Guía_de_inicio_rápido_de_Microsoft_Power_BI_Cree_paneles_y_visualizaciones

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manuel quintana
Devin Caballero
Cree paneles y visualizaciones para que sus datos cobren vida
Microsoft Power BI Rápido
mitchell pearson
brian caballero
Guía de inicio
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BIRMINGHAM - BOMBAY
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Editora de adquisiciones: Reshma Raman
Editor de desarrollo de contenido: Mohammed Yusuf Imaratwale
Primera publicación: julio de 2018
Editor encargado: Amey Varangaonkar
Coordinador de producción: Aparna Bhagat
Packt Publishing se ha esforzado por proporcionar información de marcas registradas sobre todas las empresas y 
productos mencionados en este libro mediante el uso apropiado de capitales. Sin embargo, Packt Publishing no puede 
garantizar la exactitud de esta información.
Gráficos: Jason Monteiro
Indexador: Rekha Nair
Se ha hecho todo lo posible en la preparación de este libro para garantizar la exactitud de la información presentada. 
Sin embargo, la información contenida en este libro se vende sin garantía, ya sea expresa o implícita. Ni los autores, ni 
Packt Publishing ni sus comerciantes y distribuidores serán responsables de los daños causados o presuntamente 
causados directa o indirectamente por este libro.
Corrector: Safis Editing
Todos los derechos reservados. Ninguna parte de este libro puede reproducirse, almacenarse en un sistema de 
recuperación o transmitirse de ninguna forma ni por ningún medio sin el permiso previo por escrito del editor, excepto 
en el caso de citas breves incrustadas en artículos críticos o reseñas.
Copyright © 2018 Packt Publishing
Coordinador del proyecto: Hardik Bhinde
ISBN 978-1-78913-822-1
Editor de textos: Safis Editing
Livery Place 
35 Livery Street 
Birmingham B3 
2PB, Reino Unido.
Editor técnico: Sushmeeta Jena
Referencia de producción: 1280718
Publicado por Packt Publishing Ltd.
Guía
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Este libro comienza muy bien con la introducción del paso más importante en el uso de Power 
BI: Obtener datos. Sin datos y el formato adecuado, las visualizaciones son inútiles. Los ejemplos 
son de las estructuras de datos más populares que se usan con Power BI. El segundo capítulo 
se centra en el Query Editor (Power Query) con ejemplos claros. El lenguaje R se explora a 
través de un ejemplo interesante. Hay una explicación simple del lenguaje M que ayuda a que el 
capítulo fluya hacia las consultas nativas.
Este increíble equipo ha desarrollado un libro maravilloso para ayudar a los usuarios de Power BI 
a navegar por un producto que cambia con frecuencia. Sin embargo, han formateado el libro para 
ayudar a los usuarios más experimentados a saltar a cualquier capítulo para conocer una nueva 
característica de Power BI. El flujo es muy intuitivo y destaca la orientación necesaria para todo 
tipo de usuarios de Power BI. El libro sigue un método paso a paso para aprender sobre Power BI 
con ejemplos a lo largo del camino. Me gusta mucho cuando le dan crédito a un miembro de la 
comunidad de la plataforma de datos por el trabajo realizado y los enlaces a su información.
La siguiente sección, sobre el modelado de datos, llega en el momento perfecto. El 
modelado de datos tiene que ser una de las áreas más importantes para los nuevos usuarios. Al 
explicar las relaciones, los escritores hacen un buen trabajo al relacionar estos temas complejos con
Los equipos de Pragmatic Works que he conocido durante la última década han estado al tanto 
de las últimas tendencias en el mundo de Microsoft Business Intelligence. Mirando alrededor de 
mi oficina y mi casa, localicé cuatro libros que compré y que fueron escritos por empleados de 
Pragmatic Works. Han producido empleados de Microsoft y consultores independientes, así como 
algunos de los oradores más populares en conferencias de datos. Brian Knight fundó Pragmatic 
Works, y nunca me he aburrido en ninguna de sus sesiones a lo largo de los años. Devin Knight 
lidera un equipo de productores de contenido en línea que es insuperable. Mitchell Pearson tiene 
una manera brillante de presentar temas de BI con su aprendizaje e instrucciones en línea. Manual 
Quintana tiene una fuerte personalidad que le permite ser un orador eficaz.
Prefacio
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novatos Me gustan mucho los ejemplos de la sección de usabilidad para limpiar el 
modelo, como crear jerarquías y ordenar por una columna diferente.
Arquitecto de almacén de datos y MVP de Microsoft Data Platform, Data on the
Aprovechar DAX es una excelente continuación del modelado de datos. Aquí aprendemos 
algunas funciones básicas que casi siempre se usan; además, tenemos la sección de 
inteligencia de tiempo para rebanar y cortar en cubitos avanzados.
Geaux
Por supuesto, no se detiene allí. Las implementaciones en la nube se analizan en el siguiente 
capítulo. Esta es el área donde los usuarios finales pueden interactuar con los datos pero no 
modificar el tablero. El último capítulo concluye con Power BI Report Services. Esto ayuda a 
los usuarios de Power BI que necesitan implementar en un entorno local. Tener este capítulo 
directamente después del anterior les da a los lectores una comprensión de la flexibilidad que 
Microsoft nos ha brindado tan gentilmente.
Después de todo eso, llegamos a lo divertido: las visualizaciones. El libro divide las 
visualizaciones en secciones que explican dónde es más útil cada visualización. Esto es lo 
correcto. Haytantos tipos de gráficos que alguien nuevo puede confundirse. Disfruté los 
comienzos de los capítulos, donde el espacio de trabajo de la aplicación está etiquetado con 
explicaciones. El capítulo de stroytelling toma las imágenes y las coloca en un formato para 
ayudar al usuario final a comprender los datos que se visualizan. El libro hace un gran trabajo 
al expandir los conceptos de la utilidad de los datos, una vez formateados.
Los autores han hecho un trabajo A+ con este libro. Si eres un principiante, comienza en el 
primer capítulo. Si es un usuario intermedio, vaya al capítulo con el tema sobre el que 
necesita más información o ejemplos. Si es gerente, vaya a los dos últimos capítulos para 
averiguar dónde se pueden implementar estas visualizaciones en su empresa. Al proporcionar 
datos y el uso paso a paso de esos datos en un solo paquete, este libro es imprescindible para 
los usuarios de Power BI.
Thomas Le Blanc
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Colaboradores
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Devin Knight , MVP de Microsoft Data Platform y director de capacitación en 
Pragmatic Works. En Pragmatic Works, Devin determina qué cursos se crean, entregan 
y actualizan para los clientes, incluidos más de 10 cursos de Power BI. Este es el 
séptimo libro de SQL Server y Business Intelligence que ha escrito. Devin suele hablar 
en conferencias como PASS Summit, PASS Business Analytics Conference, SQL 
Saturdays y Code Camps. También es miembro colaborador de varios capítulos 
virtuales de PASS. Con su hogar en Jacksonville, FL, Devin es el vicepresidente del 
grupo de usuarios de Power BI local y del grupo de usuarios de SQL Server (JSSUG). 
Su blog personal se puede encontrar en el sitio web de Devin Knight.
Brian Knight es el propietario y fundador de Pragmatic Works, y es un emprendedor 
en serie que también ha puesto en marcha otras empresas. Brian es columnista 
colaborador de varias revistas técnicas. Es autor de 16 libros técnicos. Brian ha 
hablado en conferencias como PASS Summit, SQL Connections, TechEd, 
SQLSaturdays y Code Camps. Ha recibido una serie de premios del estado de Florida, 
tanto del gobernador como de la prensa, incluido el premio Business Ambassador 
(gobernador) y Top CEO (Jacksonville Magazine). Su blog se puede encontrar en el 
sitio web de Pragmatic Works.
