Dashboard de almacén con POWER BI

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL BUSINESS INTELLIGENCE Y AL ANÁLISIS DE DATOS

8 HORAS

** En la actualidad, el mundo empresarial se encuentra en constante evolución y la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en un elemento clave para el éxito de cualquier organización. El Business Intelligence y el análisis de datos son disciplinas que permiten a las empresas obtener información valiosa y significativa, lo que les permite tomar decisiones informadas y estratégicas.

1.1. Introducción.

1.2. Procesos relacionados al Business Intelligence y al análisis de datos:

1.2.1. ¿Qué es el Business Intelligence (BI)?

1.2.2. ¿Qué es el análisis de datos?

1.2.3. Tipos de análisis de datos:

1.2.3.1. Análisis descriptivo.

1.2.3.2. Análisis de diagnóstico.

1.2.3.3. Análisis predictivo.

1.2.3.4. Análisis prescriptivo.

1.2.4. Resumen de tipos de análisis de datos.

1.2.5. Técnicas de recopilación de datos.

1.2.6. Organizaciones Data Driven.

1.3. Cadena de suministro y BI:

1.3.1. Importancia para la cadena de suministro.

1.3.2. Importancia del BI y el análisis de datos en la gestión de un almacén.

1.3.3. Casos de éxito.

1.4. Herramientas para el análisis de datos:

1.4.1. Ranking Gartner.

1.4.2. POWER BI.

1.4.3. Tableau.

1.4.4. QlikView.

MÓDULO 2. POWER BI COMO HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

15 HORAS

** POWER BI es una herramienta poderosa y versátil para el análisis de datos y la inteligencia empresarial. Aprender a utilizarlo de manera efectiva y eficiente nos permitirá sacar el máximo provecho de nuestros datos y tomar decisiones informadas y estratégicas dentro de la empresa.

2.1. Introducción a POWER BI. Interfaz de usuario.

2.2. Conexión de datos:

2.2.1. Combinación de diferentes fuentes de datos.

2.2.2. Tipos de conexiones:

2.2.2.1. Direct Query (consulta directa).

2.2.2.2. Import (importación).

2.2.2.3. Live Connection (conexión en vivo).

2.2.3. Conectar POWER BI con fuentes de datos:

2.2.3.1. Conectar con archivos de Excel.

2.3. Transformación de datos:

2.3.1. Lenguaje M.

2.3.2. Uso del editor de consultas de POWER BI para transformar los datos y aplicar operaciones de limpieza y transformación:

2.3.2.1. Encabezado.

2.3.2.2. Agregar o eliminar filas y columnas innecesarias.

2.3.2.3. Filtrar filas.

2.3.2.4. Cambiar los tipos de datos.

2.3.2.5. Reemplazar valores.

2.3.2.6. Combinar y unir tablas.

2.3.2.7. Agrupar y resumir datos.

2.3.2.8. Dividir columnas.

2.3.2.9. Combinar valores de columnas.

2.3.2.10. Crear columnas personalizadas y condicional.

2.4. Modelado:

2.4.1. Relaciones entre tablas.

2.5. Diseño de visualizaciones:

2.5.1. Ejemplo de visualizaciones efectivas y atractivas:

2.5.1.1. Gráficos de barras.

2.5.1.2. Gráficos de líneas, áreas, combinados y cintas.

2.5.1.3. Gráficos de cascada, embudo, dispersión, circular, anillos, Treemap.

2.5.1.4. Gráficos de mapa, medidor, tarjeta, tarjeta de varias filas, KPI.

2.5.1.5. Segmentación de datos, tabla, matriz, elementos influyentes clave, esquema jerárquico.

2.5.1.6. Otras visualizaciones.

2.6. Creación de medidas, cálculos y tabla calendario:

2.6.1. Cálculo de medidas.

2.6.2. Columna calculada.

2.6.3. Creación de tabla de medidas.

2.6.4. Tabla calendario.

2.6.5. Inteligencia de tiempo.

2.7. Creación de dashboards:

2.7.1. Creación de dashboards con diferentes visualizaciones.

2.7.2. Organización de los elementos del tablero y cómo utilizar filtros para explorar los datos en profundidad.

2.8. Publicación y colaboración:

2.8.1. ¿Cómo publicar los dashboards en la nube de POWER BI y compartirlos con otros usuarios?

