Dashboard Power BI

Módulo 2 · Guía Práctica

Dashboard de Florette en Power BI

Data Analytics con IA Generativa 90 minutos José Antonio Matos

Bienvenido al Ejercicio Práctico

Objetivo del Ejercicio

Crear un dashboard interactivo que permita:

  • Visualizar producción por mes con forecasting
  • Comparar rendimiento entre fincas
  • Monitorizar mermas con alertas visuales
  • Hacer preguntas en lenguaje natural (Q&A)
  • Descubrir insights automáticos

Resultado esperado: Al finalizar, tendrás un dashboard profesional que detectará automáticamente que Finca Tudela tiene un problema creciente de mermas.

Requisitos Previos

Opción A — Power BI Desktop (recomendado)

  • Power BI Desktop (gratuito) — Descargar aquí
  • Versión: Mayo 2024 o posterior
  • Sistema: Windows 10/11 (64-bit)

Opción B — Power BI en el navegador (sin instalar nada)

Si no puedes instalar software o usas Mac/Linux, puedes realizar el ejercicio directamente desde el navegador:

  • Acceder a app.powerbi.com
  • Necesitas una cuenta Microsoft (corporativa o educativa con licencia Power BI)
  • Compatible con cualquier navegador moderno (Chrome, Edge, Firefox, Safari)
i
La versión web tiene las mismas funciones de visualización. El forecasting y Q&A están disponibles. En el Paso 1 encontrarás las instrucciones específicas para la versión web.

Archivos necesarios

Descarga los CSV directamente desde aquí:

i
Conocimientos previos: Ninguno. Esta guía es para principiantes.

Parte 1: Importar Datos

Duración estimada: 10 minutos

i
Elige tu método según el software que vayas a usar. Si tienes Power BI Desktop instalado, sigue la Opción A. Si prefieres trabajar desde el navegador, salta directamente a la Opción B (más abajo).

Opción A — Power BI Desktop

Paso 1.1: Abrir Power BI Desktop

  1. Iniciar Power BI Desktop
  2. Si aparece pantalla de bienvenida, cerrarla (X arriba a la derecha)
  3. Deberías ver interfaz principal con:
    • Menú superior (Archivo, Inicio, Insertar...)
    • Panel central vacío (canvas)
    • Panel derecho: Filtros, Visualizaciones, Datos

Paso 1.2: Importar CSV

  1. Cinta "Inicio" → "Obtener datos" → "Texto/CSV"
  2. Navegar a la carpeta data/
  3. Seleccionar produccion_agricola.csv
  4. Click "Abrir"

Paso 1.3: Vista previa y transformación

Se abre ventana "Vista previa del archivo":

✅ Verificar:
  • Columnas correctas: Fecha, Finca, Producto, Produccion_Kg, Rendimiento_Ha, Mermas_%, Coste_Produccion_€
  • Datos se ven correctos (números en columnas numéricas)
  • Encoding correcto (caracteres especiales como % se ven bien)

Opciones de importación

  • Origen: 65001: Unicode (UTF-8) ← Importante para caracteres especiales
  • Delimitador: Coma
  • Detección de tipo de datos: Basándose en las primeras 200 filas
!
Click "Transformar datos" (NO "Cargar" aún)

Paso 1.4: Transformaciones en Power Query

Se abre Editor de Power Query:

Transformación 1: Convertir tipos de datos

En la parte superior verás pasos aplicados. Debe haber un paso "Tipo cambiado". Verificar tipos de columna (icono a la izquierda del nombre):

ColumnaTipo esperadoIcono
FechaFechaFecha
FincaTextoABC
ProductoTextoABC
Produccion_KgNúmero entero123
Rendimiento_HaNúmero entero123
Mermas_%Número decimal1.2
Coste_Produccion_€Número entero123
→
Si algún tipo es incorrecto: Click en icono del tipo de dato de la columna → Seleccionar tipo correcto.

Transformación 2: Renombrar tabla (opcional pero recomendado)

  1. En panel derecho "Configuración de consulta" → Nombre: produccion_agricola
  2. Cambiar a: Producción Agrícola (más legible)
  3. Click "Cerrar y aplicar" (esquina superior izquierda)
―
Esperar 5-10 segundos mientras carga datos... Los datos quedarán visibles en el panel "Datos" (derecha).