Mitchell Pearson ha trabajado para Pragmatic Works durante seis años como 
consultor de inteligencia comercial y gerente de contenido de capacitación. Mitchell tiene
Sobre los autores
debo dar gracias a Dios; sin Dios en mi vida, no sería tan bendecido como lo soy todos los días. Gracias por el 
increíble equipo de autores: Brian, Mitchell y Manuel han dedicado tiempo después de horas lejos de sus familias 
para crear este gran libro. A mi esposa, Erin, y mis tres hijos, Collin, Justin y Lana, quienes fueron todos pacientes 
durante las noches que papá tuvo que pasar escribiendo. Finalmente, me gustaría agradecer a Dirk Kalinowski, el 
mejor entrenador de ajedrez y boxeo que una estrella en ascenso como yo podría pedir. Sé que este será el año 
en que ganemos el título de campeón mundial de peso pesado.
Gracias a todos los que hicieron posible este libro. Como siempre, tengo una gran deuda con mi esposa, Jenn, 
por aguantar mis trasnochadas, y con mis hijos, Colton, Liam, Camille y John, por ser tan pacientes con su 
padre cansado que siempre se ha esforzado demasiado. Finalmente, me gustaría agradecer a Shawn Trautman, 
mi instructor de baile en línea. Este será el año en que completaremos la meta del Consejo de Danza Occidental 
de United Country de hacer del baile en línea un deporte competitivo en todo el mundo.
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Quisiera agradecer a Dios por los dones y oportunidades que me brindó y sobre todo por enviar a su hijo 
Jesucristo. Quisiera agradecer a mi esposa e hijos por su paciencia y apoyo mientras trabajaba en este 
libro. También me gustaría agradecer a Brian Knight por la oportunidad de aprender y crecer en el campo 
de Business Intelligence. Finalmente, me gustaría agradecer a Anthony Martin, Dustin Ryan, Bradley 
Schacht, Devin Knight, Jorge Segarra y Bradley Ball, cada una de estas personas me brindó orientación 
y orientación a lo largo de los años y tuvo un profundo impacto en mi carrera.
Gracias a toda mi familia y amigos que me apoyan en todos mis esfuerzos. Debo agradecer 
especialmente a mi esposa por apoyarme durante las horas de trabajo y algunos fines de semana 
dedicados a escribir este libro, sin ella no sería la persona que estoy orgullosa de ser hoy. Además, 
debo dar las gracias a todos mis compañeros de Pragmatic Works; cada uno de ellos me ha guiado de 
una forma u otra, y todo mi éxito se remonta a ellos. Espero que todos los que se mencionan aquí se 
sientan orgullosos de lo que he hecho y de lo que lograré.
Manuel Quintana es Gerente de Contenidos de Capacitación en Pragmatic Works.
experiencia en el desarrollo de soluciones de BI de nivel empresarial utilizando el 
conjunto completo de productos ofrecidos por Microsoft (SSRS, SSIS, SSAS y Power BI). 
Mitchell es muy activo en la comunidad presentando en grupos de usuarios locales, 
eventos de sábado de SQL, capítulos virtuales de PASS y brindando seminarios web 
gratuitos para Pragmatic Works. Mitchell también se puede encontrar blogueando en el 
sitio web de Mitchellsql. Mitchell también es presidente del grupo de usuarios de Power 
BI local en Jacksonville, Florida. En su tiempo libre, Mitchell lo pasa con su esposa y sus 
tres hijos. Para divertirse, a Mitchell le gusta jugar juegos de mesa con amigos.
Cuando no está trabajando en la creación de contenido nuevo para Pragmatic Works, 
probablemente lo encuentres jugando juegos de mesa o viendo partidos de fútbol.
Anteriormente, se desempeñó como gerente sénior en la industria hotelera. Se unió al 
equipo de Pragmatic Works en 2014 sin ningún conocimiento en el espacio de Business 
Intelligence, pero ahora habla en los sábados de SQL y en los grupos de usuarios de SQL 
Server de forma local y virtual. También enseña varias tecnologías de BI a muchas 
empresas Fortune 500 diferentes en nombre de Pragmatic Works. Desde 2014, ha llamado 
hogar a Jacksonville y antes a Orlando, pero nació en la isla de Puerto Rico y le encanta 
volver y visitar a su familia.
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Nick Lee es consultor de inteligencia empresarial y formador del equipo 
de formación de Pragmatic Works. Proviene de un entorno de servicio al cliente 
y tiene una amplia experiencia en presentaciones e interacción con grandes 
organizaciones. Su enfoque en Pragmatic Works es crear contenido de Power BI 
y brindar clases de Power BI a nuestros clientes.
Sobre el revisor
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Si está interesado en convertirse en autor de Packt, visite authors.packtp ub.com y 
presente su solicitud hoy. Hemos trabajado con milesde desarrolladores y profesionales 
de la tecnología, como usted, para ayudarlos a compartir sus conocimientos con la 
comunidad tecnológica mundial. Puede hacer una solicitud general, postularse para un 
tema candente específico para el que estamos reclutando un autor o enviar su propia 
idea.
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Tabla de contenido
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Conexión en vivo
Importación de datos
Resumen
¿Por qué suscribirse?
Lo que cubre este libro
Descargue los archivos de código de ejemplo
Prefacio
SQL Server como fuente
Pagina del titulo
Sobre el revisor
Limitaciones
Ponerse en contacto
1. Introducción a las opciones de importación de datos
Guía de inicio rápido de Microsoft Power BI
Prefacio
Limitaciones
PacktPub.com
Para aprovechar al máximo este libro
Excel como fuente
para quien es este libro
Empezando
¿Cual deberia elegir?
Web como fuente
Colaboradores
Descarga las imágenes a color
Sobre los autores
DirectQuery
Convenciones utilizadas
Venta adicional de paquetes
Packt está buscando autores como tú
Derechos de autor y créditos
Reseñas
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Opciones avanzadas de transformación de datos
Columnas condicionales
Lenguaje de fórmula M
Agregar columna de ejemplos
La transformación R Script
Cambiar tipo
Instalacion y configuracion
Eliminar columnas
Adición de consultas
Aprovechando R
Usar la primera fila como encabezados
Conceptos básicos de transformación
Combinar consultas
El editor de consultas de energía
no pivotar
Llenar hacia abajo
#compartido
Resumen
2. Estrategias de transformación de datos
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Importación de la tabla de fechas
Mesas de juego de rol
Resumen
Habilitar el filtrado desde el lado múltiple de una relación
Crear jerarquías
Dirección de filtrado cruzado
Categorización de datos
Relaciones de muchos a muchos
Resumen predeterminado
Cómo mostrar una columna pero ordenar por otra
Trabajar con relaciones complejas
Creando una nueva relación 
Renombrar tablas y columnas
Edición de relaciones
Ocultar tablas y columnas
3. Construcción del modelo de datos 
Construcción de relaciones
Mejoras de usabilidad
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Medida calculada – agregaciones basicas
Ventas totales
Inteligencia del tiempo
Medidas calculadas – los basicos
Porcentaje del cálculo total
Funciones de navegación – RELACIONADOS
Calcular
INTERRUPTOR() – desglose por edad
Parámetros opcionales
Filtro de contexto
Cálculo de la edad
Margen de beneficio
Función de formato – Mes año
Resumen
Funciones de cadena – Mes año
Ganancia
Ventas del año anterior 
Coste total
Ventas del año hasta la fecha
Ventas YTD (Calendario Fiscal)
4. Aprovechar las 
columnas calculadas de DAX Building
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Consejos y trucos de visualización de datos
Visualización de datos geográficos
El filtro Top N
La imagen de Slicer
Visualización de datos de tendencia
Gráficos combinados
la mesa visual
El mapa relleno visual
Gráficos de barras y columnas
El gráfico de embudo
Aprovechar los objetos visuales personalizados de Power BI
Resumen
El indicador visual
El mapa de árbol visual
Visuales para filtrar
Editar interacciones
Visualización de datos tabulares
Gráficos de líneas y áreas
El mapa visual
El gráfico de dispersión
El KPI visual
El panel de análisis
El mapa de forma visual
La matriz visual
El gráfico de la cinta
Mostrar valor como
Visualización de datos categóricos
El gráfico de la cascada
El mapa de ArcGIS visual
Filtrado interactivo
Gráficos circulares y de anillos
Conceptos básicos de visualización de datos
Visualización de datos de KPI
5. Visualización de datos
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Configuración de filtros de obtención de detalles
panel de marcadores
6. Narración digital con Power BI
Narración con el panel de selección y los marcadores
Panel de selección
Resumen
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CUADERNOS
Suscripción a informes y paneles
Resumen
CONJUNTOS DE DATOS
Programación de actualizaciones de datos
Hacer una pregunta a su tablero
Configurar la seguridad a nivel de fila
Implementación en el servicio Power BI
Creando tu primer tablero
espacios de trabajo
Creación e interacción con tableros
Compartiendo sus tableros
7. Uso de una implementación en la nube con el servicio Power BI
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Otros libros que puede disfrutar
Resumen
Implementación en el servidor de informes de Power BI
Deje un comentario: deje que otros lectores sepan lo que piensa
Programación de actualizaciones de datos
Protección de informes
8. Soluciones locales con Power BI Report Server
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Como profesional de BI con experiencia, es posible que, en algún momento, haya considerado 
que sus habilidades son insustituibles. Sin embargo, mientras usted creaba incansablemente las 
soluciones de almacenamiento de datos más elegantes, Microsoft estaba ocupado creando un 
nuevo conjunto de herramientas de análisis e inteligencia empresarial de autoservicio llamado Power BI.
