Lo más importante que debes aprender al usar Power BI

Acabas de comenzar o estás en medio de tu camino de aprendizaje de Power BI y no estás seguro hacia donde enfocar tu tiempo de aprendizaje y esfuerzos.

¿Podría ser DAX? ¿Comprender las visualizaciones? ¿El lenguaje M? ¿Power Query? ¿Power Pivot?

TAAAAAANTAS palabras clave que aparecen al hacer una simple búsqueda en línea pero, ¿QUE es lo más importante en Power BI?

Este artículo cubre mis ideas sobre donde deberías enfocarte al aprender Power BI – veamos cuál es el CORAZÓN de Power BI.

Después de pasar más de 6 años usando el amplio conjunto de herramientas y hacer varias iteraciones y etapas de lo que ahora conocemos como Power BI, estas son mis ideas y lo que he visto que funciona mejor con las personas que he capacitado a lo largo de varios años.

Los componentes principales de Power BI

El Power BI que todos conocemos y amamos tiene una herramienta de autoría de cliente (llamada Power BI Desktop) y una parte service-side (que se llama Power BI on the Cloud y/o Power BI Report Server).

En este artículo nos enfocaremos en la herramienta de autoría de cliente y sus componentes, ya que es lo que la mayoría de los autores desean aprender al principio.

La herramienta de cliente tiene 3 componentes principales que intentan abordar 3 etapas distintas:

• Data Preparation (Preparación de Datos) –utiliza una herramienta comúnmente conocida como Power Query (con el lenguaje M)
• Data Analysis (Análisis de Datos) – utiliza una herramienta antes conocida como Power Pivot (con el lenguaje DAX)
• Data Visualization (Visualización de Datos) – esta es la etapa final y donde creas tu reporte con múltiples visuales

Las que requieren más concentración, debido a su complejidad, son las etapas Data Preparation y Data Analysis donde necesitas una combinación del lenguaje DAX y lenguaje M.

Sin embargo, trabajan juntas para crear algo que se conoce como el Data Model (Modelo de Datos), el cual es el corazón de tu archivo Power BI.

También puedes aprender más sobre por qué Power BI es una herramienta basada en modelos en este excelente artículo por Marco Russo.

¿Qué es un Data Model o Modelo de Datos?

Power Query y Power Pivot, también dentro de Power BI, son las herramientas que te permiten hacer Data Model.

Mira, un Data Model es el resultado final de todo lo que creamos con esas dos herramientas:

• Tablas – moldeadas y cargadas con Power Query o creadas con DAX
• Relaciones – creadas con “Power Pivot”
• Columnas Calculadas – creadas con DAX
• Medidas o Campos Calculados – creadas con DAX

Power Query te ayuda a darle forma a las tablas la cual es una de las partes MÁS cruciales, si no es que es la más crucial al crear un Data Model.

¿Por qué Power Query y no simplemente Power Pivot y DAX?

Aquí va un poco de historia de fondo. Power Pivot y DAX salieron en el 2010, y en aquellos tiempos Power Query o la capa de Data Preparation aún no existían.

La gente que utilizaba SQL y SSIS podía fácilmente lidiar con esto, porque podían dar forma a los datos dentro de una base de datos o con otras herramientas, pero nosotros (los que usamos Excel) no teníamos las herramientas adecuadas para lidiar con tareas de Data Preparation, entonces ese panorama creaba varias situaciones en donde el Modelo de Datos optimizado simplemente no era factible para el usuario de Excel promedio.

Un Modelo de Datos creado con nada más que DAX y Power Pivot

Como usuario de Exccel, si trabajaste con Power Pivot en el 2010, 2011 o 2012, probablemente viste una Tabla parecida a la siguiente cargada a tu Modelo de Datos:

Cargar esa tabla en esa forma a un Modelo de Datos complicaba las cosas a una dimensión totalmente distinta.

Claro, siempre hay una forma estilo MacGyver para moldear tus datos de forma correcta, ya sea haciéndolo manualmente, usando una herramienta de terceros o simplemente involucrando al departamento de Informática.

Eso era lo que la mayoría de gente hacía antes, pero se perdió por completo el propósito de hacer las cosas por tí mismo ya que terminabas en un cuello de botella en el departamento de Informática, quienes trataban de lidiar con múltiples solicitudes a la vez.

Pero si no te pasa nada de eso, puedes imaginar que la próxima vez que actualizas la tabla, tendrás más columnas cuando agregues más datos o quizás algunos nombres de columnas resulten reemplazados, lo cual es terrible.

Se sentía como cuando tienes una gran herramienta, pero no puedes utilizar todo su potencial ni hacer que sea más útil porque tus datos no estaban en la forma o configuración correcta.

Era como vivir en la Edad de Piedra o El Oscurantismo del Data Preparation:

(así se sentía tu Data Model sin el Data Preparation adecuado – no eran las mejores “llantas”)

La forma en la que Power Query cambió el panorama

Creo que ya sabes hacia dónde voy con esta analogía.

Tener el juego de llantas adecuado en tu auto (tu Data Model) tiene un GRAN impacto en el desempeño de tu vehículo y el viaje que ambos tienen por delante.

Power Query se lanzó como la herramienta para darle forma a la llanta en cuantas formas como puedas imaginar. Con esto ya podías tener la mejor llanta para tu auto.

Dando seguimiento a la última tabla que vimos, imagina que con únicamente un par de clics puedes “Anular la dinamización” de esas columnas y configurar nuestra tabla de esta forma:

En donde hemos transformado la tabla para que tenga las fechas en una columna y los valores para cada fecha y cuenta en otra columna, la cual es la mejor configuración para un Modelo de Datos de Power BI.

Esta es solamente una de las transformaciones o Data Preparations que Power Query trae consigo y una de las varias cosas que no puedes hacer con Power Pivot / Dax, pero que sí es factible con Power Query. Esencialmente aborda 2 tareas distintas, y Power Query es ahora tu mejor amigo cuando se trata de Data Preparation.

Lo más importante de Power BI: el modelado de datos

En términos sencillos, imagina que con Data Preparation puedes moldear tus datos de una forma óptima para usarlos luego en Power BI. Es como usar las mejores llantas para tu viaje – y esas llantas son tus tablas.

La mejor herramienta de autoservicio de Data Preparation para usuarios de Excel es Power Query, la que hoy conocemos como la experiencia Get Data dentro de Power BI.

Si estás tratando de aprender Power BI, entonces el mejor lugar donde puedes comenzar es comprender el modelado de datos y tener conceptos claros sobre Star Schema. Luego puedes continuar con Power Query y modelar tus datos para que se adapten al Esquema Estrella (Star Schema) y por último aprender DAX.

Un aspecto importante del buen modelado de datos es que, si lo haces en la forma correcta, la parte de DAX será bastante sencillo de aprender.

Sin una buena base en Modelado de Datos, te encontrarás con tareas tediosas y probablemente te veas en un callejón sin salida en DAX, tratando de averiguar la razón por la cual el desempeño de tu modelo es tan lento.