Modelado de Datos y Análisis Global de Ventas con Power Pivot y Power Maps
Un reporte interactivo y estratégico para la optimización de costos y visualización geográfica comercial.
🎯 Objetivo:
El trabajo busca unificar tres bases operativas (Ventas, Proveedores y Productos) en un modelo de datos relacional, transformando información cruda en un sistema analítico estructurado. Se aplican recálculos de costos mediante lógica condicional, se evalúa la eficiencia comercial con KPIs y se proyecta el alcance de las operaciones a través de visualizaciones geográficas en mapas 3D.
📝 Descripción:
Proyecto de Business Intelligence desarrollado en Excel Avanzado y Power Pivot, donde se integraron y limpiaron datos dispersos para construir un modelo relacional sólido. Se aplicó DAX para crear columnas calculadas que recalculan costos y definen precios, optimizando márgenes. Se diseñó un panel con tablas dinámicas y KPIs para evaluar objetivos comerciales, y se completó el análisis con una visualización geográfica global mediante Power Maps en formato esférico.
🌐 Fuente de datos:
Dataset provisto por la UTN (Universidad Tecnológica Nacional) con fines educativos.
📊 Principales KPIs:
- Margen de Costo Recalculado vs. Anterior
- Total de Ventas por País/Zona
- Cumplimiento de Objetivos de Venta por Categoría de Producto.
⚙️ Tecnologías y herramientas aplicadas:
- Microsoft Excel (Avanzado)
✓ Limpieza, formato y normalización de datos.
✓ Construcción de tablas base (Ventas, Proveedores, Productos). - Power Pivot
✓ Importación de tablas al modelo de datos.
✓ Definición de tipos de datos (fecha, moneda, número).
✓ Creación de relaciones entre tablas (Ventas ↔ Productos ↔ Proveedores).
✓ Columnas calculadas:
✓ Recalculo Costos (incremento del 10% para costos > $200).
✓ Nuevo Precio (recalculo + margen adicional).
✓ Medidas DAX para KPIs (SUM, MAX, cálculos de objetivos). - DAX (Data Analysis Expressions)
✓ Columnas calculadas.
✓ Medidas para KPIs.
✓ Lógica condicional aplicada a costos y precios. - Power Maps (Mapa 3D)
✓ Visualización geográfica de ventas totales.
✓ Filtros por fecha y trimestres.
✓ Representación esférica (modo mundo).
✓ Etiquetas y capas de datos.
- Ingesta y preparación de datos
✓ Importación de las tres tablas base: Ventas, Proveedores y Productos.
✓ Limpieza de campos: fechas, moneda, números, zonas, categorías.
✓ Normalización de nombres y formatos. - Modelado de datos en Power Pivot
✓ Carga de tablas al modelo.
✓ Asignación de tipos de datos correctos.
✓ Creación de relaciones entre:
✓ Ventas ↔ Productos (id producto)
✓ Productos ↔ Proveedores (id proveedor) - Cálculos y lógica de negocio:
✓ Columna Recalculo Costos:- Incremento del 10% para costos unitarios > $200.✓ Columna Nuevo Precio:- Recalculo + margen adicional del 10%.✓ Medidas DAX para KPIs:- Suma de Importe Venta Total
- Suma de Importe Costo Total
- Cumplimiento de objetivos por canal
- Comparación objetivo vs estado - Análisis exploratorio
✓ Tablas dinámicas por:
✓ País/Zona
✓ Tipo de producto
✓ Canal de venta
✓ Cumplimiento de objetivos
✓ Detección de variaciones entre canales (Online vs Offline).
✓ Comparación de desempeño por categoría de producto. - Visualización geográfica (Power Maps 3D)
✓ Mapa esférico con burbujas de ventas totales.
✓ Filtros por fecha de envío (trimestres).
✓ Etiquetas y capas para análisis regional.
✓ Identificación de zonas de mayor volumen comercial. - Interpretación final
✓ Evaluación del cumplimiento de objetivos por canal.
✓ Identificación de productos con mayor margen recalculado.
✓ Análisis de zonas con mayor impacto comercial.
✓ Conclusiones para optimización de costos y estrategias de venta.
Modelado de Datos & Tablas
Modelado de Datos y Medidas DAX.
Relaciones entre Tablas: Modelo en estrella (Star Schema).
Demostración en Video