Rápidamente, Power BI se ha convertido en una de las herramientas más populares del mercado, 
y los usuarios buscan su consejo sobre cómo deben implementar las mejores prácticas y escalar 
su propio uso de la herramienta. Si bien sus soluciones de BI corporativas siempre serán el 
estándar de oro para la estrategia de datos empresariales de su empresa, ya no puede ignorar el 
hambre de su empresa por disputar datos de autoservidor.
En este libro, aprenderá cómo cerrar la brecha de su conjunto de habilidades de BI corporativo 
existente en lo que es posible con Power BI. Comprenderá cómo conectarse a las fuentes de datos 
mediante las opciones de importación y consulta directa. Luego, aprenderá a usar de manera 
efectiva el Editor de consultas de Power BI para realizar transformaciones y procesos de limpieza 
de datos en sus datos. Esto incluirá el uso de secuencias de comandos R y transformaciones de 
consulta M avanzadas. A continuación, aprenderá a diseñar correctamente su modelo de datos para 
navegar por las relaciones de tablas y usar fórmulas DAX para mejorar su usabilidad. La visualización 
de sus datos es otro elemento clave de este libro, ya que aprenderá estilos adecuados de 
visualización de datos y técnicas mejoradas de narración digital. Finalmente, al final de este libro, 
comprenderá cómo administrar el entorno Power BI de su empresa para que la implementación se 
pueda realizar sin problemas, las actualizaciones de datos se puedan ejecutar correctamente y la 
seguridad se pueda implementar por completo.
Prefacio
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Este libro está dirigido a profesionales de inteligencia empresarial que tienen 
experiencia con herramientas de BI empresarial tradicionales en el pasado y ahora 
necesitan una guía para impulsar su conocimiento de Power BI. Las personas nuevas en 
inteligencia comercial también ganarán mucho con la lectura de este libro, pero se asumirá 
elconocimiento de alguna terminología de la industria. Los conceptos tratados en este libro 
también pueden ser útiles para los gerentes de BI que inician la implementación de BI de 
autoservicio en sus empresas. El conocimiento previo de Power BI es útil, pero ciertamente 
no es un requisito para este libro.
para quien es este libro
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Específicamente, este capítulo le enseñará a la audiencia cómo establecer relaciones 
entre tablas, cómo lidiar con diseños de relaciones complejos y cómo implementar mejoras de 
usabilidad para los consumidores de informes.
En este capítulo, los lectores aprenderán que mientras diseñan un modelo de datos, realmente se 
están preparando para el éxito cuando se trata de crear informes.
El Capítulo 1, Primeros pasos con la importación de datos, comienza orientando a la audiencia con 
Power BI Desktop. A continuación, aprenderán a conectarse a varias fuentes de datos comunes en 
Power BI. Una vez que se elige una fuente de datos, se explorarán las opciones dentro, incluida la 
elección entre importación de datos, consulta directa y conexión en vivo.
El Capítulo 4, Aprovechamiento de DAX, enseña que el lenguaje de expresión de análisis de datos 
(DAX) dentro de Power BI es fundamental para crear modelos de datos que sean valiosos para los 
consumidores de datos. Si bien DAX puede resultar intimidante al principio, los lectores aprenderán 
rápidamente que sus raíces provienen del motor de fórmulas de Excel. Esto puede ser útil al principio, 
pero a medida que encuentre la necesidad de desarrollar cálculos cada vez más complejos, los 
lectores aprenderán que tener experiencia en fórmulas de Excel solo los llevará hasta cierto punto. 
Este capítulo comenzará con una comprensión de los conceptos básicos de DAX, pero se acelerará 
rápidamente hacia ideas más complejas, como Time Intelligence y Filter Context.
El Capítulo 5, Visualización de datos, describe cómo tomar un modelo de datos finamente ajustado
El Capítulo 3, Creación del modelo de datos, analiza una de las partes más importantes de la creación 
de una solución de Power BI exitosa: el diseño de un modelo de datos eficaz.
El Capítulo 2, Estrategias de transformación de datos, explora las capacidades del Editor de 
Power Query dentro de Power BI Desktop. Con este editor de consultas de Power BI, el lector primero 
aprenderá a realizar transformaciones básicas y aprenderá rápidamente prácticas más avanzadas de 
limpieza de datos. Al final de este capítulo, la audiencia sabrá cómo combinar consultas, usar 
parámetros y leer y escribir consultas M básicas.
Lo que cubre este libro
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y cree informes que transmitan correctamente un mensaje que cuente una historia sobre los 
datos de manera clara y concisa.
El Capítulo 7, Uso de una implementación en la nube con el servicio Power BI, 
examina la implementación de su solución en el servicio Power BI para compartir lo que 
ha desarrollado con su organización. Una vez implementado, puede crear paneles, 
compartirlos con otros y programar actualizaciones de datos. Este capítulo cubrirá las habilidades 
esenciales que un profesional de BI necesitaría saber para complementar una solución de Power 
BI que haya desarrollado.
El Capítulo 8, Soluciones locales con Power BI Report Server, explora cuántas 
organizaciones han decidido que aún no están listas para migrar a la nube. Al usar la nube de 
Power BI Report Server, las organizaciones cautelosas obtienen el beneficio de los informes 
de Power BI sin comprometer sus sentimientos acerca de la nube. Este capítulo cubrirá la 
implementación en la nube de Power BI Report Server, el uso compartido de informes con otros 
y la actualización de datos.
El Capítulo 6, Narración digital con Power BI, cubre la capacidad que tiene Power BI para ser 
mucho más que una simple herramienta de generación de informes de arrastrar y soltar. Con 
las funciones de narración de los filtros de obtención de detalles, los marcadores y el panel de 
selección, tiene la capacidad de diseñar informes que no solo muestran datos, sino que también 
cuentan historias atractivas que hacen que los usuarios anhelen más.
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Después de descargar e instalar Power BI Desktop, podrá seguir la mayoría 
de los ejemplos de este libro. Al suscribirse a la licencia de Power BI Pro, 
puede seguir todos los ejemplos de este libro. También hay archivos 
complementarios que puede descargar para seguir los ejemplos del libro.
Para aprovechar al máximo este libro
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El paquete de códigos para el libro también está alojado en GitHub en https://github.com/Pac 
ktPublishing/Microsoft-Power-BI-Quick-Start-Guide/. En caso de que haya una actualización del 
código, se actualizará en el repositorio de GitHub existente.
Una vez descargado el archivo, asegúrese de descomprimir o extraer la carpeta con la última 
versión de:
2. Seleccione la pestaña SOPORTE.
WinRAR/7-Zip para Windows
3. Haga clic en Descargas de códigos y erratas.
Puede descargar los archivos de código de ejemplo para este libro desde su cuenta en 
www.packtpub.com. Si compró este libro en otro lugar, puede visitar www.packtpu b.com/support y 
registrarse para recibir los archivos directamente por correo electrónico.
Zipeg/iZip/UnRarX para Mac
4. Introduzca el nombre del libro en el cuadro de búsqueda y siga las instrucciones en pantalla.
Puede descargar los archivos de código siguiendo estos pasos:
7-Zip/PeaZip para Linux
instrucciones.
