Usando la herramienta Power BI y Power Query, se extrajo datos de diferentes ficheros, se trabajó con ficheros de ventas, productos, fechas, clientes,geografía, con lo cual se creó un modelo tabular de estrella identificando sus relaciones y finalmente visualizando las ventas a lo largo de los años 2005 al 2008 en Canadá de la compañía multinacional “MODATEX”, que tuvo un crecimiento de sus ventas de 146,83 mil en 2005 a 673,63 mil en 2008.

1. FACULTAD DE COMUNICACIÓN Y TECNOLOGÍAS
DE LA INFORMACIÓN
MAESTRÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN MENCIÓN DATA
SCIENCE
Tema:
Creación de reportes de la compañía multinacional “MODATEX”
mediante el uso de Power BI
Caso práctico para la obtención del título de magíster en
SISTEMAS DE INFORMACIÓN MENCIÓN DATA SCIENCE
Presentada por:
Luis Alberto Cunalata Bombon
Módulo y tema:
Inteligencia De Negocios Y Gestión De Datos
Quito, 17 de septiembre de 2022

2. 1
RESUMEN
Usando la herramienta Power BI y Power Query, se extrajo datos de diferentes
ficheros, se trabajó con ficheros de ventas, productos, fechas, clientes,geografía, con
lo cual se creó un modelo tabular de estrella identificando sus relaciones y finalmente
visualizando las ventas a lo largo de los años 2005 al 2008 en Canadá de la compañía
multinacional “MODATEX”, que tuvo un crecimiento de sus ventas de 146,83 mil
en 2005 a 673,63 mil en 2008.
Palabras clave: Reporte, Modelo, Visualización, Power BI.

3. 2
DECLARACIÓN DE ACEPTACIÓN DE NORMA ÉTICA Y
DERECHOS
El presente documento se ciñe a las normas éticas y reglamentarias de la Universidad
Hemisferios. Así, declaro que lo contenido en este ha sido redactado con entera
sujeción al respeto de los derechos de autor, citando adecuadamente las fuentes.
Por tal motivo, autorizo a la biblioteca a que haga pública su disponibilidad para la
lectura dentro de la institución, a la vez que autorizo el uso comercial de mi obra a la
Universidad Hemisferios, siempre y cuando se me reconozca el cuarenta por ciento
(40 %) de los beneficios económicos resultantes de esta explotación.
Además, me comprometo a hacer constar, por todos los medios de publicación,
difusión y distribución, que mi obra fue producida en el ámbito académico de la
Universidad Hemisferios.
De comprobarse que no cumplí con las estipulaciones éticas, incurriendo en caso de
plagio, me someto a las determinaciones que la propia universidad plantee.
Luis Alberto Cunalata Bombon
C.I. 1804798401

4. 3
DEDICATORIA
A mi madre.
A todas las personas que día a día van desarrollando tecnologías, divulgándolas, lo
que nos permiten mejorar la productividad del país, la sociedad, generando riqueza
y progreso a lo largo del tiempo.

