Visualizando el rendimiento de AWC con Power BI

Desarrollo del Proyecto

Adventure Works Cycles (AWC) es una gran empresa multinacional dedicada a la fabricación y distribución de bicicletas, piezas y accesorios para mercados comerciales en Norteamérica, Europa y Asia. Con un equipo de 500 trabajadores y varios equipos de ventas regionales, la empresa requiere un análisis detallado de su rendimiento de ventas. Para este desafío se debe realizar los siguientes puntos:

Conexión y Limpieza de Datos

1. Restauración y Conexión de la Base de Datos:

   • Restaurar la base de datos AdventureWorksDW2019 en SQL Server.

   • Conectar las siguientes tablas desde SQL Server a Power BI:

     • DimProduct

     • DimProductCategory

     • DimProductSubcategory

     • DimDate

     • DimPromotion

     • DimSalesTerritory

     • DimGeography

     • FactInternetSales

   • Conectar la tabla adicional DimCustomer desde Excel.

2. Transformación de Datos en Power Query:

   • Verificar y promover encabezados de tablas.

   • Eliminar filas o columnas completamente en blanco o nulas.

   • Normalizar las fuentes de datos y renombrar columnas para facilitar el análisis.

   • Combinar tablas:

     • Customer con Geography para añadir ciudad, provincia y su código.

     • Product con ProductCategory y ProductSubcategory para incluir clasificaciones.

Armado del Modelo Relacional y Mockup

1. Diseño del Modelo de Datos Relacional:

   • Controlar relaciones automáticas generadas por Power BI y ajustar cardinalidades.

   • Optimizar el modelo relacional minimizando relaciones muchos a muchos y utilizando tablas de dimensiones.

2. Diseño del Mockup del Informe:

   • Seguir el patrón Z para facilitar la comprensión y análisis.

   • Incluir preguntas clave del negocio en el diseño:

     • Ingresos totales del período actual y anterior.

     • Cantidad vendida.

     • Utilidad bruta y neta del período actual y anterior.

     • Costo de bienes vendidos (COGS) y su variación.

     • Demografía de clientes por país.

     • Distribución mensual de ingresos, COGS y utilidad bruta.

     • Utilidad por categoría y subcategoría de producto.

     • Indicadores del negocio en Estados Unidos a nivel de provincia y ciudad.

     • Ratios de costo operacional versus ingresos, márgenes de utilidad bruta y neta.

Generación de Medidas y Columnas Calculadas

1. Creación de Columnas y Medidas en Power BI:

   • Agregar columna personalizada con el nombre del mes en formato corto.

   • Deshabilitar carga para las tablas ProductCategory, ProductSubcategory y Geography en Power Query.

   • Crear una columna calculada en DimDate para indicar el trimestre ("Trimestre XX").

   • Generar medidas necesarias utilizando DAX para responder a las preguntas de negocio:

     • Ingresos, utilidad bruta y neta, COGS, variaciones porcentuales, demografía de clientes, distribución mensual de indicadores, y análisis detallado por categoría y subcategoría.

   • Organizar medidas en carpetas por tipo (financieras, inteligencia de tiempo, etc.).

2. Optimización de Fórmulas DAX:

   • Evitar funciones iterativas sobre grandes conjuntos de datos.

   • Utilizar relaciones del modelo de datos eficientemente.

   • Planificar cálculos necesarios y su relación con el modelo de datos.

Entrega Final

1. Documentación del Proyecto:

   • Crear un documento de Google con toda la documentación del proyecto.

   • Incluir cambios realizados, diseño del modelo de datos, medidas y columnas calculadas, y análisis de resultados.

2. Reporte Financiero Final:

   • Crear un archivo .pbix con el reporte financiero completo.

   • Incluir una portada, una página financiera general, y un análisis detallado del mercado de Estados Unidos.

   • Mejorar la experiencia del usuario con botones de navegación, imágenes funcionales, y storytelling.

3. Mockup del Proyecto:

   • Diseñar el mockup del proyecto en formato de presentaciones de Google.

   • Incorporar feedback de compañeros para mejoras.

Objetivos

1. Mejorar la calidad de los datos mediante una limpieza efectiva.

2. Crear un modelo de datos relacional reflejando las necesidades del negocio.

3. Utilizar DAX para calcular métricas clave.

4. Diseñar informes visualmente atractivos, informativos y fáciles de entender.

Desafíos

1. Conectar y preparar diversas fuentes de datos en Power BI.

2. Normalizar y limpiar datos de manera efectiva.

3. Diseñar un modelo relacional eficiente y optimizado para rendimiento.

4. Generar medidas y cálculos complejos en DAX.

5. Crear un informe que satisfaga todas las necesidades de análisis del negocio.

Logros Alcanzados

1. Conexión y Preparación de Datos:

   • Datos limpios y listos para análisis.

   • Modelos de datos relacionales optimizados.

2. Creación de Informes y Visualizaciones:

   • Informes detallados y visualizaciones interactivas que facilitan la toma de decisiones estratégicas.

3. Medidas y Análisis Completo:

   • Medidas y KPIs calculados con DAX.

   • Análisis detallado de ingresos, costos, utilidades, y otros indicadores clave.

4. Optimización y Rendimiento:

   • Modelo de datos optimizado para consultas eficientes.

   • Visualizaciones diseñadas siguiendo principios de storytelling.

5. Experiencia de Usuario Mejorada:

   • Interfaz intuitiva con botones de navegación y segmentaciones eficientes.

   • Informes visualmente atractivos y fáciles de comprender.

Este proyecto proporciona a AWC una herramienta poderosa para analizar su rendimiento de ventas y tomar decisiones basadas en datos, mejorando su capacidad para competir en el mercado global.