Inteligencia de Negocios Con Power BI y Sql Server 2019

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Description

Este Curso te enseñará cómo utilizar la herramienta de inteligencia de negocios de Microsoft Power BI para modelar datos, analizar e interactuar con una cantidad masiva de información.Te enseñaremos a crear grandiosos y fabulosos informes, reportes y cuadros de mando de forma sencilla, con la potente tecnología que ofrece Power BI de arrastrar y soltar que facilita el uso de una variedad de gráficas y visualizaciones para tomar mejores decisiones de negocios.También aprenderás a publicar y refrescar sus cuadros para acceder a ellos desde la web

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Objectives

Modelar Datos de Excel Utilizando Microsoft Access para luego ser consumido en P
Aprenda a usar la herramienta de inteligencia empresarial m�s sencilla para crea
Aprenda a usar Filtros y segmentaciones para filtrar sus datos
Aprenda buenas pr�cticas en la creaci�n de informes
Cargue paneles e informes en el servicio Power BI y configure el servicio Power
Aprender de las funciones DAX Sencillas y Avanzadas(Inteligencia de tiempo)
Crear columnas y medidas calculadas
Aprenda a crear tablas y matrices potentes de datos de informes
Aprenda a usar diferentes visualizaciones gr�ficas como columnas, l�neas, pastel
Todo lo aprendido puede ser usado inmediatamente en su trabajo

Instructional level

Multilevel

Requirements

MIcrosoft Excel y Muchas Ganas de Aprender

Who should take this online course

Estudiantes que desean agregar un conjunto de habilidades atractivas a su currículum para el análisis de datos
Profesionales que quieren pasar al siguiente nivel en el análisis de datos y hacer gráficos e informes con facilidad
Alguien que no tiene experiencia o es un principiante con Power BI

Chapter 1: Introducción
- 1 Introducción
- 2 Que es Power BI?
- 3 Instalando Power BI
  1
Chapter 2: Modelamiento de Datos Con Microsoft Access y Microsoft Excel
- 1 Que es el Modelamiento de Datos?
  2
- 2 Consideraciones a seguir antes de Importar a Microsoft Access
- 3 Importación del Archivo de Excel de Ventas a Microsoft Access
- 4 Creando Vistas Para Catálogos Productos y Clientes en Microsoft Access
- 5 Creando Vistas Para Operaciones Facturas y Facturas_Detalle en Microsoft Access
  1
- 6 Crear Tablas e Índices a partir de las Vistas de Microsoft Access
  1
  
  Description.
- 7 Automatizando la Creación de Tablas e Índices en Microsoft Access
- 8 Probando el Modelo de Datos de Microsoft Access en Power BI
  1
- 9 Modelamiento Power BI con Excel
- 10 Modelamiento de Datos Utilizando Enfoque de Estrella 08:16 min
  
  DescriptionEste artículo va dirigido a los modeladores de datos de Power BI Desktop. En él se describe el diseño de un esquema de estrella y su importancia para desarrollar modelos de datos de Power BI optimizados para el rendimiento y la facilidad de uso. Este artículo no pretende proporcionar una explicación completa del diseño del esquema de estrella. Para obtener más detalles, vaya directamente el contenido publicado, como The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (El kit de herramientas del almacenamiento de datos: guía completa del modelado dimensional) (2ª edición, 2002) de Ralph Kimball et al. Información general del esquema de estrella El esquema de estrella es un enfoque de modelado maduro ampliamente adoptado por los almacenes de datos relacionales. Requiere que los modeladores clasifiquen las tablas del modelo como dimensiones o hechos. Las tablas de dimensiones describen entidades empresariales, las "cosas" que se modelan. Las entidades pueden incluir productos, personas, lugares y conceptos, incluido el propio tiempo. La tabla más coherente de un esquema de estrella es una tabla de dimensiones de fecha. Una tabla de dimensiones contiene una columna (o columnas) de clave que actúa como identificador único y columnas descriptivas. Las tablas de hechos almacenan observaciones o eventos. Pueden ser pedidos de ventas, existencias, tasas de cambio, temperaturas, etc. Una tabla de hechos contiene columnas de clave de dimensiones relacionadas con las tablas de dimensiones y columnas de medida numéricas. Las columnas de clave de dimensiones determinan la dimensionalidad de una tabla de hechos, mientras que los valores de clave de dimensiones determinan la granularidad de una tabla de hechos. Por ejemplo, imagine una tabla de hechos diseñada para almacenar objetivos de ventas que tiene dos columnas de clave de dimensiones Date y ProductKey. Resulta fácil comprender que la tabla tiene dos dimensiones. Pero la granularidad no se puede determinar sin tener en cuenta los valores de clave de dimensiones. En este ejemplo, imagine que los valores almacenados en la columna Date son el primer día de cada mes. En este caso, la granularidad está en el nivel mes-producto. Normalmente, las tablas de dimensiones contienen un número relativamente pequeño de filas. Por el contrario, las tablas de hechos pueden contener un gran número de filas y seguir creciendo con el tiempo.
- 11 Agregando Dimensión Geográfia al Enfoque de Estrella 09:03 min
Chapter 3: Limpieza y Transformación
- 1 Limpieza y Transformación I
  1
- 2 Limpieza y Transformación II
  1
- 3 Limpieza y Transformación III
  1
- 4 Limpieza y Transformación IV
- 5 Limpieza y Transformación V 03:14 min
  