Descargue los archivos de código de ejemplo
1. Inicie sesión o regístrese en www.packtpub.com.
También tenemos otros paquetes de códigos de nuestro rico catálogo de libros y videos disponibles 
en https://github.com/PacktPublishing/. ¡Échales un vistazo!
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https://github.com/PacktPublishing/Microsoft-Power-BI-Quick-Start-Guide/
https://github.com/PacktPublishing/Microsoft-Power-BI-Quick-Start-Guide/
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http://www.packtpub.com/support
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https://github.com/PacktPublishing/
t/files/downloads/
Microsoft PowerBIQuickStartGuide_ColorImages.pdf.
Descarga las imágenes a color
También proporcionamos un archivo PDF que tiene imágenes en color de las capturas de pantalla/
diagramas utilizados en este libro. Puede descargarlo aquí: http://www.packtpub.com/sites/defaul
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http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/
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CodeInText: indica palabras de código en texto, nombres de tablas de bases de datos, nombres de 
carpetas, nombres de archivos, extensiones de archivos, nombres de rutas, direcciones URL ficticias, 
entrada de usuario y identificadores de Twitter. Aquí hay un ejemplo: "Monte el archivo de imagen de disco 
WebStorm-10*.dmg descargado como otro disco en su sistema".
Hay una serie de convenciones de texto utilizadas a lo largo de este libro.
Negrita: indica un nuevotérmino, una palabra importante o palabras que ve en 
pantalla. Por ejemplo, las palabras en los menús o cuadros de diálogo aparecen en el 
texto de esta manera. Este es un ejemplo: "Seleccione Información del sistema en el panel 
de administración".
Las advertencias o notas importantes aparecen así.
Los consejos y trucos aparecen así.
Convenciones utilizadas
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Errata: Aunque hemos tomado todas las precauciones para garantizar la precisión de nuestro 
contenido, los errores ocurren. Si ha encontrado un error en este libro, le agradeceríamos que 
nos lo informara. Visite www.packtpub.com/submit-errata , seleccione su libro, haga clic en el enlace 
Formulario de envío de erratas e ingrese los detalles.
Comentarios generales: envíe un correo electrónico a feedback@packtpub.com y mencione el 
título del libro en el asunto de su mensaje. Si tiene preguntas sobre cualquier aspecto de este 
libro, envíenos un correo electrónico a question@packtpub.com.
Si está interesado en convertirse en autor: si hay un tema en el que tiene experiencia y está 
interesado en escribir o contribuir a un libro, visite authors.packtpub.com.
Piratería: si encuentra copias ilegales de nuestros trabajos en cualquier forma en Internet, le 
agradeceríamos que nos proporcionara la dirección de la ubicación o el nombre del sitio web. 
Póngase en contacto con nosotros en copyright@packtpub.com con un enlace al material.
Los comentarios de nuestros lectores es siempre bienvenido.
Ponerse en contacto
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Por favor, deje una reseña. Una vez que haya leído y usado este libro, ¿por qué no 
deja una reseña en el sitio donde lo compró? Los lectores potenciales pueden ver y 
usar su opinión imparcial para tomar decisiones de compra, nosotros en Packt 
podemos entender lo que piensa sobre nuestros productos y nuestros autores pueden 
ver sus comentarios sobre su libro. ¡Gracias!
Reseñas
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Sin embargo, desde su perspectiva, lo realmente emocionante puede ser que 
los problemas de desarrollo que antes le tomaban semanas resolver en una solución 
de BI corporativa ahora se pueden resolver en solo unas horas.
El uso de la aplicación Power BI Desktop le permite definir sus pasos de 
descubrimiento y preparación de datos, organizar su modelo de datos y diseñar 
visualizaciones de datos atractivas en sus informes. En este primer capítulo, se 
presentará el entorno de desarrollo y se explorará en profundidad el proceso de 
descubrimiento de datos. Los temas detallados en este capítulo incluyen lo siguiente:
Power BI puede muy bien ser una de las herramientas mejor nombradas jamás 
desarrolladas por Microsoft, brindando a los analistas y desarrolladores un potente 
campo de análisis e inteligencia comercial al mismo tiempo que lo empaqueta en una 
aplicación sorprendentemente liviana. Con Microsoft Power BI, los procesos de 
descubrimiento de datos, modelado de datos, visualización de datos y uso compartido 
se simplifican elegantemente con un solo producto. Estos procesos son tan comunes 
cuando se desarrollan soluciones de Power BI que este libro ha adoptado secciones que siguen este patrón.
Power BI es una oferta de software como servicio (SaaS) en la nube de Azure y, como 
tal, el equipo de productos de Microsoft sigue una estrategia de nube primero a medida 
que desarrollan y agregan nuevas funciones al producto. Sin embargo, esto no significa 
que Power BI solo esté disponible en la nube. Microsoft presenta dos opciones para 
compartir sus resultados con otros. El primer método, el más utilizado, es el servicio 
Power BI alojado en la nube, que está disponible para los usuarios por una tarifa de 
suscripción mensual baja. La segunda opción es el Power BI Report Server local, que 
se puede obtener a través de su licencia de SQL Server con Software Assurance o un 
nivel de suscripción conocido como Power BI Premium. Ambas soluciones requieren 
una herramienta de desarrollo llamada Power BI Desktop, que está disponible de forma 
gratuita, y es donde debe comenzar a diseñar sus soluciones.
Primeros pasos con la importación
Opciones de datos
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Empezando
Importación de datos
Conexión en vivo
Consulta directa
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Una vez que descargue, instale e inicie Power BI Desktop, es probable que la pantalla Inicio le dé la 
bienvenida, que está diseñada para ayudar a los nuevos usuarios a encontrar su camino. Cierra esta pantalla de 
inicio para que podamos revisar algunas de las funciones más utilizadas de la aplicación:
Power BI Desktop está disponible de forma gratuita y se puede encontrar a través de un enlace de 
descarga directa en Power BI (https://powerbi.microsoft.com/), o instalándolo como una aplicación desde la Tienda 
Windows. Hay varios beneficios en el uso de la aplicación Windows Store Power BI, incluidas las actualizaciones 
automáticas, no se requieren privilegios de administrador y facilita la implementación planificada de TI de Power BI.
Si está utilizando el Power BI Report Server local para su estrategia de implementación, debe 
descargar un Power BI Desktop diferente, que está disponible haciendo clic en las opciones de 
descarga avanzadas en https:// powerbi.microsoft.com/ en- us/ report-server/. Se requiere una instalación 
independiente porque las actualizaciones se publican con más frecuencia para Power BI en la nube. 
Este libro se escribirá principalmente bajo la suposición de que el lector está utilizando el servicio Power 
BI alojado en la nube como su estrategia de implementación.
Empezando
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https://powerbi.microsoft.com/en-us/report-server/
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Siguiendo las figuras numeradas, conozcamos los nombres y propósitos de algunas de las 
características más importantes de Power BI Desktop:
Editar consultas: inicia Power Query Editor, que se utiliza para aplicar 
transformaciones de datos a los datos entrantes.
Esta es la vista predeterminada que se abre cuando se inicia Power BI Desktop.
Obtener datos: se utiliza para seleccionar y configurar fuentes de datos.
Vista de informe: el lienzo del informe utilizado para diseñar visualizaciones de datos.
Vista de datos: proporciona una vista de los datos en su modelo. Esto se 
parece a una hoja de cálculo típica de Excel, pero es de solo lectura.
Vista de relaciones: se usa principalmente cuando su modelo de datos tiene varias 
tablas y es necesario definir relaciones entre ellas.
Escritorio de Power BI
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Power BI es mejor conocido por las impresionantes visualizaciones de datos y las capacidades 
de tablero que tiene. Sin embargo, antes de que pueda comenzar a crear informes, primero 
debe conectarsea las fuentes de datos necesarias. Dentro de Power BI Desktop, un 
desarrollador tiene más de 80 conectores de datos únicos para elegir, que van desde tipos de 
archivos tradicionales, motores de bases de datos, soluciones de big data, fuentes en la nube, 
datos almacenados en una página web y otros proveedores de SaaS. Este libro no cubrirá los 
80 conectores disponibles, pero destacará algunos de los más populares.
