Los tres principales lenguajes para ello son SQL, R y Python.Microsoft Power BI es una de las herramientas de análisis de datos más poderosas. Permite conectarse a muchos tipos diferentes de fuentes de datos (incluso dentro de un solo modelo) y luego convierte las conexiones en tablas de datos útiles. Luego puedes usar estos datos para crear cálculos y gráficos DAX para comunicar tendencias, resultados y cifras clave. Los principales lenguajes de Power BI son M (en Power Query) y DAX.
Razones por las que hacer análisis de datos con Power BI
El análisis de datos es el proceso de explorar y analizar datos para encontrar patrones y tendencias. Se puede utilizar para tomar decisiones comerciales, como identificar nuevas oportunidades o mejorar la satisfacción del cliente. Power BI se conoce como una de las mejores herramientas para ayudarte a visualizar y trabajar con datos.
Power BI es un conjunto de servicios de software, aplicaciones y conectores que trabajan juntos para transformar fuentes de datos dispares en información interactiva y visual. Los datos pueden estar en forma de hojas de cálculo de Excel o una combinación de almacenes de datos híbridos locales y basados en la nube. Lo que hace Power BI es facilitar la conexión a sus fuentes de datos, es decir, visualiza y encuentra lo que importa y comparte esos datos con cualquier persona.
¿Cómo funciona Power BI?
La herramienta consta de muchas partes que funcionan juntas, comenzando con tres conceptos principales:
- Una aplicación de escritorio de Windows llamada Power BI Desktop.
- El servicio de software como servicio (SaaS) en línea se denomina servicio Power BI.
- Aplicaciones móviles de Power BI para dispositivos Windows, iOS y Android.
Estos tres elementos están diseñados para ayudar a crear, compartir y usar información comercial de la manera que mejor se adapte a la función a realizar en cada momento.
Según el perfil profesional, se puede utilizar Power BI de diferentes maneras. Como por ejemplo, para buscar informes y paneles.
Los usuarios que necesitan hacer informes comerciales suelen utilizar Power BI Desktop o Power BI Report Builder para generar estos informes, publicarlos en el servicio Power BI y acceder a ellos desde allí. También se podría usar principalmente la aplicación de teléfono Power BI para realizar un seguimiento del progreso de la cuota de ventas y descubrir nuevos datos de clientes potenciales.
Los desarrolladores usan las API de Power BI para introducir datos en conjuntos de datos o incrustar paneles e informes en sus propias aplicaciones personalizadas. También se utiliza cada componente de Power BI en diferentes momentos, según sus objetivos y roles de un proyecto en particular. Por ejemplo, Power BI Desktop se puede utilizar para generar informes sobre los datos orientados al cliente, o ver el progreso de la producción y el inventario en paneles en tiempo real.
Estas son las razones por las que analizar datos en Power BI:
- Económico
- Integración de Excel
- Vista personalizada
- Imágenes interactivas
- Conexión
- Actualización rápida
- Colaboración mejorada
- Power BI Cloud.
5 habilidades necesarias para un desarrollador de Power BI
Modelado de datos
El modelado de datos son las tablas, sus definiciones (columnas) y sus relaciones. El modelado de datos se realiza con una comprensión completa del requisito y la fuente de datos.
Es el principio de cualquier sistema de análisis de datos. Independientemente de la herramienta de BI que se utilice, se debe tener una buena comprensión del modelado de datos. Sin esto, cualquier informe de Power BI se puede volver lento, difícil de mantener e inflexible a los cambios.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Trabajar con datos nos acerca gradualmente del análisis descriptivo al análisis predictivo. Los profesionales con estos conocimientos obtienen mucho más valor si pueden encontrar patrones en los datos y guiarlos mejor hacia decisiones más informativas.
Hay algunas funcionalidades de IA fáciles de usar implementadas en Power BI. Sin embargo, la manera de aprovechar al máximo los datos, es hasta ahora usando una combinación de Cognitive Services y Azure Machine Learning, R y Python con Power BI.
Big Data
Es recomendable familiarizarse con los siguientes conceptos:
- Análisis de conjuntos de datos
- Optimización del rendimiento
- Azure Synapse y/u otras tecnologías de Big Data
Lenguaje analítico
Power BI es una herramienta analítica, por lo que es esencial aprender el lenguaje analítico de la misma. Esto significa aprender DAX (lenguaje de expresión de análisis de datos). Sin embargo, es muy beneficioso si aprende algo de T-SQL, Power Query e incluso MDX. La razón de esto es que, a veces, encontramos que algunos de los cálculos se pueden hacer en esas capas y, como resultado, tendremos menor tiempo de ejecución del modelo de Power BI.
SoftSkills
Hay algunas habilidades que necesarias para un buen desarrollador que no son necesariamente técnicas. Sin estas no es posible llegar lejos en nuestras habilidades tecnológicas o HardSkills, así que es necesario mejorar ambas al mismo tiempo. Estas son algunas habilidades que consideramos fundamentales para ser un buen científico de datos:
- Comunicación
- Dar respuestas a tiempo y estimar el trabajo necesario
- Cambiar la mentalidad de técnico a “comercial” y al revés
- Actitud
- Trabajo en equipo
- Óptima gestión de proyectos
Punto extra: Mantenernos actualizados con comunidad de Power BI
Aunque la comunidad de Power BI no es una habilidad, es un recurso maravilloso para aprender sobre Power BI y conectarse con personas que estén en aprendizaje también. Hay foros en línea, autores de blogs y creadores de videos de YouTube que escriben y publican contenido fantástico de Power BI regularmente.
Certifícate con nosotros
Especialízate con nosotros a través de nuestras certificaciones y aprende sobre las mejores herramientas que están utilizando en la industria de Data Science y Power BI, Business Intelligence y Big data, que te proporcionarán la formación necesaria para posicionarte en este sector.
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