HR Analytics con Power BI

Primera parte (de 0 a nivel intermedio):

*Importante: Power BI Service requiere de cuenta email de empresa.

• Introducción a Power BI y movimientos básicos:
  • Descarga gratuita Desktop, Service y App. Diferentes licencias.
  • Interfaz de Power BI Desktop. Resumen general.
  • Interfaz de Power BI Service.
  • Ejemplo de trabajo básico con Power BI Desktop, Service y Mobile.
• Power BI Desktop (extracción, transformación y visualización):
  • Power BI permite extraer datos SQL, Azure, SAP, Oracle, HDFS, Facebook, PDF, Web, Google Analytics, Amazon…
  • Extracción: conexión a bases de datos, ficheros y carpetas.
  • Extracción a bases de datos, ficheros y carpetas, Excel, Sharepoint, carpeta, PDF, SQL, Power BI, bases de datos en la nube, Azure de Microsoft, Google Analytics, Exchange, página web…
• Transformación 1: Transformaciones básicas. Power Query.
  • Transformaciones básicas. Creación de grupos de query.
  • Usar primera fila, filtros, separar columnas, duplicar columnas.
  • Cambio de tipos de datos, reordenar columnas, limpieza de datos.
  • Calidad de columnas, incluir datos, encontrar errores y reemplazar.
  • Empezando a trabajar con fechas.
  • Combinar tablas y combinar con web. Anexar tablas.
  • Conexión entre tablas (tablas de hechos y tablas de dimensiones).
  • Ejemplo resumen de carga, trasformación, calendario, conexiones y creación de primeros indicadores en Power BI.
• Transformación 2: Modelado de datos y funciones DAX.
  • Introducción a las funciones DAX. M Versus DAX.
  • Columnas calculadas Vs medidas. Medidas implícitas y explicitas.
• Funciones DAX:
  • Agregadas:  sum, min, max, count, distintcount.
  • Fecha: calendar, calandarauto, datediff, edate, eomonth, startofmonth, endofmonth, date, month, year, day.
  • Texto: unichar, concatenate, format, lower, upper, len, trim, find, left…
  • Lógicas: if, switch, iferror, blank.
  • Ejemplo de análisis de ventas de comerciales.
  • De relación: related.
  • Funciones X:  sumx, countx, maxx, averagex.
  • Filtro: calculate, filter, all, filter, relatedtable.
  • Ejemplo calculo brecha salarial y calculo de ratio ventas (18 Min).
  • Inteligencia de tiempo: totalytd, totalqtd, totalmtd, sameperiodlastayear, dateadd, datesinperiod, datesbetween.
  • Medidas rápidas.
  • Clasificación estrellas, medias categoría, incrementos anuales…
  • Jerarquías.
• Visualización de datos:
  • Concepto general de las visualizaciones.
  • Formato de gráficos, tipos de gráficos.
  • Mapas, medidor y KPI.
  • Formato condicional en matrices.
  • Filtros de página, segmentador de datos y fechas.
  • Interacciones entre gráficos.
• Dahsboard de RRHH (46 indicadores):
  • 18 KPIs generales de plantilla:
    • Headcount mensual total, media de empleados últimos 12 meses por departamento.
    • Distribución de plantilla por sexo, edad, contrato, categoría profesional… Posición de delegaciones en mapa de España.
    • Media edad, media antigüedad, media salarial, mediana, igualdad salarial entre hombres y mujeres.
    • Altas hasta la fecha, bajas hasta la fecha (todos ellos desglosado por categoría, departamento y delegación…)
  • 10 KPIs de engagement:
    • Rotación, absentismo, clima: rotación últimos 12 meses, rotación talento.
    • % de pérdida de talento, ratio absentismo laboral…
  • 7 KPIs de capacitación:
    • Horas de formación comparado con años anteriores, media móvil de horas de formación, costes por empleado.
    • Horas de formación por empleado, media de satisfacción de formación, costes por proveedores, acciones mensuales…
  • 11 KPIs de atracción de talento:
    • Nº de peticiones (mes), Nº de puestos cerrados (mes), Nº de puestos cubiertos persona/mes.
    • Calidad de los procesos, tiempo medio de los procesos de selección, coste medio fuentes de reclutamiento.
    • Media de entrevistas por puesto, Nº de puestos por técnico, top 5 perfiles.
    • Ranking técnicos de RRHH, ranking fuentes de reclutamiento…
• Compartir la información: PBIX, PDF, Power BI Service, PowerPoint, Excel, CSV.
• Power BI Service:
  • Interfaz de Power BI Service.
  • Diferentes formas de compartir dashboard. Microsoft TEAMS.
• Power BI Mobile App.

Segunda Parte: nivel profesional. Análisis detallados:

• Power BI desktop (extracción, transformación y visualización):
  • Extracción: conexión a bases de datos, ficheros y carpetas.
  • Carga de modelo de datos (PowerQuery, PowerPivot, PowerView) de Excel.
  • Webscraping y nube de palabras.
  • Direct query y live connection en bases de datos. Implicaciones.
  • Gestión eficiente de datos. Modelos copo de nieve y estrella. Ocultar columnas y tablas.
• Transformación 1: Transformaciones avanzadas:
  • Anular dinamización, rellenar y transformar datos de tablas para reporting.
  • Modificar pasos, agrupar por, duplicar hoja vs referencia, crear lista, incluir tablas.
  • Ejemplo práctico: comparativa de ventas vs incremento PIB por países.
  • Ejemplo práctico: estudio de salarios (equidad interna y externa).
  • Combinaciones: externa izquierda, externa derecha, anti izquierda, anti derecha.
  • Columna condicional, personalizada, índice y a partir de ejemplo.
  • Parámetros.
• Transformación 2: modelado de datos avanzados:
  • Roles de seguridad.
  • Funciones DAX
    • Tablas calculadas: values, distinct, filter, calculatetable, summarize, summarizecolumns, addcolumns, ||, &&.
    • Ejemplo uso de tablas calculadas y medidas.
    • Relación: lookupvalue.
    • Ejemplo tablas calculadas + looupvalue. Detectar a los mejores clientes.
    • Otros: variables, naturalleftouterjoin, userelationship, rankx, topn.
    • Acumulados. Diferentes formas de cálculo.
    • Acumulados con tablas calculadas.
    • Acumulados con rankx y topn.
    • Pareto. Buscando a los comerciales estratégicos y ventas estratégicas.
    • Filtro: all, allselected, allexcept, hasonevalue.
    • Inteligencia de tiempo: parallelperiod vs dateadd vs previousmonth vs nextmonth.
    • Parámetro de hipótesis.
  • Visualización de datos avanzados:
    • Marketplace.
    • Preguntas y respuestas (Q&A).
    • Analizar en gráficos de barras.
    • Incluir / excluir / agrupar y jerarquías en gráficos.
    • Clustering (machine learning).
    • Líneas tendencia, previsiones (forecast).
    • Marcadores (bookmarks).
    • Obtención de detalles.
• Power BI Service
  • Conclusiones rápidas, actualizaciones programadas.
  • Ventanas, preguntas y respuestas en panel.
  • Alertas, puertas de enlace, publicar web.
  • Portal de administración.
  • Apps, content pack.