Power BI frente a Excel, SQL y Python

Concepto

Con Power BI completas las cuatro herramientas de la ruta: Excel, SQL, Python con pandas y Power BI. No compiten: cada una es la mejor en una parte del trabajo con datos.

• SQL: traer datos desde una base de datos, filtrados y resumidos. Es el punto de partida en casi cualquier empresa con datos organizados.
• Excel: análisis rápidos y puntuales con datos que caben en una hoja, y entregar resultados a quien no usa otras herramientas.
• Python y pandas: procesos con muchos pasos de limpieza, combinación de fuentes distintas o análisis que se repiten, dejados por escrito en un script.
• Power BI: reportes visuales e interactivos que otras personas consultan de forma recurrente, con datos que se actualizan.

Juntas en el trabajo real. Un flujo típico: SQL extrae los datos de la base; Python (o Power Query) los limpia y los combina; Power BI los presenta en un tablero que se actualiza solo; y Excel queda para revisiones rápidas y para quien pide "los números en una planilla".

Las mismas ideas en todas. Filtrar, agrupar, sumar y unir tablas aparecieron en las cuatro herramientas con distinta forma: SUMAR.SI, GROUP BY, groupby y una medida en un visual. Si entiendes la idea, cambiar de herramienta es aprender una sintaxis nueva, no empezar de cero.

Lo que viene en la ruta. Después de estas clases viene un caso para aplicar Power BI a un problema real, y después, las clases de IA para datos y el proyecto final, donde vas a combinar todo lo aprendido.