Esto NO es Power BI

Power BI es una herramienta poderosa y versátil en el mundo del análisis de datos, pero en muchos casos, existe confusión sobre lo que realmente es y, sobre todo, lo que NO es. En este artículo, desmitificaremos algunas ideas erróneas, aclararemos conceptos comunes y hablaremos de lo que no se debe esperar de Power BI, para que puedas aprovecharlo al máximo en tu trabajo o aprendizaje.

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

👇👇👇

1. Power BI NO es solo una herramienta de visualización de datos

Uno de los malentendidos más comunes es considerar a Power BI únicamente como una herramienta de visualización. Aunque la creación de gráficos y reportes interactivos es una de sus funcionalidades más visibles, limitarlo a esto es no aprovechar su verdadero potencial. Power BI se compone de varios elementos integrados que permiten manejar todo el ciclo de vida del análisis de datos, desde la conexión a diversas fuentes de datos hasta la transformación, modelado y análisis avanzado. Dentro de su ecosistema, Power Query permite realizar complejas transformaciones de datos antes de cargarlos para su visualización, y DAX, su lenguaje de fórmulas, habilita cálculos avanzados en los modelos de datos.

2. Power BI NO es un sustituto de Excel

Es importante no caer en la trampa de pensar que Power BI reemplazará por completo a Excel en todos los aspectos. Si bien ambos comparten algunas funcionalidades similares, como la creación de tablas dinámicas y gráficos, las diferencias fundamentales entre ellos están en su propósito y escala de uso. Excel está diseñado para la manipulación manual de datos, permitiendo a los usuarios hacer análisis en profundidad, experimentación rápida y cálculos en celdas específicas. Es ideal para tareas donde el control manual es crucial, como en análisis ad-hoc o en la creación de modelos financieros.

Por otro lado, Power BI es una herramienta diseñada para manejar grandes volúmenes de datos, permitiendo la automatización de los reportes y la capacidad de actualizarlos sin intervención humana cada vez que los datos cambian. También ofrece una estructura más sólida para modelar datos complejos, lo que hace que las relaciones entre tablas y los cálculos sean más eficientes en comparación con Excel, donde estas tareas podrían volverse tediosas y propensas a errores. En lugar de sustituir a Excel, Power BI y Excel pueden complementarse perfectamente, especialmente en entornos donde se necesiten tanto análisis personalizados como reportes a nivel empresarial.

3. Power BI NO es solo para expertos en TI

Uno de los mitos más dañinos es pensar que solo los expertos en tecnología pueden utilizar Power BI. Si bien es cierto que los usuarios avanzados pueden aprovechar las funciones más complejas, como modelado de datos avanzado y el uso de DAX, la herramienta está diseñada para ser accesible a una audiencia más amplia. La interfaz gráfica de Power BI es muy intuitiva, lo que permite a los usuarios con pocos conocimientos técnicos crear informes visuales arrastrando y soltando elementos.

Además, Power BI incluye múltiples recursos educativos y tutoriales que guían a los usuarios a lo largo de todo el proceso, desde las consultas más básicas hasta la creación de análisis avanzados. Las organizaciones están cada vez más capacitando a usuarios de todas las áreas de negocio, desde marketing hasta finanzas, para que puedan sacar partido de sus datos sin depender exclusivamente de los departamentos de TI. Power BI democratiza el análisis de datos, permitiendo que más personas dentro de una organización tomen decisiones basadas en datos.

4. Power BI NO es una plataforma para la entrada manual de datos

A diferencia de otras herramientas como Excel, donde puedes ingresar datos manualmente en celdas, Power BI está diseñado para conectar fuentes de datos externas y transformar esos datos para su análisis. La esencia de Power BI es la conexión a bases de datos, archivos y servicios en la nube, permitiendo la actualización automática de los datos cuando estos cambian en la fuente original. Aunque es posible realizar pequeñas modificaciones manuales a los datos dentro de Power Query, el ingreso manual de grandes volúmenes de datos no es una práctica común ni eficiente en Power BI.

Esto se debe a que Power BI no tiene la funcionalidad de edición de celdas como Excel. Está optimizado para trabajar con datos ya estructurados y preexistentes, asegurando que los procesos sean repetibles y escalables. Si tus datos cambian frecuentemente o necesitas hacer correcciones manuales constantes, es mejor realizar esas modificaciones en la fuente de datos antes de conectarla a Power BI.

5. Power BI NO es una herramienta de análisis estadístico profundo

Si bien Power BI tiene capacidades de análisis, como el uso de DAX para cálculos complejos y la capacidad de realizar agrupaciones y promedios, no es una herramienta estadística avanzada por sí misma. Para realizar análisis estadísticos complejos, como regresiones multivariantes, análisis de series temporales avanzadas o simulaciones, Power BI puede resultar insuficiente. Herramientas especializadas como R y Python ofrecen capacidades mucho más robustas para el análisis estadístico.

Dicho esto, Power BI permite la integración con R y Python, lo que significa que puedes realizar análisis avanzados dentro de esas plataformas y luego visualizar los resultados directamente en Power BI. Esta integración permite combinar el poder de los análisis estadísticos con las visualizaciones intuitivas y compartibles que ofrece Power BI, haciendo que sea una combinación poderosa para aquellos que necesitan análisis más profundos.

