Informes con Power BI¶

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Te presentas a tu primer trabajo. La entrevista va bien, y entonces llega la frase: "Por cierto, aquí usamos Power BI." Llevas cinco meses con Superset. ¿Empiezas de cero?

No. Sabes para qué sirve un cuadro de mando (dashboard), qué es un KPI, qué hace un filtro y qué gráfico responde a qué pregunta. Ese conocimiento es tuyo, no de Superset. Esta lección comprueba que sobrevive a un cambio de herramienta: vas a reconstruir tres gráficos de tu cuadro de mando Steam market en Power BI y a demostrar, con SQL, que muestran los mismos números.

Ya conociste la parte de datos de Power BI en Obtener datos con Power BI y Power Query; hoy toca la parte que la gente realmente mira.

El mismo juego, otra consola¶

Imagina que tu juego favorito sale en otra consola. Las reglas son las mismas. El mapa es el mismo. Tu estrategia sigue funcionando. Solo los botones tienen otros nombres. No necesitas un manual nuevo: necesitas la tabla de equivalencias de botones.

Power BI es la herramienta de Microsoft para convertir datos en informes interactivos. Tiene dos mitades: Power BI Desktop, una aplicación gratuita para Windows donde construyes, y el servicio de Power BI (Power BI service), un sitio web donde publicas y compartes.

Aquí tienes la tabla de botones. Ten la abierta durante toda la lección:

Un recorrido por la pantalla¶

Abre Power BI Desktop y mira cuatro sitios. No más.

flowchart TB
    RIB["<b>Cinta de opciones</b><br>pestañas con herramientas: Home, Insert, Modeling"]
    subgraph MAIN ["Bajo la cinta"]
        direction LR
        CAN["<b>Lienzo del informe</b><br>la página blanca donde<br>van los visuales"]
        VIS["<b>Panel Visualizations</b><br>elige el tipo de visual,<br>rellena sus pocillos"]
        DAT["<b>Panel Data</b><br>tus tablas y<br>sus campos"]
        DAT -- "arrastra un campo" --> VIS
        VIS -- "dibuja el visual" --> CAN
    end
    RIB --> MAIN

Ahora busca el editor de SQL. No hay ninguno a la vista. Esta es la mayor diferencia del día: en Superset siempre podías abrir SQL Lab y escribir tú mismo la consulta. En Power BI arrastras campos, y la consulta te la escribe él.

Visuales y pocillos de campo¶

Un visual es un gráfico, una tabla o un número del lienzo del informe. Un pocillo de campo (field well) es una caja con nombre del panel Visualizations donde sueltas un campo para decirle al visual qué dibujar.

Un campo (field) es simplemente una columna de tus datos, como price_band o release_year. Cada tipo de visual tiene sus propios pocillos, y se corresponden directamente con lo que ya haces en Superset:

Cuando sueltas un campo en un pocillo que espera un número, Power BI tiene que decidir cómo resumirlo: sumarlo, contarlo, hacer la media. Lo adivina. Y muchas veces adivina Sum.

Páginas y slicers¶

Un cuadro de mando de Superset es una pantalla, a veces dividida en pestañas. Un informe de Power BI está hecho de páginas: uno o más lienzos, como diapositivas, cada uno con sus propios visuales. Las pestañas de las páginas están en la parte inferior del lienzo. Una página para la visión general, otra para el detalle.

Un slicer es un filtro que vive en el lienzo como un visual. El lector hace clic en un valor, y los demás visuales de la página conservan solo las filas que coinciden.

Es la misma idea que el filtro nativo que construiste en Filtros y filtros cruzados: un control, muchos gráficos reaccionan, y detrás de cada uno se ha añadido un WHERE. Dos detalles son distintos:

Pruébalo: predice, construye, compara¶

El método importa más que los clics: primero predices en SQL, luego construyes, luego comparas. Un visual que no puedes comprobar es un visual en el que no puedes confiar.

Power BI leerá un archivo, así que necesitas games_clean.csv: tu tabla limpia de Steam de la Unidad 2, exportada a un archivo. Si aún no lo tienes, hazlo tú mismo en dos minutos.

