De Business Intelligence a Power BI Avanzado

¿Cuál es el origen de esta tecnología? ¿Porqué es tan utilizada? ¿Qué ventajas ofrece la implantación de Business Intelligence en una organización?

Vamos a explicar de forma genérica esta tecnología con el fin de aportar el conocimiento de cuales son los objetivos de uso de BI.

Se van a detallar y explicar cada uno de los componentes comunes que forman parte de esta tecnología, así como el proceso de desarrollo para entornos Business Intelligence. Desde los orígenes, hasta la presentación del dato.

Con esto, se aprenderá a conocer cada uno de los componentes y saber ubicarlos en diferentes entornos, con el fin de saber cuales son las herramientas necesarias en cada uno de dichos entornos.

Se van a detallar y explicar cada uno de los componentes comunes que forman parte de esta tecnología, así como el proceso de desarrollo para entornos Business Intelligence. Desde los orígenes, hasta la presentación del dato.

Con esto, se aprenderá a conocer cada uno de los componentes y saber ubicarlos en diferentes entornos, con el fin de saber cuales son las herramientas necesarias en cada uno de dichos entornos.

Entramos en el mundo de Power BI! Comenzamos explicando algunos de los beneficios del uso de esta herramienta y cuál es la posición de uso ante sus competidores. Ya que, cómo se observará, en pocos años a crecido en popularidad de manera muy llamativa.

Es importante comprender cual es la posición de esta herramienta frente a los competidores con el fin de entender la necesidad de aprendizaje de dicha herramienta.

Entramos en el mundo de Power BI! Comenzamos explicando algunos de los beneficios del uso de esta herramienta y cuál es la posición de uso ante sus competidores. Ya que, cómo se observará, en pocos años ha crecido en popularidad de manera muy llamativa.

Es importante comprender cual es la posición de esta herramienta frente a los competidores con el fin de entender la necesidad de aprendizaje de dicha herramienta.

En esta última clase, se detallan las características más importantes que tiene Microsoft Power BI, como parte de peso en el éxito de esta herramienta dentro de la tecnología de Business Intelligence.

La clave del éxito de esta herramienta no es casualidad, ya que como se ve en este punto, las características de Power BI, hacen que sea de las herramientas más completas del mercado y con una curva de aprendizaje incuestionable.

El proceso ETL, es una de las partes más importantes en un entorno BI. Aquí se va a explicar el proceso de extracción de los datos desde orígenes dispersos. Con el fin de poder modelar la información, para obtener los indicadores óptimos en el análisis de los datos. Detallando algunas de las buenas prácticas en la extracción de datos desde los orígenes.

El paso de extracción debe ser tratado con mucho cuidado, ya que una extracción de un conjunto de datos innecesario, puede generar una carga extra en el procesamiento de la información, y por tanto un retraso en la presentación del dato.

En el proceso de Transformación, es el momento donde dentro de una ETL, se van a realizar todas las operaciones posibles sobre el dato para optimizar y "estandarizar" dicha información a las necesidades del proyecto. Existen ciertas acciones que se deben de tener en cuenta en esta fase, con el fin de asegurar que el dato que queda es correcto y está listo, para poder almacenarlo en los almacenes de datos.

Se explicará la importancia de este paso y el peso que este tiene en la preparación del dato previa a su visualización.

En el proceso de Transformación, es el momento donde dentro de una ETL, se van a realizar todas las operaciones posibles sobre el dato para optimizar y "estandarizar" dicha información a las necesidades del proyecto. Existen ciertas acciones que se deben de tener en cuenta en esta fase, con el fin de asegurar que el dato que queda es correcto y está listo, para poder almacenarlo en los almacenes de datos.

Se explicará la importancia de este paso y el peso que este tiene en la preparación del dato previa a su visualización.

Este es el último paso a realizar dentro de un proceso ETL, donde una vez optimizado el dato proveniente de los orígenes, se carga en los almacenes de datos. Para posteriormente consumir estos datos en la presentación del dato, mediante cuadros de mando. Se explican algunos de los conceptos principales en el uso de estos almacenes de datos, donde se alojará el dato preparado para su posterior presentación.

