Microsoft Power BI. Transformación de datos en conocimiento E-Book

Jeremey Arnold

• Herausgeber: ANAYA MULTIMEDIA
• Kategorie: Fachliteratur
• Serie: TÍTULOS ESPECIALES
• Sprache: Spanisch

Seitenzahl: 411

Veröffentlichungsjahr: 2023

Beschreibung

Microsoft Power BI es una herramienta de visualización y análisis de datos de elevada potencia para los científicos de datos más exigentes, pero es también lo bastante accesible como para permitir su manejo cotidiano por parte de cualquier persona que necesite sacarles más partido a los datos. El mercado ofrece muchos libros diseñados para formar a analistas de datos profesionales en el uso de Power BI, pero pocos logran que esta herramienta sea accesible para cualquiera que desee ponerse al día por su cuenta. Este volumen -una introducción eficaz a Power BI- trata los aspectos básicos y las funciones que se necesitan para pasar de «cero a cien» con los datos y sus visualizaciones. No importa si se manejan grandes y complejos conjuntos de datos o se trabaja en Microsoft Excel, porque el autor de este volumen, Jeremey Arnold, muestra cómo aprender Power BI uno mismo y cómo utilizarlo con seguridad como herramienta habitual para realizar análisis e informes de datos. Entre otras cosas, este libro le permitirá aprender cómo: * Importar, manipular, visualizar e investigar datos en Power BI. * Abordar soluciones de BI de autoservicio y para empresas. * Aplicar Power BI en la estrategia de inteligencia empresarial de su compañía. * Producir informes y paneles eficaces. * Crear entornos que le permitan compartir informes con su equipo y gestionar en conjunto el acceso a los datos. * Determinar la solución adecuada para hacer uso de lo que Power BI le ofrece según sus necesidades operativas, de tamaño y seguridad.

Leseprobe

MicrosoftPower BI

Transformación de datosen conocimiento

Jeremey Arnold

Dedico este libro a mi mujer, Katherine, y a mis hijos, Elainamia y Makayla. Ellos son mi constante fuente de ánimo, estímulo y alegría.

Agradecimientos

Quiero dar las gracias a todo el personal de Onebridge que creyó en mí y me dio el espacio que necesitaba para escribir este volumen. Agradezco especialmente a Sheryl Ricci por ayudarme con la edición interna. Gracias también a los revisores técnicos del libro (Bradley Nielsen, Belinda Allen y Bill McLellan). El equipo de O’Reilly merece asimismo mi agradecimiento especial por darme esta oportunidad, en especial Michelle Smith, Jeff Bleiel y Chris Faucher. Por último, no quiero terminar sin darle las gracias a usted, estimado lector, por tomarse el tiempo de elegir este texto y darle una oportunidad.

Sobre el autor

Jeremey Arnold es arquitecto de análisis sénior en Onebridge, una gran empresa de consultoría de análisis de datos de Indianápolis, Indiana. Ha trabajado en analítica de datos durante más de una década y ha sido usuario de Microsoft Power BI desde su lanzamiento en 2013. En todos estos años ha adquirido experiencia en distintos sectores, como el sanitario o financiero, en la industria de la fabricación y en la administración pública, siempre teniendo como objetivo la transformación de datos en conocimiento y la creación de entornos dirigidos a los datos.

Sobre la imagen de cubierta

El animal de la portada de este libro es un hipopótamo de África del este (Hippopotamus amphibius kiboko), una subespecie extinta del hipopótamo común (Hippopotamus amphibius). Los hipopótamos comunes, también conocidos como grandes hipopótamos, viven en las aguas de los ríos, pantanos y lagos del África subsahariana.

El nombre «hipopótamo» viene del griego antiguo «caballo de río». Los hipopótamos tienen un cuerpo grande de color marrón grisáceo con forma de barril, sustentado por unas patas cortas y anchas, y una cabeza de considerable tamaño (la boca suele tener más de 30 centímetros de anchura y puede abrirse hasta 150°). El hipopótamo es el tercer mamífero terrestre vivo más grande de la tierra (después del elefante y el rinoceronte): los machos llegan a pesar unas tres toneladas y media.

Muchas de las características físicas de los hipopótamos están asociadas a su naturaleza anfibia, que les permite cruzar tierra y mar a una velocidad sorprendentemente alta y con gran facilidad. Los dedos de sus patas son palmeados, con lo que su peso se distribuye de manera uniforme, y les ofrecen además una potente propulsión en el agua. El peso de un hipopótamo le permite caminar bajo el agua, y sus orejas y fosas nasales pueden cerrarse herméticamente, por lo que pueden estar por completo sumergidos durante unos cinco minutos.

En principio se pensaba que eran parientes cercanos de los cerdos y otros mamíferos de pezuñas similares, pero los registros de ADN y los fósiles hallados han demostrado evidencias de que los parientes más cercanos de los hipopótamos son los mamíferos marinos: delfines, marsopas y ballenas.

Aunque el hipopótamo subsiste pastando por las noches en las orillas de los ríos y las praderas adyacentes, se le considera territorialmente agresivo, y con frecuencia se ha informado de ataques a los humanos (entre otros animales), en ocasiones con víctimas mortales.

La imagen de la portada es obra de Karen Montgomery, que se ha basado en un grabado de estilo antiguo de la obra Cassell’s Natural History.

Índice de contenidos

Agradecimientos

Sobre el autor

Sobre la imagen de cubierta

Prefacio

Navegar por este libro

Convenciones empleadas en este libro

Uso del código de ejemplo

Capítulo 1. Introducción a Power BI

¿Qué es Power BI?

Componentes de Power BI

Power BI Desktop

El servicio Power BI

Power Platform

¿Cómo hemos llegado a Power BI?

SQL Server: la base de datos relacional de Microsoft

SQL Server Analysis Services: un pequeño paso dentro de BI

SQL Server Reporting Services: creación de informes perfecta, informes automatizados y mucho más

Excel: una herramienta BI de autoservicio

Power Pivot

Una nueva e importante funcionalidad que da lugar a Power BI

Nace Power BI Desktop

Power BI Desktop en su interior

VertiPaq: el motor de almacenamiento

DAX: el motor de fórmulas

¿Qué diferencia a Power BI de sus competidores?

