Laboratorio 2: Dashboards por Nivel Organizacional y Auditoría de Calidad

Semana 2 · W02 · Unidad 1 · Big Data y Analytics · Universidad San Sebastián

1 Contexto

Este laboratorio integra dos actividades de la Semana 2:

  1. Parte A: Construir tres dashboards en Power BI para distintos niveles organizacionales de TechStyle.
  2. Parte B: Auditar la calidad de datos con Power Query y construir el CMI de TechStyle.

Ambas actividades usan los mismos archivos de datos: techstyle_orders.csv y techstyle_customers_dirty.csv.

Tiempo total: 2 horas 00 minutos.

2 Parte A: Tres Dashboards, Tres Usuarios (45 min)

2.1 Contexto de Parte A

El mismo dataset de TechStyle debe presentarse de forma radicalmente distinta según quién lo consume:

  • Sofía (repartidora): necesita saber sus pedidos del día, la dirección y el estado.
  • Juan (analista): necesita ver tendencias semanales de ventas por categoría y zona.
  • Roberto (CEO): necesita los KPIs financieros del mes de un vistazo.

2.2 Instrucciones

  1. Abrir Power BI Desktop.
  2. Cargar techstyle_orders.csv y techstyle_customers_dirty.csv.
  3. Construir 3 páginas en el mismo archivo .pbix, una por usuario:

Página 1 — Vista de Sofía (Operativa):
- Tabla con columnas: order_id, fecha, nombre_producto, categoria, cantidad, region.
- Filtro de fecha por semana (usar columna fecha).
- Segmentador por region para filtrar sus zonas de despacho.

Página 2 — Vista de Juan (Táctica):
- Gráfico de barras: venta_neta por categoria, semana a semana (usar columna fecha).
- Tabla de top 10 productos más vendidos (usar nombre_producto + cantidad).
- KPI de unidades vendidas (cantidad total) vs. monto total (venta_neta).

Página 3 — Vista de Roberto (Estratégica):
- Tarjetas: ventas totales del mes (venta_neta), ticket promedio (precio_unitario promedio), margen promedio (margen_pct).
- Gráfico de líneas: evolución de venta_neta mes a mes (usar columna mes).
- Tabla: ventas por region.

2.3 Preguntas de reflexión

  1. ¿Qué columnas de techstyle_orders.csv son relevantes para Sofía pero irrelevantes para Roberto?
  2. ¿Por qué el mismo dato “total de ventas” se muestra de forma distinta en cada vista?
  3. ¿Qué tipo de SI (TPS, BI, EIS) corresponde a cada vista?

3 Parte B: Auditoría de Calidad y CMI con Datos Reales (75 min)

3.1 Contexto de Parte B

Antes de construir el CMI, el analista Juan descubrió que techstyle_customers_dirty.csv tiene problemas de calidad que afectan directamente los KPIs.

3.2 Paso 1: Abrir Power Query (20 min)

  1. En Power BI Desktop → “Transformar datos” → abrir Power Query Editor.
  2. Seleccionar la consulta de techstyle_customers_dirty.
  3. Examinar columna por columna buscando problemas.

3.3 Paso 2: Identificar y clasificar problemas (20 min)

Completa esta tabla con al menos 5 problemas:

Columna Problema encontrado Dimensión de calidad KPI afectado
email Emails con formato inválido (@mail sin dominio) Exactitud CRM – segmentación
region “Stgo.”, “Santiago”, “RM” para lo mismo Consistencia Ventas por región

3.4 Paso 3: Limpiar los datos en Power Query (30 min)

Aplica al menos 3 transformaciones:

- Texto.MayúscMinú() en nombres para estandarizar capitalización
- Reemplazar "Stgo." → "Metropolitana" en columna region
- Eliminar filas con email vacío (filtrar nulls)
- Recortar espacios en blanco con Texto.Recortar()

3.5 Paso 4: Construir el CMI en Power BI (20 min)

Usando los datos limpios, construir una página “CMI TechStyle” con:

Perspectiva KPI Columna fuente Visualización
Financiera Ventas totales del mes venta_neta (orders) Tarjeta
Cliente Clientes únicos del mes cliente_id (orders, valores únicos) Tarjeta
Procesos Margen promedio por categoría margen_pct + categoria (orders) Gráfico de barras
Aprendizaje Nuevos clientes registrados este mes fecha_registro (customers) Tarjeta

Pregunta final: ¿Cuál de los 4 KPIs del CMI está afectado por los problemas de calidad que encontraste? ¿Cómo cambia el valor del KPI antes y después de la limpieza?

4 Entregable

  1. Archivo lab2_apellido1_apellido2.pbix con las 3 páginas de dashboard y la página de CMI.
  2. Tabla de problemas de calidad (Word/PDF) con mínimo 5 entradas.
  3. Respuestas a las preguntas de reflexión (incluir en el PDF).

5 Criterios de evaluación

Criterio Puntaje
3 dashboards diferenciados por nivel organizacional 30 pts
Tabla de problemas de calidad (5 entradas correctas) 25 pts
Limpieza en Power Query (3+ transformaciones) 25 pts
CMI con 4 KPIs y respuesta a pregunta final 20 pts
Total 100 pts