Este es el último paso a realizar dentro de un proceso ETL, donde una vez optimizado el dato proveniente de los orígenes, se carga en los almacenes de datos. Para posteriormente consumir estos datos en la presentación del dato, mediante cuadros de mando. Se explican algunos de los conceptos principales en el uso de estos almacenes de datos, donde se alojará el dato preparado para su posterior presentación.

Conocido el entorno de Business Intelligence de una forma genérica, en este punto se explican los pasos de desarrollo de proyectos en el entorno de Power BI, extrapolando para su mejor comprensión, los pasos de un entorno genérico de BI a la herramienta de Power BI.

Aquí se aprenderán cuales son los pasos para el desarrollo de cuadros de mando en Power BI, de forma que se conozca la metodología en el desarrollo de estos de una manera natural y efectiva.

Este es el primer paso del flujo de desarrollo de Cuadros de Mando con Power BI. Este paso es para la obtención del dato desde las fuentes de datos, denominado Get Data. Aquí vamos a aprender a conectar con diferentes orígenes y usar buenas prácticas en esta acción, para optimizar la obtención de datos en Power BI.

En este punto se detalla los puntos más importantes a la hora de preparar el dato, una vez obtenido desde los orígenes, para dejar la información cargada lo más "limpia" posible y optimizada con el uso del recurso Power Query, desde Power BI.

En este punto se presenta el recurso Power Query y la finalidad de su uso dentro de la herramienta Power BI, a la hora de construir los cuadros de mando.

En el paso de Data Modeling, se va a explicar como se modela el dato, detallando este paso y orientando el conjunto de datos a la obtención de los indicadores clave (KPIs) necesarios. Con la finalidad de generar la representación de dichos datos en los cuadros de mando desarrollados con Power BI.

En este paso, se enseña como generar relaciones entre tablas, dentro de Power BI, para construir modelos de datos óptimos, que eviten un uso de recursos excesivos. Así como la importancia de crear las funciones necesarias, según el uso que se le vaya a dar en cada caso.

Definir la estructura de los cuadros de mando aplicando buenas prácticas y conocer algunos de los objetos y el entorno de desarrollo de informes dentro de la herramienta Power BI.

Conocer la capa de desarrollo visual de los cuadros de mando, es otra de las partes en las que se va a poner el foco de atención, ya que esta será la que represente de forma gráfica todo lo desarrollado en los pasos anteriores.

Definir la estructura de los cuadros de mando aplicando buenas prácticas y conocer algunos de los objetos y el entorno de desarrollo de informes dentro de la herramienta Power BI.

Conocer la capa de desarrollo visual de los cuadros de mando, es otra de las partes en las que se va a poner el foco de atención, ya que esta será la que represente de forma gráfica todo lo desarrollado en los pasos anteriores.

En este último paso se materializa la publicación de los cuadros de mando compartiendo dichos informes con otras personas, definiendo el público objetivo de los informes y permisos de acceso al conjunto de datos, que serán presentados en el recurso Power BI Service.

En este último paso se materializa la publicación de los cuadros de mando compartiendo dichos informes con otras personas, definiendo el público objetivo de los informes y permisos de acceso al conjunto de datos, que serán presentados en el recurso Power BI Service.

En este primer punto, se va a revisar el entorno de trabajo, detallando cada área, con el fin de que a partir del siguiente tema, estemos familiarizados con Power BI y conozcamos cada una de las partes, para movernos ágilmente.

Aquí se revisarán cada una de las partes de la herramienta, como punto de partida al objetivo de desenvolvernos cada vez mejor a través del entorno de trabajo.

Se describen los modelos relacionales, que son los utilizados en los desarrollos de Power BI, con el fin de aclarar y ahondar en este concepto, para su comprensión, conocimiento y uso, desde esta herramienta.

Al ser una herramienta con un componente visual bastante alto, la mayoría de operaciones y acciones, se pueden realizar desde las diferentes vistas de las que dispone Power BI Desktop. Aquí las revisaremos de forma que se comprenda que hacer desde cada una de ellas.

En este punto se revisan las áreas de complementos de diseño de los cuadros de mando, desde donde se pueden utilizar los recursos disponibles para la construcción de estos cuadros de mando en Power BI.