2.8.2. Uso de las opciones de colaboración:

2.8.2.1. Compartir acceso.

2.8.2.2. Compartir.

2.8.2.3. Publicación en Microsoft Teams.

2.8.3. Publicación en web.

MÓDULO 3. GESTIÓN DE LA DATA DE ALMACÉN

7 HORAS

** La logística se caracteriza por la gran cantidad de datos generados a lo largo de la cadena de suministro. Desde el inventario hasta el transporte y la distribución, cada etapa del proceso logístico aporta valiosa información que debe ser analizada de manera integral.

3.1. Caso almacén.

3.2. Identificación de las tablas:

3.2.1. Tablas de dimensiones.

3.2.2. Tablas de hechos:

3.2.2.1. Tablas del modelo.

3.2.3. Tabla calendario.

3.3. Definición de indicadores y KPIs del almacén.

3.4. Conectar POWER BI con fuentes de datos de almacén en Excel.

3.5. Limpieza y transformación de los datos:

3.5.1. Nombre de las tablas (consultas).

3.5.2. Modificar columnas.

3.5.3. Nombre de columnas.

3.5.4. Datos de texto.

3.5.5. Datos de número.

3.5.6. Datos de fecha.

3.5.7. Celdas con errores y sin datos.

3.5.8. Reemplazo de valores.

3.5.9. Eliminar columnas.

3.5.10. Agregar columnas.

3.5.11. Anexar consultas.

3.6. Relaciones de las tablas:

3.6.1. Relaciones clave.

3.6.2. Cardinalidad y filtro de las relaciones.

MÓDULO 4. CREACIÓN DEL DASHBOARD DE ALMACÉN CON POWER BI

15 HORAS

4.1. Cantidad de informes.

4.2. Tablas complementarias:

4.2.1. Creación de tabla calendario.

4.2.2. Creación de tabla de KPIs.

4.3. Tipos de análisis y métricas.

4.4. Creación de medidas calculadas:

4.4.1. Tabla de medidas.

4.4.2. Agrupación de medidas.

4.5. Boceto y diseño previo del dashboard:

4.5.1. Gráficos.

4.5.2. Contenido dashboard (informes).

4.6. Creación de dashboard:

4.6.1. Dashboard de KPIs.

4.6.2. Dashboard evolutivo.

4.6.3. Dashboard seguimiento.

4.6.4. Dashboard operativo.

4.7. Personalización y mejora:

4.7.1. Fondo del informe.

4.7.2. Personalización colores.

4.7.3. Formatos de celda.

4.7.4. Formatos condicionales.

4.8. Storytelling:

4.8.1. Uso de tooltips con herramientas de información.

4.8.2. Resaltado de datos.

4.8.3. Herramienta de narración inteligente.

4.8.4. Esquema jerárquico.

4.8.5. Elementos influyentes clave.

MÓDULO 5. PUBLICAR Y COMPARTIR DASHBOARD

3 HORAS

5.1. Publicar y compartir un dashboard:

5.1.1. Publicar en espacio de trabajo (workspace).

5.1.2. Insertar informe en sitios web.

5.1.3. Visualizar en Microsoft Teams.

5.2. Actualizar dashboard de almacén:

5.2.1. Actualizar datos.

5.2.2. Actualizar dashboard.

5.3. Panel de alertas de KPIs:

5.3.1. Creación de panel.

5.3.2. Suscripción a panel.

5.3.3. Alerta de KPI.

MÓDULO 6. CASO PRÁCTICO CON DATA ESTRUCTURADA

2 HORAS