6. Power BI NO es una base de datos

Power BI permite cargar y transformar datos para su análisis, pero no es un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) como SQL Server o MySQL. En lugar de almacenar los datos a largo plazo, Power BI crea un modelo de datos interno temporal en el cual se pueden hacer cálculos y visualizaciones. Si bien es posible almacenar datos dentro de Power BI, la idea es que Power BI actúe como un intermediario entre tus fuentes de datos y el análisis que deseas realizar, sin reemplazar una base de datos funcional y escalable.

Las organizaciones que necesitan almacenar grandes volúmenes de datos para el análisis a largo plazo deben seguir utilizando soluciones como Data Lakes, SQL Servers, o herramientas de almacenamiento en la nube como Azure. Power BI, por otro lado, se conecta a estas fuentes para permitir el análisis interactivo y la generación de reportes en tiempo real.

7. Power BI NO es una solución mágica de un solo paso

Power BI no es una herramienta que puede arreglar todos los problemas de análisis de datos automáticamente. Requiere preparación y conocimiento para aprovechar sus capacidades al máximo. Antes de crear visualizaciones atractivas, es fundamental que los datos estén bien estructurados y organizados. Power BI incluye herramientas como Power Query que te permiten limpiar y transformar los datos, pero ese proceso requiere tiempo y esfuerzo, especialmente si los datos provienen de múltiples fuentes o están en formatos no estructurados.

Además, para aprovechar funciones más avanzadas, como modelos de datos complejos o cálculos con DAX, se necesita cierto nivel de conocimiento técnico. Aunque la curva de aprendizaje no es tan pronunciada como con otras herramientas más técnicas, no es realista esperar que Power BI genere análisis significativos sin una preparación adecuada.

8. Power BI NO es gratuito para colaborar con otros

Aunque existe una versión gratuita de Power BI, esta tiene varias limitaciones. El plan gratuito es adecuado para usuarios individuales que trabajan de manera local en sus computadoras y no necesitan compartir sus reportes con otros. Sin embargo, para el uso en un entorno empresarial donde se requiere la colaboración, compartir informes, o actualizar datos en la nube, se necesita una licencia Power BI Pro o incluso Power BI Premium, dependiendo del tamaño y las necesidades de la organización.

Power BI Pro permite compartir informes y colaborar con otros usuarios, así como acceder a características adicionales, como actualizaciones automáticas y la integración con herramientas empresariales. Power BI Premium, por su parte, es ideal para empresas más grandes que necesitan mayor capacidad de procesamiento y características avanzadas, como la actualización incremental de datos.

9. Power BI NO es una solución cerrada

A diferencia de otras herramientas que pueden ser más limitadas en términos de integración con otras plataformas, Power BI es altamente flexible y permite la conexión a una amplia gama de fuentes de datos. Desde bases de datos tradicionales como SQL Server hasta servicios en la nube como Salesforce o Google Analytics, Power BI ofrece más de 100 conectores para obtener datos de diversas plataformas. Esta capacidad lo hace extremadamente útil para empresas que manejan datos de múltiples sistemas.

Además, Power BI es compatible con diversas herramientas de Microsoft, como Azure, SharePoint, Teams, y Excel, lo que facilita la creación de un ecosistema integrado donde los datos fluyen sin problemas entre diferentes aplicaciones. Esto lo convierte en una herramienta estratégica para las organizaciones que buscan centralizar y analizar sus datos de manera más eficiente.

10. Power BI NO es solo para grandes empresas

Aunque Power BI es utilizado por grandes corporaciones para realizar análisis complejos y manejar grandes volúmenes de datos, también es accesible para pequeñas y medianas empresas (PYMES). De hecho, Power BI es escalable y puede ajustarse a las necesidades de diferentes tipos de organizaciones, independientemente de su tamaño. Para las PYMES, Power BI ofrece una solución rentable para visualizar datos y tomar decisiones basadas en información clave, sin la necesidad de invertir en infraestructura costosa.

Las licencias de Power BI Pro tienen un costo accesible y permiten a las PYMES aprovechar las capacidades avanzadas de análisis y colaboración sin los costos elevados asociados con otras

Power BI es una herramienta poderosa y flexible, pero es importante saber qué esperar de ella y qué no.

Si estás comenzando con el análisis de datos, tener expectativas claras sobre las capacidades y limitaciones de Power BI es crucial para sacarle el mayor provecho y evitar frustraciones.

Aprende Power BI desde nuestra academia en:

www.datdata.com/dinamica

 

 

 

Ver esta publicación en Instagram

Una publicación compartida por datdata | Power BI (@datdata)

 👉 También te recomendamos nuestros artículos de Cómo hacer un reporte útil y Cosas que los novatos no saben sobre Power BI 

🖱️ Visita nuestro  canal de YouTube  para aprender Power BI, y síguenos en Instagram , Linkedin y Facebook  para aprender en tus tiempos libres.             

Te vemos en otro artículo 💪