  DescriptionUrl para la Práctica https://es.wikipedia.org/wiki/Poblaci%C3%B3n_mundial
- 6 Limpieza y Transformación VI
  1
Chapter 4: Funciones DAX
- 1 DAX I (BÁSICAS)
  2
- 2 DAX II (X)
  1
- 3 DAX III (CALCULATE,FILTER,ALL)
  1
- 4 DAX IV (X,ALL)
  1
- 5 DAX V (X,RELATEDTABLE)
  1
- 6 DAX VI (KPI,SWITCH,ISBLANK,UNICHAR)
  1
- 7 DAX VII (CALCULATE,IN, OR, TUBERÍA DOBLE)
  1
- 8 DAX VIII (CALCULATE,IN, AND, &&)
  1
- 9 DAX IX (SUMX,FILTER, RELATED,IN)
  1
- 10 DAX X (CALCULATE,SUM, DATESBETWEEN,DATE)
  1
- 11 DAX XI (RELATED)
  1
- 12 DAX XII (RELATED DIFERENCIA RELATEDTABLE)
- 13 DAX XIII (EARLIER)
  1
- 14 DAX XIV (HASONEVALUE Y VALUES)
  1
- 15 DAX XV (VENTAS FECHA ACTUAL)
  1
- 16 DAX XVI (SUMMARIZE)
  1
- 17 DAX XVII (SUMMARIZE, ROLLUP)
- 18 DAX XVIII (FILTER, NUEVA TABLA)
  1
Chapter 5: Mapas
- 1 MAPAS I
  1
- 2 MAPAS II
  1
Chapter 6: Inteligencia de Tiempo
- 1 CALENDARIO
  2
- 2 JERARQUÍAS I
  1
Chapter 7: Gráficos en Power BI
- 1 GRÁFICO DE COLUMNAS APILADAS(JERARQUÍAS DE FECHAS,SEGMENTADORES)
  1
- 2 GRÁFICOS DE BARRAS APILADAS (JERARQUÍAS DE CLIENTES,SEGMENTADORES)
  1
- 3 GRÁFICO DE COLUMNAS AGRUPADAS(COMPARACIÓN CON PERIODOS ANTERIORES)
  1
- 4 GRÁFICO DE COLUMNAS AGRUPADAS(KPI)
  1
- 5 GRÁFICO DE BARRAS 100 % APILADAS
  1
- 6 GRÁFICO DE COLUMNAS AGRUPADAS Y LÍNEAS
  1
- 7 GRÁFICO DE LA BARRA DE HERRAMIENTAS
  1
- 8 GRÁFICO CIRCULAR
  1
- 9 GRÁFICO TREEMAP
  1
- 10 GRÁFICO TARJETA
  1
Chapter 8: Análisis para la toma de decisiones
- 1 CRECIMIENTO DE VENTAS
  2
- 2 CRECIMIENTO % UTILIDAD DE VENTAS
  1
- 3 PRONÓSTICO
  1
- 4 DASHBOARD VENTAS I
  1
- 5 DASHBOARD VENTAS II (DINÁMICO DE MÉTRICAS)
  1
- 6 DASHBOARD VENTAS III (VISUALIZACIONES AVANZADAS)
  1
- 7 DASHBOARD VENTAS IV (VISUALIZACIONES FECHAS)
  1
- 8 DASHBOARD VENTAS V (VISUALIZACIONES AVANZADAS TOOLTIPS)
  1
- 9 DASHBOARD VENTAS VI (RANKX)
  1
- 10 DASHBOARD VENTAS VII (AUMENTO Y DISMINUCIÓN EN POWER BI)
  1
- 11 DASHBOARD VENTAS VIII (VISUALIZACIONES AVANZADAS TOOLTIPS II DINÁMICOS) 12:00 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1ccTB-oLd7WHL1K6fe9TPc_7MGUJqhsxp/view?usp=share_link
- 12 DASHBOARD VENTAS IX (COMPARAR PERIODOS DISTINTOS) 09:51 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/11dDAkBIrAsYg9JKthNt4Q6a8WMLoojjA/view?usp=share_link
- 13 PUBLICACIÓN Y VISTA MÓVIL EN POWER BI
- 14 EMBEBIDO DE ENLACE POWER BI EN SITIO WEB
  1
- 15 PRACTICA DE POWER BI
  2
Chapter 9: Variables
- 1 Introducción a las Variables 01:34 min
  
