Equivalence — La Capacidad del Dato de Mantener Identidad Bajo Representaciones Distintas

1. Definición — Qué significa EQUIVALENCE en Power BI

En Power BI, Equivalence es la propiedad estructural que garantiza que distintas representaciones, estructuras, niveles de granularidad, transformaciones o cálculos describan la misma entidad, hecho o realidad sin pérdida de significado.

Un dato posee equivalencia cuando:

• Puede adoptar múltiples formas y seguir siendo la misma verdad.
• Diferentes rutas de cálculo producen el mismo resultado semántico.
• Distintos modelos tabulares representan la misma lógica de negocio.
• Claves o identificadores divergentes pueden mapearse hacia la misma identidad.
• La conversión de formatos no altera el significado esencial del dato.

Equivalence responde la pregunta:
¿Permanece la identidad del dato intacta aunque cambie su forma?

2. Naturaleza — Por qué existe EQUIVALENCE como propiedad estructural

La equivalencia surge de tres principios fundamentales:

A) Transformación sin pérdida de identidad

Cambio de forma ≠ cambio de significado. Incluye transformaciones:

• de formato (texto, fecha, número)
• de granularidad
• de estructura tabular
• de modelo (estrella → snowflake)

B) Rutas alternativas hacia la misma verdad

En los modelos tabulares:

• distintas fórmulas DAX
• distintos joins
• distintas rutas relacionales

pueden llegar a un mismo resultado.

C) Multiplicidad semántica controlada

Una entidad real puede tener:

• múltiples códigos
• múltúltiples claves
• múltiples referencias
• múltiples formas válidas

Pero todas deben converger en un mismo centro de verdad.

Esto hace que Equivalence sea una propiedad ontológica: la verdad del dato existe más allá de su representación particular.

3. Función — Cómo opera EQUIVALENCE dentro del pipeline de Power BI

A) En Power Query (Transformaciones equivalentes)

Distintas transformaciones pueden producir datasets equivalentes si mantienen:

• identidad
• integridad
• semántica
• mapeabilidad

Ejemplos:

• "01/01/2025", "2025-01-01", "1 Jan 2025" → misma fecha
• dividir y recombinar columnas sin alterar significado
• normalizar o desnormalizar tablas preservando la entidad

B) En el Modelo Tabular (Estructuras equivalentes)

• Relaciones funcionalmente idénticas
• Claves que representan la misma entidad
• Agrupaciones que producen los mismos resultados

C) En DAX (Cálculos equivalentes)

Ejemplos:

SUM(Sales[Amount])

y

SUMX(Sales, Sales[Amount])

O:

[Total Sales]

y

CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))

D) En Visualizaciones

• diferentes agregaciones
• diferentes niveles jerárquicos
• distintos filtros

Si comparten equivalencia semántica → muestran la misma verdad.

4. Consecuencias — Qué ocurre cuando Equivalence falla

A) Doble conteo o pérdida de identidad

Ejemplo: dos claves distintas que representan la misma entidad → duplicación.

B) Rutas de cálculo divergentes

DAX devuelve valores diferentes según el método utilizado.

C) Modelos incompatibles

Tablas que deberían representar lo mismo no coinciden en:

• cardinalidad
• granularidad
• claves
• semántica

D) Inconsistencia entre reportes

Distintos reportes muestran valores diferentes sobre la misma métrica → colapso de equivalencia.

5. Interacciones — Propiedades relacionadas con EQUIVALENCE

• Consistency
• Quality
• Validity
• Integrability
• Abstraction
• Semantic Congruence

6. Métodos de Evaluación — Cómo medir EQUIVALENCE en Power BI

A) Identity Convergence Test

Evaluar si múltiples claves convergen en una misma entidad lógica.

B) Result Equivalence Test (RET)

Comparar dos rutas de cálculo:

• vía SUM
• vía SUMX
• vía CALCULATE
• vía relaciones distintas

El resultado debe ser idéntico.

C) Structural Equivalence Check

Validar si dos modelos tabulares producen:

• mismos totales
• mismas relaciones
• misma semántica

Aunque su estructura difiera.

D) Format Equivalence

Diferentes formatos deben representar el mismo valor:

• "$1,000"
• "1000.00"
• "1K"

E) Domain Mapping Validation

Asegurar que diferentes códigos mapeen a la misma entidad.

7. Modelos Aplicables — Frameworks para asegurar EQUIVALENCE

A) Equivalence Mapping Matrix (EMM)

• claves alternativas
• dominios equivalentes
• formatos equivalentes
• rutas de cálculo equivalentes

B) Semantic Equivalence Framework (SEF)

• intención semántica
• representación
• granularidad
• relación entre entidades

C) Multi-Key Identity Resolver

Unificación de claves heterogéneas → una sola entidad.

D) Functional Equivalence Engine

Valida que distintas fórmulas produzcan el mismo resultado.

E) Transformative Equivalence Model

Define qué transformaciones PQ mantienen:

• entidad
• identidad
• semántica

8. Samples — Implementación en Power Query y DAX

A) POWER QUERY — Normalización equivalente de fechas

DateNormalized = 
Table.TransformColumns(Source, {{"Date", each Date.From(_), type date}})

Todas las representaciones válidas → misma fecha funcional.

B) POWER QUERY — Mapping de equivalencias entre claves

EquivalenceMap =
Table.NestedJoin(
    KeysA, {"ClientID"},
    KeysB, {"AltClient"},
    "Mapped", JoinKind.LeftOuter
)

C) DAX — Equivalencia funcional de cálculos

TotalSales_A = SUM(Sales[Amount])

TotalSales_B = SUMX(Sales, Sales[Amount])

Ambas deben devolver el mismo resultado.

D) DAX — Validación de equivalencia

Equivalence_OK =
IF(
    [TotalSales_A] = [TotalSales_B],
    TRUE(),
    FALSE()
)

E) DAX — Mapeo de identidad equivalente

CustomerUnified =
SELECTCOLUMNS(
    Customers,
    "UnifiedID",
        COALESCE(Customers[ID], Customers[LegacyID], Customers[ExternalID])
)