Comparto uno de los dashboards en los que he trabajado recientemente con Power BI, a partir de un set de datos proporcionado por la academia de formación DATDATA.
Esta herramienta de análisis de negocio nos permite trabajar con productos agrupados en diferentes categorías y subcategorías, así como analizar el comportamiento de los parámetros medidos a lo largo del tiempo (ventas, beneficios y márgenes, a lo largo de trimestres y años). De esta manera, es posible diseñar un panel que facilite una lectura clara y orientada a la toma de decisiones.
A través del modelado de datos, medidas DAX y visualizaciones dinámicas, el dashboard permite extraer conclusiones interesantes de una forma rápida :
🛒 La categoría con mayor volumen de ventas es “Alimentos y bebidas”, con las subcategorías «Lácteos, huevos y refrigerados«, seguida de “Vinos y licores” y “Belleza”.
💰 Sin embargo, las subcategorías más rentables en términos de margen son “Dulces y postres”, “Belleza” y “Cuidado personal”, por este orden.
🏬 El canal físico sigue siendo claramente dominante, concentrando el 85,61% de las ventas.
📈 Aun así, se observa una tendencia creciente del canal online desde 2021 hasta 2025.
📊 El margen total ronda el 22%, un dato clave para evaluar la eficiencia global del negocio.
Este tipo de análisis permite poner en valor aspectos clave como:
- El modelado eficiente de datos en Power BI.
- La creación de medidas en DAX para el cálculo y seguimiento de ventas, beneficios y márgenes.
- El diseño de dashboards orientados a la toma de decisiones de negocio.
- El análisis comparativo por categorías, canal de venta y evolución temporal.
Las herramientas de business intelligence facilitan la identificación de patrones y relaciones que no resultan evidentes en un análisis superficial de los datos. A través de un enfoque estructurado, y el uso de Power BI, es posible transformar grandes volúmenes de información en indicadores claros y comprensibles que nos van a permitir interpretar el comportamiento del negocio con mayor precisión.
Este tipo de análisis aporta contexto a los datos, ayuda a detectar tendencias, evaluar el rendimiento por áreas clave y comprender mejor qué factores influyen realmente en los resultados. De esta manera, se dispone de una base sólida y objetiva que respalda una toma de decisiones más fundamentada y alineada con la realidad operativa de la empresa.
Gracias a DATDATA por el enfoque práctico y la calidad de los casos propuestos para análisis.
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