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Article 1: Fundamentos para una Visualización de Datos Precisa en Power BI

Foto del escritor: InAudioInAudio
4 mar3 Min. de lectura

Power BI Graphic design logo


Power BI es una herramienta potente para el análisis de datos de negocio, pero su efectividad depende de la precisión de los datos y las visualizaciones. En este artículo, veremos los pasos clave para crear informes fiables en Power BI. Visualización de Datos Precisa en Power BI


1. Preparación y limpieza de datos


Una empresa de tecnología sanitaria optimizó sus paneles de Power BI al reorganizar modelos de datos, flujos y transformaciones. Como resultado, mejoró el rendimiento de los paneles y redujo los tiempos de carga, especialmente en conexiones de baja velocidad.


  • Limpia y estructura tus datos con Power Query Editor.

  • Convierte tipos y formatos de datos para mantener la coherencia.

  • Usa query folding para mejorar el rendimiento procesando los datos en el origen.

La preparación de datos garantiza que sean coherentes y estén listos para el análisis. Es un paso clave para crear visualizaciones precisas.



2. Modelado de datos adecuado


Amul, un gigante lácteo de la India, utilizó Power BI para mejorar la gestión de su cadena de suministro. Implementando un modelo dimensional, integraron datos desde la recolección de leche hasta la distribución de productos, lo que permitió análisis en tiempo real, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo del campo a la tienda.


  • Crea relaciones entre tablas utilizando un esquema en estrella.

  • Añade columnas calculadas y medidas para obtener nuevos insights.

  • Construye jerarquías de datos para que los usuarios puedan profundizar del resumen al detalle.


Un buen modelado de datos organiza la información de forma lógica, facilitando su análisis y visualización.



3. Normalizando Conjuntos de Datos


Un equipo de analítica de baloncesto usó Power BI para normalizar los datos del rendimiento de los jugadores. Aplicaron la normalización min-max para estandarizar los puntos anotados entre diferentes equipos, así podían comparar a los jugadores de manera justa.


  • Convertir todas las medidas a una unidad común entre las distintas fuentes de datos.

  • Usar ratios o porcentajes cuando compares datos de diferentes escalas.

  • Aplicar técnicas de normalización estadística para manejar valores atípicos y variaciones.


La normalización hace que los datos de diferentes fuentes sean comparables, asegurando un análisis justo y preciso.



4. Eligiendo Visualizaciones Adecuadas


En un proyecto de análisis del COVID-19, los analistas usaron gráficos de barras para comparar el número de casos entre regiones, mapas de puntos para la distribución geográfica, gráficos de líneas para seguir las tendencias a lo largo del tiempo, y gráficos de donut para analizar los casos por categoría.


  • Usar gráficos de barras para comparaciones, gráficos de líneas para las tendencias a lo largo del tiempo.

  • Implementar mapas para datos geográficos y KPIs para métricas clave.

  • Mantener las visualizaciones simples y centradas en el mensaje principal.


Seleccionar visualizaciones que mejor representen tus datos y transmitan tu mensaje claramente.



5. Formato Claro y Consistente


Zillow implementó Power BI para tener información sobre el mercado inmobiliario, usando un formato consistente en todas sus visualizaciones. Esto les permitió analizar de manera efectiva la dinámica del mercado y las tendencias de las propiedades, lo que llevó a mejores predicciones del mercado y a un mejor servicio al cliente.


  • Usar una paleta de colores y un estilo de fuente consistente en todo el informe.

  • Alinear y espaciar las visualizaciones para un aspecto limpio y organizado.

  • Etiquetar claramente todos los elementos, incluyendo los ejes, leyendas y puntos de datos.


Un formato consistente hace que los informes sean fáciles de leer y entender.



6. Optimización del Rendimiento


Metro Bank automatizó sus informes financieros usando Power BI. Al implementar técnicas de optimización del rendimiento, mejoraron los procesos de recopilación de datos y la eficiencia de los informes, manteniendo la integridad y el cumplimiento de los datos.


  • Usar el Analizador de Rendimiento para identificar y solucionar cuellos de botella.

  • Resumir y agregar datos para reducir el número de puntos de datos.

  • Implementar filtros para limitar la carga de datos y mejorar la capacidad de respuesta.


Optimizar tus informes para asegurarte de que funcionen sin problemas, especialmente con grandes conjuntos de datos."



Validez, creación y autoridad del artículo


Este artículo fue creado utilizando una combinación de tres programas de inteligencia artificial: Perplexity, Gemini y ChatGPT. El contenido se desarrolló a partir de la información proporcionada por Rajen en InAudio, adaptándolo al perfil de una empresa actualmente inscrita en clases de Business English con InAudio. Además, se refinó y complementó con estadísticas e información relevante para abordar las necesidades actuales y futuras de la empresa.


Fuentes utilizadas en este artículo:



 
 
 

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