Revisión de las partes que componen esta parte del entorno Power BI, desde la que se desarrolla uno de los componentes con más peso. Los informes. Ya que es la parte visual desde la que se implementan los componentes visuales que representan los datos calculados e indicadores objetivo de análisis.

Revisión de la cinta de recursos en el tablero de trabajo de Power BI, con el fin de conocer cada una de las áreas que se ofrecen desde aquí y cual es el contenido en cada una de estas cintas.

Este punto, nos permite conocer de una manera más profunda los grupos de recursos que nos ofrece Power BI, para poder desarrollar nuestros cuadros de mando, columnas calculadas, nuevas tablas, medidas y otros elementos que se irán explicando a  lo largo del curso.

Presentación del recurso Power Query, como una de las partes esenciales en el desarrollo de los cuadros de mando, en los primeros pasos de su construcción. Desde este recurso, se realiza la preparación del dato en Power BI.

Este recurso, nos permite preparar el dato para posteriormente tratarlo en el entorno de Power BI. Es un recurso visual que incorpora el uso mediante un framework visual e intuitivo del lenguaje M. Muy potente y útil, como se verá en este punto y a lo largo del curso.

Breve repaso por la configuración de la herramienta Power BI, para dejar el entorno preparado y listo para el desarrollo de proyectos en este entorno.

Detectar los tipos más comunes de datos estructurados con los que nos podemos encontrar a la hora de crear un proyecto. Para posteriormente saber seleccionar la conexión que se debe utilizar para la extracción del dato, desde dichos orígenes. Conocer los diferentes grupos de orígenes que existen en Power BI, para saber localizar la conexión necesaria para acceder a un determinado origen.

Detectar los tipos más comunes de datos estructurados con los que nos podemos encontrar a la hora de crear un proyecto. Para posteriormente saber seleccionar la conexión que se debe utilizar para la extracción del dato, desde dichos orígenes. Conocer los diferentes grupos de orígenes que existen en Power BI, para saber localizar la conexión necesaria para acceder a un determinado origen.

Práctica de conexión a diferentes orígenes en Power BI, para aprender algunas de las particularidades de las conexiones a las fuentes de datos, dependiendo de la naturaleza de estas.

Con esta práctica, se persigue afianzar la forma de conectar con los orígenes de datos, como punto de partida a la extracción y optimización del dato importado.

Nota: En el material descargable, se adjunta el fichero .xlsx que se utiliza en el vídeo y un fichero .sql, con el contenido que se utiliza en la conexión a las base de datos. Este segundo, requiere tener instalado SQL Server, para poder cargar el contenido que aloja dicho fichero.

Práctica de conexión a diferentes orígenes en Power BI, para aprender algunas de las particularidades de las conexiones a las fuentes de datos, dependiendo de la naturaleza de estas. En esta primera parte conectaremos a una web, Google Analytics y fuente OData.

Con esta práctica, se persigue afianzar la forma de conectar con los orígenes de datos, como punto de partida a la extracción y optimización del dato importado.

Apuntes sobre conexiones a orígenes que permiten segmentar el conjunto de datos a importar desde el origen con sus ventajas e inconvenientes.

Importar todo un conjunto de datos, incluyendo información irrelevante para nuestro proyecto, puede generar cargas innecesarias en la presentación del dato, que se deben evitar, con el fin de que la carga/actualización de los datos, a la hora de presentar el dato, sea lo más rápida y óptima posible.

Existen diferentes formas de importar los datos desde los orígenes en Power BI, dependiendo de varios componentes referentes a cómo se encuentra el dato en el origen, tipo de origen o necesidad de un mayor o menor volumen de datos de estas fuentes. En este punto, se explican dichos tipos de importación, según las necesidades del proyecto.

Gracias a la actualización incremental que se puede configurar en Power BI, se amplían las operaciones de actualización programada proporcionando la creación y administración automatizadas de particiones para las tablas de modelo semántico que cargan datos nuevos y actualizados con frecuencia.

Así se evita tener que realizar cargas completas, cada vez que se actualice el conjunto de datos. Lo cual reduce la carga de trabajo del entorno.

A partir de este paso, es el momento de comenzar a adaptar el contenido recibido, de forma que el dato cargado, esté totalmente preparado y adaptado a las necesidades de los siguientes pasos. Para ello, existe una herramienta denominada Power Query que está integrada dentro de Power BI y que vamos a comenzar a conocer en este punto.

