Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) – Proyecto Final «Tonificado».
Proyecto de Dashboard 360° para AdventureWorks 2022. Se extrajeron y exploraron los datos con SQL, se limpiaron y transformaron usando Python y Pandas, y finalmente se visualizaron en Power BI. El proyecto abarca todo el proceso ETL: consultas y modelado de datos en SQL, manipulación y preparación de datos en Python, y construcción de visualizaciones interactivas en Power BI para análisis integral de finanzas, ventas, clientes y productos.
El proyecto de curso original solo incluía elaborar un dashboard con datos provenientes de tablas de Excel aportadas por el curso.
Tecnologías utilizadas
- SQL Server (base transaccional)
- SQL Server Management Studio + VS Code (extensión MSSQL)
- Python (pandas, pyodbc, sqlalchemy, seaborn)
- Power BI Desktop + Power BI Service
Diagrama de ETL del proyecto
1. Exploración profunda de la base de datos
Lo primero y más importante: nunca empieces a extraer datos sin entenderlos al 100 %.
Acciones realizadas:
- Generé un script SQL individual de exploración para cada una de las 18 tablas relevantes. Cada script incluye:
- Descripción de las variables
- Rango de fechas
- Valores únicos y ejemplos de las columnas clave
- Identificación de claves primarias y foráneas reales (aunque no estén definidas en la BD)
Como resultado se creó un Diccionario de Datos completo en Excel y un diagrama relacional.
2. Diseño del Modelo Analítico
Definición de un modelo dimensional robusto, siguiendo las mejores prácticas de arquitectura BI. Para garantizar un rendimiento óptimo en Power BI y un análisis consistente, se diseñó un modelo en estrella (Star Schema), manteniendo únicamente algunas jerarquías naturales con forma de snowflake cuando aportaban claridad sin afectar el rendimiento.
Definición de la Granularidad del Hecho
Establecer la granularidad exacta de cada tabla de hechos:
- Ventas: transacción por línea de pedido.
- Inventario: snapshot por producto y almacén.
- Finanzas: nivel contable por periodo.
- Encuestas: respuesta por cliente.
Definición de Métricas y KPIs Clave
Se seleccionaron los indicadores esenciales para la visión 360°:
- Ventas Totales (Sales Amount)
- Coste del Producto (Total Product Cost)
- Beneficio Bruto (Profit)
- Margen (%)
- Tendencias temporales: variaciones y crecimiento frente a periodos anteriores (YOY/MOM)
- Valor Medio del Pedido (Average Order Value / AOV)
- Rotación de Inventario y Alertas de Bajo Stock
- Presupuesto vs Real (indicadores financieros)
- Efectividad de Promociones
Entregables Generados
Durante esta fase se produjeron los documentos técnicos clave del proyecto:
- Modelo_Dimensional: esquema visual del modelo en estrella.
- Documento de Requerimientos Funcionales (.pdf): base formal para validar las necesidades del negocio con cada área.