Conclusión

Capítulo 2. Las vistas Informe y Datos

Vista Informe: la pestaña Inicio de la cinta

La subsección Portapapeles

La subsección Datos

La subsección Consultas

La subsección Insertar

La subsección Cálculos

Las subsecciones finales: Confidencialidad y Compartir

Vista Informe: la pestaña Insertar

La subsección Páginas

La subsección Elementos visuales

La subsección Objetos visuales de IA

La subsección Power Platform

La subsección Elementos

Vista Informe: la pestaña Modelado

La subsección Relaciones

La subsección Cálculos

La subsección Actualización de página

La subsección Parámetros

La subsección Seguridad

La subsección Preguntas y respuestas

Vista Informe: la pestaña Ver

La subsección Temas

La subsección Ajustar al área

La subsección Opciones de página

La subsección Mostrar paneles

Vista Informe: sección de ayuda

Vista Informe: sección Herramientas externas

La interfaz de paneles de la vista Informe

Panel Visualizaciones

Paneles Campos y Filtros

Un breve resumen de los demás paneles

Vista Datos

Conclusión

Capítulo 3. Importar y modelar nuestros datos

Obtener los datos

La cinta de Power Query

La pestaña Inicio

La pestaña Transformar

La pestaña Agregar columna

La vista Modelo

¿Qué es una relación?

El panel Propiedades

Conclusión

Capítulo 4. Visualicemos los datos

¿Por qué visualizar datos?

El panel Visualizaciones

Campos

Formato

Análisis

Interactividad visual

Gráficos de barras y columnas

Gráficos de barras y columnas apiladas

Gráficos de barras y columnas agrupadas

Gráficos de barras y columnas 100 % apiladas

Múltiplos pequeños

Gráfico de cascada

Gráficos de líneas y áreas

Gráfico de líneas

Gráfico de áreas

Gráfico de áreas apiladas

Gráfico de columnas apiladas/agrupadas y de líneas

Gráfico de cintas

Gráficos de anillos, de dispersión y mapas

Embudo

Gráfico de dispersión

Gráfico circular y de anillos

Treemap

Objetos visuales de mapa

Los objetos visuales «planos»

Medidor

Tarjeta/Tarjeta de varias filas

KPI

Tabla/Matriz

Segmentación de datos

Conclusión

Capítulo 5. Agregaciones, medidas y DAX

Introducción al lenguaje DAX

Medidas

Columnas calculadas

Tablas calculadas

Tipos de funciones

Agregaciones, algo más que unas sumas

Suma

Promedio

Mínimo y Máximo

Desviación estándar, Varianza y Mediana

Recuento y Recuento (Distintivo)

Primero, Último, Más antiguo y Más reciente

Medidas y fundamentos de DAX

Medidas implícitas y explícitas

Fundamentos de la sintaxis de DAX

CALCULATE

Parece que le gusta DAX, así que pongamos un poco de DAX en su DAX

Contexto de fila y contexto de filtro

Un último ejemplo DAX

Conclusión

Capítulo 6. Encajemos las piezas del rompecabezas: de datos sin procesar a informes

La primera importación de datos

Elegir y transformar los datos al importar

Transformaciones en Power Query

Segunda importación y procesado de datos

Consolidación de tablas con Anexar

Uso de Combinar para obtener columnas de otras tablas

Construyendo relaciones

Ocultar tablas

Identificar las columnas de nuestras relaciones

Hora de empezar a construir

Hagamos informes

Necesitamos un nombre

Las tarjetas ayudan a identificar puntos de datos importantes

Barras, columnas y líneas

Conclusión

Capítulo 7. Creación avanzada de informes en Power BI

Objetos visuales de inteligencia artificial

Elementos influyentes clave

Esquema jerárquico

Preguntas y respuestas

Narración inteligente

Parámetros de hipótesis

Configuración del parámetro

Integración del parámetro en DAX

Modificación del parámetro

Integración de R y Python

Limitaciones del uso de R y Python

Habilitar R y Python para Power BI

R y Python en Power Query

Objetos visuales R y Python

Conclusión

Capítulo 8. Introducción al servicio Power BI

Los fundamentos del servicio: lo que se necesita saber

El menú Navegación

Inicio y Examinar

Crear

Centro de datos

Configuración

Metrics

Aplicaciones

Canalizaciones de implementación

Más información

Publicar su trabajo

¿Qué es un área de trabajo?

Mi área de trabajo

Áreas de trabajo de capacidad compartida

Flujos de datos en áreas de trabajo compartidas

Ponga sus datos a disposición de los demás

Añadir usuarios a un área de trabajo

Compartir mediante un enlace o a través de Teams

Compartir mediante SharePoint

Crear una aplicación

Conclusión

Capítulo 9. Licencias y consejos de despliegue

Licencias

Licencia Pro

Licencia Premium por usuario (PPU)

Premium por capacidad (PPC)

Gestión de áreas de trabajo y aplicaciones

Generación de áreas de trabajo y control de accesos

Administrar los usuarios de un área de trabajo

Añadir usuarios a roles para implementación RLS

Creación y gestión de aplicaciones

Los conjuntos de datos dorados

Conclusión

Capítulo 10. Herramientas externas

Conozca Business Ops

Añadir y editar herramientas externas, y modificar el orden de visualización

Aprendizaje, generación de temas y de objetos visuales

Recursos DAX adicionales

DAX Studio

Tabular Editor

Creación de roles

Gestión de tablas y medidas

ALM Toolkit para Power BI

Bravo

Analyze Model

Formato de DAX

Manage Dates

Export Data

Conclusión

Apéndice A. Expresiones DAX más utilizadas

Funciones de agregación

AVERAGE

AVERAGEX

COUNT

DISTINCTCOUNT

MAX

MAXX

MIN

MINX

SUM

SUMX

PRODUCT

PRODUCTX

Funciones de fecha y hora

CALENDAR

DATEDIFF

DAY

MONTH

TODAY

YEAR

Funciones de inteligencia de tiempo

DATEADD

DATESMTD

DATESQTD

DATESYTD

Funciones de filtro

ALL

ALLEXCEPT

CALCULATE

Funciones lógicas

AND

COALESCE

IF

OR

Operadores DAX

Apéndice B. Algunos de mis objetos visuales personalizados preferidos

Añadir objetos visuales personalizados a Power BI Desktop

Diez de mis objetos visuales personalizados favoritos

Advance Card

Chiclet Slicer

Drilldown Choropleth

Pronósticos con ARIMA

Diagrama de Gantt

Radar Chart

Route Map

Scroller

Sunburst Chart

Word Cloud

Charticulator

Créditos

Prefacio

Estaba en el último año en la Universidad Estatal Ball cuando uno de mis profesores, el doctor James McClure, y yo discutíamos sobre los desafíos más habituales que se le presentan al modelo de mercado perfectamente competitivo. Manteníamos un diálogo de lo más interesante y, a lo largo de toda nuestra conversación, yo no paraba de dirigir todas las críticas al mismo problema: la información asimétrica. La información asimétrica es la condición según la cual una de las partes sabe más sobre el tema en cuestión que la otra, hasta el punto de que pueden utilizarlo para obtener algún tipo de ventaja.

