🎯 Cos’è il Decomposition Tree e perché sta crescendo l’interesse

Il Decomposition Tree è un visual che permette di eseguire analisi diagnostiche (“root cause analysis”) con un approccio guidato e intuitivo.
In pochi clic è possibile scomporre un KPI — vendite, margini, stock, costi — lungo diverse dimensioni per identificare immediatamente il driver responsabile dello scostamento.

Oggi è così ricercato perché:

• Riduce drasticamente il tempo di analisi

• Non richiede codice, ma offre profondità analitica

• Si integra con modelli complessi, filtri e DAX

• Supporta un approccio decisionale più veloce e preciso

In un contesto dove la volatilità dei KPI è la norma, questo strumento diventa centrale.

⚙️ Come si utilizza (workflow concreto e replicabile)

1. Inserisci il visual Decomposition Tree nel tuo report

2. Definisci il KPI che vuoi analizzare (es.: vendite totali)

3. Aggiungi dimensioni rilevanti: prodotto, cliente, regione, periodo, canale

4. Lascia che Power BI evidenzi automaticamente i fattori più impattanti

5. Espandi i nodi per arrivare al livello decisionale utile

Esempio tipico:
Il fatturato del Q4 risulta inferiore rispetto all’anno precedente.
Con il Tree puoi scendere rapidamente per area → agente → cliente → categoria prodotto, e individuare l’esatto segmento che ha generato la perdita.

🧱 Il legame con Microsoft Fabric (altro trend in crescita)

Il lancio e la diffusione di Microsoft Fabric stanno amplificando l’attenzione sul Decomposition Tree.
In Fabric, infatti, la logica dei dati è unificata: lakehouse, warehouse e modelli semantici convivono in un’unica piattaforma.

Questo significa per il Decomposition Tree:

• Accesso più pulito e diretto ai dati

• Meno duplicazioni

• Governance più solida

• Performance e refresh più stabili

Il risultato è un’analisi più affidabile e scalabile.

🧰 Mini-focus tecnico: perché nelle ricerche compare “Power BI JSON”

Un’altra keyword in crescita è JSON, segno che gli utenti stanno lavorando con dati più complessi e strutturati.
Il Decomposition Tree è perfetto anche in questi scenari: integrando campi derivati da JSON puoi ottenere analisi dinamiche e molto granulari.

📌 Conclusione

L’aumento delle ricerche attorno al Decomposition Tree, a Microsoft Fabric e ai confronti con Tableau dipinge un quadro chiaro:
le aziende italiane stanno evolvendo il proprio approccio alla Business Intelligence, cercando strumenti rapidi, flessibili e integrati, in grado di supportare decisioni sempre più data-driven.

Il Decomposition Tree non è solo una feature di Power BI: è uno dei motori principali che sta guidando questa transizione.