  DescriptionRecursos: https://docs.google.com/presentation/d/1K3KZ7tfaXzkpnbntKnpJhhVsUnd_GTCf/edit?usp=share_link&ouid=105003819436137417633&rtpof=true&sd=true
- 2 Variables I 07:51 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1d_0gW0YZ9tFDnoB0kspi0QduNf7QR42f/view?usp=share_link
- 3 Variables II 06:57 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1-8zDha3QLcYsdWkWPDsAnzJyCNMUMVlc/view?usp=share_link
- 4 Variables III 04:26 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1MUCwT1Tk547hhaeot9B-taz3-5R5kf3t/view?usp=share_link
Chapter 10: Funciones DAX A Fondo
- 1 TOPN Departamento con Más Ventas 02:49 min
  
  DescriptionLa función DAX TOPN es una función útil muy práctica, ya que a menudo queremos ver los mejores productos por ventas, región o tienda. Recursos: https://drive.google.com/file/d/1vTRCdzYnwtVmZRoH2HnahmhjC0lhXfjO/view?usp=share_link
- 2 TOPN Dinámico Departamento con Más Ventas 06:47 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/11H8mE-4oAsw1ZXWUAke9qftuYQg8urNu/view?usp=share_link
Chapter 11: Roles en Power BI
- 1 Seguridad a nivel de fila (RLS) con Power BI 08:16 min
  
  Descriptionhttps://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/service-admin-rls Seguridad a nivel de fila (RLS) con Power BI La seguridad de nivel de fila (RLS) con Power BI se puede usar para restringir el acceso a datos para usuarios determinados. Los filtros restringen el acceso a los datos a nivel de fila y puede definir filtros dentro de los roles. Tenga en cuenta que en el servicio Power BI, los miembros de un espacio de trabajo tienen acceso a conjuntos de datos en el espacio de trabajo. RLS no restringe este acceso a datos. Puede configurar RLS para modelos de datos importados a Power BI con Power BI Desktop. También puede configurar RLS en conjuntos de datos que utilizan Direct Query, como SQL Server. Anteriormente, solo podía implementar RLS en modelos de Analysis Services locales fuera de Power BI. Para las conexiones en vivo de Analysis Services, configure la seguridad de nivel de fila en el modelo local. La opción de seguridad no aparecerá para los conjuntos de datos de conexión en vivo.
Chapter 12: Preparando el Entorno Para Trabajar Power BI Con Sql Server
- 1 Instalación de Windows Server(20012-2019) 07:30 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1fGOMR5UiRrCfGDyafkrwKG2SxcTxyj3Y/view?usp=share_link
- 2 Arreglos de Discos 16:02 min
- 3 Instalación de Sql Server 2008-2019 21:41 min
- 4 Restaurar y Respaldar BDVentas 03:38 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1wYLxyt7ctZSvlH8yabMjxh3JQzpvzJt7/view?usp=share_link
- 5 Configuración Apex Sql I (Opcional ya Se instaló RedGate) 05:54 min
- 6 Configuración Apex Sql II (Opcional ya Se instaló RedGate) 01:18 min
- 7 Instalación de Microsoft Sql Server DataTools 04:42 min
  
  Descriptionhttps://docs.microsoft.com/en-us/sql/ssdt/download-sql-server-data-tools-ssdt?view=sql-server-2017 SQL Server Data Tools es una herramienta de desarrollo moderna para crear bases de datos relacionales de SQL Server, bases de datos SQL de Azure, modelos de datos de Analysis Services (AS), paquetes de Integration Services (IS) e informes de Reporting Services (RS). Con SSDT, puede diseñar e implementar cualquier tipo de contenido de SQL Server con la misma facilidad con la que desarrollaría una aplicación en Visual Studio.
Chapter 13: Data WareHouse Con Sql Server
- 1 Introducción al Data WareHouse 16:38 min
  