5. 4
ÍNDICE GENERAL
RESUMEN................................................................................................................ 1
DECLARACIÓN DE ACEPTACIÓN DE NORMA ÉTICA Y DERECHOS......... 2
DEDICATORIA........................................................................................................ 3
ÍNDICE DE GRÁFICOS........................................................................................... 5
INTRODUCCIÓN..................................................................................................... 7
MARCO CONCEPTUAL......................................................................................... 7
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DEL CASO PRÁCTICO................ 8
ANÁLISIS DE DATOS ............................................................................................ 8
1. Extraer los datos de los diferentes ficheros a través del editor de Power Query
de la herramienta de BI, Microsoft Power BI. (se solicita al estudiante describir los
pasos y colocar una captura o print screen de esta importación de datos.) ............... 8
2. Identificar y definir el tipo de datos (texto, numérico, decimal, etc) de cada una
de las columnas de la tabla o consulta “Ventas”. .................................................... 11
3. En vista que la consulta o tabla de “Productos” no presenta los nombres de la
categoría y de la subcategoría de cada uno de los productos, se requiere crear en ésta,
dos columnas adicionales, la primera que contenga los datos del nombre de las
subcategorías y la segunda el nombre de las categorías. Para el efecto se solicita al
estudiante describir los pasos realizados en Power Query y colocar una captura o
print screen de esta transformación. ........................................................................ 12
4. En la consulta o tabla “Clientes” se evidencia que cada una de las filas
corresponden a diferentes clientes, sin embargo, no se cuenta con una columna que
indique la ciudad y tampoco el país. Se solicita al estudiante que realice las
transformaciones necsarias en Power Query, describa los pasos realizados y coloque
una captura o print screen de esta transformación................................................... 16
5. Se requiere cargar al lienzo de visualizaciones de Power BI Desktop solo las
consultas o tablas de nombre “Ventas”, “Productos”, “Fechas” y “Clientes”, las que
deberán tener las transformaciones solicitadas en el punto 3 y 4. En la sección de
“modelo” de Power BI Desktop se requiere que se diseñe un modelo tabular de
estrella con las tablas cargadas. Para esto se deben identificar y establecer las
relaciones necesarias entre las tablas y columnas coincidentes. Describa los pasos
realizados y coloque una captura o print screen del modelo creado. ...................... 18
5.1. Relaciones.................................................................................................. 18
6. A partir del modelo creado, se solicita crear una visualización en la que se
indique la evolución de las ventas a lo largo de los años para el país de Canadá;
adicionalmente, explicar:......................................................................................... 19
CONCLUSIONES................................................................................................... 20
BIBLIOGRAFÍA..................................................................................................... 20

6. 5
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Figura 1.- Importando archivo de dato .................................................................................. 8
Figura 2 .- Archivos guardados en la PC para ser importados en Power BI ......................... 9
Figura 3 .- Fichero importado a Power BI............................................................................. 9
Figura 4.- Fichero listo en Power BI ................................................................................... 10
Figura 5.-Power BI ingresados los 6 ficheros excepto “ventas” ......................................... 10
Figura 6.- Fichero “Ventas” importado a Power BI ........................................................... 11
Figura 7.- Fichero “Ventas” abierto en Power Query sin problemas …………………… 11
Figura 8.- Fichero “Subcategorias” combinado. ................................................................ 12
Figura 9.- Fichero “Productos” una vez relacionado Subcategoria y Categoria ................ 13
Figura 10.- Fichero “Clientes” relacionándolo con País y Geografía. …………………….13
Figura 11.- Fichero “Productos” combinando con la tabla “Subcategoria” ....................... 14
Figura 12.- Carga de nueva columna en tabla productos .................................................... 14
Figura 13.- Elección de campos de nueva columna en tabla productos¡Error! Marcador
no definido.15
Figura 14.- Nuevos campos en tabla productos................................................................... 15
Figura 15.- Combinar tabla geografía con clientes.............................................................. 16
Figura 16.- Inserción de campo geografía en la tabla ventas .............................................. 17
Figura 17.- Selección de campos País-Ciudad .................................................................. 147
Figura18.- Modelo tabular de estrella................................................................................ 158
Figura 19.- Evolución de las ventas a lo largo de los años de Canadá.............................. 159

7. 6
TÍTULO DEL CASO PRÁCTICO
Creación de reportes de la compañía multinacional “MODATEX” mediante el uso de Power
BI
Autor
Luis Alberto Cunalata Bombon
Correo electrónico
luis.cunalata@epn.edu.ec
Resumen
Usando la herramienta Power BI y Power Query, se extrajo datos de diferentes ficheros, se
trabajó con ficheros de ventas, productos, fechas, clientes, geografía, con lo cual se creó un
modelo tabular de estrella identificando sus relaciones y finalmente visualizando las ventas
a lo largo de los años 2005 al 2008 en Canadá de la compañía multinacional “MODATEX”,
que tuvo un crecimiento de sus ventas de 146,83 mil en 2005 a 673,63 mil en 2008.
Palabras Clave: Reporte, Modelo, Visualización, Power BI.
Abstract
Using the Power BI tool and Power Query, data was extracted from different files, working
with sales files, products, dates, customers, geography, with which a star tabular model was
created identifying their relationships and finally visualizing the sales over the years 2005
to 2008 in Canada of the multinational company "MODATEX", which had a growth in sales
from 146.83 thousand in 2005 to 673.63 thousand in 2008.
Keywords: Reporting, Modeling, Visualization, Power BI.