Opción B — Power BI en el navegador web

Si no tienes Power BI Desktop o prefieres trabajar online, sigue estos pasos para importar los datos directamente desde el navegador.

Paso B.1: Acceder a Power BI Service

  1. Abre tu navegador y ve a app.powerbi.com
  2. Inicia sesión con tu cuenta Microsoft (corporativa o educativa)
  3. Si es la primera vez, acepta los términos de servicio
  4. Llegarás al panel principal de Power BI Service
!
Las cuentas personales de Microsoft (Hotmail, Outlook.com) no tienen acceso a Power BI Service. Necesitas una cuenta de organización (corporativa/educativa) o una prueba gratuita de 60 días.

Paso B.2: Descargar el archivo CSV

  1. Descarga el archivo CSV desde esta misma página:
  2. Guárdalo en una carpeta que puedas localizar fácilmente (ej: Escritorio o Descargas)

Paso B.3: Crear un nuevo informe

  1. En Power BI Service, click en "+ Nuevo" (esquina superior izquierda) o en "Crear"
  2. Seleccionar "Modelo semántico" (o "Dataset" en versiones anteriores)
  3. En la lista de orígenes de datos, buscar y seleccionar "Archivo Excel o CSV"

Paso B.4: Subir el archivo CSV

  1. Se abre el explorador de archivos del sistema
  2. Navegar hasta donde guardaste produccion_agricola.csv
  3. Seleccionar el archivo y click "Abrir"
  4. Power BI mostrará una vista previa de los datos
Verificar en la vista previa:
  • Las columnas aparecen correctamente: Fecha, Finca, Producto, Produccion_Kg, etc.
  • Los números se interpretan como valores numéricos (no texto)
  • Los caracteres especiales (%, €) se muestran correctamente
  1. Si todo es correcto, click "Crear" (o "Importar" según la versión)
―
Power BI procesará el archivo y creará el modelo semántico. Esto puede tardar 10-20 segundos.

Paso B.5: Crear el informe desde el modelo

  1. Una vez creado el modelo, Power BI te preguntará: "¿Quieres empezar a crear un informe?"
  2. Click en "Empezar desde cero" (o "Start from scratch")
  3. Se abre el editor de informes web con:
    • Canvas central vacío (igual que en Desktop)
    • Panel de Visualizaciones a la derecha
    • Panel de Datos con la tabla importada
✓
Listo. A partir de aquí, los pasos para crear visualizaciones (Parte 2) son prácticamente idénticos en la versión web y en Desktop. Continúa con el siguiente paso de la guía.
Diferencias entre la versión web y Desktop ▼
FunciónDesktopWeb
Crear visualizacionesSíSí
Forecasting (pronóstico)SíSí
Q&A (lenguaje natural)SíSí
Formato condicionalSíSí
Quick InsightsSíSí (desde el dataset)
Power Query (transformar)CompletoLimitado (Dataflows)
"Explicar aumento"SíSí
Guardar como .pbixSí (local)No (se guarda en la nube)

La principal diferencia es que en la versión web no puedes usar Power Query completo para transformaciones avanzadas, pero para este ejercicio no es necesario ya que el CSV viene preparado.

Parte 2: Crear Visualizaciones

Duración estimada: 40 minutos

Visual 1: Producción por Mes con FORECAST

Tiempo: 15 minutos — El visual más importante

Paso 2.1.1: Crear gráfico base

  1. Click en área vacía del canvas (centro)
  2. Panel "Visualizaciones" (derecha) → Click icono "Gráfico de líneas"
  3. Aparece gráfico vacío en canvas

Paso 2.1.2: Añadir datos al gráfico

En panel "Datos" (derecha), buscar tabla "Producción Agrícola" y expandirla.

  1. Arrastrar Fecha → Soltar en "Eje X" (en panel Visualizaciones)
    • Power BI automáticamente agregará por Mes
    • Si no, click en "Fecha" dentro de Eje X → Cambiar a "Mes"
  2. Arrastrar Produccion_Kg → Soltar en "Eje Y"
    • Power BI automáticamente sumará (suma)
    • Debería mostrar "Suma de Produccion_Kg"
→
Deberías ver: Gráfico de línea mostrando producción mensual desde enero 2024.