Vivimos en un mundo en el que Google, Facebook, Amazon, Netflix y otros saben tanto sobre nosotros que tratan de averiguar lo que queremos antes siquiera de que nosotros mismos sepamos que lo queremos. Sin embargo, cada uno de nosotros tiene acceso a todo ese conocimiento. En esta era de la información en la que vivimos, no tenemos un problema de información asimétrica, sino de comprensión asimétrica. Lo que no hemos tenido nunca es la capacidad que tenemos ahora para procesar datos. O, al menos, no la teníamos hasta hace poco.

Antes, las herramientas con las que se podía agregar información a escala estaban en manos de organizaciones que podían permitirse complicadas inversiones en plataformas de datos, pero que las personas normales y corrientes ni entendían ni tenían a su alcance. Pero hoy existe un software que pone uno de los motores analíticos, sino el más potente, al alcance de todos nosotros con una inversión inicial de cero euros. Nunca hemos estado más inundados de datos, datos que están más al alcance de personas como usted y como yo, de lo que nunca lo habíamos estado en la historia de la humanidad.

La plataforma Power BI de Microsoft proporciona a los usuarios una herramienta para agregar cantidades de datos increíblemente grandes y así obtener conclusiones que puedan conseguirnos tanta información, sino más que a las demás personas. Ya se esté utilizando por razones personales o como organización que, sacando más significado a los datos, busca una ventaja competitiva en el mercado, nunca ha existido un método más económico de procesado de datos con la facilidad de manejo que ofrece Power BI Desktop.

Microsoft se ha pasado años trabajando con empresas de todo el mundo en una tecnología destinada a realizar complicados análisis de datos. Power BI se ha creado sobre la base de esa tecnología, y Microsoft está poniendo literalmente todo ese conocimiento en nuestras manos. Los datos son el gran ecualizador. No se trata solamente de tener más o menos datos. Estamos hablando de utilizarlos de una manera efectiva.

Las compañías de todo el mundo recogen más datos de lo que usted y yo podamos llegar a comprender en una vida; y, sin embargo, no hacen nada con ellos porque no tienen ni idea de cómo usarlos, y se encuentran perdiendo cuota de mercado frente a otros competidores de menor entidad que sí utilizan de manera eficaz los datos de los que disponen. Las organizaciones sin ánimo de lucro emplean Power BI para realizar análisis de datos que contribuyan a hacer del mundo un lugar mejor para vivir, sobre temas que van desde la conservación del medioambiente al cambio climático pasando por el acceso a la sanidad. Los analistas de datos de ciudadanos utilizan conjuntos de datos disponibles públicamente para descubrir malas conductas financieras y comprobar los resultados de los datos ofrecidos por organizaciones y gobiernos de todo el mundo. Si la capacidad para procesar y dar sentido a los datos es realmente el gran ecualizador de la era de la información, entonces Power BI es una herramienta que ofrece la capacidad de sentarse a la mesa y mirar a los ojos a los más grandes.

Quizá sea usted un contable que busca automatizar complicados procesos de limpieza de datos con fines normativos y necesita una herramienta para visualizar rápidamente las cuentas de resultados. Puede ser que sea un analista de datos particular buscando una herramienta para procesar millones de registros de datos para un proyecto personal. O tal vez un científico de datos tratando de hallar la herramienta que acelere la adopción de su trabajo por parte de sus usuarios finales. Si es usted una persona que trabaja con datos de cualquier capacidad y quiere sacar de ellos todo lo que nunca había podido, entonces Power BI es un ecosistema al que debería exponerse.

He escrito este libro porque, en primer lugar, me apasiona que los datos se usen de forma efectiva y creo de corazón que todos los que vivimos en el siglo XXI podemos interactuar con datos de alguna forma para mejorar profesional o personalmente. En segundo lugar, Power BI ha sido para mí un vehículo para comprender mejor todo tipo de conceptos importantes de datos, y creo que esas ideas son importantes para alcanzar ese primer objetivo. ¿Cómo unimos datos de distintos orígenes? ¿Cómo tratamos con tablas que son demasiado grandes para Microsoft Excel? ¿Cómo nos enfocamos en determinados grupos o partes de grupos para realizar análisis de una forma eficaz? ¿Cómo visualizamos esos resultados para que sean comprensibles para nuestra audiencia? Mis primeros años los pasé en las entrañas de las finanzas corporativas y, si hubiera tenido entonces Power BI, me habría ahorrado mucho tiempo y dolores de cabeza manipulando manualmente los datos y realizando agrupamientos y tablas dinámicas.

Nuestros datos del siglo XXI requieren una herramienta igual de moderna para desentrañarlos. Creo que Power BI es la mejor para esta tarea. Puede almacenar los datos, analizarlos y tiene el alcance suficiente como para estar disponible para cualquiera que utilice Windows. Ninguna otra herramienta de visualización o exploración de datos puede decir lo mismo, y por esa razón me siento tan emocionado de que haya elegido este libro. Espero asimismo que su viaje por los datos le resulte tan satisfactorio como lo ha sido para mí.

Navegar por este libro

Este libro está organizado de la siguiente manera:

•El capítulo 1, «Introducción a Power BI», ofrece una breve historia de los esfuerzos de inteligencia empresarial que ha venido haciendo Microsoft y de cómo sus productos han evolucionado hasta el Power BI que conocemos hoy. Además, entra en detalle sobre el funcionamiento subyacente de Power BI, haciendo referencia al modo en que almacena los datos y permite hacer consultas con ellos.

•El capítulo 2, «Las vistas Informe y Datos», y el capítulo 3, «Importar y modelar nuestros datos», presentan partes de la interfaz de usuario de Power BI, incluyendo cómo moverse por las distintas cintas y cómo introducir los datos en Power BI para su análisis.

•El capítulo 4, «Visualicemos los datos», y el capítulo 5, «Agregaciones, medidas y DAX», tratan sobre los principios básicos de visualización y sobre el uso de las agregaciones de datos.

•El capítulo 6, «Encajemos las piezas del rompecabezas: de datos sin procesar a informes», es un recorrido basado en el trabajo hecho en los anteriores capítulos para pasar de no tener nada en Power BI a disponer de una página de informe totalmente funcional.

