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Jan 31 •
El impacto de ChatGPT en Power BI: ¿más productividad o menos criterio analítico?
Con la facilidad con la que ChatGPT puede generar medidas DAX, consultas en Power Query y hasta proponer modelos de datos completos en segundos, ¿crees que esta herramienta está elevando el nivel del analista de Power BI al hacerlo más productivo y estratégico, o por el contrario está fomentando una dependencia que reduce la comprensión técnica y el criterio profesional? ¿Cómo lo estás viviendo tú en tu día a día?
1 like • Feb 12
Empecé a usar la IA hace tiempo, y noto como a medida que los modelos se entrenan y avanzan mejoran las respuestas. Ciertamente hace 1 año tenia peleas literales con la IA, porque generaba respuestas inexactas o complejas innecesariamente. En la actulaidad me agiliza muchas cuestiones como construcción complejas de DAX, que de otra forma me llevarían mas tiempo. Tambien lo utilizo para la redacción de explicaciones y funcionalidades, que me abrevian muchísimo tiempo de redacción y escritura. Sin embargo, siempre pero siempre el resultado debe ser verificado y en muchas ocaciones corregido, ya que suele tener fallos de criterios y tambien técnicos. Sin duda, para mí ya es una herramienta básica y muy funcional que incrementa mi productividad. Sólo será reemplazado por la IA, aquel que no sepa como funciona y cómo utilizarla. Por lo tanto, jamás obviaría los conocimientos técnicos que la preceden.
Jan 28 •
¿Tus dashboards explican el pasado o anticipan el futuro?
Un cuadro de mando no debería servir solo para explicar lo que pasó, sino también lo que está pasando y, sobre todo, lo que pasará. Para mí, aquí está el verdadero valor del dashboard: anticiparse y ayudar a tomar decisiones. ¿Qué técnicas usáis para ir más allá del análisis histórico? ¿Tendencias, KPIs líderes, Pareto, forecasting…? ¿Tenéis ejemplos de cuadros de mando que realmente ayuden a prever y no solo a explicar?
0 likes • Feb 12
Si un dashboard solo explica el pasado, es descriptivo. El verdadero valor está en usar esos datos para anticipar decisiones futuras. A través de análisis de tendencias, forecast, escenarios what-if y KPIs predictivos, el dashboard puede evolucionar de descriptivo a prescriptivo.
Feb 10 •
¿Cómo validan ustedes la pregunta de negocio antes de construir el modelo en Power BI?
¿Usan reuniones de descubrimiento? ¿Plantillas de preguntas? ¿Iteraciones rápidas con el usuario? ¿O aprenden “a golpes” en la primera versión?
2 likes • Feb 12
La prioridad es entender la necesidad del cliente y luego entender al detalle su negocio. En una segunda instancia, evalúo el origen de sus datos: Si actualmente estan estructurados correctamente o hay que adecuar y ordenar su ERP. ( lo que varia considerablemente el tiempo, costo y estructura del proyecto). Una vez realizados estos pasos, imagino y valido con el cliente la utilidad posterior del modelo. Por último se genera el Modelo semantico y sus visualizaciones. Para mí, es el ultimo paso de mucho trabajo anterior, sin embargo la adecuacion de ERTP, auditorias y objetivos, se realizan bajo una dirección clara: que todo resulte en el futuro modelo semantico optimizado.
Feb 7 •
Power Query: ¿aliado productivo o parche eterno?
¿Qué criterios usáis para decidir qué transformaciones van en Power Query y cuáles en el origen de datos? Por ejemplo: limpiar nulos o renombrar columnas parece lógico hacerlo en Power Query, pero ¿haríais también merges grandes entre tablas de millones de filas, cálculos complejos o históricos acumulados ahí, o preferís mover eso a SQL/DWH para ganar rendimiento y escalabilidad?
1 like • Feb 12
Entiendo que depende del Origen de los datos. Si el origen es SQL, seguramente la manipulación debe realizarse alli. Pero lo cierto es que en los modelos semánticos tenemos varios origenes de Datos, y no siempre la conexion es SQL y la Base de datos original puede necesitar calculos posteriores. Por otra parte, muchas pequeñas Empresas no tienen un depto de IT que mantenga estas Bases. Tengo un caso en que realizo las transformaciones e incluso la union de varias tablas, en Power Query, porque el origen de datos son varias tablas de excell. Es cierto que no es lo ideal y le suma mucho peso al modelo. Pero es una solucion a los problemas mencionados y funciona perfectamente. No hay una desición única. Depende de cada caso.
Jan 18 •
El motivo
Pues espero que hayáis tenido un gran fin de semana y que sigáis descansando hoy. Mirad, mi POST es el siguiente: tengo los datos extraídos para un informe, tengo el modelo (estrella o copo de nieve) y lo reviso para que sea muy rápido (dimensiones y hechos) y todo cuadra.... Y el usuario no sabe explicar muy bien qué debe responder el informe y llega mi atasco. LAS VISUALIZACIONES. Es decir, cuando me solicitan un informe sin saber cuáles serán los visuales apropiados, tengo claro que será un proceso iterativo y aún no tengo soltura para dar "el golpe" y me cuesta sugerir vusualizaciones impactantes que expongan el camino a las soluciones de la forma más optima. Esa es muchas veces mi gran frustración, y el motivo principal por el que estoy aquí. Espero mostrar algún POST más adelante con algún informe y dudas concretas, aunque hoy sólo puedo expresaros el motivo de mi participación en este grupo. Un abrqzo a tod@s y feliz semana!
2 likes • Jan 19
Muchas veces los datos que necesita el cliente ( y que él mismo no sabe) se desprenden del conocimiento del negocio. Enfocarse allí en primera instancia para mi es vital, para aportar valor al ciente, no solo como generadores de información, sino con propuestas de valor. KPI nuevos, storytelling interesantes, que le permitan al cliente decubrir nuevas formas de tomar desiciones a partir de los datos. Te dejo items que siempre tengo en cuenta: Diseñar con un objetivo, mantener todo a la vista, eliminar detalles innecesarios, resaltar lo importante, usar visuales y ejes correctos, mostrar contexto, usar colores adecuados, acortar numeros, evitar lectura de tablas, dejar afuera lo irrelevante. Espero te ayude.
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@yamile-attara-7808
Analista de datos y Diseñadora Gráfica. Especializada en BI, métricas y modelos para decisiones estratégicas.
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Joined Jan 13, 2026