Elegir importar datos, que es la opción más común y el comportamiento predeterminado, 
significa que Power BI extraerá físicamente filas de datos del origen seleccionado y las 
almacenará en un motor de almacenamiento en memoria dentro de Power BI. Power BI 
Desktop utiliza un método especial para almacenar datos, conocido como xVelocity, que es 
una tecnología en memoria que no solo aumenta el rendimiento de los resultados de su 
consulta, sino que también puede comprimir en gran medida la cantidad de espacio que ocupa 
su solución Power BI. En algunos casos, la compresión que tiene lugar puede incluso reducir el 
espacio en disco necesario hasta una décima parte del tamaño de la fuente de datos original. 
El motor xVelocity utiliza una instancia local invisible de SQL Server Analysis Services (SSAS) 
para proporcionar estas capacidades en memoria.
¿Cómo se actualizan los datos que se han importado a Power BI?
Al establecer una conexión a una fuente de datos, es posible que se le presente una de tres 
opciones diferentes sobre cómo deben tratarse sus datos: Importación, DirectQuery o Conexión 
en vivo. Esta sección se centrará específicamente en la opción Importar.
El uso de la opción de importación dentro de Power BI tiene consecuencias que también debe 
considerar. Estas consecuencias se discutirán más adelante en este capítulo, pero a medida 
que siga leyendo, considere lo siguiente:
¿Qué pasa si necesito un tablero para mostrar análisis casi en tiempo real?
Importación de datos
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¿Cuántos datos se pueden importar realmente a un sistema de almacenamiento en 
memoria?
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Lo crea o no, Excel continúa siendo la aplicación más popular del mundo y, 
como tal, debe esperar que en algún momento lo use como fuente de datos:
si aparece automáticamente.
3. Navegue y abra el archivo llamado AdventureWorksDW.xlsx de los recursos 
del libro. Esto abrirá el cuadro de diálogo Navegador, que se utiliza para 
seleccionar los objetos en el libro de Excel del que desea tomar datos:
1. Para comenzar, abra Power BI Desktop y cierre la pantalla de inicio
2. Debajo de la cinta Inicio, encontrará el botón Obtener datos, que ya aprendió 
que se usa para seleccionar y configurar fuentes de datos. Si selecciona la 
flecha hacia abajo junto al botón, verá los conectores más comunes, pero si 
selecciona el centro del botón, se abrirá la lista completa de todos los 
conectores disponibles. Independientemente de la forma en que seleccione 
el botón, encontrará Excel en la parte superior de ambas listas.
Excel como fuente
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5. Al seleccionar Cargar, se tomarán inmediatamente los datos del seleccionado.
4. En este ejemplo, verá seis hojas de cálculo separadas entre las que puede elegir.
Como aprenderá más sobre esto más adelante, simplemente seleccione Cargar para finalizar 
este ejemplo.
hojas de cálculo e importarlas como tablas separadas en su modelo de datos de Power BI. Al 
elegir Editar, se abrirá una ventana completamente nueva llamada Power Query Editor que le 
permite aplicar reglas comerciales o transformaciones antes de importarlo. Aprenderá mucho 
más sobre Power Query Editor en el Capítulo 2, Estrategias de transformación de datos.
Al hacer clic una vez en el nombre de la hoja de cálculo, obtendrá una vista previa de los 
datos que almacena, mientras que al hacer clic en la casilla de verificación junto al nombre, se 
incluirán como parte de la importación de datos. Para este ejemplo, seleccione las casillas de 
verificación junto a todos los objetos disponibles, luego observe las opciones disponibles en la 
parte inferior derecha.
Otro tema sobre el que obtendrá más información en el Capítulo 7, Uso de una 
implementación en la nube con el servicio Power BI, es el concepto de actualización de datos. Esto es 
importante porque, cuando importa datos a Power BI, esos datos permanecen estáticos hasta que se 
inicia otra actualización. Esta actualización puede iniciarse manualmente o configurarse de forma 
programada. Esto también requiere la instalación de una puerta de enlace de datos, la aplicación a 
cargo de enviar datos de forma segura al servicio Power BI. Siéntase libre de pasar al Capítulo 7, Uso 
de una implementación en la nube con el servicio Power BI, si la configuración de una actualización de 
datos es un tema que necesita saber.
ahora.
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Otra fuente común diseñada para bases de datos relacionales es Microsoft SQL
1. Para conectarse a SQL Server, seleccione el botón Obtener datos nuevamente, pero 
esta vez seleccione SQL Server. Aquí, debe proporcionar el servidor, pero la base de 
datos es opcional y se puede seleccionar más adelante:
Servidor:
2. Por primera vez, se le pedirá que elija el tipo de modo de conectividad de datos que le 
gustaría. Como se mencionó anteriormente, Importar es el modo predeterminado, pero 
opcionalmente puede seleccionar DirectQuery. DirectQuery se analizará con mayor detalle 
más adelante en este capítulo. Expandir las opciones Avanzadas proporciona una forma de 
insertar una instrucción SQL que puede usarse como su fuente. Para el siguiente ejemplo, 
en el servidor es la única propiedad que se completa antes de hacer clic en Aceptar:
SQL Server como fuente
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4. Haga clic en Conectar después de proporcionar las credenciales adecuadas para 
iniciar el mismo cuadro de diálogo Navegador que puede recordar cuando se 
conectó a Excel. Aquí, seleccionará las tablas, vistas o funciones dentro de su base 
de datos de SQL Server que desea importar a su solución Power BI. Una vez más, el 
paso final de este cuadro de diálogo le permite elegir Cargar o Editar los resultados.
3. A continuación, se le pedirá que proporcione las credenciales que está utilizando para 
conectarse al servidor de la base de datos que proporcionó en la pantalla anterior.
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Para este ejemplo, imagine que está trabajando para un importante fabricante 
de automóviles en los Estados Unidos. Ya ha diseñado una solución de Power BI 
utilizando datos disponibles internamente dentro de su organización que muestra patrones 
históricos en las tendencias de ventas. Sin embargo, le gustaría determinar si existen 
correlaciones en períodos de precios de combustible históricamente más altos y ventas de 
automóviles más bajas. Afortunadamente, descubrió que el Departamento de Trabajo de los 
EstadosUnidos publica públicamente los precios promedio históricos al consumidor de 
muchos artículos comprados comúnmente, incluidos los precios del combustible.
1. Ahora que comprende el escenario dentro de Power BI Desktop, seleccione el botón 
Obtener datos y elija Web como fuente. Luego se le pedirá que proporcione la 
URL donde se pueden encontrar los datos. En este ejemplo, los datos se pueden 
encontrar buscando en el sitio web Data.Gov (https://www.data.gov/) o, para ahorrar 
tiempo, use el enlace directo: https://download.bls.gov/pub/time.series/ap/
ap.data.2.Gasoline. Una vez que proporcione la URL, haga clic en Aceptar:
Una agradable sorpresa para muchos desarrolladores de Power BI es la disponibilidad de 
un conector web. El uso de este tipo de conexión le permite obtener datos de archivos 
almacenados en un sitio web o incluso datos que se han incrustado en una tabla HTML en la 
página web. El uso de este tipo de conector a menudo puede ser útil cuando desea 
complementar sus fuentes internas de datos corporativos con información que se puede 
encontrar públicamente en Internet.
Web como fuente
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https://www.data.gov/
https://download.bls.gov/pub/time.series/ap/ap.data.2.Gasoline
Observe en la siguiente pantalla que Power BI Desktop reconoce la URL proporcionada como 
un archivo delimitado por tabulaciones que ahora se puede agregar fácilmente a cualquier modelo 
de datos existente que haya diseñado.
2. A continuación, es probable que se le solicite un cuadro de diálogo Acceder al contenido web. 
Esto es importante cuando está utilizando una fuente de datos que requiere un inicio de 
sesión para acceder. Dado que esta fuente de datos no requiere un inicio de sesión para 
encontrar los datos, simplemente puede seleccionar el acceso anónimo, que es el 
predeterminado, y luego hacer clic en Conectar:
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Todas estas son excelentes preguntas que tendrían muchas respuestas negativas si la 
única forma de conectarse a sus datos fuera importando su fuente a Power BI. 