•El capítulo 7, «Creación avanzada de informes en Power BI», habla sobre temas avanzados de análisis en Power BI, incluyendo objetos visuales de inteligencia artificial y análisis condicional.

•El capítulo 8, «Introducción al servicio Power BI», y el capítulo 9, «Licencias y consejos de despliegue», ofrecen una introducción al servicio Power BI, la plataforma basada en la nube para compartir informes y conclusiones.

•El capítulo 10, «Herramientas externas», introduce herramientas de otros fabricantes útiles para acelerar o facilitar futuros desarrollos.

•El apéndice A, «Expresiones DAX más utilizadas», y el apéndice B, «Algunos de mis objetos visuales personalizados preferidos», recogen ejemplos de funciones DAX que el lector puede modificar y aplicar a sus propios datos futuros, así como una valiosa lista con algunos de mis objetos visuales favoritos y sus distintas funcionalidades.

Convenciones empleadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

•Cursiva: Es un tipo que se utiliza para diferenciar términos anglosajones o de uso poco común. También se emplea para destacar algún concepto.

•Fuenteespecial: Los nombres de comandos, menús, opciones, cuadros de diálogo, enlaces y otros elementos que deben diferenciarse aparecen en un tipo de letra diferente para destacarlos del resto del texto, por ejemplo, el cuadro de diálogo OpcionesdeExcel.

•Monoespacial: Utilizado para el código y dentro de los párrafos para hacer referencia a elementos como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, declaraciones y palabras clave.

Uso del código de ejemplo

Se puede descargar material adicional (ejemplos de código, ejercicios, etc.) de la página web de Anaya Multimedia (http://www.anayamultimedia.es). Vaya al botón SeleccionaComplemento de la ficha del libro, donde podrá descargar el contenido para poder utilizarlo directamente. También puede descargar el material de la página web original del libro (https://oreil.ly/MS-power-BI-files).

Este libro ha sido creado para ayudarle en su trabajo. En general, puede utilizar el código de ejemplo ofrecido en este libro en sus programas y en su documentación. No es necesario contactar con nosotros para solicitar permiso a menos que esté reproduciendo una gran cantidad del código. Por ejemplo, escribir un programa que utilice varios fragmentos de código tomados de este libro no requiere permiso. Sin embargo, vender o distribuir ejemplos de los libros de O’Reilly sí lo requiere. Responder una pregunta citando este libro y empleando textualmente código de ejemplo incluido en él no requiere permiso, pero incorporar una importante cantidad de código de ejemplo de este libro en la documentación de su producto sí lo requeriría.

Capítulo 1

Introducción a Power BI

Usted es una persona de datos, y entiende sus datos. Sabe cómo funcionan las hojas de cálculo. Pero tiene tantos datos que procesar que sus hojas de cálculo no bastan. Necesita un modo de visualizarlos y compartirlos con usuarios profesionales, de forma que puedan examinar los análisis, comprender los datos igual que usted e incluso manipular las visualizaciones sin necesitar apenas formación. Si estas son las razones por las que está leyendo este libro, ha hecho lo correcto.

Microsoft Power BI es exactamente lo que necesita. Este libro le mostrará cómo ponerse al día rápidamente, tanto que en muy poco tiempo estará creando y publicando informes que dejarán a sus colegas con la boca abierta. Microsoft Power BI es una herramienta de análisis y visualización de elevada potencia para los científicos de datos más exigentes, pero también lo bastante accesible como para permitir su uso cotidiano por parte de cualquier persona que necesite sacarles más partido a sus datos.

Al principio, cuando la vida era más fácil (en 2011), Power BI era solo otra aplicación más de sobremesa. Pero ya no lo es. Es un completo ecosistema de inteligencia empresarial que puede encajar en muchas y muy diversas pilas tecnológicas.

Este capítulo presenta Microsoft Power BI e introduce su familia de productos al completo, ofreciendo una visión general del funcionamiento de la plataforma y resaltando lo que lo distingue de otras herramientas similares.

Una vez lo haya leído, será capaz de:

•Saber qué componentes encajan en el ecosistema Power BI y por qué son importantes.

•Conocer la historia del trabajo de Microsoft en inteligencia empresarial para comprender cómo hemos llegado a tener Power BI.

•Descubrir lo que hace a Power BI diferente de sus competidores.

¿Qué es Power BI?

Power BI es tanto una aplicación informática como todo un ecosistema de productos. Normalmente, cuando la gente dice «Power BI», se está refiriendo a la aplicación de sobremesa. Pero cuando se habla sobre cómo la mayoría de la gente comparte (visualmente) los frutos de su trabajo con otros, se hace en el contexto del servicio Power BI, una solución de tipo software como servicio (SAAS: Software as a Service) que alberga conjuntos de datos e informes de Power BI que pueden utilizar otras personas con acceso.

Más allá de estos dos elementos, existe una amplia variedad de productos de la familia para incrustar informes en sitios web y en otras aplicaciones, ver informes en un dispositivo móvil e incluso disponer de una versión propia de la solución SAAS en sus instalaciones.

Este libro se centra en Power BI Desktop y en el servicio Power BI, pues son los bloques de construcción fundamentales y más valiosos de los que se debe disponer.

Power BI Desktop es una herramienta para investigación y visualización de datos. Los analistas pueden tomar datos y crear informes interactivos que permitan a los usuarios finales recopilar información que antes estaba enterrada. En el ámbito financiero, se podría utilizar Power BI para automatizar la generación de cuentas de pérdidas y ganancias o analizar costes a lo largo del tiempo. En construcción, sería factible usar esta aplicación para identificar desviaciones en los tiempos empleados en terminar proyectos basándose en la composición del equipo o en factores geográficos. En ventas, quizá permitiría averiguar cuál de una serie de productos es el más vendido y detectar al mismo tiempo cuáles podrían llegar a venderse muy bien si se les diera un cierto impulso mediante un análisis de hipótesis.

Según Microsoft en el Business Applications Summit de 2021, el 97 % de las empresas de la lista Fortune 500 utiliza Power BI de alguna forma. Esto significa que es una tecnología a la que puede confiar su inversión de tiempo y esfuerzo, en especial si lo que está buscando es el tipo de conocimiento que transforme su empresa. O, en mi caso particular, es la excusa para crear un Pokédex para mi hija. A veces uno solo desea ser el mejor, como nadie lo ha sido nunca.

