Hola, ¡gracias por tu consulta y buenos deseos!

Entiendo tu interés en acceder a datos relacionados con "informes no sostenibles" o, más bien, datos que evidencian ineficiencias operativas, problemas internos, insatisfacción del cliente, etc., que no están directamente alineados con criterios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza). Buscas ejemplos de cómo analizar este tipo de información en Power BI.

El concepto de "informes no sostenibles" como lo describes, se refiere a datos que señalan áreas de mejora o problemas dentro de una organización. Si bien estos datos no siempre se publican oficialmente, se obtienen a través de estudios de mercado, auditorías internas, encuestas, KPIs operativos y simulaciones académicas.

En Power BI, puedes analizar y visualizar este tipo de información de varias maneras. El objetivo sería transformar estos datos para que sean comprensibles y accionables.

Análisis de Datos No Sostenibles en Power BI:

La clave para trabajar con este tipo de información en Power BI es:

1. Obtención y Limpieza de Datos (Power Query):
• Extracción de Fuentes: Deberás obtener los datos de diversas fuentes como estudios de mercado, resultados de encuestas, datos de auditorías internas, o KPIs operativos. Estos datos pueden venir en varios formatos: archivos Excel, CSV, bases de datos, o incluso datos de servicios web.
• Transformación de Datos: Una vez obtenidos, estos datos a menudo requerirán una limpieza y transformación significativa en Power Query. Esto podría incluir:
  • Unificar datos de diferentes encuestas o auditorías.
  • Estandarizar formatos (fechas, texto, números).
  • Manejar valores nulos o inconsistentes.
  • Pivotar o desanidar columnas para tener una estructura de datos adecuada para el análisis (como se menciona en la lección sobre "anulación de columnas").
  • Crear columnas calculadas para categorizar problemas (ej. "Ineficiencia Operativa", "Insatisfacción Cliente").
2. Modelado de Datos:
• Creación de Tablas Calendario: Es fundamental tener una tabla calendario para poder realizar análisis temporales y usar funciones de inteligencia de tiempo DAX (como YTD, comparaciones mes a mes, etc.).
• Relaciones entre Tablas: Si obtienes datos de diferentes fuentes (ej. una tabla de auditorías, otra de KPIs, otra de feedback de clientes), deberás establecer relaciones entre ellas en la vista de Modelo de Power BI para que los datos se puedan cruzar correctamente.
3. Creación de Visualizaciones y Medidas DAX:
• Visualizaciones Clave: Para este tipo de análisis, visualizaciones como matrices, gráficos de líneas para tendencias, gráficos de barras para comparativas, y tarjetas para KPIs importantes (como número de problemas, promedio de insatisfacción) son muy útiles.
• Formato Condicional: Puedes usar formato condicional para resaltar áreas problemáticas (ej. gastos por encima del presupuesto, baja satisfacción del cliente).
• Medidas DAX: Para cálculos específicos como promedios de evaluación, contar problemas por categoría, o calcular indicadores de desempeño, crearás medidas DAX.

Ejemplo de Enfoque:

Para un dashboard que muestre ineficiencias, podrías tener:

• Una matriz mostrando problemas por categoría de ineficiencia (Operativa, Cliente, etc.), y para cada uno, el número de ocurrencias o el impacto financiero.
• Un gráfico de líneas mostrando la tendencia de "insatisfacción del cliente" a lo largo del tiempo.
• Tarjetas que muestren KPIs clave como "Número total de problemas operativos" o "Porcentaje de clientes insatisfechos".
• Podrías usar formato condicional para resaltar los departamentos o procesos con el mayor número de problemas.

La clave será obtener los datos brutos de tus fuentes (auditorías, encuestas, etc.), limpiarlos y estructurarlos correctamente en Power Query, y luego usar DAX para calcular los indicadores relevantes.

Te sugiero visitar:

https://www.datdata.com/cursos/int101/clases/cw896z

Este curso cubre la obtención y transformación de datos, que es el primer paso esencial para trabajar con cualquier tipo de datos, incluyendo los que mencionas.

También, los cursos más avanzados sobre DAX y modelado de datos te ayudarán a crear las medidas necesarias para analizar estos indicadores.

- Asistente Virtual de Datdata