Afortunadamente, hay otra manera. Con DirectQuery, Power BI le permite conectarse 
directamente a una fuente de datos para que no se importen ni copien datos en Power BI 
Desktop.
Es probable que muchos de ustedes hayan estado tratando de imaginar cómo pueden 
implementar estas importaciones de datos en su entorno. Usted puede hacerse preguntas 
como las siguientes:
¿Cómo manejo el requisito de mostrar los resultados en tiempo real desde la 
fuente?
¿Por qué es esto algo bueno? Considere las preguntas que se hicieron al comienzo 
de esta sección. Dado que no se importan datos a Power BI Desktop, eso significa que es 
menos importante cuán poderosa es su computadora portátil personal porque todos los 
resultados de las consultas ahora se procesan en el servidor de origen en lugar de su 
computadora portátil. También significa que no es necesario actualizar los resultados en 
Power BI porque cualquier informe que diseñe siempre apunta a una versión activa de la 
fuente de datos. ¡Eso es un gran beneficio!
Se puede habilitar esta característica simplemente seleccionando DirectQuery durante la 
configuración de una fuente de datos. La siguiente captura de pantalla muestra una conexión 
a una base de datos de SQL Server con la opción DirectQuery seleccionada:
Si los datos importados a Power BI usan una tecnología en memoria, ¿mi empresa 
me proporcionó una máquina que tiene suficiente memoria para manejar esto?
¿Realmente voy a importar mi tabla de origen con decenas de miles de millones de 
filas en la memoria?
DirectQuery
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Anteriormente en este capítulo, la aplicación Data Gateway se mencionó como un 
requisito para programar actualizaciones de datos para fuentes que usaron la 
opción de importación. Esta misma aplicación también se necesita con DirectQuery si 
sus datos son una fuente local. Aunque no hay una actualización de datos programada, 
aún se requiere Data Gateway para enviar datos locales a la nube. Nuevamente, esto 
se analizará con mayor profundidad en el Capítulo 7, Uso de una implementación en la 
nube con el servicio Power BI.
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SQL Server 
Teradata Database 
Vertica
Entonces, si DirectQuery es tan bueno, ¿por qué no elegirlo siempre? Bueno, con cada gran 
característica también encontrarás limitaciones. La primera limitación evidente es que no 
todas las fuentes de datos admiten DirectQuery. En el momento en que se escribió este libro, 
las siguientes fuentes de datos admiten DirectQuery en Power BI:
Servidor de aplicaciones SAP Business Warehouse 
Servidor de mensajes SAP Business Warehouse SAP 
HANA Snowflake Spark (Versión 0.9 y superior)
Según la fuente de datos que elija, existe la posibilidad de que el rendimiento de las 
consultas sea más lento al usar DirectQuery en comparación con la opción de importación 
de datos predeterminada. Tenga en cuenta que cuando se selecciona la opción de 
importación, se aprovecha un motor de almacenamiento en memoria altamente sofisticado. 
Al seleccionar DirectQuery, el rendimiento dependerá del tipo de fuente que haya elegido de 
la lista anterior.
Otra limitación que vale la pena señalar es que no todas las características de 
Power BI son compatibles cuando elige DirectQuery. Por ejemplo, dependiendo de la 
fuente seleccionada, algunas funciones de Power Query Editor están deshabilitadas y podrían
Amazon Redshift 
Azure HDInsight Spark 
Azure SQL Database Azure 
SQL Data Warehouse Google 
BigQuery IBM Netezza Impala 
(Versión 2.x)
Base de datos Oracle (versión 12 y superior)
Limitaciones
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Puede activar las funciones que bloquea DirectQuery yendo a Archivo | Opciones y configuraciones 
| Opciones | DirectQuery | Permitir medidas sin restricciones en modo DirectQuery. Cuando se selecciona 
esta opción, se puede usar cualquier expresión DAX que sea válida para una medida.
Sin embargo, debe saber que seleccionar esto puede resultar en un rendimiento de consulta muy lento 
cuando se utilizan estas funciones bloqueadas.
resultado en el siguiente mensaje: Este paso da como resultado una 
consulta que no se admite en el modo DirectQuery. Otro ejemplo es que 
algunas funciones DAX no están disponibles cuando se usa DirectQuery. 
Por ejemplo, varias funciones de Time Intelligence como TotalYTD generarían 
el siguiente tipo de error al usar DirectQuery:
El motivo de esta limitación es que DirectQuery intenta convertir automáticamente 
funciones DAX como esta en una consulta en el idioma nativo del origen de 
datos. Por lo tanto, si el origen de esta solución fuera SQL Server, Power BI 
intentaría convertir esta función DAX en un script T SQL comparable. Una vez 
que Power BI se da cuenta de que la función DAX utilizada no es compatible con 
la fuente, se genera el error.
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Al igual que DirectQuery, cuando usa una conexión en vivo,en realidad no se importan 
datos a Power BI. En cambio, su solución apunta directamente a la fuente de datos 
subyacente y aprovecha Power BI Desktop simplemente como una herramienta de 
visualización de datos. Entonces, si estas dos cosas son tan similares, ¿por qué darles 
nombres diferentes? La respuesta es porque aunque el concepto básico es el mismo, 
DirectQuery y Live Connection varían mucho.
Tabla de servicios de análisis de SQL Server
La razón por la que el rendimiento no se ve afectado por estas fuentes de datos es 
que utilizan el mismo motor xVelocity que Power BI u otro motor de almacenamiento 
de alto rendimiento. Para configurar su propia conexión en vivo a una de estas fuentes, 
puede elegir la base de datos de SQL Server Analysis Services de la lista de fuentes 
después de seleccionar Obtener datos. Aquí, puede especificar que la conexión debe ser 
activa:
Una diferencia que debería notarse rápidamente es la experiencia de rendimiento de 
las consultas. Se mencionó en la última sección que DirectQuery a menudo puede 
tener un rendimiento deficiente según el tipo de fuente de datos. Con Live Connection, 
generalmente no tendrá ningún problema de rendimiento porque solo es compatible con 
los siguientes tipos de fuentes de datos:
El concepto básico de Live Connection es muy similar al de DirectQuery.
SQL Server Analysis Services Multidimensional
Servicio Power BI
Conexión en vivo
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Si un conjunto de datos está configurado para Live Connection o DirectQuery, puede esperar que se 
produzcan actualizaciones automáticas aproximadamente cada hora o cuando se produzca una interacción 
con los datos. Puede ajustar manualmente la frecuencia de actualización en la opción Actualización de 
caché programada en el servicio Power BI.
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Lo que encontrará con Live Connections son limitaciones que generalmente son 
el resultado del hecho de que Analysis Services es una herramienta de BI empresarial.
Las funciones de modelado, como la definición de relaciones, no están disponibles 
porque se diseñarían en un modelo de Analysis Services. Además, Power Query Editor 
no está disponible en absoluto en una fuente de Live Connection. Si bien a veces esto 
puede ser frustrante, tiene sentido que funcione de esta manera porque cualquiera de 
los cambios que desee realizar con las relaciones o en el editor de consultas debe 
realizarse en Analysis Services, no en Power BI.
Por lo tanto, si va a conectarse a él, es probable que su equipo de TI ya haya 
realizado una importante limpieza y modelado de datos.
Hasta ahora, ¡esto suena genial! Ahora ha aprendido que puede conectarse directamente 
a sus fuentes de datos, sin importar datos a su modelo, y no tendrá consecuencias 
significativas en el rendimiento. Por supuesto, estos beneficios no se obtienen sin 
renunciar a algo, entonces, ¿cuáles son las limitaciones de Live Connection?