8. 7
INTRODUCCIÓN
La multinacional MODATEX se dedica al negocio de las bicicletas, repuestos,
accesorios y vestimenta adecuada para ciclistas contando con una gran cantidad de
datos recolectados desde el año 2005 al 2008 sin procesarlos, a lo largo del tiempo la
multinacional está creciendo y cuenta con puntos de venta en Estado Unidos,
Australia, Reino Unido, Alemania, Canadá y Francia.
Para este caso práctico se usan las herramientas Power BI y Power Query, que nos
permiten manejar los datos recolectados no procesados de la multinacional.
Dado el contexto existente, es de suma importancia procesar los datos obtenidos a lo
largo de los años, visualizarlos para tomar decisiones que permitan crecer a la
empresa, entender de mejor manera a los clientes y el giro de negocio.
MARCO CONCEPTUAL
1. Power BI
La definición dada por (Microsoft, 2022), Power BI es una herramienta para conectar
a los datos y visualízarlos mediante la plataforma unificada y escalable para
inteligencia empresarial (BI) de autoservicio y de la empresa, que es fácil de usar y
ayuda a obtener conocimientos sobre los datos.
1.1 Power Query
(Microsoft, 2022) define a Power Query como un motor de transformación y
preparación de datos que viene con una interfaz gráfica para obtener datos de las
fuentes y un editor de Power Query para aplicar transformaciones.

9. 8
Figura 1.- Importando archivo de datos
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN DEL CASO PRÁCTICO
El caso práctico fue de naturaleza cuantitativa porque manejó técnicas de recolección
de datos y análisis de estos según Hueso & Cascant,(2012).
En el caso práctico se usó los datos de 7 ficheros recolectados por la multinacional,
correspondientes a: Ventas, Productos, Categorías, Subcategorías, Fechas, Clientes
y Geografía.
Para analizar los datos se utilizó la herramienta Power BI y para poder manipular los
datos de los ficheros se usó Power Query con el que se pudo transformar los datos.
Una vez que se cargaron los datos de la compañía se manipularon los datos para que
hayan sido de mejor calidad y se diseñó un modelo tipo tabular con lo que finalmente
se creó un reporte de las ventas y se pudo tomar mejores decisiones ya basado en
datos.
ANÁLISIS DE DATOS
1. Extraer los datos de los diferentes ficheros a través del editor de
Power Query de la herramienta de BI, Microsoft Power BI. (se solicita al
estudiante describir los pasos y colocar una captura o print screen de esta
importación de datos.)
Una vez que se abrió Power BI desktop y descargados los 7 ficheros de la
multinacional en formato .csv en la PC, se los abrió en Power BI dirigiéndonos a la
pestaña “Obtener datos”, se desplegaron opciones y elegimos “texto o csv” como se
muestra en la Figura 1.

10. 9
Figura 2 .- Archivos guardados en la PC para ser importados en Power BI
Figura 3 .- Fichero importado a Power BI
Dado el click “texto o csv” se abre un cuadro donde teníamos descargados los
ficheros .csv de la multinacional, escogemos un fichero y damos click en “Open” o
“abrir” para poder cargar en Power BI.
Una vez dado click en “Open” o “Abrir”, aparecerán las variables del fichero esta
manera y se dará click en “Cargar” y se tendrá el fichero listo y cargado en Power
BI.