Componentes de Power BI

El Power BI de hoy consiste en una amplia variedad de productos que permiten a los usuarios crear y consumir informes a partir de los datos de los que usted dispone. De acuerdo con Microsoft (en el momento de publicar estas páginas), estos son los componentes que conforman la familia de productos Power BI:

•Power BI Desktop.

•Servicio Power BI.

•Power BI Mobile.

•Diseñador de informes de Power BI.

•Servidor de informes de Power BI.

•Power BI Embedded.

Estos productos tienen mucho que descubrir, pero los dos primeros componentes son el objetivo principal de este volumen. Pasaremos la mayor parte de nuestro tiempo aprendiendo Power BI Desktop porque es la base que todo usuario necesita; a su alrededor se construye el ecosistema completo. Hacia el final hablaremos del servicio Power BI con más detalle, pues va a necesitar ese conocimiento para publicar (y compartir después) el increíble trabajo que le convertirá en la envidia de su departamento.

Teniendo esto en mente, con toda seguridad una descripción rápida de estos componentes le servirá en el futuro, de modo que ahí va:

•Power BI Desktop: Una aplicación gratuita que se instala en un ordenador local y se puede utilizar para conectar, transformar y visualizar datos. Es la pieza fundamental para el resto de las partes del ecosistema Power BI.

•Servicio Power BI: Una solución SAAS en línea con la que los usuarios finales comparten informes creados en Power BI Desktop o Power BI Report Builder con usuarios de una empresa.

•Power BI Mobile: Un conjunto de aplicaciones para Windows, iOS y Android que permite a los usuarios finales ver informes en el servicio Power BI desde sus dispositivos móviles sin tener que emplear un navegador web.

•Diseñador de informes de Power BI: Una aplicación gratuita que se instala en un ordenador local y se emplea para generar informes paginados de elevada calidad, del mismo modo que puede hacerse con SQL Server Reporting Services. Por ejemplo, si queremos crear algo para automatizar la generación de facturas o crear largas listas de datos para su distribución, se puede hacer sin problemas con esta aplicación.

•Servidor de informes de Power BI: Si, por razones de seguridad, no puede publicar informes en el servicio Power BI, su equipo informático puede instalar una versión de ese software en un servidor interno detrás del cortafuegos de la empresa utilizando los recursos informáticos de la propia compañía, a diferencia de usar la nube. El servidor de informes de Power BI no incluye siempre las mismas funciones que el servicio Power BI, y esto se debe a que el primero se actualiza únicamente tres veces al año (enero, mayo y septiembre). También vale la pena mencionar que, si desea desplegar informes en el servidor Power BI de manera local, será necesario utilizar una versión especial de Power BI Desktop que esté alineada con la versión instalada del servidor de informes.

•Power BI Embedded: Sirve para integrar informes y objetos visuales de Power BI en aplicaciones o sitios web. Este producto tiene su propia estructura de precios y licencias.

Ahora que hemos presentado la familia al completo, pasaremos a centrarnos en los dos componentes relevantes en este libro: Power BI Desktop y el servicio Power BI.

Power BI Desktop

Power BI Desktop es un software con el que conectar, transformar y visualizar datos. Entremos en detalle. Esta aplicación incluye componentes propios. Los dos más importantes para un principiante en Power BI son el Lienzo de Power BI y Power Query, de modo que es en estos dos en los que nos centraremos en específico. Básicamente, aquí es donde se pasará la mayor parte de su tiempo de trabajo con Power BI Desktop.

El lienzo de Power BI es el lugar en el que se crean las visualizaciones. Imagínelo como una diapositiva de PowerPoint para sus datos. En ella utilizará la funcionalidad de arrastrar y soltar para organizar la información en distintas visualizaciones y explorar sus datos, obteniendo conclusiones. Aquí también aplicaremos formato a los objetos visuales, añadiremos imágenes y cuadros de texto, y mucho más.

Power Query se utiliza para importar y manipular datos, dándoles básicamente forma. En Power BI, a diferencia de Excel, por ejemplo, no se editan celdas de datos; se manipulan columnas de datos empleando sus funciones, asistentes y fórmulas. Power Query ofrece opciones para crear columnas personalizadas basadas en las reglas que el propio usuario diseña. Permite combinar varias tablas de datos o añadir valores de una tabla a otra.

Todo en Power Query empieza obteniendo datos de una fuente de datos, y este componente soporta una enorme cantidad de ellas. ¿Con qué base de datos desea conectar? ¿SQL? ¿Oracle? ¿Teradata? Power Query puede. Ah, no, que lo que quiere es conectar con un libro de Excel para obtener una tabla. Sin problemas. ¿Valores separados por comas (CSV: Comma-Separated Values)? Fácil. ¿Fuentes de la nube? Tampoco hay problema.

Microsoft se ha esforzado por crear nuevos conectores con fuentes de datos para demostrar que Power BI no solo se puede usar con productos de Microsoft, sino con cualquier tipo de aplicación en la que residan los datos, sea cual sea. Si adquiere un nivel de experiencia lo bastante elevado con M (el lenguaje de programación de Power Query), incluso puede (en teoría) crear conectores de datos personalizados con fuentes de datos no soportados de manera oficial. Tan solo debe saber que este libro no va a tratar sobre M ni sobre temas avanzados de Data Analysis Expressions (DAX) ni sobre programación. Estamos aquí para ayudarle como principiante de Power BI, y para ello estos conocimientos no son imprescindibles.

El servicio Power BI

Vamos ya a lo en verdad importante, lo que lo va a convertir de una persona normal que simplemente produce informes a una celebridad cuyos informes atraen a gente de todas partes. Con el servicio Power BI, la solución SAAS en línea, los usuarios comparten sus informes realizados con Power BI Desktop con otros usuarios de su empresa.

Todo el mundo tiene acceso gratuito a su propio espacio de trabajo. El usuario dispone de un espacio de trabajo personal que se genera previamente al acceder por primera vez, y es como un espacio de desarrollo privado en el entorno más amplio del servicio Power BI. Técnicamente se pueden compartir cosas desde este espacio personal, pero no es la mejor de las prácticas, y todo usuario con el que se comparta necesitará tener la licencia adecuada para verlo. La forma correcta de compartir informes con otros usuarios es creando un nuevo espacio de trabajo e invitándolos a él. Para optar a ser invitado a un espacio de trabajo, un usuario ha de disponer de una licencia de Power BI Pro o la empresa debe estar utilizando capacidad dedicada de Power BI Premium para compartir informes con usuarios que no tienen licencias Power BI Pro.

