DAX, Power BI e Inteligencia Artificial

¿Qué es?- Publicamos 6 grabaciones de webinars sobre el uso de Power BI - DAX para Inteligencia artificial. Se realizaron durante 2024 y 2025. Incluimos los links a los videos en un pdf en el que en cada bloque se incluye el enlace a la grabación (“Ver video”) y un resumen estructurado con contexto, ideas principales y una frase de cierre, para localizar rápidamente técnicas, conceptos y ejemplos aplicables.

Objetivos de la serie

• Mostrar un recorrido práctico y progresivo en Power BI: del dato y el modelado a la analítica diagnóstica y predictiva.
• Explicar cómo DAX actúa como capa semántica para estandarizar KPIs y facilitar análisis avanzados.
• Demostrar el valor de la IA y el Machine Learning integrados en Power BI para explicar el por qué de los indicadores.
• Pasar de analítica descriptiva a diagnóstica y predictiva sin abandonar el entorno de BI.
• Enseñar cómo operacionalizar la analítica en Power BI Service (dashboards, colaboración e IA automática).
• Ofrecer un camino de adopción realista, desde casos simples hasta escenarios con Azure y modelos más avanzados.

Mensajes clave de cada webinar

1. Aplicaciones de Machine Learning en Power BI

• El ML en Power BI forma parte de un flujo completo (preparación → modelo → análisis → predicción).
• Un modelo de datos sólido es imprescindible para la analítica avanzada.
• Primero se entiende el comportamiento (diagnóstico), luego se avanza a la predicción.

2. Construcción de capas semánticas con DAX

• DAX es la base semántica que convierte datos en indicadores entendibles y reutilizables.
• Las medidas (y la inteligencia de tiempo) permiten comparaciones coherentes entre periodos.
• Las medidas rápidas y el lenguaje natural aceleran la creación de KPIs.

3. Factores de influencia, clustering y árboles jerárquicos

• Power BI permite explicar KPIs sin programar modelos.
• Los factores de influencia identifican qué variables impactan más.
• El clustering detecta patrones y segmentos de comportamiento.
• El árbol jerárquico muestra qué combinaciones generan más valor.

4. Uso avanzado de visualizaciones con IA y ML

• Con visuales estándar se pueden aplicar regresión, previsión y correlación.
• El análisis de series temporales revela tendencias, relaciones y anomalías.
• El clustering visual ayuda a detectar patrones complejos en los datos.

5. Dashboards e IA en Power BI Service

• La analítica se operacionaliza en la nube: publicación, roles y colaboración.
• Los dashboards ejecutivos concentran el consumo de KPIs.
• La IA detecta automáticamente anomalías, tendencias y cambios relevantes.
• Power BI explica qué está pasando y por qué sin intervención técnica.

6. IA y ML con Azure Cognitive Services

• Power BI combina modelos sin código y opciones avanzadas con Azure.
• La IA integrada sirve para explicar y segmentar, además de predecir.
• Azure amplía el alcance cuando se necesitan modelos más específicos o escalables.

Audiencia sugerida: analistas de datos, perfiles de BI, responsables de reporting y equipos que deseen incorporar capacidades de IA en sus dashboards y modelos.

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