Paso 2.1.3: Activar FORECASTING (¡Esto es IA!)

  1. Seleccionar el gráfico (click en él)
  2. Panel Visualizaciones → Click icono "Analytics" (icono de lupa)
  3. Desplegar sección "Pronóstico" (Forecast)
  4. Click botón "+ Agregar"

Configurar forecast

  • Longitud del pronóstico: 3 (meses)
  • Ignorar los últimos: 0
  • Intervalo de confianza: 95%
  • Estacionalidad: Detectar automáticamente ← Dejar en auto
  • Unidades: Dejar como está

Click fuera para cerrar configuración.

✓
¡Deberías ver línea punteada proyectando próximos 3 meses!

Paso 2.1.4: Mejorar visualización

  1. Con el gráfico seleccionado → icono "Formato" (icono de rodillo)
  2. Expandir "Título":
    • Activar: ON
    • Texto del título: "Producción Mensual (Kg) con Pronóstico 3 Meses"
    • Tamaño fuente: 14
  3. Expandir "Eje X": Título ON → Texto: "Mes"
  4. Expandir "Eje Y": Título ON → Texto: "Producción Total (Kg)"

Paso 2.1.5: Analizar el forecast

Observa y reflexiona:

  • ¿La tendencia es creciente, decreciente o estable?
  • ¿El área sombreada (intervalo confianza) es amplia o estrecha?
  • ¿Hay estacionalidad visible? (picos y valles regulares)

Insight esperado: Deberías ver patrón estacional (más producción en primavera/verano).

Visual 2: Producción por Finca

Tiempo: 10 minutos

Paso 2.2.1: Crear gráfico de barras

  1. Click en área vacía del canvas
  2. Panel Visualizaciones → Seleccionar "Gráfico de barras apiladas" ▬
  3. Arrastrar campos:
    • Finca → Eje Y
    • Produccion_Kg → Eje X (se sumará automáticamente)

Paso 2.2.2: Ordenar

  1. Click en "..." (tres puntos) en esquina superior derecha del gráfico
  2. "Ordenar eje" → "Produccion_Kg"
  3. "Ordenar" → "Descendente" (mayor arriba)

Paso 2.2.3: Formato

  1. Panel Formato
    • Título: "Producción Total por Finca"
    • Activar "Etiquetas de datos" → ON (muestra números en barras)
→
¿Qué finca produce más? → Debería ser Navarra

Visual 3: Tabla de Rendimiento y Mermas

Tiempo: 10 minutos — Permite comparar eficiencia entre productos

Paso 2.3.1: Crear tabla

  1. Click área vacía
  2. Panel Visualizaciones → Icono "Tabla" ≡
  3. Arrastrar campos:
    • Producto → Valores
    • Rendimiento_Ha → Valores
    • Mermas_% → Valores

Paso 2.3.2: Cambiar agregación

Por defecto suma, queremos promedios:

  1. En panel Visualizaciones, dentro de "Valores":
    • Click en "Suma de Rendimiento_Ha" → "Promedio"
    • Click en "Suma de Mermas_%" → "Promedio"

Paso 2.3.3: Formato de números

  1. Click en campo "Promedio de Rendimiento_Ha" en el panel:
    • Formato: Número entero
    • Usar separador de miles: Sí
  2. Click en "Promedio de Mermas_%":
    • Formato: Número decimal
    • Decimales: 2
    • Agregar símbolo: % (en "sufijo de valor": %)

Paso 2.3.4: Título

Formato → Título: "Rendimiento y Mermas por Producto"

Visual 4: KPI de Mermas con Formato Condicional

Tiempo: 10 minutos — ¡El más interesante visualmente!