Se verá como se mapea el contenido cargado y se hará un tour por la herramienta para conocer mejor el entorno y las partes que lo componen.

En este punto se detallan algunas de las funciones más comunes para dejar el dato limpio y preparado y posteriormente realizar el modelado que se determine según las necesidades del proyecto. Estas funciones son comunes y básicas a la hora de comenzar con la preparación del dato en Power Query.

Estos pasos son muy importantes, ya que es el momento donde se debe realizar una limpieza y adaptación de los datos lo más exhaustiva posible, para evitar carga de datos elevada que generen retrasos en la presentación del dato.

En este punto se detallan algunas de las funciones más comunes para dejar el dato limpio y preparado y posteriormente realizar el modelado que se determine según las necesidades del proyecto. Estas funciones son comunes y básicas a la hora de comenzar con la preparación del dato en Power Query.

Estos pasos son muy importantes, ya que es el momento donde se debe realizar una limpieza y adaptación de los datos lo más exhaustiva posible, para evitar carga de datos elevada que generen retrasos en la presentación del dato.

Para un mejor control del dato en las funciones que se realizarán posteriormente, es muy importante conocer el conjunto de datos que se está importando y eliminar todos los errores posibles con el fin de evitar arrastrar posibles defectos de visualización en el resultado de los cuadros de mando. Esto forma parte de las buenas prácticas en el proceso de preparación del dato.

Hay diferentes formas de agrupar columnas, tanto en la preparación del dato, como en el paso de modelado del dato. En esta ocasión, se detallas las operaciones de agrupación de columnas, pero en el paso de preparación del dato desde Power Query.

Esto nos puede servir para reducir el número de columnas que se van presentar en nuestro modelo de datos, con el fin de reducir el conjunto de datos, o incluso con el fin de obtener un dato más preciso y mejorado antes de comenzar con el modelado del dato.

Aquí se estudiarán los tipos de combinación de consultas, así como las estrategias de cruce de datos, entre los elementos implicados en dicha combinación, dentro de propio recurso Power Query, como parte de la preparación del dato.

En las operaciones de combinación de tablas en Power Query, se pueden anidar tablas. En este punto se explica este concepto y como se pueden "desanidar" las columnas, así como el resultado de estas operaciones.

A continuación, se explican algunas de las operaciones imprescindibles en la preparación de datos con el uso de Power Query como parte de estas buenas prácticas en este paso.

Explicar el concepto de dinamización de tablas, y como realizarlas desde el paso de preparación del dato en el recurso Power Query, dentro de Power BI.

Se describen los tipos de relaciones y cardinalidad existentes en la vista de modelo de Power BI, dentro del paso de Data Modeling,  así como las formas de definir las relaciones en el modelo de datos de nuestro proyecto.

Es importante conocer los tipos de relaciones y la cardinalidad, para saber como se comportará el modelo de datos al realizar consultas con elementos de varios conjuntos de datos relacionados. Este paso aporta un plus de optimización en los desarrollos de los cuadros de mando en Power BI.

Ampliación de lo explicado en el anterior punto, para comprender mediante un ejemplo gráfico, como actúan las relaciones y la cardinalidad del modelado del dato, a la hora de presentar el dato en un cuadro de mando de ejemplo.

Consolidando con esta extensión del punto anterior los conceptos y efectos de las relaciones en la presentación de los datos en los cuadros de mando en Power BI.

Se va a detallar cómo o ocultar campos y tablas con el fin de evitar información redundante en nuestro modelo, a la hora de desarrollar los cuadros de mando. Esto formaría parte de la aplicación de buenas prácticas en el desarrollo de nuestros proyectos.

La finalidad de este punto es mejorar la visibilidad de los componente que si son útiles en el desarrollo de los cuadros de mando (parte visual) y cuales no son relevantes en la vista informe, y por lo tanto pueden ser ocultos, para evitar tener un número de elementos elevado, buscando la optimización en este caso, en lo referente a la visualización de los datos que si son necesarios.

Otra de las buenas prácticas que se deben definir en el proceso de desarrollo de nuestro modelo de datos, es el filtrado desde los orígenes del conjunto de datos a analizar. Esto es debido a que un volumen innecesario de datos, supone una merma en el rendimiento de los equipos que tengan que presentar el dato.

