Proyecto 03 · Power BI · AdventureWorks
Sales & Product Performance AdventureWorks
Dashboard de Business Intelligence para analizar el rendimiento comercial de AdventureWorks desde ingresos, beneficio, pedidos y devoluciones hasta producto, cliente y geografía.
Resumen ejecutivo
La actividad, en cuatro señales
Valores redondeados tal como aparecen en la captura principal; se presentan como magnitudes aproximadas.
01 · Pregunta de negocio
De la visión global a la decisión concreta
¿Cómo se comportan las ventas y qué dimensiones ayudan a explicar la composición del rendimiento comercial?
- ¿Cómo evoluciona el revenue?
- ¿Qué categorías concentran más pedidos?
- ¿Qué productos destacan por pedidos, revenue o devoluciones?
- ¿Dónde se concentra geográficamente la actividad?
- ¿Qué perfiles de clientes generan mayor valor?
- ¿Cómo se compara el rendimiento mensual con objetivos?
- ¿Cómo podría cambiar el beneficio ante ajustes de precio?
02 · Dashboard ejecutivo
Una lectura compacta del negocio
La portada reúne los indicadores esenciales con la evolución temporal y el detalle de categorías y productos. Así, volumen, valor y devoluciones pueden leerse en una misma vista antes de profundizar.
- KPIs de ingresos, beneficio, pedidos y tasa de devolución.
- Tendencia del revenue y seguimiento mensual.
- Distribución de pedidos por categoría.
- Top Products con volumen, revenue y return rate.
03 · Producto y escenarios what-if
Explorar sensibilidad, no predecir el futuro
La página de producto permite seleccionar una referencia, contrastar pedidos, revenue y profit con sus objetivos y modificar un parámetro de precio para observar un escenario simulado de beneficio ajustado.
- Selección de producto y métrica.
- Comparación mensual frente a objetivos.
- Simulación de ajuste de precio.
04 · Análisis de clientes
Quién genera valor y cómo se distribuye
La dimensión cliente incorpora clientes únicos, revenue por cliente, comportamiento por nivel de ingresos y ocupación, además de un ranking para explorar la contribución comercial.
05 · Análisis geográfico
La actividad sobre el territorio
La vista geográfica sitúa la actividad comercial por país y permite enfocar regiones como North America, Europe y Pacific. El mapa aporta contexto territorial sin forzar conclusiones sobre magnitudes regionales no visibles.
06–07 · Exploración analítica avanzada
Descomponer métricas y detectar patrones
Dos visuales de Power BI amplían la lectura descriptiva: uno recorre la composición de los pedidos y otro explora factores asociados, sin convertir relaciones observadas en causalidad.
06 · Decomposition Tree
Permite hacer drill-down y entender cómo se compone una métrica a través de sucesivos niveles de detalle.
Total Orders→Category→Subcategory→Product
07 · Key Influencers
Ayuda a explorar factores asociados, variables relacionadas, drivers potenciales y patrones observados en determinadas métricas o características.
08 · Modelo de datos
Una arquitectura que sostiene el análisis
El modelo separa datos transaccionales, dimensiones de análisis y tablas auxiliares. Esa organización conecta la lógica de negocio con medidas reutilizables y visuales consistentes.
- Datos transaccionales
- Dimensiones
- Medidas y visuales
- Decisiones
Tablas de hechos
Sales Data · Returns Data
Dimensiones / Lookups
Calendar · Customer · Territory · Product · Category · Subcategory
Tablas auxiliares
Price Adjustment · Selectores de métricas · Measure Table · Rolling Calendar
09 · DAX
Medidas que traducen reglas de negocio
Tres ejemplos documentan inteligencia temporal, filtrado de negocio y modificación del contexto de filtro.
Inteligencia temporal
Previous Month Orders
Compara el contexto actual con el mes anterior mediante DATEADD.
Previous Month Orders =
CALCULATE(
[Total Orders],
DATEADD(
'Calendar Lookup'[Date],
-1,
MONTH
)
)Filtro condicionado
High Ticket Orders
Limita el cálculo a productos cuyo precio supera el precio medio general.
High Ticket Orders =
CALCULATE(
[Total Orders],
FILTER(
'Product Lookup',
'Product Lookup'[ProductPrice] > [Overall Average Price]
)
)Filtrado de negocio
Bike Sales
Modifica el contexto para calcular únicamente la categoría Bikes.
Bike Sales =
CALCULATE(
[Quantity Sold],
'Product Categories Lookup'[CategoryName] = "Bikes"
)10 · Principales insights
Lo que permiten ver las evidencias
Accessories aparece como la categoría con mayor número de pedidos en la vista principal.
El revenue muestra una tendencia general creciente durante el periodo visible.
Producto permite contrastar volumen de pedidos y tasa de devolución.
Cliente permite explorar la concentración de revenue en clientes y segmentos.
El escenario what-if permite explorar la sensibilidad del beneficio a variaciones de precio.
11 · Qué demuestra el proyecto
Del modelo a una conversación de negocio
Un caso orientado a mostrar capacidades de Business Intelligence de forma verificable y sin atribuir al dataset decisiones empresariales reales.
Diseño ejecutivo
Jerarquía visual, KPIs y una navegación que avanza del resumen al detalle.
Modelado de datos
Organización de hechos, dimensiones, relaciones y tablas auxiliares.
DAX y time intelligence
Medidas para filtros de negocio, contexto y comparación temporal.
Análisis multidimensional
Lecturas de producto, cliente, geografía, pedidos y devoluciones.
What-if analysis
Simulación controlada para explorar escenarios de precio y beneficio.
Visuales avanzados
Decomposition Tree y Key Influencers para ampliar la exploración.
12 · Tecnologías y alcance
Business Intelligence con evidencia visible
El caso se apoya principalmente en Power BI, modelado, DAX, relaciones, análisis interactivo y visualización. Power Query forma parte del stack tecnológico, aunque no se presenta como evidencia documentada al no disponer de una captura de Transform Data.
- Power BI
- DAX
- Data Modelling
- Power Query
- Business Intelligence
- Sales Analytics
Proyecto de portfolio desarrollado con el dataset AdventureWorks para demostrar modelado de datos, análisis comercial y desarrollo de soluciones de Business Intelligence en Power BI.