Paso 2.4.1: Crear tarjeta KPI

  1. Click área vacía
  2. Panel Visualizaciones → "Tarjeta"
  3. Arrastrar Mermas_% → Campos

Paso 2.4.2: Cambiar a promedio

Click en "Suma de Mermas_%" → "Promedio"

Paso 2.4.3: FORMATO CONDICIONAL

  1. Seleccionar la tarjeta
  2. Panel Formato → Expandir "Valores de datos"
  3. Buscar "Color de fondo" → Click en icono fx (función)
  4. Seleccionar "Reglas"

Configurar reglas de color

Regla 1 (Verde — Bueno): Si el valor es menor que 5 → Color: #00B050
Regla 2 (Amarillo — Advertencia): Si el valor es mayor o igual que 5 y menor que 7 → Color: #FFC000
Regla 3 (Rojo — Problema): Si el valor es mayor o igual que 7 → Color: #FF0000

Click "Aceptar"

Paso 2.4.4: Formato adicional

  1. Formato → "Etiqueta de categoría":
    • Activar: ON
    • Texto: "Mermas Promedio"
    • Tamaño fuente: 12
  2. Formato → "Valores de datos":
    • Tamaño fuente: 42
    • Unidades de visualización: Ninguno
    • Decimales de valor: 2
    • Agregar sufijo: %
→
¿Qué color ves? → Debería ser AMARILLO o ROJO (6.29% promedio)

Visual 5: Q&A — Preguntas en Lenguaje Natural

Tiempo: 5 minutos

Paso 2.5.1: Insertar visual Q&A

  1. Cinta "Insertar" (menú superior)
  2. Click "Preguntas y respuestas" (Q&A)
  3. Aparece cuadro grande con texto: "Haz una pregunta sobre tus datos"

Paso 2.5.2: Probar preguntas

Escribe en el cuadro (prueba una por una):

  • ▸ producción total por finca
  • ▸ ¿qué mes tuvo mayor producción?
  • ▸ compara rendimiento navarra vs ebro
  • ▸ evolución de mermas últimos 6 meses
  • ▸ top 3 productos por producción

Power BI generará gráficos automáticamente para cada pregunta.

Paso 2.5.3: Configurar sinónimos

!
IMPORTANTE: Esto mejora significativamente la comprensión del Q&A. La configuración se realiza desde la pestaña "Modelado", no desde "Insertar" ni "Visualizaciones".
  1. Ir a la pestaña "Modelado" en el menú superior
  2. En el grupo "Preguntas y respuestas", click en "Configuración de Preguntas y respuestas"
  3. Se abre el panel de configuración de Q&A con varias secciones
i
Desde este panel puedes configurar sinónimos (para que Q&A entienda distintas formas de referirse a tus campos), preguntas sugeridas y revisar qué términos reconoce el modelo.

Añadir sinónimos desde la configuración de Q&A

  1. En el panel de configuración, ir a la sección "Sinónimos" (o "Teach Q&A")
  2. Seleccionar la tabla "Producción Agrícola"
  3. Para cada campo, añadir los sinónimos indicados:

Sinónimos por campo

CampoSinónimos a añadir
Produccion_Kgproducción, cosecha, output, kilos, kg
Fincagranja, parcela, explotación, campo, fincas
Mermas_%desperdicios, pérdidas, descartes, merma, desperdicio
  1. Cerrar el panel de configuración de Q&A
  2. Volver al visual Q&A en el canvas y probar de nuevo: ¿qué granja tiene menos desperdicios? ← Ahora debería funcionar
→
Alternativa: También puedes acceder a los sinónimos desde "Vista de modelo" (icono lateral izquierdo) → seleccionar tabla → panel "Propiedades" → "Sinónimos". Ambos métodos configuran lo mismo.

Parte 3: Insights Automáticos

Duración estimada: 20 minutos

Método 1: Explicar cambios en gráfico

Tiempo: 10 minutos

Paso 3.1: Analizar picos en producción

  1. Seleccionar gráfico de "Producción Mensual" (el de líneas)
  2. Observa el gráfico y busca visualmente:
    • ¿Qué mes tuvo el pico más alto?
    • ¿Qué mes tuvo la caída más pronunciada?
  3. Click derecho en el punto más alto del gráfico
  4. Menú contextual → "Analizar" → "Explicar el aumento"
―
Power BI analizará datos (10-15 segundos)...
  1. Se abre panel lateral con explicaciones automáticas:
    • Gráficos mostrando qué causó el aumento
    • Texto explicativo
    • Factores contribuyentes
  2. Explorar visualizaciones generadas: Scroll en panel lateral → Click en cada gráfico para ver detalle
  3. Repetir con una caída: Click derecho en punto bajo → "Analizar" → "Explicar la disminución"

Ejemplo de insight esperado: "El aumento en [mes] se debe principalmente a incremento del 35% en producción de Finca Navarra del producto Lechuga Romana."

