Presentar datos en Excel vs. prepararlos para Power BI: diferencias clave

Presentar datos en Excel vs. prepararlos para Power BI:

Aunque Excel y Power BI son herramientas complementarias dentro del ecosistema de análisis de datos, la forma de estructurar y presentar la información cambia sustancialmente según el objetivo. Mientras Excel está pensado para trabajar y visualizar datos de forma directa, Power BI requiere un enfoque más orientado a modelos de datos y análisis escalable.

Excel: presentación directa y flexible

En Excel, los datos suelen presentarse con un enfoque visual e inmediato:

• Uso de celdas fusionadas, colores y formatos para resaltar información.

• Tablas que combinan valores, encabezados y totales en una misma hoja.

• Informes creados manualmente con fórmulas visibles y reutilización mínima.

• Estructuras pensadas para la lectura humana, no necesariamente para análisis automático.

Esta flexibilidad es útil para informes rápidos, pero introduce inconsistencias que dificultan su uso en sistemas de análisis más avanzados.

Power BI: datos limpios, consistentes y relacionales

Power BI no “lee” la estética de los datos; necesita estructura limpia:

• Tablas en formato “base de datos”: una fila = un registro, una columna = un atributo.

• Sin celdas fusionadas, totales manuales ni formatos que alteren la estructura.

• Separar datos en tablas lógicas (hechos, dimensiones) para obtener un modelo relacional.

• Encabezados uniformes, tipos de datos definidos y ausencia de columnas calculadas improvisadas.

• Diseño orientado a automatizar y actualizar dashboards sin intervención manual.

La clave: Excel presenta, Power BI modela

En Excel se puede mezclar presentación y datos en la misma hoja; en Power BI, en cambio, la presentación (visualizaciones) está separada del modelo de datos, lo que obliga a estructurar las tablas de forma coherente, actualizable y analítica.

Conclusión

Pasar de Excel a Power BI no es solo cambiar de herramienta: es cambiar la mentalidad. Excel permite construir informes a mano; Power BI exige pensar en calidad del dato, modelo, relaciones y automatización. Si los datos se preparan correctamente, Power BI transforma esa base estructurada en un sistema de análisis dinámico, visual y poderoso.