivos que tu agente consulta cada vez que te arma una gráfica.

Si no sabes cuál te conviene, cuéntale a tu Maestro qué haces en tu trabajo.