→
Reflexión: ¿Te sorprendió algún hallazgo? ¿Es consistente con estacionalidad?

Método 2: Quick Insights en dataset completo

Tiempo: 10 minutos

Paso 3.2: Insights sobre toda la tabla

  1. Panel "Datos" (derecha)
  2. Click derecho en tabla "Producción Agrícola"
  3. Seleccionar "Obtener información rápida" (Quick Insights)
―
Power BI ejecuta 15-20 algoritmos de IA (20-30 segundos)...
  1. Se abre nueva ventana: "Información rápida para Producción Agrícola"

Deberías ver ~15-20 visualizaciones mostrando:

Anomalías

  • Outliers (días con producción excepcionalmente alta/baja)
  • Ejemplo: "El 15 de marzo, Finca Navarra tuvo producción 340% superior al promedio"

Tendencias

  • "La producción ha aumentado 1.2% mensual en últimos 8 meses"
  • CRÍTICO: "Las mermas de Finca Tudela han aumentado consistentemente" ← ESTE es el insight clave

Correlaciones

  • "Fincas con mayor rendimiento/ha tienden a tener menores mermas"

Valores extremos

  • "Producto Lechuga Romana representa 28% de producción total"
  1. Click en cada insight para ver en detalle
  2. Fijar insights interesantes al informe:
    • Pasar ratón sobre insight
    • Click icono Anclar (pin)
    • Seleccionar "Informe existente" o "Nuevo informe"
    • Click "Anclar"
!
¿Encontraste el problema de Finca Tudela? Debería haber un insight mostrando que mermas de Tudela crecen constantemente.

Parte 4: Configurar Alertas (Opcional)

Duración estimada: 10 minutos

i
Nota: Las alertas requieren publicar en Power BI Service (versión cloud).

Paso 4.1: Publicar dashboard

  1. Menú "Archivo" → "Guardar"
  2. Nombre: Dashboard_Florette_[TuNombre].pbix
  3. Guardar en carpeta del curso
  4. Cinta "Inicio" → "Publicar"
  5. Iniciar sesión con cuenta Microsoft (si no tienes, crear gratis)
  6. Seleccionar "Mi área de trabajo"
  7. Click "Seleccionar"
―
Publicando... (30 segundos)
  1. Click "Abrir 'Dashboard_Florette' en Power BI"

Paso 4.2: Configurar alerta en Power BI Service

  1. Se abre navegador con dashboard en app.powerbi.com
  2. Buscar tarjeta de "Mermas Promedio"
  3. Click "..." (tres puntos) → "Administrar alertas"
  4. Click "+ Agregar regla de alertas"

Configurar alerta

  • Condición: Mayor que 7
  • Título: "Mermas Críticas"
  • Frecuencia: A lo sumo una vez al día
  • Enviar por correo: Activar
  1. Click "Guardar y cerrar"
✓
Ahora recibirás email si mermas superan 7%.

Troubleshooting

Q&A no entiende mis preguntas ▼
  1. Verificar que sinónimos están configurados
  2. Usar nombres exactos de columnas primero
  3. Simplificar pregunta (ej: "ventas por mes" en vez de "evolución temporal de facturación mensual")
  4. Revisar spelling (Q&A es sensible a typos)
Forecast no aparece ▼
  1. Verificar que gráfico es de líneas (no barras)
  2. Asegurar que eje X es Fecha con jerarquía temporal
  3. Necesitas mínimo 2 ciclos completos de datos (tenemos 16 meses ✓)
  4. Panel Analytics (no Visualizaciones) → Pronóstico
Formato condicional no se aplica ▼
  1. Verificar que estás en panel Formato, no Visualizaciones
  2. Color de fondo debe tener fx activado
  3. Reglas deben cubrir todo el rango posible (3-10%)
  4. Verificar que campo es promedio, no suma
Power BI está en inglés ▼
  1. File → Options and Settings → Options
  2. Regional Settings → Application Language → Español
  3. Reiniciar Power BI Desktop

Parte 5: Ejercicios Prácticos

Duración estimada: 20 minutos

Ejercicio 1: Preguntas Q&A Guiadas

Usa el visual Q&A para responder las siguientes preguntas:

Pregunta 1

¿Cuál es el rendimiento promedio de la finca Navarra?

