Análisis y Visualización de Datos con Power BI: de la información a la decisión

Área Financiera y Economía
Remoto
Inicia el 10 de noviembre de 2026
30 horas

Inversión	$ 1.050.000
Horarios	Martes y jueves de 17:00 a 20:00
duración	5 Semanas
intensidad	30 horas

CONTENIDO DEL PROGRAMA

Objetivo

Desarrollar en los participantes capacidades analíticas para integrar, modelar y visualizar datos mediante Power BI, fortaleciendo el criterio analítico y la toma de decisiones basada en información, a través de la construcción de reportes y tableros de control dinámicos, incorporando de forma introductoria el uso de funcionalidades con soporte de inteligencia artificial disponibles en la plataforma, aplicables a contextos académicos, organizacionales y empresariales.

Dirigido a

El curso está dirigido a profesionales, universitarios, consultores y personal de organizaciones públicas o privadas que requieran analizar información, construir indicadores y apoyar procesos de toma de decisiones mediante el uso de datos. Está orientado a personas de distintas áreas del conocimiento que deseen fortalecer sus competencias en análisis y visualización de datos con Power BI, sin necesidad de contar con formación previa en analítica avanzada o programación.

Pensamiento analítico aplicado: capacidad para traducir necesidades de información y problemas de gestión en indicadores medibles (KPIs) y preguntas analíticas relevantes.
Comprensión del rol de la analítica de datos en contextos académicos, organizacionales y empresariales.
Dominio operativo de Power BI Desktop, incluyendo su interfaz y funcionalidades principales.
Conexión, transformación y preparación de datos provenientes de diversas fuentes mediante buenas prácticas de calidad y consistencia.
Diseño de modelos de datos estructurados, escalables y confiables que soporten análisis eficientes.
Entendimiento del proceso de automatización de reportes y procesos de actualización de información, reduciendo el trabajo manual y operativo.
Aplicación de fundamentos del lenguaje DAX para el cálculo de indicadores, métricas de desempeño y análisis comparativos.
Construcción de dashboards interactivos y reutilizables para distintos escenarios y públicos.
Comunicación visual y narrativa de datos (data storytelling) orientada a audiencias técnicas y no técnicas.
Uso introductorio de funcionalidades analíticas apoyadas en inteligencia artificial disponibles en Power BI para facilitar el análisis exploratorio y la identificación de patrones

Módulo 1: Analítica de datos con Excel: Power Query como puente hacia Power BI

El ciclo de analítica de datos: fuente, preparación, análisis, visualización y decisión
Excel, Power Query y Power BI como componentes de un ecosistema analítico integrado
Conexión a fuentes simples desde Excel utilizando Power Query
Ajustes básicos y primeras transformaciones sobre los conjuntos de datos

Módulo 2: Excel avanzado: del dato preparado al dashboard interactivo

Preparación de información en Power Query para consumo en Excel
Construcción de tablas dinámicas, métricas y gráficos dinámicos
Implementación de segmentadores y elementos interactivos para el usuario
Diseño y desarrollo de dashboards en Excel para la respuesta a preguntas de negocio

Módulo 3: De Excel a Power BI: conexión, entorno y primeras visualizaciones

Instalación, configuración y navegación por el entorno de Power BI Desktop
Importación de datos desde Excel y conexión a fuentes externas simples
Comparativa de flujos de trabajo: Excel + Power Query vs. Power BI + Power Query
Construcción y configuración de las primeras visualizaciones analíticas

Módulo 4: Power Query en profundidad: limpieza, transformación y consolidación

Tratamiento de errores, nulos, duplicados y modificación de estructuras de datos
Normalización de información, combinación y anexado de consultas complejas
Consolidación de múltiples fuentes de datos de forma automatizada
Creación de columnas personalizadas y condicionales

Módulo 5: Modelado de datos relacional y dimensional

Diseño de modelos de datos: tablas de hechos y tablas de dimensiones
Creación, gestión y dirección de filtros en las relaciones del modelo
Comprensión de la cardinalidad (1:1, 1:N, N:M)
Incorporación de tablas calendario y jerarquías temporales para análisis continuo

Competencias desarrolladas: Habilidad para estructurar arquitecturas de datos dimensionales robustas que optimicen el flujo de información y la precisión de las consultas.

Módulo 6: Modelado avanzado y preparación del modelo analítico

Creación e implementación de columnas y tablas calculadas
Uso de funciones de inteligencia de tiempo y fechas sobre el modelo
Buenas prácticas de optimización y estructuración del modelo analítico
Introducción práctica al lenguaje M: registro y ejecución de pasos en Power Query

Módulo 7: Lenguaje DAX: fundamentos para construir indicadores

Fundamentos de DAX: diferencias entre medidas y columnas calculadas
Funciones de agregación, funciones lógicas y de manejo de fechas
Comprensión profunda del contexto de fila y contexto de filtro
Construcción progresiva de indicadores clave para la toma de decisiones

Competencias desarrolladas: Habilidad para redactar sintaxis en DAX orientada a la creación de indicadores dinámicos basados en la interacción del usuario.

Módulo 8: DAX aplicado, visualización y narrativa de datos

Cálculos comparativos y métricas complejas con CALCULATE, FILTER, IF y SWITCH
Diseño de interacciones, segmentadores avanzados y formato condicional
Principios de experiencia de usuario (UX) y storytelling aplicado a datos
Transformación de reportes técnicos en narrativas analíticas ejecutivas

Módulo 9: Análisis inteligente de informes con Inteligencia Artificial

Integración de IA generativa para la lectura e interpretación de informes analíticos
Diseño de prompts para la extracción de hallazgos, riesgos, tendencias y recomendaciones
Validación de salidas de IA vs. datos reales: detección de alucinaciones e inferencias no sustentadas
Elaboración de informes ejecutivos asistidos por IA con sustento en evidencia verificable

Módulo 10: Proyecto integrador: del dato a la decisión y publicación

Integración del flujo end-to-end: conexión, ETL, modelado, DAX y visualización
Construcción, sustentación y socialización de un dashboard funcional interactivo
Generación de conclusiones ejecutivas contrastadas con IA y evidencia de datos
Publicación, distribución y gestión de accesos en el servicio en la nube (Power BI Service)