Corso DAX Avanzato: il nuovo corso Data Masters per la Business Intelligence

Cos’è DAX (Data Analysis Expressions) e le sue applicazioni in BI

DAX (Data Analysis Expressions) è un linguaggio di formule sviluppato da Microsoft specificamente per la business intelligence. Viene utilizzato in strumenti come Power BI, Excel (Power Pivot) e SQL Server Analysis Services (SSAS) per creare calcoli personalizzati sui dati. 

In termini semplici, DAX consente di definire misure, colonne calcolate e KPI che elaborano i dati già importati nei modelli, in modo simile alle formule di Excel ma con molta più potenza e flessibilità. DAX è diventato uno strumento indispensabile per analisti di dati e professionisti della BI nell’ecosistema Microsoft. La sua sintassi, apparentemente semplice e familiare per chi conosce Excel, permette però di lavorare su dataset complessi e grandi volumi di dati a livello enterprise. DAX, infatti, è considerato il “cuore pulsante” di Power BI, poiché grazie ad esso è possibile creare modelli di analisi scalabili, efficienti e in grado di affrontare scenari aziendali complessi.

Principali applicazioni di DAX in data analytics e BI 

DAX offre una vasta gamma di funzionalità avanzate per analizzare e trasformare i dati in contesti BI. Ecco alcuni esempi delle sue applicazioni più comuni:

• Misure e KPI personalizzati: permette di creare metriche su misura per analisi avanzate (es. margini calcolati, indici di performance) su modelli Power BI o SSAS. Ad esempio, un data analyst può definire una misura DAX per calcolare il tasso di conversione combinando dati di vendita e dati marketing in tempo reale.
• Analisi temporali (Time Intelligence): include funzioni per calcoli dinamici basati sul tempo, come aggregati Year-to-Date (YTD), Month-to-Date (MTD), confronto anno su anno e medie mobili. Ciò consente di analizzare trend nel tempo, ad esempio confrontare le vendite cumulate dall’inizio dell’anno rispetto all’anno precedente.
• Aggregazioni complesse su più tabelle: DAX può aggregare e correlare dati provenienti da tabelle diverse rispettando le relazioni del modello, mantenendo flessibilità nell’analisi multidimensionale. Si possono calcolare, ad esempio, totali filtrati (come vendite per categoria e regione) anche in modelli di dati complessi con più tabelle relazionate.
• Filtri avanzati e calcoli condizionali: consente di applicare filtri personalizzati e condizioni complesse nelle formule. Con funzioni come CALCULATE e FILTER si possono creare aggregazioni condizionate (es. somma delle vendite solo per prodotti di un certo colore), oppure eseguire conteggi con criteri dinamici.
• Analisi “what-if” e scenari simulati: grazie a funzioni e parametri, DAX facilita la realizzazione di scenari ipotetici. Un analista può implementare logiche what-if (es. variare un tasso di sconto in una misura) per valutare l’impatto di decisioni strategiche in modo interattivo.
• Funzioni di ottimizzazione e calcolo avanzato: include funzioni avanzate per ottimizzare query e gestire la memoria (essenziale su grandi modelli in-memory). Permette ad esempio di creare aggregazioni pre-calcolate per velocizzare le dashboard o usare variabili (VAR) per scrivere formule più efficienti.
• Integrazione con visualizzazioni e report: DAX si integra strettamente con Power BI ed Excel, alimentando dashboard interattive e report dettagliati. Le espressioni DAX producono risultati che possono essere visualizzati con grafici e tabelle dinamiche, arricchendo la data visualization con numeri e indicatori calcolati sul momento.

DAX estende enormemente le capacità di analisi dei tradizionali strumenti di BI: dove finiscono le semplici dashboard descrittive, iniziano le formule DAX. Imparando DAX, un professionista diventa in grado di ottenere insight più profondi dai dati e rispondere a domande di business complesse che altrimenti rimarrebbero senza risposta. Non a caso, saper creare formule DAX efficaci aiuta a sfruttare al massimo i dati a disposizione, consentendo di risolvere problemi aziendali reali e influenzare decisioni strategiche basate sui dati.

