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5 recomendaciones para la visualización de datos en Power BI

4 Mins de lectura

Cada día, las empresas generan más datos sobre la facturación de las ventas, el rendimiento del marketing, las interacciones de los clientes, los niveles de inventario, las métricas de producción, los niveles de personal, los costes y otros KPI. Pero con tantos datos a examinar, puede resultar complicado tener una visión global.

La visualización de datos nos ayuda a convertir todos esos datos en información empresarial que podamos comprender con facilidad y resulte visualmente atractiva y de utilidad.

Una de las principales herramientas de visualización de datos con la que trabajamos en Hiberus Tecnología es Power BI.

Uno de los motivos es que, por quinto año consecutivo, Microsoft vuelve a posicionarse como líder de plataformas y herramientas imprescindibles de Business Intelligence y análisis según el conocido como. Cuadrante Mágico de Gartner.

visualización de datos en Power BI cuadrante mágico de Gartner

5 recomendaciones para visualización de datos en Power BI

Como ya hemos comentado, la visualización de datos puede ser una tarea compleja cuando tienes que manejar muchas cantidades de datos. Para hacerte la tarea un poco más fácil, vamos a darte algunas recomendaciones imprescindibles para la visualización de datos en Power BI, con el objetivo de que puedas comprender mejor y sacarle todo el partido a esta herramienta que tanta utilidad tiene.

1. Optimización de modelos

Es posible que un informe funcione sin problemas en entornos de desarrollo y prueba, pero al implementarlo en producción para un público más amplio, pueden surgir problemas de rendimiento ocasionando que se prolonguen los tiempos en cargar las páginas del informe y actualizar los objetos visuales. Esto resulta en una experiencia de usuario negativa.

La optimización del rendimiento implica la realización de cambios en el modelo de datos actual para que se ejecute de forma más eficaz. Es decir, si el modelo de datos está optimizado, funciona mejor.

La carga, así como la actualización de las páginas y visualizaciones, es imprescindible que sea lo más rápida posible. La optimización del rendimiento implica reducir el tamaño del modelo de datos y utilizar los datos de manera efectiva.

recomendaciones para hacer visualización de datos en Power BI

Para ello, debes aplicar los siguientes objetivos:

  • Revisa el rendimiento de las medidas, relaciones y visuales.
  • Usa variables para mejorar el rendimiento y solucionar problemas.
  • Mejora el rendimiento mediante la reducción de los niveles de cardinalidad.
  • Crea y administra agregaciones.

2. DAX

El uso de buenas prácticas con el lenguaje te permitirá crear medidas formateadas, familiarizarnos con las nuevas funciones, usar DAX Studio…

Logotipo de Dax Studio

Debemos conocer el analizador de rendimiento, el cual está incorporado en Power BI Desktop. Su función es darnos información sobre cómo se ejecutan los elementos del informe, tales como los objetos visuales y las consultas DAX.

El analizador de rendimiento es útil para optimizar dos de los cuatro niveles de la arquitectura: el modelo de datos y los objetos visuales del informe. Es recomendable comenzar la optimización de informes utilizando el analizador de rendimiento como punto de partida.

También debemos trabajar con la herramienta externa DAX Studio.

En la elaboración de cálculos mediante DAX, ya sea a través de medidas o columnas, se utiliza una consulta DAX, que se ejecuta mediante dos motores de VertiPaq. Al procesar una consulta, el motor de fórmulas se encarga de manejar la petición, solicita al motor de almacenamiento los datos necesarios y realiza los cálculos pertinentes. Por su parte, el motor de almacenamiento se encarga de recuperar y agregar los datos solicitados por el motor de fórmulas.

Imagen extraída de learn.microsoft.com

3. Visualizaciones de Power BI

Hay gran variedad de objetos visuales para representar los datos que, a su vez, podemos formatear de múltiples formas, pero siempre seguimos la metodología SCRAP para mejorar nuestros cuadros de mandos:

  1. Espaciado
  2. Contraste
  3. Repetición
  4. Alineamiento
  5. Proximidad

Principios de diseño para visualización de datos en Power BI

La visualización de datos es un aspecto relevante en la presentación de información compleja de manera efectiva y atractiva para el público. Al transformar grandes cantidades de datos en información más simple y comprensible, las visualizaciones de datos permiten respaldar la historia que se desea contar con objetos visuales adecuados. Además, una visualización de datos eficaz puede ayudar a:

  • Identificar patrones, tendencias y conclusiones de manera imparcial.
  • Proporcionar contexto, interpretar resultados y comunicar conocimientos.
  • Simplificar los datos para facilitar su comprensión por parte del público.
  • Mejorar la interacción con el público.

En resumen, muchas de las conclusiones y conocimientos que se desean transmitir se comprenden mejor mediante paneles de datos creados con herramientas de visualización de datos.

4. Analítica avanzada

Power BI es una gran herramienta para desarrollar análisis de datos. Se puede usar desde Power Query, integrar en gráficos o analizar con algoritmos de machine learning.

Tiene gran cantidad de funcionales integradas, tales como:

  • Explorar el resumen estadístico.
  • Identificar valores atípicos con objetos visuales de Power BI.
  • Agrupar y discretizar datos para el análisis.
  • Aplicar técnicas de agrupación en clústeres.
  • Realizar análisis de series temporales.
  • Usar la característica Analizar.
  • Usar objetos visuales personalizados de análisis avanzado.
  • Revisar Conclusiones rápidas.
  • Aplicar Conclusiones de IA.

5. Data Storytelling con Power BI

Lo verdaderamente importante al trabajar con un informe analítico es que cuente y desvele la verdadera historia de los datos. Hay que tener en cuenta varias recomendaciones como el público objetivo, aprovechar las técnicas de navegación que aporta la herramienta…
Carteles de diferentes películas de Robin Hood como ejemplo de cómo adecuar la narrativa al público objetivo.

Contar una historia basada en datos puede transformar completamente la forma en que se analizan y se consumen los datos. La narrativa puede aportar un toque humano a los números y cifras que, en ocasiones, pueden resultar abrumadores e incomprensibles. Aunque elaborar una narración es una parte importante del proceso, crear una historia sólida depende de la habilidad para comprender y traducir la información de manera imparcial.

Microsoft Power BI puede ayudarte a contar esta historia con éxito.

Si quieres aprender o mejorar tus técnicas para mejorar tus informes, desde el equipo de Data & Analytics de Hiberus estamos a tu servicio, no dudes en contactarnos y nuestros expertos se pondrán en contacto contigo.

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Visual developer en el departamento de Data&Analytics.
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