El servicio Power BI permite a otros usuarios finales explorar informes que usted ha creado para obtener conclusiones para su trabajo. Esta exploración puede producirse en forma de paneles de objetos visuales seleccionados o también como el acceso a un informe que usted ha creado con todas sus páginas. Incluso podría ser la capacidad de formular preguntas en lenguaje natural (mediante la función de preguntas y respuestas) para obtener información de los datos.

El servicio Power BI incluye otras funciones adicionales, como la capacidad para crear objetos especiales denominados flujos de datos. Estos objetos se pueden emplear para introducir información en el servicio Power BI de bases de datos externas. Ello permite, al mismo tiempo, a los usuarios finales acceder a esos datos y combinarlos con otros dentro de un modelo de Power BI Desktop.

Los desarrolladores gestionan el despliegue de canales entre los espacios de trabajo del servicio Power BI, lo que coadyuva en la creación y dirección de espacios de trabajo de desarrollo, prueba y producción. Estos canales de despliegue posibilitan el trabajo continuado de desarrollo en proyectos Power BI, sin que ello impacte en la experiencia del usuario para elementos que ya están siendo empleados por los usuarios finales.

Una nueva función del servicio Power BI les proporciona a los usuarios la capacidad de crear objetivos. Con datos del servicio Power BI se realiza el seguimiento de estos objetivos. Después, la información sobre estos objetivos se puede compartir con los usuarios correspondientes para obtener una información rápida y práctica.

En resumen, el servicio Power BI es la conexión fundamental que distingue a Power BI de, digamos, la acción de compartir un libro de Excel en la oficina. Crea un espacio compartido que sirve a la gente para ver la misma información de una manera segura, invitándolos al mismo tiempo a explorar datos compartidos que se pueden seleccionar para satisfacer las necesidades específicas de cada usuario final.

Power Platform

Ahora demos un paso atrás para ver el panorama completo: ¿cuáles son los productos «Power» de la familia de Microsoft? Microsoft Power Platform es una gran compilación de productos de código bajo o sin código que se soportan mutuamente; Power BI es uno de ellos. Aunque no le formaremos en estos otros temas, es bueno saber qué más hay ahí fuera en el caso de que sienta en el futuro la necesidad de integrar uno de esos productos en sus informes Power BI:

•PowerApps: Un entorno de desarrollo de código bajo o sin código en el que se pueden desarrollar aplicaciones propias para resolver distintos retos empresariales.

•Power Automate: Una estructura para que los usuarios finales desarrollen «flujos» que automatizan los procesos de sus compañías.

•Power Virtual Agents: Una herramienta sin código para crear chatbots para interactuar con clientes y empleados.

Cada uno de estos componentes puede ser utilizado por Power BI para sacar conclusiones que le permitan impulsar su trabajo. Veamos algunos ejemplos del funcionamiento de cada uno de los componentes con Power BI.

En Power Apps, por ejemplo, es posible disponer de una aplicación para que un inspector de sitios tome notas y suba esos datos a una base de datos SQL Server. Un informe Power BI podría también estar conectado con dicha base de datos, descargar esa información subida por la Power App y actualizar el informe basándose en los nuevos datos que hayan sido añadidos por otros inspectores que estén trabajando con Power Apps.

Digamos que su jefe, por el motivo que sea, quiere ver diariamente una versión estática de un informe. Pues bien, usted podría entrar manualmente en el servicio Power BI y crear una exportación, descargarla, escribir un email y hacer clic en Enviar. En lugar de ello, una opción más eficiente sería utilizar Power Automate para crear un flujo que automatizara la tarea y así asegurarse de que a las 8 de la mañana en punto de cada día haya un bonito PDF en su buzón de correo con la versión más actualizada de su informe Power BI. Si esto no le da puntos frente a su jefe, no sé qué otra cosa lo hará.

En lo que se refiere a los agentes virtuales (un software que ofrece un servicio de atención al cliente a las personas reales, imitando a un representante también real de dicho servicio), siempre que los usuarios finales interactúan con sus chatbots se recoge una gran cantidad de datos en el proceso. Todos se recopilan y almacenan, lo que significa que Power BI puede generar informes sobre ellos. De este modo, se crea una solución integral de creación de informes que permite a la compañía obtener perspectivas textuales acerca de lo que sus competidores están buscando realmente en su empresa. Los usuarios finales pueden trabajar con ellos y ver los datos reales.

¿Cómo hemos llegado a Power BI?

La historia de Microsoft en el sector de la inteligencia empresarial es larga y rica. En muchos aspectos, Power BI es el capítulo más reciente (y quizá el último), que representa la culminación de las capacidades en inteligencia empresarial desarrolladas en una serie de componentes que Microsoft fue construyendo con el paso de los años. Para sacar el máximo partido de este producto, vale la pena analizar cómo llegó la pila de inteligencia empresarial de Microsoft a Power BI y qué significa ese viaje para usted como usuario final.

Esta sección le va a proporcionar un contexto de gran valor: ¿por qué se desarrolló Power BI?, ¿por qué es importante? y ¿qué productos están relacionados entre ellos? Saber esto de antemano le ayudará del mismo modo que le sirve investigar una empresa antes de acudir a una entrevista de trabajo. La claridad que obtenga le será muy útil en el futuro.

SQL Server: la base de datos relacional de Microsoft

En 1989, Microsoft lanzó su primera base de datos relacional en la forma de SQL Server para OS/2. Una base de datos es una aplicación que contiene y organiza grandes cantidades de datos para distintos usos. Aunque SQL Server fue el primer paso (y uno muy necesario) para que Microsoft entrara en el mundo BI (Business Intelligence: inteligencia empresarial), una base de datos por sí sola no basta para suministrar inteligencia empresarial.

SQL Server Analysis Services: un pequeño paso dentro de BI

A medida que aumentaba la potencia de proceso, se popularizaba el uso de nuevos métodos para procesar datos, por ejemplo, los cubos. En 1998, Microsoft lanzó su primer motor de proceso analítico en línea OLAP (OnLine Analytical Processing) y lo denominó servicios OLAP, lo que acabaría convirtiéndose en SQL Server Analysis Services. OLAP es la manera elegante de llamar a la interacción basada en cubos con datos para análisis. El enfoque del cubo dominó muchos entornos BI de empresa durante más de una década.