Pregunta 2

¿Qué producto tiene más producción total en el dataset completo?

Pregunta 3

Compara producción de enero 2024 vs. enero 2025

Pregunta 4

¿Qué finca tiene las mermas más bajas?

Pregunta 5 (difícil)

Evolución de coste de producción últimos 12 meses

Ejercicio 2: Encontrar Anomalías

Objetivo: Identificar outliers usando "Analizar"

Análisis 1: Mes con mayor producción

En gráfico de líneas → Click derecho en el mes con mayor producción → "Analizar" → "Explicar el aumento"

Análisis 2: Mes con menor producción

Repetir con el mes de menor producción.

Bonus

Ejercicio 3: Descubrir Insights Ocultos

Objetivo: Usar Quick Insights para encontrar problemas

Finca Tudela

Correlaciones

Valores extremos

Ejercicio 4: Crear tu propia visualización

Tu tarea: Crear un gráfico que responda: "¿Cómo ha evolucionado el coste de producción por finca a lo largo del tiempo?"

Pasos sugeridos

  1. Área vacía → Nuevo visual
  2. Elegir tipo de gráfico apropiado (pista: líneas funcionan para evolución temporal)
  3. Configurar ejes y valores
  4. Añadir título descriptivo
  5. Aplicar formato profesional

Preguntas de análisis

Finalización

Soluciones Esperadas

Click en cada solución para revelarla:

1. Problema de mermas en Finca Tudela ▼
  • Mermas Tudela: ~7.63% (vs. 5.6% de otras fincas)
  • Tendencia: Creciente (~0.8% aumento a lo largo del dataset)
  • Acción: Investigar causas (plagas, riego, almacenamiento)
2. Estacionalidad de producción ▼
  • Picos en primavera/verano (marzo-agosto)
  • Valles en otoño/invierno (sept-feb)
  • Acción: Ajustar planificación de personal y logística
3. Navarra es la finca más eficiente ▼
  • Mayor rendimiento/ha: ~12,000 kg/ha
  • Menores mermas: ~5.6%
  • Acción: Benchmarking de prácticas de Navarra a otras fincas
4. Forecast muestra crecimiento ▼
  • Proyección 3 meses: Crecimiento ~2-3% mensual
  • Acción: Preparar capacidad de procesamiento
5. Lechuga Romana es producto líder ▼
  • ~28-30% de producción total
  • Acción: Asegurar supply chain robusto

Checklist de Finalización

Marca lo que has completado:

0 de 10 completados
  • Importé CSV correctamente
  • Creé gráfico de líneas con forecast
  • Configuré Q&A con sinónimos
  • Apliqué formato condicional a KPI
  • Ejecuté Quick Insights
  • Encontré problema de mermas en Tudela
  • Respondí las 5 preguntas Q&A del ejercicio
  • Analicé outliers con "Explicar aumento/disminución"
  • Creé mi propia visualización personalizada
  • Guardé mi archivo .pbix

Ejercicio completado

Has finalizado el ejercicio práctico del Módulo 2. Competencias adquiridas:

  • Consultas en lenguaje natural sobre datos
  • Detección automática de insights y anomalías
  • Pronóstico temporal con forecasting
  • Alertas proactivas ante desviaciones

Estas competencias son directamente aplicables en Florette y en cualquier entorno empresarial.

Próximos Pasos

1. Importar otros datasets

  • produccion_industrial.csv → Dashboard de OEE
  • produccion_comercial.csv → Dashboard de ventas

2. Crear relaciones entre tablas

  • Combinar datos agrícolas + industriales
  • Análisis end-to-end de la cadena de valor

3. Explorar más funciones de IA

  • Key Influencers (análisis de causas)
  • Decomposition Tree (drill-down automático)
  • Anomaly Detection (detección avanzada de outliers)

4. Publicar y compartir

  • Power BI Service (app.powerbi.com)
  • Embedding en SharePoint/Teams
  • Informes móviles