  DescriptionRecursos: https://docs.google.com/presentation/d/1AEaKPSECfidYKkFTAJb56_yHIMv61-l8/edit?usp=share_link&ouid=105003819436137417633&rtpof=true&sd=true
- 2 Creando Data WareHouse de Ventas 45:07 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/10vp1u-qUcll60nQO9ghTOG4e2VSoo4b0/view?usp=share_link
- 3 Creando Indices Data WareHouse Ventas 18:58 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1NRMURfytkAuLWfmsUn-d2scw_4aLX29Z/view?usp=share_link
- 4 Llenado de Data WareHouse de Ventas 30:59 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1nrLJHQuJSR5oJJStXkamZeAuWn_I72Wo/view?usp=share_link
- 5 Dimensiones Lentamente Cambiantes o SCD (Slowly Changing Dimensions) 09:44 min
  
  Descriptionhttps://www.dataprix.com/blogs/bernabeu-dario/dimensiones-lentamente-cambiantes Recursos: https://drive.google.com/file/d/1dMiltpFRwkp7yJg4N44to7EYqIXm4JTs/view?usp=share_link
- 6 ETL SCD (Carga del Data WareHouse de Forma Incremental) 51:26 min
  
  DescriptionCarga incremental: solo la diferencia entre los datos de destino y fuente se carga a través del proceso ETL en el almacén de datos. Hay dos métodos principales para cargar datos en un almacén: Carga completa: volcado de datos completo que tiene lugar la primera vez que se carga un origen de datos en el almacén Carga incremental: el delta entre los datos de destino y origen se vuelca a intervalos regulares. La última fecha de extracción se almacena para que solo se carguen los registros agregados después de esta fecha. Las cargas incrementales vienen en dos tipos que varían según el volumen de datos que está cargando: Carga incremental de transmisión: mejor para cargar volúmenes de datos pequeños Carga incremental por lotes: mejor para cargar grandes volúmenes de datos.
- 7 Implementación del paquete a SQL SERVER 09:22 min
  
  DescriptionLa implementación del paquete conlleva agregar el paquete al catálogo SSISDB de Integration Services en una instancia de SQL Server. En esta lección se agrega el paquete de la lección 6 al catálogo SSISDB, se establece el nuevo parámetro y se ejecuta el paquete. En esta lección se usa SQL Server Management Studio para agregar el paquete de la lección 6 al catálogo SSISDB e implementar el paquete. Después de implementar el paquete, se modifica el parámetro para que apunte a una ubicación nueva y luego se ejecuta el paquete.
- 8 Creación del Cubo OLAP 12:46 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1vkcXxmXO0lNKsPIz1qdgUuY0rNeMDhnJ/view?usp=share_link Un cubo OLAP es una estructura de datos que supera las limitaciones de las bases de datos relacionales y proporciona un análisis rápido de datos. Los cubos pueden mostrar y sumar grandes cantidades de datos, a la vez que proporcionan a los usuarios acceso mediante búsqueda a los puntos de datos. De este modo, los datos pueden se acumulan, segmentar y o reorganizar según sea necesario para procesar la variedad más amplia de preguntas pertinentes al área de un usuario de interés. Los cubos OLAP se pueden considerar como la última pieza del rompecabezas para una solución de almacenamiento de datos. Un cubo OLAP, también conocido como cubo multidimensional o hipercubo, es una estructura de datos en SQL Server Analysis Services (SSAS) que se genera mediante bases de datos OLAP para permitir que casi-análisis instantáneo de datos. https://docs.microsoft.com/es-es/system-center/scsm/olap-cubes-overview?view=sc-sm-2019 https://docs.microsoft.com/en-us/sql/analysis-services/instances/determine-the-server-mode-of-an-analysis-services-instance?view=sql-server-2017
- 9 Creación de Jerarquías 21:34 min
  