11. 10
Figura 4.- Fichero listo en Power BI
Una vez cargado el fichero aparecerá a un costado como se ve en la Figura 4:
Este mismo procedimiento lo realizamos en los 6 ficheros restates llamados:
Categorías, Clientes, Fechas, Geografía, Productos, Subcategorías, excepto Ventas
que nos piden en el punto 2 tratarlo específicamente, quedando como resultado la
figura 5:
Figura5.-Power BI ingresados los 6 ficheros excepto “ventas”

12. 11
2. Identificar y definir el tipo de datos (texto, numérico, decimal, etc)
de cada una de las columnas de la tabla o consulta “Ventas”.
Comenzamos importando el fichero Ventas de la misma manera que los 6 ficheros
anteriores como observamos en la Figura 6.
Figura 6.- Fichero “Ventas” importado a Power BI
Una vez cargado el fichero lo abrimos en Power Query, por la configuración de la
computadora no se ha tenido problemas al cargar el fichero “ventas” como ha
sucedido en otros computadores con respecto a la “,” y con respecto a la fecha y su
tipo de datos que se ha cargado automáticamente.
Figura 7.- Fichero “Ventas” abierto en Power Query sin problemas.

13. 12
Una vez que se hizo la transformación automática en Power Query se continua a
dar click en “cerrar y aplicar” quedando listo para trabajar en Power BI.
3. En vista que la consulta o tabla de “Productos” no presenta los
nombres de la categoría y de la subcategoría de cada uno de los
productos, se requiere crear en ésta, dos columnas adicionales, la
primera que contenga los datos del nombre de las subcategorías y la
segunda el nombre de las categorías. Para el efecto se solicita al
estudiante describir los pasos realizados en Power Query y colocar una
captura o print screen de esta transformación.
Se procede a cargar la tabla “Productos” al Power BI y notamos que no hay los
campos de Subcategorias y Categoria, pero si hay una cuenta con identificación de
CodSubcategoria con el que se puede relacionar las tablas y extraer los campos que
necesitamos, de la misma manera se cargan los ficheros Categorías y SubCategorias.
Figura 8.- Fichero “Subcategorias” combinado.

14. 13
Figura 9.- Fichero “Productos” una vez relacionado Subcategoria y Categoria.
La cuenta con identificación de CodGeografia con el que se puede relacionar las
tablas y extraer los campos que necesitamos, de la misma manera se cargan los
ficheros País y Geografía
Figura 10.- Fichero “Clientes” relacionándolo con País y Geografía.

15. 14
Figura 12.- Carga de nueva columna en tabla productos
Figura 11.- Fichero “Productos” combinando con la tabla “Subcategoria”
Se carga una nueva columa en el fichero “Productos” que contiene todos los atributos de la
tabla subcategoria y debemos elegir los campos que necesitamos, tal como se muestra en la
figura 12.

16. 15
Figura 14.- Nuevos campos en tabla productos
Se expande el fichaje “productos” para elegir los campos de la tabla Subcategoria
(Subcategoría y Categoría).
Figura 13.- Elección de campos de nueva columna en tabla productos
Se creó 2 nuevas columnas en la tabla “productos”, campo Subcategoria y Categoria

17. 16
4. En la consulta o tabla “Clientes” se evidencia que cada una de las
filas corresponden a diferentes clientes, sin embargo, no se cuenta con
una columna que indique la ciudad y tampoco el país. Se solicita al
estudiante que realice las transformaciones necesarias en Power Query,
describa los pasos realizados y coloque una captura o print screen de
esta transformación.
Para realizar esta transformación se require tener cargada la consulta Geografía
donde se tiene los campos IdGeografia, Ciudad, País y contamos con la tabla ventas
donde existe el campo CodGeografia.
En power query vamos a la pestaña inicio, estando en la tabla clientes escogemos la
opción combinar y nos sale el cuadro diálogo que se muestra en el gráfico 20, se
procede a relacionar la tabla Geografia por medio del campo IdGeografia con la tabla
ventas mediante el campo (CodGeografia).
Seleccionar tipo de combinación Externa Izquierda (todas de la primera,
coincidencias de la segunda)
Figura 15.- Combinar tabla geografía con clientes