SQL Server Reporting Services: creación de informes perfecta, informes automatizados y mucho más

Microsoft terminó necesitando finalmente añadir a SQL Server la opción de creación de informes perfecta. Esto hacía falta porque, a medida que aumentaban las situaciones de uso de los datos, también se incrementaba la necesidad de crear activos reutilizables con una especificación exacta; por ejemplo, que queramos asegurarnos de que todos los informes que se impriman tengan exactamente el mismo formato cada vez.

En 2004, Microsoft lanzó SQL Server Reporting Services como módulo adicional de SQL Server 2000, que tuvo su segunda versión con SQL Server 2005. SQL Server Reporting Services contaba con varias funciones que resultaban de gran utilidad en un despliegue de empresa, incluyendo la generación de informes perfecta, la distribución automatizada de informes y, en muchos despliegues, la posibilidad de que los usuarios finales generasen consultas en la base de datos SQL Server a su nivel mediante una interfaz de usuario.

Excel: una herramienta BI de autoservicio

Todas las aplicaciones mencionadas hasta ahora son lo que definiríamos como herramientas de inteligencia empresarial. El manejo y despliegue de estos caros instrumentos requerían grandes equipos de trabajo.

Si la inteligencia empresarial se define por sus grandes despliegues y altos niveles de inversión, la inteligencia empresarial de autoservicio es la capacidad de utilizar y manipular datos de tal forma que se da al usuario final la habilidad para explorar y analizar los datos de que dispone.

La historia de Microsoft en la inteligencia empresarial de autoservicio se reduce a un único producto esencial que casi todo el mundo ha visto o manejado alguna vez: Microsoft Excel. La primera versión de Excel salió para Macintosh en 1985. En esencia, Excel es un producto que sirve para tomar datos, colocarlos en un esquema «plano» y manipularlos o realizar cálculos improvisados con ellos según sea necesario. Excel daba a los usuarios finales la habilidad de tomar sus datos y obtener información de ellos. Esa es la premisa de la inteligencia empresarial de autoservicio.

Power Pivot

En 2010 Microsoft lanzó PowerPivot, cuyo nombre fue más tarde cambiado para añadir un espacio, de modo que estuviera formado por dos palabras y coincidiera así con el resto de los productos de esta nueva colección de herramientas Power BI. Originalmente era un módulo para Excel, pero Power Pivot permitía a los usuarios finales obtener información de una infinidad de fuentes y almacenarla en un modelo OLAP relacional (ROLAP) dentro del libro de trabajo. Power Pivot también incluía Power Query, una herramienta interna de extracción, transformación y carga (ETL: Extract, Transform and Load) para manipular datos utilizando el lenguaje M.

Una nueva e importante funcionalidad que da lugar a Power BI

Por esta época, empezamos a ver que la inteligencia empresarial de autoservicio y para la empresa comenzaban a fluir juntas. En SQL Server 2012, Microsoft lanzó una nueva utilidad con Analysis Services, denominada el modelo tabular. Analysis Services podía entonces soportar un método de organización de datos más parecido al de un almacén de datos clásico, a diferencia de una estructura de cubo, que resulta cada vez más difícil de manejar con el tiempo y tiende a ser más confusa para los usuarios finales. La diferencia era que, para obtener mejoras de rendimiento en este modelo tabular, Microsoft había desarrollado su primera tecnología de almacenamiento de datos en columnas. Al final esto se convertiría en lo que conocemos hoy como VertiPaq, el modelo tabular de almacenamiento de datos en columnas Analysis Services que se ejecuta en memoria. Dicho en pocas palabras, con estas mejoras, el rendimiento aumentó a una gran velocidad.

Mientras se llevaba a cabo todo este proceso, se desarrolló un nuevo lenguaje de fórmulas llamado DAX para soportar estos modelos tabulares que permitían cálculos en dichas columnas de datos y ayudaban a que los datos fueran procesables.

La siguiente versión de Power Pivot lanzada con Excel 2013 utilizaba este motor como base para su trabajo.

Nace Power BI Desktop

El 24 de julio de 2015 se presentó al mundo la primera versión disponible de forma general de Power BI Desktop. Su interior albergaba una completa herramienta de modelado de semántica (diseñada para ser comprendida por la gente) a nivel de empresa con el motor VertiPaq y el lenguaje de fórmulas DAX. Utilizaba Power Query para obtener información de una gran variedad de fuentes e introducirla en el motor, y permitía además transformaciones que podían modelar los datos para su futuro análisis.

La figura 1.1 muestra la línea temporal de las huellas que ha ido dejando la inteligencia empresarial y de cómo convergen, resaltando algunos de los hitos logrados en los últimos 30 años en BI de empresa y autoservicio.

Probablemente nadie le va a examinar sobre esta historia, pero espero que le haya dado la perspectiva suficiente como para entender cómo hemos llegado hasta aquí. Quiero decir, claro que no todos tenemos libros sobre la historia de Microsoft en nuestras estanterías, pero tampoco todos tenemos santuarios secretos dedicados a Satya Nadella. Es una elección de vida.

Figura 1.1. Esta línea temporal muestra la evolución de la inteligencia empresarial desde Excel hasta el Power BI Desktop de hoy en día.

Power BI Desktop en su interior

Power BI Desktop funciona porque en su interior posee dos potentes motores, que son los que consiguen que todo marche como debe a nivel técnico. El primero es el motor de fórmulas, que toma peticiones de datos, las procesa y genera un plan de consultas para su ejecución. Después tenemos el motor de almacenamiento, que guarda los datos del modelo en cuestión y extrae los requeridos por el motor de fórmulas para satisfacer la demanda de una determinada consulta.

Otra forma de verlo es pensar en el motor de fórmulas como si fuera el cerebro, pues se encarga de averiguar la mejor manera de abordar un problema y envía la orden de trabajo adecuada a las partes correctas del cuerpo para solucionarlo. El motor de almacenamiento es el cuerpo, que recibe esos comandos y realiza el trabajo de reunir todos los datos.

VertiPaq: el motor de almacenamiento

Conozcamos el motor de almacenamiento de los modelos tabulares de SQL Server Analysis Services, denominado VertiPaq. Esta herramienta de modelado semántico a nivel de empresa está incluida en todas las copias de Power BI Desktop. Cuando se introducen datos en Power BI Desktop, el motor VertiPaq lee la fuente de los datos después de la transformación y los coloca en una estructura de columnas. Gracias a esta división de los datos se realizan consultas más rápidas mediante la selección de las columnas y la compresión de los datos, ya que las columnas enteras resultan comprimidas. La compresión reduce significativamente el tamaño del archivo en comparación con lo que habría sido sin ella; y después coloca el modelo de datos al completo en la memoria local. Esta vista se puede actualizar desde las fuentes de datos originales.

