Power BI es la herramienta de Business Intelligence líder en el mercado. En 2020, Microsoft Power BI ha ocupado una vez más la primera posición en el Cuadrante Mágico de Gartner. En este ranking, la consultora da un repaso en profundidad de las principales plataformas de analítica e Inteligencia de Negocio. Pero, ¿para qué sirve Power BI?

¿Qué es Power BI y cómo funciona?

Power BI es una suite de programas desarrollados por Microsoft que permiten realizar un tratamiento de datos con el fin de obtener informes interactivos. En el contexto de la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence, la elaboración de estos paneles de mando sirve para analizar y predecir cómo se están comportando las variables que más afectan a distintas áreas del negocio.

Consta de varios elementos cuyo funcionamiento de forma conjunta aumenta la potencializad de la herramienta.

Además de estos elementos, Power BI incluye Power BI Report Builder para crear informes paginados para compartir o imprimir y Power BI Report Server que permite publicar y compartir los informes creados.

El flujo de trabajo pasa por conectar e integrar diversos orígenes de datos, crear infomes a partir de ellos con Power BI Desktop, publicarlos en el Servicio Power BI para que los usuarios de dicho servicio y dispositivos móviles puedan acceder a ellos. El propio Servicio Power BI también permite obtener datos y crear informes pero las funcionalidades están mucho más limitadas que en Power BI Desktop.

Power BI Desktop

Es una aplicación gratuita de escritorio que permite conectar a datos, transformarlos y limpiarlos para crear un modelo de datos y crear representaciones visuales de los datos. Dicha transformación y limpieza se realiza con Power Query (incluida en la herramienta) Esta aplicación se integra con distintas bases de datos como, por ejemplo, Excel, Access, Azure de Microsoft, SAP HANA, SQL Server e incluso fuentes de datos online como Google Analytics o Facebook. Podemos configurar varios canales de información y tratarlos dentro del mismo modelo de datos.

Servicio Power BI

Es la parte de SaaS (Software as a Service) de Power BI. Permite la creación de entornos de trabajo para poder colaborar en la elaboración y explotación de informes y paneles. En su versión gratuita, sólo se necesita una cuenta de correo corporativa, permite importas conjuntos limitados de datos y crear visualizaciones sencillas, en su versión PRO, se puede colaborar, publicar, realizar usos compartidos y análisis específicos. Si se necesita análisis de microdatos, control de administración e implementación avanzados y recursos de almacenamiento y procesamiento en la nube dedicados, se debe contar con la versión Premium.

Power BI lleva más de una década posicionándose como la herramienta líder en BI

Ventajas de Power BI como herramienta de visualización de datos

¿Por qué la herramienta Power BI es una de las más extendidas en el campo de la Business Intelligence? Podemos citar las siguientes ventajas:

Aprende cómo se usa Power BI con estos cursos

La mejor forma de descubrir el potencial de Power BI es aprender con un curso especializado. Te mostramos los cursos sobre Power BI que puedes encontrar en datahack:

¿Te surgen preguntas y no sabes cuál elegir? Escríbenos sin dudarlo y te aconsejaremos estudiando tu situación en concreto.

El pasado jueves 28 de mayo a las 19:00 horas Juan Cañada, profesor de visualización de datos en la UTAD y director de desarrollo de Maxwell Render en Next Limit, compartió con los asistentes al Datatalk organizado por Datahack sus conocimientos sobre visualización de datos, dejando a la audiencia sorprendida y encantada con su presentación y la cantidad de datos curiosos que ofreció.

Comenzó relacionando la naturaleza y nuestro cerebro con el Big Data. Como bien dijo Hobbes a mediados del siglo XVII, nuestros sentidos traducen el mundo en sensaciones, no percibimos la realidad tal cual es, sino que construimos una visualización, un constructo mental relacionado con los millones de datos que percibimos. Centrándonos solo en la vista, el ojo humano capta 250 quintillones de bits de información en un segundo, más del total de datos transmitidos por Internet en un año, lo que transforma a nuestro cerebro en el mayor sistema de visualización de datos del mundo.

Nuestra forma de percibir la realidad también nos alerta sobre las malas prácticas de las visualizaciones de datos. Lo importante es que una visualización sea clara, transmita de manera precisa los datos sin engañar ni emborronar la visión del analista. Tenemos que evitar presentar la información de manera que provoque fallos de interpretación, como sucede en nuestro cerebro ante las ilusiones ópticas.

Visualización de datos

Visualización de datos - Juan Cañada - Ojo humano frente a Internet

Tenemos que tener en cuenta, por ejemplo, que los seres humanos somos buenos comparando distancias y distinguiendo entre colores, pero malos calculando diferencias de área, lo que puede hacer que un gráfico de barras sea mucho más útil que un diagrama circular de porciones.

Las visualizaciones las podemos clasificar en dos grandes tipos: descriptivas y exploratorias. Las descriptivas son las que consisten en traducir una serie de datasets, unos datos que ya tenemos, en algo gráfico que podamos enseñarle a alguien. El Teorema de Pitágoras, por ejemplo, es mucho más sencillo de comprender si se ven dibujados los cuadrados que forman cada lado del triángulo rectángulo que si solo vemos: “El cuadrado de la hipotenusa es igual a la suma de los cuadrados de los catetos”.

Juan Cañada nos habló de una interesantísima librería de Javascript desarrollada en la Universidad de Stanford, la D3, que permite hacer unas visualizaciones impresionantes y que recomendamos consultar a todos los interesados en la visualización de datos.

Visualización de datos

Visualización de datos - Juan Cañada - Probabilidad de PIN

La visualización exploratoria, por su parte, consistiría en analizar un conjunto de datos de los que aún no sabemos las conclusiones y encontrar el insight a partir de su visualización, distinguiendo también tendencias. A partir de esto podemos observar, por ejemplo, lo fácil que puede resultar adivinar el código PIN de las tarjetas de crédito de los usuarios. Tras un robo masivo de códigos PIN se estudiaron los datos y se observó que más del 10% de los mismos eran “1234” seguidos de cerca por los números simétricos, repetición de parejas, números que empiezan por “19” (fechas de cumpleaños); números cuyo primer par de dígitos oscila entre “01” y “12” y cuyo segundo par varía entre “01” y “31”, por el formato de fecha mes/día; o que en Corea abunda el pin 1004 porque su sonido se asemeja a una palabra real coreana, etc. De hecho, habría un 50% de posibilidades de que se descubriera un PIN en 50 intentos.

Juan Cañada concluyó su ponencia con una interesante reflexión sobre el objetivo real de la visualización de datos. La visualización no te proporciona las respuestas que buscas, sino que provoca que te preguntes las cuestiones adecuadas.

Tras la conferencia, pudimos disfrutar de un cáterin entre el ponente, el personal de Datahack y los asistentes. Si quieres venir al próximo evento, no dudes en apuntarte a nuestro MeetUp. ¡Nos vemos!

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