18. 17
Figura 16.- Inserción de campo geografía en la tabla ventas
Al dar aceptar vemos en la tabla cliente se ha creado una nueva columna llamada
Geografía con valores True
Se expande la columna categoría para elegir los campos de la tabla geografía (País y
Ciudad)
Figura 17.- Selección de campos País-Ciudad

19. 18
5. Se requiere cargar al lienzo de visualizaciones de Power BI
Desktop solo las consultas o tablas de nombre “Ventas”, “Productos”,
“Fechas” y “Clientes”, las que deberán tener las transformaciones
solicitadas en el punto 3 y 4. En la sección de “modelo” de Power BI
Desktop se requiere que se diseñe un modelo tabular de estrella con las
tablas cargadas. Para esto se deben identificar y establecer las relaciones
necesarias entre las tablas y columnas coincidentes. Describa los pasos
realizados y coloque una captura o print screen del modelo creado.
Para realizar el modelo en Power BI, damos click en “Modelo” y ordenamos y
comenzamos a realizar las interacciones dejando como eje central a “ventas” que se
relaciona con los ficheros “Producto, Cliente y Fecha”.
5.1. Relaciones
Clientes (IdCliente) – Ventas (CodCliente) tipo de relación 1 a muchos
Producto(IdProducto) – Ventas (Codproducto) tipo de relación 1 a muchos
Fecha (Fecha) – Venta (Fecha) tipo de relación 1 a muchos
Figura18.- Modelo tabular de estrella

20. 19
Figura 19.- Evolución de las ventas a lo largo de los años de Canadá
6. A partir del modelo creado, se solicita crear una visualización en
la que se indique la evolución de las ventas a lo largo de los años para el
país de Canadá; adicionalmente, explicar:
6.1. ¿Qué tipo de gráfico se ha usado y por qué?
Se usó un gráfico lineal porque se puede visualizar claramente los aumentos y
disminución de las ventas que tuvo la multinacional durante este periodo de tiempo.
6.2. ¿Qué campo se ha usado para filtrar los datos?
Para filtrar los datos se usó el campo País de la tabla Cliente para filtrar el país Canadá
146,83 mil del año 2005 a 73,63 mil del año 2008.
6.3 Qué campo se ha usado para el eje de la gráfica?
Para el eje de la gráfica se usó en el eje “X” el campo Fecha (Año) de la tabla Fechas
y en el eje “Y” el campo venta de la tabla Ventas (Suma).
6.4 Qué campo se ha usado para el campo leyenda?
Para el campo leyenda se usó el campo País de la tabla de Clientes como leyenda.

21. 20
CONCLUSIONES
Se observó que las ventas fueron creciendo a lo largo de los 3 años en Canadá,
comenzando en el 2005 con ventas de 146,83 mil, aumentando en el 2006 a621,6 mil
que significa un aumento del 323 %, teniendo una baja para el año 2007 en las ventas
a 535,78 mill siendo un 13,8 % menos, pero volviendo a una tendencia al alza para
el año 2008 con ventas de 673,63 mil siendo un 25,72% mejor con respecto al año
anterior.
La multinacional fue diversificando sus productos a lo largo del tiempo ya que había
iniciado vendiendo solo bicicletas el año 2005 y 2006, para en el año 2007 comenzar
a vender accesorios y ropa para ciclistas, aumentando así sus ganancias para el último
año.
BIBLIOGRAFÍA
Hueso, & Cascant. (2012). Metodología y técnicas cuantitativas de investigación.
Universitat Politècnica de València.
Microsoft. (16 de 09 de 2022). Microsoft. Obtenido de
https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/power-query-what-is-power-query
Microsoft. (15 de 09 de 2022). Microsoft Power BI. Obtenido de
https://powerbi.microsoft.com/es-es/what-is-power-bi/