Lumera Academy

La IA no va a reemplazar a los analistas. Va a reemplazar a los que no sepan usarla.

Mucho se habla del impacto de la IA en el mundo del análisis de datos. Y sí: hoy una IA puede generar reportes automáticos, escribir fórmulas DAX y consultas SQL, limpiar grandes volúmenes de datos, diseñar dashboards funcionales y detectar patrones y correlaciones.
Todo eso es real. Y es poderoso.

Pero hay habilidades que siguen siendo 100% humanas:

✅ Entender el contexto real del negocio
✅ Saber qué preguntas hacer (y cuáles no)
✅ Interpretar los datos y encontrar el "por qué"
✅ Anticipar riesgos y detectar oportunidades
✅ Tomar decisiones y alinear equipos para ejecutarlas

Herramientas como Power BI, combinadas con IA, multiplican tu productividad. Pero el criterio analítico, el pensamiento crítico y la visión de negocio siguen siendo tu mayor ventaja competitiva.

La IA es el copiloto. El analista sigue siendo el piloto.

𝗘𝗹 𝗧𝗼𝘁𝗮𝗹 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗹 𝗱𝗲 𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗕𝗜 𝘀𝗶𝗲𝗺𝗽𝗿𝗲 𝗳𝘂𝗲 𝘂𝗻𝗮 𝘀𝘂𝗺𝗮. 𝗛𝗮𝘀𝘁𝗮 𝗮𝗵𝗼𝗿𝗮.

Durante años, uno de los errores más silenciosos en los reportes de Power BI fue este: el Total General de una matriz sumaba todo automáticamente, aunque tu métrica no debiera sumarse.

¿Vendes por zonas y necesitas el promedio regional, no la suma? Medida DAX extra.
¿Quieres mostrar el máximo alcanzado en el período? Medida DAX extra.
¿Necesitas un conteo distinto en el total? Medida DAX extra.

Cada excepción era una medida nueva. Más complejidad, más tiempo, más margen de error.

𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿 𝗕𝗜 𝟮𝟬𝟮𝟲 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮 𝗲𝘀𝗼 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝗣𝗲𝗿𝘀𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗧𝗼𝘁𝗮𝗹𝗲𝘀.

Ahora puedes hacer clic derecho sobre el Total General y elegir cómo se calcula: Suma, Promedio, Máximo, Mínimo, Recuento, Recuento Distintivo, o simplemente ocultarlo. Sin DAX adicional. Sin fórmulas extra.

Lo que antes tomaba 20 minutos, ahora toma 10 segundos.

Esto no es solo una actualización de interfaz. Es un cambio en cómo diseñamos modelos de datos: 𝗺𝗲𝗻𝗼𝘀 𝗱𝗲𝗽𝗲𝗻𝗱𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝘁𝗲́𝗰𝗻𝗶𝗰𝗮, 𝗺𝗮́𝘀 𝗮𝗹𝗶𝗻𝗲𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮𝘀 𝗿𝗲𝗴𝗹𝗮𝘀 𝗱𝗲 𝗻𝗲𝗴𝗼𝗰𝗶𝗼 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗲𝘀.

Si trabajas con Power BI a nivel profesional, esta función va a cambiar tu flujo de trabajo.

Ser analista de datos no se trata de dominar Power BI, SQL o Python.
Sí, las herramientas son importantes, las usamos todos los días pero lo que realmente marca la diferencia es aprender a hacer preguntas porque los datos rara vez te dan respuestas directas, te dan pistas.

Con el tiempo aprendes que un dashboard no sirve de nada si no ayuda a alguien a tomar una mejor decisión. Que una consulta en SQL no tiene valor si no responde una necesidad del negocio. Y que el análisis más avanzado puede pasar desapercibido si no sabes comunicarlo.

Por eso, además de las habilidades técnicas, un analista necesita pensamiento crítico, curiosidad, comunicación y la capacidad de entender a las personas detrás de los números.
Nuestro trabajo es descubrirlas, entenderlas y convertirlas en acciones que generen resultados. Y quizás esa sea la habilidad más importante de todas.

