¿Cómo conectar Google Analytics con Power BI?

 En este artículo, vamos a comentar cómo se conecta Google Analytics a la aplicación de escritorio Power BI y también al servicio Power BI. Antes de profundizar en el tema, lo que primero debemos comprender qué es Google Analytics y cuáles son las funciones que proporciona Google Analytics.

Google Analytics es un servicio de web gratuito (aunque también hay un servicio de pago) y una herramienta analítica que se utiliza principalmente en diferentes organizaciones con fines SEO (optimización en los motores de búsqueda). Al utilizar esta herramienta obtiene diferentes informes basados en los datos de su organización. Lo bueno de Power BI es que podemos obtener los datos de Google Analytics en Power Bi y podemos crear nuestros propios paneles e informes. Power BI proporciona un conector para obtener los datos de Google Analytics.

Conéctese a Google Analytics con Power BI Desktop

Primer paso, entramos en nuestra aplicación Power BI Desktop y hacemos clic en obtener datos como se relata en la imangen.

Segundo paso, hacer clic en obtener datos, aparece un menú desplegable y hacemos clic en «más», aquí se abrirá una venta como se muestra en la imagen.

Tercer paso, buscamos Google Analytics en el cuadro de búsqueda y hacemos clic en conectar.

Cuarto paso, con nuestro usuario y contraseña iniciamos Google Analytics desde Power BI.
Quinto paso, hacemos clic en conectar como mostramos a continuación.

Sexto paso, una vez que accedes se abre una ventana del navegador que muestra todas las tablas y visualizaciones. Seleccionamos las tablas que nos hacen falta para el análisis y hacemos clic en cargar. Podemos editar los datos antes de cargarlos, de esta manera podemos hacer cambios antes de la carga.

Y listo, ya tendría en Power BI Desktop conectado a Google Analytics.

¿Te gustaría conectar Google Analytics desde el servicio de Power BI?

Conéctate a Google Analytics en el servicio de Power BI 

Paso 1, iniciamos sesión en el servicio de Power BI:

  • https://powerbi.microsoft.com/en-us/landing/signin/

Paso 2, en la barra lateral izquierda, debemos hacer clic en aplicaciones que está resaltado en la imagen.

Paso 3, haga clic en obtener aplicaciones como se muestra en la imagen de abajo.

Paso 4, Se abrirá una nueva ventana en AppSource donde podremos estará Google Analytics, tal y como en la imagen.

Paso 5, hacemos clic en Google Analytics, y nos llevará a otra página.

Paso 6, hacemos clic en obtener ahora.

Paso 7, al hacer clic, nos redirigirá a la página de inicio de sesión. Debemos ingresar con nuestros usuario y contraseña de Google Analytics.

Paso 8, después de iniciar sesión nos llevará a la página donde importaremos los datos que vamos a necesitar para el análisis.

Paso 9, veremos que se agrega una aplicación a nuestra cuenta llamada Google Analytics.

Informe creado en el servicio de Power BIEl informe se divide en las siguientes categorías:

  1. Tráfico.
  2. Visitas.
  3. Rendimiento
  4. Páginas principales.

Tráfico, en la imagen de abajo, puede ver que la página muestra el tráfico del sitio durante los últimos 30 días. Aquí se muestra el total de visitas, la tasa de rebote y el total de sesiones. Se crea un gráfico de barras que representa un total de sesiones por día. En el gráfico de líneas, en la parte inferior, el gráfico de líneas muestra el total de visitas y sesiones en un día.

Usuarios, esta página representa el total de usuarios que visitan el sitio web. Crea diferentesgráficos como,  gráfico con nuevos usuarios agregados y el total de usuarios. En los siguientes gráficos, muestra usuarios diarios promedio y nuevos usuarios. Puede agregar sus ideas y agregarlos en el informe. 

Rendimiento, esta página muestra que diferentes páginas del sitio web tardan en cargarse, como puede ver en el gráfico. Verificará si el rendimiento de su sitio web está aumentando o disminuyendo.

Páginas principales: esta página muestra las vistas de todas las páginas de su sitio web en orden decreciente. Ayudará a detectar qué página de su sitio web ven los usuarios y qué páginas son menos vistas. Por lo tanto, puede trabajar en las páginas que se ven menos.

¡Usa Power BI!

Nueva función de Power BI: La narrativa inteligente

¿Cuántas veces nos ha pasado cuando llevas trabajando en una visualización de Power BI que cuando estás apunto de terminar, desearías que hubiera alguna manera de realizar un resumen de manera automática?

