¿Cómo Crear un Gráfico Lollipop en Power BI con Diseño Personalizado?

Autor:

Jairo A Orozco L

PMP, Consultor Certificado Power BI, Microsoft 365 y SQL Server.

En este segundo video de la serie sobre la gráfica de Lollipop en Power BI, se explica cómo personalizar el diseño para mejorar la estética y legibilidad. A partir de la gráfica básica construida en el primer video, se agregan nuevas medidas y ajustes visuales para estandarizar la altura de los valores, crear una referencia visual clara y aplicar un doble color en los marcadores. Con estas técnicas se logra un gráfico más homogéneo, profesional y funcional, ideal para reportes ejecutivos.

Los puntos clave del video son:

Revisión de la gráfica obtenida en el primer video (porcentajes de cumplimiento en Lollipop).
Necesidad de estandarizar la altura de los porcentajes en una línea recta superior.
Problema con límites máximos fijos (ej. 100%, 120%) que no funcionan en todos los casos.
Creación de una medida para identificar automáticamente el valor máximo de los datos.
Uso de la función SUMMARIZE y ALLSELECTED para calcular el máximo real de la serie.
Ajuste dinámico del límite superior multiplicando el máximo por un factor (1.2, 1.3, etc.).
Creación de una segunda barra de error entre el valor real y el máximo.
Personalización del diseño de la barra de error (color gris, grosor, eliminación de marcadores).
Ajuste de las etiquetas de datos para que se ubiquen en la parte superior del gráfico.
Implementación de un doble color en los marcadores mediante la creación de una medida duplicada.
Configuración visual para que un marcador sea más grande (color azul) y otro más pequeño (color blanco).
Eliminación de etiquetas y leyendas innecesarias para lograr un diseño más limpio.
Ajuste final del título y disposición del gráfico para lograr un diseño ejecutivo.

Este segundo paso en la construcción de la gráfica Lollipop en Power BI demuestra cómo aplicar ajustes de diseño gráfico que aportan claridad y profesionalismo. Al usar medidas dinámicas para calcular límites, barras de error personalizadas y marcadores de doble color, se consigue un resultado visualmente atractivo y adaptable a diferentes escenarios de análisis.

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