  DescriptionSSAS es una solución analítica de Microsoft. Comenzó estrictamente como una solución OLAP, pero ahora tiene múltiples modos. SSAS se puede usar como una capa semántica que admite tanto informes formateados como escenarios de BI de autoservicio administrados. Las herramientas del cliente se conectan a las bases de datos SSAS a través de los proveedores OLE DB o ADOMD. Las razones típicas para usar SSAS incluyen: mayor velocidad de consulta Metadatos compartidos (uniones, jerarquías, KPIs) Capacidad de implementar seguridad a nivel de fila. Análisis multidimensional (análisis ad-hoc, cálculos de tiempo avanzados, obtención de detalles) Evitar la contención de recursos con los sistemas fuente OLTP. Consolidación de datos de múltiples fuentes. http://www.guillesql.es/Articulos/Jerarquias_Analysis_Services_SSAS.aspx https://riptutorial.com/es/ssas https://blogs.solidq.com/es/business-analytics/operador-unario-y-jerarquias-padre-hijo-en-ssas-md/
- 10 Creación de Medidas 06:00 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1wNamq6LQv11zrvrSOSVUsPsNGBcngGyz/view?usp=share_link
- 11 Consumiendo Cubo Desde Power BI 03:57 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1INZbWfch7uxOMRVZPD0eCDksGBgfxGs_/view?usp=share_link
- 12 Creación de KPI 07:11 min
  
  DescriptionRecursos: https://drive.google.com/file/d/1Mz1ZAsyLrE_kcT_ObSporxZ0oCaPSYVQ/view?usp=share_link Agregar un KPI a un cubo de SQL Server Analysis Services Los indicadores clave de rendimiento, que varían según la aplicación, se utilizan ampliamente como una medida del rendimiento de partes de una organización. Analysis Services hace que estos datos de KPI estén fácilmente disponibles para su cubo. Todo lo que tiene que hacer es seguir las sencillas instrucciones de Rob Sheldon. En SQL Server Analysis Services (SSAS), puede agregar indicadores clave de rendimiento (KPI) a su cubo de base de datos para evaluar el rendimiento empresarial, como se refleja en los datos del cubo. Un KPI está asociado con un grupo de medida y se compone de un conjunto de cálculos. Normalmente, los cálculos son una combinación de miembros calculados y declaraciones de expresiones multidimensionales (MDX). Un KPI consta de cuatro propiedades principales que son importantes para evaluar el rendimiento del negocio: Expresión de valor(Value Expression). Una expresión MDX que devuelve el valor real del KPI. Expresión de objetivos(Goal Expression). Una expresión MDX que devuelve el valor objetivo del KPI. Expresión de estado(Status Expression). Una expresión MDX que devuelve el estado del KPI en un punto específico en el tiempo. Expresión de tendencia(Trend Expression). Una expresión MDX que devuelve el valor del KPI a lo largo del tiempo. Además de estos componentes, hay otras propiedades que puede configurar, pero estos cuatro componentes constituyen el corazón de su KPI. A medida que trabaja en el proceso de creación de un KPI, tendrá una mejor idea de lo que significa cada una de estas propiedades y cómo se relacionan entre sí. En este artículo, le muestro cómo agregar un KPI a un cubo en una base de datos de Analysis Services 2008. El ejemplo que demuestro se basa en la solución de un artículo anterior que escribí, Cinco pasos básicos para implementar una base de datos de Analysis Services ” . Para esa solución, creé los siguientes componentes de la base de datos: Una fuente de datos que apunta a la base de datos AdventureWorksDW2008 en una instancia local de SQL Server 2008. Una vista de fuente de datos que incluye las tablas que se muestran en la Figura 1. Dimensiones de la base de datos basadas en cada tabla de dimensiones en la vista del origen de datos. Un cubo basado en las dimensiones de la base de datos, así como en las dos tablas de hechos en la vista del origen de datos. https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/reporting-services/adding-a-kpi-to-an-sql-server-analysis-services-cube/
Chapter 14: Análisis de Ventas
- 1 Diagrama de Pareto 38:53 min
  
  DescriptionRecursos ---> https://drive.google.com/drive/folders/1DQHVwlS-4tbLllkTf6W8TpHP1-1J6pRz?usp=share_link
- 2 Diagrama de Pareto-Detalle Por Zona 14:05 min
- 3 Pronostico 17:47 min
Chapter 15: Despedida del Curso
- 1 Agradecimiento 00:41 min

The Teachlr

DENIS ENRIQUE GUIDO RODR�GUEZ

Analista Programador de Bases de Datos

Licenciado en Ciencias de la Computaci�n con Experiencia de m�s de 15 a�os como Analista y Programador de Soluciones Inform�ticas utilizado Microsoft Visual Studio desde la versi�n 2003,Experiencia de 5 a�os en administraci�n de bases de datos Sql Server desde la versi�n 2008. Experiencia de 3 a�os Analista de Datos utilizando Herramientas como Power BI, R. Desempe��ndome Como consultor Inform�tico interactuando con usuarios y generando soluciones t�cnicas. Preferentemente haber participado

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