Paso 1 — Predice. En SQL Lab, con la base de datos Dades classe, ejecuta estas tres consultas una a una (SQL Lab solo muestra el resultado de la última sentencia) y apunta los resultados:

SELECT COUNT(*) AS games FROM games_clean;

SELECT release_year, COUNT(*) AS games FROM games_clean
GROUP BY release_year ORDER BY games DESC LIMIT 1;

SELECT price_band, COUNT(*) AS games FROM games_clean
GROUP BY price_band ORDER BY games DESC;

Después ejecuta las mismas tres otra vez con WHERE owners_tier = 'Hit' antes del GROUP BY. Eso es lo que hará el slicer en el Paso 4. Un éxito (hit) es un juego con al menos un millón de propietarios. Deberías acabar con estos seis resultados:

Paso 2 — Carga el archivo y construye la tarjeta.

Paso 3 — Dos gráficos. Haz clic primero en una zona vacía del lienzo, o el visual nuevo sustituirá a la tarjeta en lugar de añadirse a su lado.

Paso 4 — El slicer.

Compara con tus predicciones de "solo éxitos". Si los seis números coinciden, no solo has construido un informe: lo has verificado.

Publicar en el servicio¶

En Superset, tu cuadro de mando vivía en el servidor desde el primer clic. Aquí, todo lo que has construido hasta ahora vive en un archivo de tu PC: File → Save crea un archivo .pbix. Nadie más puede verlo.

Para cambiarlo publicas:

Lo que viajó a la nube: ¿el informe, los datos o ambos? Ambos. El informe sube junto con su modelo semántico, y el modelo lleva dentro una copia de los datos. Esto se llama importar: las 26,685 filas ya no están solo en tu archivo CSV, también están dentro del informe publicado.

flowchart LR
    subgraph SUP ["<b>Superset</b>"]
        direction LR
        DB1[("PostgreSQL<br>los datos se quedan aquí")] -- "consulta en cada vista" --> D1["Dashboard<br>en el servidor"]
    end
    subgraph PBI ["<b>Power BI</b>"]
        direction LR
        F["<b>Archivo .pbix</b> en tu PC<br>informe + una copia de los datos"] -- "Publish" --> S["<b>Servicio de Power BI</b><br>My workspace"]
    end

Dos herramientas, dos respuestas a la misma pregunta: ¿cómo llega mi gráfico a otras personas? En Superset diste a un rol acceso a un dataset. En Power BI publicas en un espacio de trabajo y después compartes. La pregunta es la misma en todas las consolas.

La palabra que cambia de significado¶

Un botón del gráfico tiene el mismo nombre en las dos consolas y hace algo distinto.

Lo que construiste en Superset —una pantalla de gráficos que puedes filtrar— corresponde a un informe de Power BI. En Power BI, un dashboard es otra cosa: una única página de mosaicos (tiles) que anclas desde informes, para tener lo más destacado en un solo sitio.

Así que si un compañero dice "envíame el dashboard de Power BI", haz una pregunta más. Muy bien puede referirse al informe.

Ideas clave¶

• Power BI tiene dos mitades: Power BI Desktop (gratis, solo Windows) para construir, y el servicio de Power BI (un sitio web) para publicar y compartir.
• Las ideas son las que ya conoces; cambian los nombres. Dashboard → informe, chart → visual, Big Number → card, native filter → slicer, dataset → modelo semántico.
• Construyes arrastrando un campo a un pocillo de campo. No hay editor de SQL: Power BI escribe la consulta, así que comprueba Sum frente a Count.
• Un slicer es un filtro que está en el lienzo y filtra los demás visuales de su página.
• Predice en SQL, construye, compara. games_clean tiene 26,685 juegos; una tarjeta que dice 27K está redondeando, no mintiendo.
• Publish envía el informe y una copia de los datos a My workspace, donde solo tú lo ves. Compartir es un paso aparte que necesita una licencia de pago.
• Un dashboard de Power BI es una única página de mosaicos anclados en el servicio. Tu cuadro de mando de Superset corresponde a un informe de Power BI.

Comprobación rápida¶

Ya hablas dos consolas. Entonces, ¿cuál deberías usar y, más importante, qué dices realmente con los gráficos una vez construidos? A continuación: Superset frente a Power BI, y storytelling con datos.