La evolución del análisis de datos moderno

Power BI no apareció de la nada. Es el resultado de décadas de evolución en herramientas como Excel, SQL y los sistemas de Business Intelligence tradicionales.
 Hoy, Power BI es una de las plataformas de análisis de datos más utilizadas del mundo, pero su historia explica por qué es tan potente y accesible al mismo tiempo.

En este artículo recorreremos la historia, evolución y fundamentos de Power BI, desde sus orígenes hasta su papel actual en el ecosistema de datos.

El mundo antes de Power BI


Antes de Power BI, el Business Intelligence era:

  • Costoso
  • Lento
  • Técnico
  • Dependiente de TI
Las empresas usaban:

  • Reportes estáticos
  • Cubos OLAP
  • Herramientas complejas
  • Procesos largos de desarrollo
El análisis no era autoservicio, era exclusivo.

El origen real: Excel como punto de partida


Power BI nace directamente de Excel.

Microsoft comenzó a experimentar con:

  • Power Query (ETL)
  • Power Pivot (modelado)
  • Power View (visualización)
  • Power Map (geolocalización)
Estos “Power tools” marcaron el inicio del BI moderno.

Power Query: el cambio de paradigma


Antes de Power Query:

  • Copiar y pegar
  • Macros
  • Procesos manuales
Power Query introduce:

  • Transformaciones reproducibles
  • Automatización
  • Conexión a múltiples fuentes
  • Lenguaje M
Aquí nace el concepto de ETL para analistas.

Power Pivot y el motor VertiPaq


Power Pivot trae:

  • Modelos de datos
  • Relaciones
  • DAX
  • Motor columnar VertiPaq
Esto permitió:

  • Millones de filas
  • Alto rendimiento
  • Cálculos avanzados
Power BI heredó este motor como su corazón.

El nacimiento oficial de Power BI (2014–2015)


Microsoft lanza Power BI como producto independiente.

Características clave:

  • Power BI Desktop
  • Power BI Service
  • Visualizaciones interactivas
  • Publicación en la nube
El BI deja de ser exclusivo y se vuelve accesible.

Power BI Desktop: el laboratorio del analista


Power BI Desktop se convierte en:

  • Herramienta de modelado
  • Espacio de transformación
  • Motor de cálculos
  • Diseñador de reportes
Todo en una sola aplicación.

Power BI Service: el análisis colaborativo


El Service introduce:

  • Dashboards
  • Compartición
  • Seguridad
  • Actualización automática
Power BI deja de ser un archivo y se vuelve una plataforma.

La arquitectura de Power BI


Power BI se compone de:

  • Fuentes de datos
  • Power Query
  • Modelo de datos
  • DAX
  • Visualizaciones
  • Servicio en la nube
Entender esta arquitectura es clave para usarlo bien.

Power BI frente al Big Data


Power BI no almacena Big Data, pero lo explota:

  • Conexiones directas
  • DirectQuery
  • Modelos compuestos
  • Integración con Azure
Power BI es la capa de consumo del Big Data.

Power BI y SQL


SQL y Power BI trabajan juntos:

  • SQL prepara
  • Power BI analiza
  • Power BI comunica
Un buen modelo suele empezar con una buena consulta SQL.

Power BI y la nube


La nube permitió:

  • Escalabilidad
  • Colaboración
  • Seguridad
  • IA integrada
Power BI se integra nativamente con:

  • Azure
  • Microsoft 365
  • Power Platform

Power BI como autoservicio


Power BI cambió el rol de los usuarios de negocio:

  • Menos dependencia de TI
  • Más velocidad
  • Más iteración
  • Más impacto
Y el rol del analista se vuelve protagonista.

BI Tradicional vs Power BI

 


Power BI como carrera profesional


Dominar Power BI abre puertas a:

  • Analista de datos
  • BI Developer
  • Consultor BI
Es una de las habilidades más demandadas hoy día.

El futuro de Power BI


Power BI apunta a:

  • IA (Copilot)
  • Lenguaje natural
  • Automatización
  • Integración total
Sin perder su esencia.

 

Aprender Power BI es aprender cómo se analizan los datos hoy.

 

Síguenos en @datdata para aprender más