Objetivo: conectar Power BI a un archivo de datos y dejarlos listos en Power Query. Traés los datos con «Obtener datos», entendés por qué siempre pasar por Power Query y revisás y corregís el tipo de cada columna antes de modelar.
Caso práctico: Beneficios y Márgenes SRL
Trabajamos con una empresa ficticia y una tabla llamada Datos con ingresos y gastos por país, marca y cliente. Descargá los materiales (dataset, PDF guía, fondo y logo) desde el botón de Recursos al final de la clase.
El dataset con el que trabajaremos
La tabla de datos (tabla de hechos) tiene esta estructura. Conservala a la vista: la usaremos en cada paso.
| Columna | Tipo esperado | Rol en el modelo |
|---|---|---|
| Departamento | Texto | Dimensión geográfica |
| Distrito | Texto | Dimensión geográfica |
| Fecha | Fecha | Clave hacia el calendario |
| País origen | Texto | Dimensión |
| Marca | Texto | Dimensión |
| Cliente | Texto | Dimensión |
| Ingresos | Número decimal | Hecho (se suma) |
| Gastos | Número decimal | Hecho (se suma) |
Paso 1 — Conectar el origen de datos
Todo informe empieza por traer los datos a Power BI. La conexión define de dónde vienen y cómo se actualizarán.
- Abrí Power BI Desktop y en la cinta andá a Inicio > Obtener datos.
- Elegí el conector según tu origen (Excel, Texto/CSV, SQL Server, carpeta…). Para este curso: Excel o Texto/CSV.
- Seleccioná el archivo y pulsá Abrir.
- En la ventana del Navegador marcá la hoja o tabla (
Datos) y revisá la vista previa. - Muy importante: pulsá Transformar datos, no Cargar. Así entramos primero a Power Query para limpiar antes de cargar.
Tip
Cargar lleva los datos directo al modelo tal como están. Transformar datos abre Power Query, donde limpiamos primero. Regla del curso: siempre pasá por Power Query.
Importar vs. DirectQuery
Importar copia los datos dentro del .pbix (rápido, permite todas las funciones). DirectQuery consulta el origen en vivo (datos siempre frescos, con algunas limitaciones). Para empezar usamos Importar.
Paso 2 — Power Query y tipos de datos
Power Query es el editor de transformación. Cada acción queda registrada como un paso aplicado que se puede editar o deshacer. Aquí la tarea central es revisar que cada columna tenga el tipo de dato correcto.
Por qué importan los tipos de datos
El tipo de dato determina qué puede hacer Power BI con la columna: sumar y promediar solo funcionan sobre números; la inteligencia de tiempo exige un tipo fecha real. Un número guardado como texto no se suma; una fecha como texto no permite crear el calendario.
Cómo revisar y corregir el tipo
- Mirá el ícono a la izquierda del nombre de cada columna:
ABC= texto,123= número, calendario = fecha. - Para cambiarlo, hacé clic en el ícono o clic derecho en la columna > Cambiar tipo.
- Asigná los tipos según la tabla de abajo.
| Columna | Tipo correcto |
|---|---|
| Departamento, Distrito, País origen, Marca, Cliente | Texto |
| Fecha | Fecha |
| Ingresos, Gastos | Número decimal |
Ojo
En este dataset la columna Fecha llega como Fecha/hora (DateTime). Cambiala a tipo Fecha antes de continuar: nos evita problemas al crear el calendario y al relacionar tablas. Este es el detalle que más errores causa a los principiantes.
Tip
Al cambiar un tipo, Power BI puede ofrecer Reemplazar actuales o Agregar nuevo paso. Elegí Reemplazar salvo que quieras conservar el paso anterior. Si una fecha no se convierte, casi siempre es por el separador o el idioma regional: usá Cambiar tipo con configuración regional.
Otras limpiezas rápidas habituales
- Usar primera fila como encabezado si los títulos vinieron como primera fila de datos.
- Quitar filas vacías o de totales que no correspondan.
- Recortar / Limpiar texto para eliminar espacios y caracteres invisibles.
- Renombrar la consulta a un nombre claro, p. ej.
Datos.
Recursos
Descargá todos los materiales de esta clase (dataset Registros.xlsx, guía en PDF, imágenes de fondo y logo) desde la carpeta de Google Drive:
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Quantux AI · Power BI: Dashboards + DAX + IA · Módulo 1 · Docente: Oscar González Frutos