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vicente2121 / repository
Este proyecto consiste en analizar datos de transporte y logística mediante Microsoft Fabric y Power BI, construyendo un modelo de datos desde capas bronce a oro para crear reportes analíticos optimizados.
Este proyecto fue desarrollado como parte del reto FP20, con el objetivo de construir un flujo de análisis de datos end-to-end utilizando la plataforma Microsoft Fabric, desde la ingesta hasta la visualización con Power BI, pasando por un modelo dimensional robusto.
Analizar rutas, distancias, tiempos de entrega y proveedores con demoras, utilizando un enfoque de arquitectura moderna basada en capas Bronce, Plata y Oro, y generar visualizaciones que permitan tomar decisiones logísticas basadas en datos.
En esta etapa se cargan los datos sin transformaciones, tal como vienen del archivo fuente. Esta capa sirve como respaldo histórico e inmutable, garantizando trazabilidad.
🔍 Se almacenan:
📌 Propósito:
📸 Imagen de artefactos creados en Fabric
Aquí se realiza la transformación de datos, limpiando duplicados, valores nulos y ajustando nombres de columnas. También se ajusta la estructura para facilitar el modelado.
📌 Incluye:
📸 Visualización del Dataflow
Se construye el modelo dimensional, separando tablas de hechos y dimensiones. Esta capa está optimizada para la consulta y análisis en Power BI.
📌 Se modelan:
📸 Modelo Semántico Relacional
En Power BI se construyó un panel interactivo con indicadores clave como:
📸 Dashboard Power BI
Se utilizaron fórmulas DAX para calcular tiempos de entrega, identificar proveedores con demoras y analizar distancias promedio por ruta.
📸 Medidas DAX en Power BI
Vicente Antonio Juan Magallanes
🔗 LinkedIn | 📧 Email | 🎓 Certificación Microsoft
Te invito a ver el recorrido completo de este proyecto y otros análisis en mi canal:
🎥 YouTube - Vicente Magallanes
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Este es un proyecto que he creado desde cero hasta deployarlo. Consiste en hacer webscraping para tomar los datos, pasando por la limpieza de los datos y el modelado utilizando redes secuenciales. Luego implementé una interfaz en FastApi, en Streamlit y finalmente lo deploye en Render y lo conecté a una base de datos Postgres.