Contexto

Entre las formas de modelar bases de datos transaccionales, buscamos normalizar los datos para evitar la redundancia lo más posible. Así es como pueden aparecer escenarios donde hay tablas que van a referenciarse a si mismas. Esto quiere decir que podemos tener una clave foránea apuntando a una clave primaria. Para no abordar tanta teoría veamos un ejemplo que ayude a enfocar el caso.

Nos enviaron un requerimiento que pide detallar un organigrama o estructura jerárquica en la organización que permita explorar la cantidad de empleados según distintos focos de mando. Piden que la información sea explorable, puede ser una matriz o árbol del siguiente estilo:

Árbol de decomposición

Matriz

Supongamos que tenemos una tabla de Empleados en nuestra base de datos. La organización tiene un gran volumen de personal, lo que hace que naturalmente haya una estructura jerárquica con cargos de mando o de management. Todas las personas institucionales forman parte de la tabla empleados fila por fila. Sin embargo, necesitamos guardar información sobre la persona a la cual responden. Aquí aparece la auto referencia. Para resolver esta operación en vistas de base de datos transaccional, será más performante y menos costoso delimitar una nueva columna que autoreferencie a otra fila en lugar de otras tablas para los cargos pertinentes. Veamos como quedaría una tabla con la nueva columna:

Fíjense que la columna id_superior pertenece a un id_empleado de otra fila. Cuando esto ocurre, estamos frente a un caso de auto referencia.

Dependiendo el proceso y escenario a delimtiar en nuestro modelo semántico, puede ser resuelto de distintas formas. Podríamos generar fact factless que orienten un mapeo de quienes responden a quienes o podemos tomar esta tabla como dimensión y generar columnas que representen el mando jerárquico como columnas categóricas de la dimension.

Este artículo se enfocará en la segunda solución. Vamos a generar columnas categoricas que nos ayuden a construir algo semejante a lo siguiente:

La idea es generar columns por cantidad de niveles jerárquicos que se presenten. Si bien la mejor solución es implementarlo lo más temprano posible, es decir en un warehouse, lakehouse o procesamiento intermedio; aquí vamos a mostrar como crear las columnas con DAX.

Vamos a crear una columna calculada de la siguiente manera:

Level1 = LOOKUPVALUE( Empleados_Jerarquia[Nombre] , Empleados_Jerarquia[id_empleado] , PATHITEM( PATH ( Empleados_Jerarquia[id_empleado], Empleados_Jerarquia[id_superior]) , 1 , INTEGER ) )

Vamos a nutrirnos de tres funciones para generar un recorrido dentro de la misma tabla.

LOOKUPVALUE: Esta función busca un valor en una columna específica de una tabla, basándose en criterios de búsqueda. En este caso, está buscando el nombre de un empleado con criterio de igualdad entre id_empleado que mapee al id_superior de la fila actual.

PATH: Esta función crea una cadena que representa la jerarquía de empleados, utilizando los id_empleado y id_superior. Busca los ID y los separa por Pipes. Entonces por ejemplo en la fila de ID = 5 de Joaquín. El resultado de Path será "1|2|5" representando que los ID de sus superiores son primero el empleado 2 y luego el empleado 1.

PATHITEM(..., 1, INTEGER): Esta función toma la cadena generada por PATH y extrae un elemento de ella. En este caso, está extrayendo el primer elemento (el id del empleado que está en la posición 1). Aquí, el 1 se refiere a la posición que queremos extraer (el primer ítem en la jerarquía). Si Joaquín tenía 3 valores, vamos a buscar el de la primera posición, en este caso "1".

Resultado: lookupvalue buscara el nombre del empleado con ID 1 para la columna.

Esta función podríamos replicarla para cada nivel. La función antes vista traería el primero de la cadena, es decir la dirección de la empresa. Para llegar al siguiente nivel cambiamos el parametro de pathitem de manera que traiga el segundo resultado de Path en sus pipes.

Level2 = LOOKUPVALUE( Empleados_Jerarquia[Nombre] , Empleados_Jerarquia[id_empleado] , PATHITEM( PATH ( Empleados_Jerarquia[id_empleado], Empleados_Jerarquia[id_superior]) , 2 , INTEGER ) )

En primera instancia esto parecería resolverlo. Este sería nuestro resultado:

Esta puede ser una solución directa si solo queremos navegar por nombres de personas en cadena (filtramos Level5 <> Blank). Sin embargo, si también quisieramos conocer la cantidad de personas que tienen a cargo, es necesario contar a la persona al mando como parte del equipo, sino generaríamos una cadena de "Blanks" como pueden ver en niveles del 2 al 5. Esto lo podemos corregir copiando el nivel anterior cuando ocurre un blanco.

Level2 = VAR __lvl2 = LOOKUPVALUE( Empleados_Jerarquia[Nombre] , Empleados_Jerarquia[id_empleado] , PATHITEM( PATH ( Empleados_Jerarquia[id_empleado], Empleados_Jerarquia[id_superior]) , 2 , INTEGER ) ) RETURN IF ( ISBLANK(__lvl2) , Empleados_Jerarquia[Level1], __lvl2 )

De esa forma el equipo de Laura (primera) cuenta con tres gerentes y si misma al conteo total de empleados.

Las visualizaciones pueden ser construidas por cada nivel como columnas categóricas de las dimensiones:

Así mismo podría usarse el nombre del cargo como nombre de columna para ver la pirámide institucional de una manera más sencilla.

De esta forma llegaríamos al resultado esperado y mostrado en la primera imagen de requerimiento.