Nivel 1 · Qué pasó, por qué, qué sigue y qué hacer

Todos los informes que construirás en esta ruta responden a una pregunta de negocio. Antes de elegir un visual o escribir una medida, conviene saber qué tipo de pregunta es, porque cada tipo le pide algo distinto al informe.

Para qué sirve la inteligencia de negocios

Business intelligence (BI) es el conjunto de herramientas y hábitos que una empresa usa para convertir datos en bruto (pedidos en una base de datos, exportaciones de un marketplace, una hoja de presupuesto) en información con la que la gente puede tomar decisiones. Finanzas la usa para cerrar el mes, marketing para juzgar campañas, ventas para seguir objetivos, compras para decidir cuánto stock comprar. Power BI es la herramienta de BI de Microsoft: se conecta a los datos, los limpia, los modela y los muestra en informes interactivos que se actualizan solos.

Los cuatro tipos de análisis

Los analistas suelen clasificar las preguntas en cuatro tipos, cada uno apoyado en el anterior:

Tipo	La pregunta	En Harbor & Pine
Descriptivo	¿Qué pasó?	Ingresos por canal y trimestre en 2025
Diagnóstico	¿Por qué pasó?	Por qué los ingresos de la app cayeron del T2 al T3 mientras los pedidos se mantuvieron
Predictivo	¿Qué es probable que pase?	Cuántas unidades de Outdoor venderemos la próxima primavera
Prescriptivo	¿Qué deberíamos hacer?	Qué categorías promocionar en la app para recuperar los ingresos

El análisis descriptivo y el diagnóstico miran al pasado; el predictivo y el prescriptivo miran hacia adelante. La mayor parte del trabajo en un informe de Power BI es descriptivo y diagnóstico, y ahí es donde esta ruta pasa la mayor parte del tiempo.

Cómo cubre Power BI cada tipo

• Descriptivo: los visuales de todos los días, como tarjetas con totales, gráficos de barras por categoría, gráficos de líneas por mes y una matriz con subtotales.
• Diagnóstico: segmentaciones y filtrado cruzado (haces clic en una barra y todos los demás visuales la siguen), profundizar de año a trimestre y a mes, y el visual Árbol de descomposición (Decomposition tree), que divide un número por una dimensión tras otra para que puedas seguir la caída hasta su origen.
• Predictivo: en un gráfico de líneas con eje de fechas, el panel Análisis (Analytics, dentro del panel Visualizaciones) tiene una opción Pronóstico (Forecast) que extiende la línea con una banda de confianza. El pronóstico serio suele hacerse en Python o en una herramienta dedicada, y el resultado se muestra en Power BI.
• Prescriptivo: normalmente es trabajo de una persona, con la ayuda de parámetros de hipótesis (Modeling → New parameter → Numeric range) que permiten a un gerente mover un control deslizante y ver el efecto de, por ejemplo, un descuento del 10 %.

Leer un ticket

El ticket de Megan ya contiene la respuesta descriptiva: los ingresos cayeron de unos $284K a $217K, los pedidos se quedaron en unos 405. Lo que le falta es la causa. Pedidos estables e ingresos más bajos significan que el pedido promedio se hizo más pequeño, así que el informe diagnóstico divide los ingresos de la app por categoría y por tamaño de pedido, T2 contra T3, hasta que una porción explique la mayor parte de la diferencia.

Así también sabes cuándo has terminado. Un ticket descriptivo está terminado cuando los números son correctos y claros. Un ticket diagnóstico está terminado cuando puedes decir «la mayor parte de la caída vino de X» y mostrarlo.

Sobre este nivel

Power BI Desktop solo funciona en Windows, así que esta ruta hace sus ejercicios en herramientas de práctica creadas para este sitio. Este nivel es un quiz: todavía no hay nada que construir, solo el hábito de leer un ticket antes de abrir la herramienta.

Errores comunes

• Responder «por qué» con más «qué». Diez gráficos de ingresos por mes no explican una caída.
• Saltar a lo prescriptivo. Recomendar un descuento antes de conocer la causa es adivinar.
• Llamar predictivo a cualquier pronóstico. Una línea recta sobre los meses del año pasado es una suposición con un gráfico alrededor; di cómo se hizo.