Pues parece que nos ha escuchado Microsoft y con las últimas actualizaciones de programa han añadido «Narrativas Inteligentes«.

¿Qué son las narrativas inteligentes y que es lo que hacen?

Las narrativas inteligentes de Power BI es una característica lanzada con la actualización de septiembre de 2020.

Es un objetivo visual de IA que genera automáticamente informes a partir de visualizaciones.

Es decir, crea un resumen a partir de cualquier gráfico que tenga en el informe, sus valoraciones son dinámicas e interactivas, es decir, cambian según el contexto del filtro.

La verdad que es una función increíble, no sólo ahorra tiempo sino que también mejora la narración de los datos al encontrar los principales conocimientos en el gráfico y mostrarlos.

Otra de las ventajas de esta función de narrativa inteligente de Power BI es que puede ayudarnos a valorar una segunda opinión, de esta manera podríamos confirmar una opinión o agregar algo más al informe.

¿Cómo puedo usar esta función?

Lo primero que debemos de hacer es actualizar nuestro Power BI Desktop, cualquier versión anterior a la versión de septiembre de 2020 no tiene esta característica de narrativa inteligente.

Después de actualizar Power BI Desktop debemos activar de manera manual la función de Narrativa Inteligente en el menú de «Opciones».

Esta es la ruta para activarla:

Archivo -> Opciones y configuración -> Opciones-> Vista previa > Narrativa inteligente.

Una vez marcado, el icono de Narrativas Inteligente aparecerá en la pestaña «insertar» y en el panel visualizaciones:

Para esta demostración, haremos uso de nuestros amados datos: años y ventas por región.

Ahora que hay un elemento visual que se puede resumir en la página del informe, ahora podemos usar las «Narrativas Inteligentes» para hacer el resumen.
Esto se puede hacer de dos maneras:

  1. Hacer clic en el botón derecho del ratón encima del gráfico y luego realizar «resumir» como se muestra a continuación.
  • 2. Hacer clic en el icono de Narrativas Inteligentes en el panel de Visualizaciones o en la pestaña «Insertar».

Como se puede ver, con la inteligencia narrativa se ha generado un resumen de lo visual; ventas por región.

Pero esta función va más allá, los valores del cuadro del texto de la Narrativa Inteligente cambian según el año filtrado.

Y con esta función como podemos ver hemos creado un informe resumido interactivo en pocos minutos.
ObservacionesHay algunos puntos de esta función que podrían mejorar, en mi opinión el cuadro de revisión oculta la mayor parte del cuadro de texto, estaría bien si se pudiera mover por separado sólo para poder leer correctamente el resumen.

Personalizar los textos y valores generados a nuestra manera, se debería dejar cambiar, por ejemplo, las unidades de visualización de los valores dinámicos de una forma a otra, fuente, color, etc.
Con todo esto es una gran mejora de Power BI que nos aporta valor al informe.

Detección de Anomalías en Power BI

La detección de anomalías ayuda a los usuarios a mejorar los gráficos de líneas, se  detecta automáticamente anomalías en los datos de series de tiempo. 

Y esto ayuda con el análisis y sus causas. Con solo un par de clics, puedes encontrar información fácilmente.

Para activar esta función lo primero que hay que hacer es activar la opción de función yendo a Archivo -> Opciones y configuración -> Opciones -> Función de vista previa y asegurarse de que la detección de anomalías esté activada:

Otra opción para habilitarlo es seleccionando el gráfico y agregando la opción «Buscar anomalías» en el panel de análisis.

En este gráfico que mostramos, se ve los ingresos a lo largo del tiempo. La función de detección de anomalías de manera automática enriquece el gráfico con las anomalías y el rango de los valores esperados, como se puede ver, cuando un valor sale de este límite esperado, se marca como una anomalía.

Esta función de detección de anomalías es totalmente personalizable, se puede dar forma, tamaño, el color de la anomalía, estilo y la transparencia del rango. 
También se puede configurar la sensibilidad, esta parte es muy sensible, si de disminuye la sensibilidad, el algoritmo es más selectivo en lo que se podría considerar una anomalía.

Una vez detectada las anomalías en Power BI, si seleccionamos una de ellas Power BI ejecuta un análisis en los campos de su modelo de datos para descubrir posibles explicaciones. 
En el ejemplo que mostramos, se puede ver que el 30 de agosto, los ingresos fueron de € 5187, que este rango está por encima de lo esperado de € 2447 a € 3423. Para ver una explicación se puede abrir las tarjetas en este panel para ver más detalles de la explicación.

Desde el informe se pueden ver anomalías y explicaciones después de que el administrador publique el informe en la nube.