Limitaciones
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XDisponibilidad de fuentes de datos
data, usted debe preguntarse cuál es la mejor opción para usted. Es justo decir que el
DirectQuery
sobre qué opción es mejor para usted.
incluido con este libro. En este archivo, puede clasificar (del 1 al 10) el
Datos
X
La mejor experiencia de diseño
Vivir
X
proyecto que tienes. Para resumir, algunas de las consideraciones que se
X
Más escalable
Consideración
Ahora que ha aprendido acerca de las tres formas diferentes de conectarse a su
la elección que haga dependerá realmente de los requisitos de cada individuo
X
importancia de cada una de estas consideraciones para ayudarle a orientarse
Lo mejor para mantener los datos 
actualizados
Importar
Entonces, para hacer esto más personal, intente usar el archivo Decision Matrix que es
Algunos de estos elementos a considerar pueden ser más importantes que otros para usted.
Conexión
X
Mejor actuacion
mencionados en este capítulo se enumeran en la siguiente tabla:
X
X
¿Cual deberia elegir?
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Dado que la opción Importación de datos presenta la mayoría de las funciones disponibles, 
en adelante, este libro utiliza principalmente esta opción. En el Capítulo 2, Estrategias de 
transformación de datos, aprenderá cómo implementar estrategias de transformación de 
datos para garantizar que se apliquen todas las reglas comerciales necesarias a sus datos.
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Power BI proporciona a los usuarios una variedad de métodos para conectarse a orígenes 
de datos con conectores de datos integrados de forma nativa. El conector que elija para 
su solución dependerá de dónde se encuentren sus datos. Una vez que se conecta a una 
fuente de datos, puede decidir qué tipo de modo de consulta se adapta mejor a sus 
necesidades. Algunos conectores permiten una latencia cero en sus resultados con las 
opciones de Consulta directa o Conexión en vivo. En este capítulo, aprendió sobre las 
ventajas y desventajas de cada modo de consulta y se le proporcionó un método para 
ponderar estas opciones mediante una matriz de decisión. En el próximo capítulo, obtendrá 
más información sobre cómo se pueden aplicar las transformaciones de datos a su proceso 
de importación de datos para que los datos entrantes se limpien correctamente.
Resumen
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El editor de consultas de energía
Dentro de cualquier proyecto de BI, es esencial que los datos con los que está trabajando se hayan 
limpiado correctamente para obtener resultados precisos en sus informes y paneles. La aplicación 
de reglas comerciales de limpieza de datos, también conocidas como transformaciones, es el 
método para corregir datos inexactos o con formato incorrecto, pero el proceso a menudo puede ser la 
parte que consume más tiempo de cualquier solución de BI corporativa. Sin embargo, las capacidades 
de transformación de datos integradas en Power BI son muy potentes y fáciles de usar. Con el editor 
de Power Query, las tareas que normalmente serían difíciles o llevarían mucho tiempo en una 
herramienta de BI empresarial son tan simples como hacer clic con el botón derecho en una columna y 
seleccionar la transformación adecuada para el campo. Mientras interactúa con la interfaz de usuario 
en este editor, un lenguaje llamado M se escribe automáticamente detrás de escena.
Opciones avanzadas de transformación de datos
A lo largo de este capítulo, explorará algunas de las características más comunes del Editor 
de Power Query que lo hacen tan apreciado por sus usuarios. Dado que un conjunto de datos de 
muestra no puede proporcionar todos los problemas con los que se encontrará, se le proporcionarán 
varios pequeños ejemplos dispares para mostrarle lo que es posible. En este capítulo se detallarán 
los siguientes temas:
Conceptos básicos de transformación
Aprovechando R
Lenguaje de fórmula M
Estrategias de transformación de datos
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Antes de profundizar en las capacidadesdel Editor de Power Query, primero 
comencemos haciendo una descripción general de las áreas clave que son más importantes:
Power Query Editor es la herramienta principal que utilizará para aplicar transformaciones 
de datos y procesos de limpieza a su solución. Este editor se puede iniciar como parte del 
establecimiento de una conexión con sus datos, o simplemente haciendo clic en Editar 
consultas en la cinta Inicio de Power BI Desktop. Cuando se abre el editor de Power 
Query, notará que tiene su propio entorno separado para que trabaje. El entorno encapsula 
un método fácil de usar para trabajar con todas las consultas que definirá.
El editor de consultas de energía
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Editor avanzado: al iniciar el Editor avanzado, puede ver la consulta M que el Editor de 
Power Query escribe automáticamente para usted.
Siguiendo las figuras numeradas, repasemos algunas de las características más importantes 
del Editor de Power Query:
Configuración de consulta: dentro de este panel, puede cambiar el nombre de la 
consulta, pero lo que es más importante, puede ver y cambiar la lista de pasos o 
transformaciones que se han aplicado a su consulta.
Cerrar y aplicar: al elegir esta opción, se cerrará el editor de Power Query y se cargarán 
los resultados en el modelo de datos.
Nueva fuente: esto inicia la misma interfaz que el botón Obtener datos que aprendió 
en el Capítulo 1, Primeros pasos con las opciones de importación de datos.
Panel de consultas: una lista de todas las consultas a las que se ha conectado. Desde 
aquí, puede cambiar el nombre de una consulta, deshabilitar las capacidades de carga y 
actualización y organizar sus consultas en grupos.
Escritorio de Power BI
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Modificación de transformaciones: esto se puede hacer con cualquier paso que tenga un 
icono de engranaje al lado.
Aplicar transformaciones de datos dentro del Power Query Editor puede ser algo 
sorprendentemente simple. Sin embargo, hay algunas cosas a considerar al comenzar este proceso. La 
primera es que hay múltiples formas de resolver un problema. A medida que avanza en este libro, los 
autores han tratado de mostrarle los métodos más rápidos y fáciles para resolver los problemas que se 
presentan, pero estas soluciones ciertamente no serán las únicas formas de alcanzar sus metas.
Eliminación de transformaciones: si comete un error y necesita deshacer un paso, puede 
hacer clic en el botón Eliminar junto a un paso.
Cambiar el orden de las transformaciones: si se da cuenta de que es mejor que un paso se 
ejecute antes que otro, puede cambiar el orden en que se ejecutan los pasos.
Al hacer clic en cualquier paso anterior al actual, podrá ver cómo serían los resultados de su 
consulta antes en el proceso.
Lo siguiente que debe entender es que cada clic que hace dentro del Editor de Power Query se 
convierte automáticamente en un lenguaje de fórmula llamado M. Prácticamente todas las 
transformaciones básicas que necesitará se pueden lograr simplemente interactuando con la interfaz 
de usuario del Editor de Power Query, pero para problemas comerciales más complejos, es muy 
probable que tenga que modificar al menos las consultas M que el editor escribe para usted. Aprenderá 
más sobre M más adelante en este capítulo.
Finalmente, la última consideración importante que debe comprender es que todas las transformaciones 
que se crean dentro del editor se almacenan en el panel Configuración de consulta en una sección 
denominada Pasos aplicados. ¿Por qué es importante saber esto? La sección de Pasos aplicados tiene 
muchas funciones, pero estas son algunas de las más importantes que debe conocer por ahora:
Conceptos básicos de transformación
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Con este entendimiento, ahora se familiarizará con la aplicación de varias 
transformaciones básicas dentro del Editor de Power Query. El objetivo de estos primeros 
conjuntos de ejemplos es que se sienta cómodo con la interfaz de usuario de Power Query 
antes de que se cubran los casos de uso más complejos.
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3. En la ventana Navegador, seleccione la tabla llamada Datos y luego elija Editar.
Organizar los nombres de las columnas o los encabezados suele ser una primera tarea 
importante al organizar su conjunto de datos. Proporcionar nombres de columna relevantes 
hace que muchos de los procesos posteriores, como la creación de informes, sean mucho 
más fáciles. A menudo, los encabezados de columna se importan automáticamente desde su 
origen de datos, pero a veces puede estar trabajando con un origen de datos más exclusivo 
que dificulta que Power BI capture la información del encabezado de columna. Este tutorial le 
mostrará cómo lidiar con tal escenario:
2. Elija Excel, luego navegue y seleccione Abrir en el archivo Failed Bank List.xlsx 
que está disponible en los archivos de origen del libro.
Cuando se inicia Power Query Editor, debe notar que los encabezados de las 
columnas no se importan automáticamente. De hecho, los encabezados de las 
columnas están en la primera fila de los datos.