Ahora, antes de que se emocione demasiado y salga a celebrarlo, debe saber que este motor de almacenamiento de datos tiene un obstáculo importante para los usuarios que vienen, por ejemplo, de Excel. Es imposible modificar las celdas de datos individuales. Como los datos se convierten a columnas para su almacenamiento, son indexadas y después comprimidas, los datos incluidos en el modelo se vuelven, en efecto, inmutables. Se pueden añadir columnas y medidas calculadas, pero los datos subyacentes no cambian. Si se desean modificar, hay que volver al paso de la transformación de los datos (es decir, Power Query) o regresar a la fuente de los datos y editar allí lo que corresponda, para después actualizar los datos.

DAX: el motor de fórmulas

Hablemos también del motor de fórmulas y su lenguaje, DAX. Es un lenguaje de fórmulas utilizado en Analysis Services, Power BI y Power Pivot, que se emplea para acceder a los datos de nuestro modelo. Esto lo lleva a cabo de la misma forma que alguien escribiría SQL para obtener datos de una base de datos. Los usuarios de Power BI suelen utilizar DAX para crear medidas y columnas calculadas. Lo maravilloso de Power BI es que, para una sencilla funcionalidad de arrastrar y soltar o cuando se crean objetos visuales, esta aplicación se ocupa de generar el DAX y pasarlo al motor interno para que su plan de consultas sea generado y ejecutado.

Nada de lo que se hace en Power BI se lleva a cabo sin DAX. Quizá el usuario no lo vea, pero siempre está ahí, jugando ese papel esencial de averiguar la mejor manera de obtener la información de su modelo de datos para satisfacer la petición del usuario.

¿Qué diferencia a Power BI de sus competidores?

Honestamente, nunca ha habido un mejor momento para ser un analista de datos que el que vivimos hoy. Muchas de las herramientas que hay en el mercado tienen diferentes puntos fuertes y débiles, y Power BI no es una excepción. De hecho, solo para que vea cuántos competidores hay en el mercado, echemos un rápido vistazo a la figura 1.2, que muestra el Magic Quadrant (literalmente, cuadrante mágico) de Gartner para las plataformas de análisis e inteligencia empresarial de 2022.

Ahora, sin importar lo que se piense de la posición de los competidores en el análisis, la enorme cantidad de ellos probablemente baste para que la cabeza nos dé vueltas. Cada competidor tiene una razón para estar en el mercado actual. Pero fijémonos en que el cuadrante donde está el líder solamente contiene tres jugadores: Qlik, Tableau y Microsoft.

La verdadera causa de la diferenciación entre Microsoft y sus competidores en este espacio es la capacidad para ejecutar su plan para su software. Microsoft tiene una historia de más de 30 años en inteligencia empresarial, y SQL Server tiene por sí solo más de 30 años de existencia. Microsoft lleva en este negocio mucho tiempo y tiene el número más alto de tecnologías de soporte de su plataforma BI, en comparación con el resto.

Todos estos competidores ofrecen productos que nos permiten tomar datos y convertirlos en fantásticas visualizaciones que nos ayudan a aprender algo que no sabíamos de nuestros datos. Me sentiré celoso toda la vida de la capacidad de Tableau de hacer clic y arrastrar para realizar agrupamientos, por ejemplo.

A pesar de lo que Tableau nos pueda deslumbrar, Power BI ofrece una herramienta para la manipulación de datos que no tiene rival en lo que se refiere a la facilidad de manejo para recursos no técnicos en Power Query. También tiene uno de los motores de análisis más potente, sino el más potente, del planeta en la actualidad, en forma de Analysis Services Tabular. Estas herramientas han acelerado la tasa de democratización de los datos dentro de muchas compañías. Power BI ha creado analistas de datos particulares en todo el mundo, que utilizan los datos para realizar un trabajo transformador. De hecho, haciendo el esfuerzo de leer y procesar este libro, usted está dando los pasos necesarios para entrar en esta comunidad.

Figura 1.2. El cuadrante mágico de Gartner para plataformas de análisis e inteligencia empresarial.

Aquí le ofrezco algunos ejemplos. WWF (World Wide Fund for Nature: Fondo Mundial para la Naturaleza), la empresa conservacionista más importante del mundo, emplea Power BI para compartir los efectos del impacto que produce con sus donantes. Los ingenieros de Cummins usan Power BI para realizar avanzadas planificaciones de capacidad que les permitan fabricar motores a mayor velocidad. Humana aprovecha Power BI para centralizar y visualizar datos de más de 45 fuentes de datos únicas de toda su compañía, siendo Power BI una plataforma de consolidación para los usuarios finales. El King’s College de Londres utiliza los objetos visuales de inteligencia artificial (IA) de Power BI para identificar factores esenciales que indiquen cambios en el rendimiento de los alumnos, lo que les permite ofrecer una atención específica y orientada que maximice las oportunidades de éxito de los alumnos. Estos son solo algunos de los diversos ejemplos de uso actuales de esta plataforma.

Power BI cuenta con décadas de experiencia en servicios de análisis, con una interfaz que ahora le permite cumplir sus promesas. Además, Microsoft lanza actualizaciones para Power BI Desktop todos los meses con nuevas funciones, conectores y visualizaciones. Microsoft está comprometido con Power Platform, y podemos decir con toda seguridad que estará con nosotros mucho tiempo. Cuando el 97 % de las empresas de la lista Fortune 500 se ponen de acuerdo en algo, probablemente es porque hay una buena razón.

Conclusión

Power BI es, en esencia, algo más que una aplicación de sobremesa. Es una completa plataforma hacia la que Microsoft ha estado trabajando para llegar durante buena parte de las últimas tres décadas. Tiene la ventaja única de contar con dos de los motores de análisis más probados en el mundo empresarial, VertiPaq y DAX. Incluye, asimismo, una fantástica herramienta para permitir a usuarios no técnicos reunir datos dispares y realizar análisis reales con esos datos con Power Query.

Power BI Desktop es ahora una solución empresarial utilizada por las mayores compañías del mundo, organizaciones sin ánimo de lucro e incluso pequeñas empresas para lograr extraer conclusiones de sus datos que antes habrían sido imposibles.

Comprendiendo lo que es Power BI, estamos listos para abrir por fin el software con una visión clara de lo que haremos con él. Lo primero es la vista Informe, de modo que prepárese, porque vamos a empezar. El siguiente capítulo tratará la interfaz de usuario y su manejo.