El seguimiento de los puntos que forman parte de estas buenas prácticas, hace que el resultado de los datos de los que se van a disponer en el diseño de los cuadros de mando, sean los óptimos y por tanto ayude a la mejora del rendimiento en la presentación del dato.

Se van a detallar algunas de las buenas prácticas en el modelado de datos, para la optimización de los tiempos de carga y presentación del dato de los cuadros de mando, en los proyectos desarrollados.

Más allá de la optimización del flujo de filtro, existen otros puntos a tener en cuenta en la aplicación de las buenas prácticas en el paso de modelado del dato (Data Modeling) en Power BI. Aquí se detallan dichos puntos que deben ser tenidos en cuenta.

Se van a explicar y detallar los diferentes grupos de categorías que agrupan a funciones DAX, según su objetivo. El lenguaje DAX es un pseudocódigo muy intuitivo con el que se pueden personalizar y obtener medidas y columnas calculadas, a partir de los datos del conjunto de datos que componen los desarrollos de los cuadros de mando.

Este es el lenguaje que se utiliza para el modelado del dato dentro de Power BI y por lo tanto, requiere conocimiento, para poder afrontar desarrollos lo más versátiles posibles y ajustado a las necesidades de los usuarios de los cuadros de mando.

Se detallan los diferentes operadores que se utilizan en el lenguaje DAX, el cual es muy útil en el modelado del dato, dentro de los desarrollos de los cuadros de mando, utilizados en las operaciones con los datos, dentro de las funciones desarrolladas.

Como se puede observar es un lenguaje muy natural, cuyos operadores afianzan el uso de DAX, para mejorar la generación de funciones versátiles y ajustadas a las necesidades de visualización de los datos.

A partir de nuestros conjuntos de datos, se puede ampliar el contenido con el fin de obtener los valores necesarios para hacer de manera efectiva y comprensible la visualización de los indicadores definidos. En este punto, se va a detallar que son las columnas calculadas y las medidas, como recursos para obtener estos valores de referencia.

Son dos conceptos diferentes pero complementarios, por lo que es muy importante conocer las diferencias y los casos en los que se debe utilizar uno u otro componente en el modelado del dato, dentro de Power BI.

Dentro del grupo de medidas, existe un recurso dentro de Power BI, que nos permite obtener medidas de una manera muy sencilla, a partir de un pequeño asistente. Estas medidas se construyen de forma automática, de forma que facilite la construcción de estas funciones, a las personas con poco conocimiento en DAX. En este punto se detalla como construir estas medidas de forma ágil y sencilla.

Se van a detallar las funciones de redondeo (que forman parte del grupo de funciones matemáticas y trigonométricas) y la finalidad de estas. También se van a realizar algunos ejemplos prácticos para comenzar a familiarizarnos con la construcción de expresiones con el lenguaje DAX.

Estudio de las funciones de lógicas y el uso de estas, así como la realización de ejemplos prácticos para comenzar a familiarizarnos con la construcción de expresiones con el lenguaje DAX. Con estas funciones, se puede validar determinadas expresiones, y dependiendo de su valor, controlar la generación de valores condicionados, entre otras funciones. Son recursos muy recurrentes en el desarrollo de funciones DAX.

En este punto se detallarán las funciones de agregación y los objetivos de estas. Observaremos algunas de las funciones más utilizadas y sus variantes desde un punto de vista práctico. También se van a realizar ejemplos prácticos para comenzar a familiarizarnos con la construcción de expresiones con el lenguaje DAX.

Se van a detallar las funciones de información y la finalidad de estas. Nos permiten evaluar contenido y expresiones, informando de si el resultado es verdadero (TRUE) o falso (FALSE). Con los ejemplos prácticos comenzaremos a familiarizarnos con la construcción de expresiones con el lenguaje DAX.

Por último dentro de este tema, se van a estudiar las funciones de conversión y para que sirven. También se van a introducir otras funciones, muy útiles en los desarrollos. Todo esto se va a explicar mediante ejemplos prácticos para comenzar a familiarizarnos con la construcción de expresiones con el lenguaje DAX.