4. Para enviar los nombres de las columnas que se encuentran en la primera fila de datos a la sección 
de encabezado, seleccione la transformación denominada Usar la primera fila como encabezados 
en la cinta Inicio:
1. Inicie Power BI Desktop y haga clic en Obtener datos en Inicio.
cinta.
Usar la primera fila como encabezados
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2. Con estas cuatro columnas seleccionadas, haga clic derecho en cualquiera de las 
columnas seleccionadas y elija Quitar otras columnas. Una vez que se completa esta 
transformación, debe quedar solo con las columnas que necesita:
A menudo, las fuentes de datos a las que se conectará incluirán muchas columnas que no 
son necesarias para la solución que está diseñando. Es importante eliminar estas columnas 
innecesarias de su conjunto de datos porque estas columnas no utilizadas ocupan espacio 
innecesariamente dentro de su modelo de datos. Hay varios métodos diferentes para eliminar 
columnas en el Editor de Power Query. Este ejemplo mostrará uno de estos métodos utilizando 
el mismo conjunto de datos de la demostración anterior:
1. Seleccione varias veces (Ctrl + clic) los encabezados de columna de las columnas que 
desea conservar como parte de su solución. En este escenario, seleccione las columnas 
Nombre del banco, Ciudad, ST y Fecha de cierre.
Eliminar columnas
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Otro método popular para eliminar columnas es hacer clic en el botón 
Elegir columnas en la cinta Inicio del Editor de Power Query. Esta opción 
proporciona una lista de todas las columnas y puede elegir las columnas que 
desea conservar o excluir.
Opción para eliminar otras columnas
También puede seleccionar las columnas que desea eliminar; haga clic derecho en una de las 
columnas seleccionadas y haga clicen Eliminar. Este parece ser el método más obvio. Sin embargo, esto
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La opción no es tan fácil de usar a largo plazo porque no proporciona una opción para editar la 
transformación en la sección Pasos aplicados como lo permiten los dos primeros métodos.
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Definir correctamente los tipos de datos de columna al principio del proceso de depuración de 
datos puede ayudar a determinar el tipo de valores con los que está trabajando. El editor de 
Power Query tiene varios tipos de datos numéricos, de texto y de fecha y hora entre los que 
puede elegir. En nuestro ejemplo actual, el editor de Power Query interpretó automáticamente 
todos los tipos de datos correctamente, pero veamos dónde podría cambiar esto si fuera 
necesario:
nombre de la columna
1. Localice el indicador de tipo de datos en el encabezado de la columna a la derecha del
2. Haga clic en el icono de tipo de datos y se abrirá un menú que le permitirá elegir el nuevo 
tipo de datos que desee:
Otro método que puede usar para cambiar los tipos de datos de las columnas es hacer clic con 
el botón derecho en la columna que desea cambiar, luego seleccionar Cambiar tipo y elegir el
Cambiar tipo
Elegir el tipo de datos
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Si desea cambiar varios tipos de datos de columna a la vez, puede realizar una selección múltiple 
de las columnas necesarias y luego seleccionar el nuevo tipo de datos en la propiedad Tipo de datos 
en la cinta Inicio.
nuevo tipo de datos que desee.
Muchas de las transformaciones que encontrará en el futuro se basan contextualmente 
en los tipos de datos de columna con los que está trabajando. Por ejemplo, si tiene una 
columna que es una fecha, se le proporcionarán transformaciones especiales que solo se 
pueden ejecutar en un tipo de datos de fecha, como extraer el nombre del mes de una columna 
de fecha.
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2. Seleccione el botón Columna del ejemplo y, si se le solicita, elija De todas las columnas. 
Esto lanzará una nueva interfaz Agregar columna desde ejemplos.
1. Busque y seleccione la pestaña Agregar columna en la cinta de Power Query Editor.
4. Una vez que haga clic en Aceptar, la transformación finaliza y se agrega 
automáticamente a la consulta M general que se ha creado a través de la interfaz de usuario:
3. Nuestro objetivo es aprovechar esta función para combinar las columnas City y ST . 
En la primera celda vacía, escriba Chicago, IL y luego presione Enter. Debe notar 
que debajo del texto que escribió, Power BI tradujo automáticamente lo que escribió 
en una transformación que se puede aplicar para cada fila del conjunto de datos.
Una opción que puede hacer que las transformaciones de datos complejas parezcan 
simples es la característica llamada Agregar columna a partir de ejemplos. Con Agregar 
columna a partir de ejemplos, puede proporcionar al Editor de Power Query una muestra 
de cómo le gustaría que se vieran sus datos, y luego puede determinar automáticamente 
qué transformaciones se requieren para lograr su objetivo. Continuando con el mismo 
ejemplo de bancos fallidos, veamos un ejemplo simple de cómo usar esta característica:
Agregar columna de ejemplos
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A veces, puede encontrar escenarios en los que la función Agregar columna de ejemplos necesita 
más de un ejemplo para traducir correctamente su ejemplo en una función de consulta M que logre 
su objetivo. Si esto sucede, simplemente proporcione ejemplos adicionales de cómo le gustaría 
que aparecieran los datos, y el Editor de Power Query debería ajustarse para tener en cuenta los 
valores atípicos.
Adición de columnas a partir de ejemplos
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Ahora que debería sentirse más cómodo trabajando en el Editor de Power Query, 
demos el siguiente paso para trabajar con él. A menudo, encontrará la necesidad 
de ir más allá de estas transformaciones básicas cuando se trata de datos que 
requieren más cuidado. En esta sección, aprenderá acerca de algunas de las 
transformaciones avanzadas más comunes que puede necesitar, que incluyen 
Columnas condicionales, Rellenar, Desanclar, Fusionar consultas y Agregar 
consultas.
Opciones avanzadas de 
transformación de datos
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El uso de la funcionalidad de columnas condicionales de Power Query es una excelente manera de 
agregar nuevas columnas a su consulta que siguen declaraciones lógicas si/entonces/si no.
Actual.
Este concepto de if/then/else es común en muchos lenguajes de programación, incluidas las fórmulas 
de Excel. Revisemos un escenario del mundo real en el que se le pedirá que realice una limpieza de 
datos en un archivo antes de que pueda usarse.
En este ejemplo, se le proporcionará un archivo de todos los condados de los Estados Unidos y 
debe crear una nueva columna que extraiga el nombre del estado de la columna del condado y lo 
coloque en su propia columna:
3. Ahora, en la Columna 2, filtre Estados Unidos del campo para eliminar esto
valor de la columna.
1. Comience conectándose al archivo FIPS_CountyName.txt que se encuentra en los archivos del 
libro mediante el conector Text/CSV.
4. Elimine la abreviatura de estado de la Columna 2 haciendo clic con el botón derecho en 
el encabezado de la columna y seleccionando Dividir columna | Por delimitador. Elija -- 
Personalizado -- para el tipo de delimitador y escriba , luego haga clic en Aceptar:
2. Inicie Power Query Editor y comience cambiando el tipo de datos de Column1 a Texto. Cuando 
haga esto, se le pedirá que reemplace una conversión de tipo existente. Puede aceptar esto 
haciendo clic en Reemplazar
Columnas condicionales
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Código, nombre del condado y abreviatura del estado, respectivamente.
5. A continuación, cambie el nombre de las columnas Columna 1, Columna 2.1 y Columna 2.2 a Condado .
6. Para aislar el nombre completo del estado en su propia columna, deberá
implementar una columna condicional. Vaya al botón Agregar columna en la cinta y 
seleccione Columna condicional.
7. Cambie la propiedad Nuevo nombre de columna a Nombre del estado e implemente la lógica. 
Si la abreviatura del estado es igual a nulo, devuelva el nombre del condado. De lo contrario, 
devuelva el valor nulo como se muestra en la siguiente captura de pantalla. Para devolver el 
valor de otra columna, debe seleccionar el ícono debajo del texto Salida, luego elija 
Seleccionar una columna. Una vez que esto esté completo, haga clic en Aceptar:
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Esto da como resultado una nueva columna llamada Nombre del estado, que tiene el nombre del 
estado completamente escrito y solo aparece en las filas donde la Abreviatura del estado es nula.
Esto solo está preparando el escenario para limpiar completamente este conjunto de datos. 
Para completar el proceso de limpieza de datos para este archivo, lea la siguiente