Perché DAX è una competenza avanzata e strategica per data analyst e BI specialist

Nel panorama attuale della data analytics e della business intelligence, DAX si è affermato come una delle competenze più avanzate e strategiche. Ecco i motivi principali che rendono DAX così importante:

• È il motore della BI più diffusa: DAX è il linguaggio di calcolo alla base di Microsoft Power BI, lo strumento di BI più utilizzato in ambito aziendale. Con sempre più aziende che adottano Power BI per le loro analisi, la richiesta di professionisti che sappiano usare DAX in modo esperto è in forte crescita. Secondo un’analisi su 1000 offerte di lavoro per data analyst nel 2024, ben 29% dei datori di lavoro richiede la conoscenza di Power BI (contro il 26% di Tableau) [fonte 365datascience.com] – un dato significativo che conferma la diffusione capillare di Power BI nel mercato. Dato che padroneggiare Power BI significa, di fatto, padroneggiare DAX, è evidente come DAX sia diventato una skill cruciale per chi lavora con i dati.
• Distingue i professionisti nel mercato del lavoro: in un settore sempre più affollato di aspiranti data analyst, possedere competenze avanzate in DAX fa davvero la differenza per distinguersi dalla massa. Molte posizioni per Data Analyst, BI Specialist o Data Consultant oggi richiedono espressamente competenze avanzate in Power BI e DAX, considerandole skill indispensabili per i ruoli di più alto profilo nell’analisi dati. In pratica, saper usare DAX a livello professionale significa aggiungere al proprio curriculum una competenza altamente richiesta, che permette di competere per posizioni senior o specializzate. Una conferma viene anche dai trend internazionali: i professionisti specializzati in Power BI godono di compensi elevati, con stipendi medi che negli USA superano i 129.000 dollari annui [fonte dataquest.io]. Questo riflette la domanda di mercato: le aziende sono disposte a investire di più in chi possiede skill avanzate e rare come DAX.
• Ha una barriera d’ingresso più alta (quindi meno concorrenza): rispetto ad altre competenze tecniche più comuni (ad esempio SQL o Python di base), DAX è notoriamente più impegnativo da padroneggiare. La sua logica di calcolo basata sui contesti (di riga e di filtro) e la necessità di un pensiero più astratto rendono DAX un linguaggio “hard to learn, hard to master”. Se molti candidati imparano Python/SQL a livello base in pochi mesi, poche persone invece raggiungono una vera padronanza di DAX. Questo crea un opportunità per chi si specializza: impegnarsi per apprendere DAX approfonditamente significa separarsi dal gruppo. Essendo meno affollata di altri skill, la competenza DAX consente a un professionista di emergere e diventare un referente prezioso nelle aziende che usano l’ecosistema Microsoft. In altre parole, meno concorrenza = più possibilità di brillare per chi ha investito tempo su DAX.
• È una skill resiliente anche di fronte all’automazione: in un’epoca in cui l’AI e gli strumenti “autoML” automatizzano vari aspetti dell’analisi dati, DAX rimane una competenza in cui l’esperienza umana è ancora fondamentale. Ad oggi, persino i modelli di intelligenza artificiale più avanzati faticano a generare codice DAX corretto per problemi complessi. Questo significa che il know-how DAX è meno soggetto ad automazione immediata, aumentando il valore di chi lo possiede. Finché gli strumenti AI non colmeranno il gap (cosa che potrebbe richiedere ancora tempo), i professionisti abili in DAX avranno un vantaggio competitivo non replicabile facilmente dalle macchine.

Quindi, è questo che rende DAX sinonimo di competenza strategica nel mondo dei dati. Saperlo utilizzare significa poter trasformare grandi moli di dati grezzi in insight strategici con efficienza e scalabilità. In un contesto dove i dati crescono esponenzialmente, la capacità di modellarli e interrogarli con DAX è ciò che distingue il vero professionista dei dati da chi si limita a visualizzarli.