Si usas gráficos de barras normales en Power BI... esto te va a interesar

Mira los dos gráficos del flyer.
Los dos muestran las mismas ventas.
Los dos tienen los mismos datos.

Pero uno te dice que mayo fue el mejor mes.
El otro te dice por qué, cuánto mejor fue y dónde empezó la caída.

Esa es la diferencia entre un gráfico bonito
y un gráfico que responde preguntas.

El gráfico normal te muestra el número.
Inforiver Analytics te muestra el contexto.

Ves la línea del promedio en todo momento.
Ves exactamente cuánto subió o bajó cada mes respecto al anterior.
Ves en verde lo que superó
Ves en rojo lo que cayó
Ves los meses en que se superó el promedio

Tu gerente no quiere ver barras.
Quiere respuestas.

Y este gráfico las da solas, sin que tengas que explicar nada ni usar fórmulas DAX

Se llama Inforiver Analytics y es un visual personalizado gratuito en Power BI 👇

Hace 5 años Excel era suficiente.
Luego llegó Power BI.
Ahora está Python, SQL, la IA...

Las herramientas no paran de cambiar.
Los que se quedan con lo que aprendieron hace 3 años, se quedan atrás.

Pero los que cultivan el hábito de aprender algo nuevo cada semana...
Son los que las empresas buscan.
Son los que entran a reuniones importantes.
Son los que toman decisiones.

El mundo cambia.
Las herramientas evolucionan.
Pero tu capacidad de aprender te hará imparable.

SUM vs SUMX

Una de las diferencias más importantes que debes entender en Power BI es la de SUM y SUMX.

A simple vista parecen hacer lo mismo, pero en realidad trabajan de manera muy distinta.

SUM se utiliza cuando únicamente necesitas sumar una columna. Es una función directa, rápida y simple.

SUMX, en cambio, trabaja fila por fila. Primero evalúa la información y luego realiza el resultado final. Por eso se utiliza en escenarios más avanzados y en medidas que requieren lógica adicional.

Y aquí es donde muchos empiezan a tener problemas en DAX:
usan SUM para todo, cuando realmente el escenario necesitaba SUMX.

La clave está en entender esto:

SUM solamente suma datos.
SUMX analiza cada fila antes de devolver el resultado.

Cuando entiendes esa diferencia, empiezas a construir medidas mucho más precisas y modelos mucho más profesionales en Power BI.

Las 6 categorías que transforman un gráfico en Power BI:

1️⃣ Propósito claro — una pregunta, un visual
2️⃣ Tipo de gráfico correcto — barras para comparar, líneas para tendencias
3️⃣ Eliminar el ruido — sin 3D, sin cuadrículas agresivas, máx. 3 colores
4️⃣ Contexto y comparación — siempre muestra la meta o el período anterior
5️⃣ Jerarquía visual — lo más importante, más grande y arriba
6️⃣ Interactividad inteligente — menos slicers, más drill-through

El dato no cambia. La decisión que genera, sí.

¿Cuál de estos errores cometes más seguido? 👇

En este post te comparto tips prácticos que te van a ahorrar tiempo y errores al momento de trabajar con datos:

🔹 𝟭. 𝗧𝗮𝗯𝗹𝗮 𝘃𝘀 𝗛𝗼𝗷𝗮 𝗲𝗻 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹
Cuando cargas un archivo, Power BI te da dos opciones… pero no son lo mismo.
✔️ Tabla: solo carga datos estructurados (recomendado)
✔️ Hoja: carga todo, incluso datos innecesarios

🔹 𝟮. 𝗖𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗱𝗲 𝗰𝗼𝗹𝘂𝗺𝗻𝗮𝘀 (𝗰𝗹𝗮𝘃𝗲 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗮𝗻𝗮́𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀)
Activa esta opción en Power Query y podrás detectar:
✔️ errores
✔️ valores nulos
✔️ inconsistencias en tus datos

🔹 𝟯. 𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿 𝗮𝗹 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝘃𝗼𝘀
¿Te ha salido que Power BI “no encuentra el archivo”?
📌 Esto pasa porque la ruta cambió o el archivo fue movido
✔️ Solución: actualizar el origen de datos en Power Query