📊 ¿Dónde encontrar datos para Power BI? El problema que todos tienen… y la solución que pocos conocen

Uno de los mayores retos cuando estás aprendiendo Power BI —o incluso cuando ya trabajas con él— no es crear dashboards…

👉 Es encontrar datos buenos para trabajar.

Muchas veces pasa esto:

• No tienes acceso a datos reales de tu empresa

• Los datos que tienes están incompletos

• O simplemente no sabes dónde conseguir datasets útiles

Y sin datos… no hay análisis. Sin análisis… no hay aprendizaje real.

Por eso, crear tu propio banco de fuentes de datos es una de las mejores decisiones que puedes tomar como analista.

En este artículo te dejo un listado organizado por categorías para que puedas practicar, crear portafolio y mejorar tus habilidades en Power BI 🚀

Estos datasets son ideales para:

• Dashboards comerciales

• Análisis de ingresos

• Forecasting

• KPIs de negocio

📌 Ejemplos:

• Supermarket Sales
  Datos históricos de ventas en 3 supermercados
  🔗 https://lnkd.in/e86UpCMv

• Walmart Store Sales Forecasting
  Dataset para predicción de ventas usando datos históricos
  🔗 https://lnkd.in/eVT6h-CT

• Top 50 Fast-Food Chains in USA
  Información de ventas, unidades y crecimiento
  🔗 https://lnkd.in/esBjf5u4

• Forecasting Book Sales
  Predicción de ventas de libros en múltiples ubicaciones
  🔗 https://lnkd.in/eXHN2XsQ

👉 Qué puedes practicar en Power BI:

• Medidas DAX (ventas, crecimiento, margen)

• Forecasting

• Segmentación por categorías

• Análisis geográfico

Perfectos para:

• Modelos analíticos

• Detección de anomalías

• KPIs financieros

📌 Ejemplo:

• Credit Card Fraud Detection
  Transacciones anonimizadas con clasificación de fraude
  🔗 https://lnkd.in/eFTsZDCW

👉 Qué puedes practicar:

• Detección de outliers

• Medidas de riesgo

• Visuales de comportamiento

• Segmentación de clientes

Ideales para dashboards atractivos y storytelling.

📌 Ejemplo:

• Netflix Movies and TV Shows
  Listado actualizado de contenido en Netflix
  🔗 https://lnkd.in/eZ3cduwK

👉 Qué puedes practicar:

• Análisis por género

• Tendencias de contenido

• Dashboards interactivos

• Visualizaciones atractivas

Muy útiles para análisis sociales y económicos.

📌 Ejemplos:

• LinkedIn Data Analyst Jobs Listings
  Más de 8.400 registros de empleos en análisis de datos
  🔗 https://lnkd.in/ezqxcmrE

• Real / Fake Job Posting Prediction
  Dataset para detectar ofertas laborales falsas
  🔗 https://lnkd.in/e5SDDW9G

👉 Qué puedes practicar:

• Análisis de tendencias laborales

• Clasificación de datos

• Dashboards de empleo

• Insights de mercado

Perfectos para análisis de clientes y experiencia de usuario.

📌 Ejemplo:

• Amazon & Best Buy Electronics Reviews
  Más de 7.000 reviews de productos electrónicos
  🔗 https://lnkd.in/e4fBZvJ3

👉 Qué puedes practicar:

• Análisis de sentimiento

• KPIs de satisfacción

• Ranking de productos

• Dashboards de reseñas

Ideales para dashboards visuales y análisis comparativos.

📌 Ejemplo:

• FIFA Player Dataset (FIFA 15–22)
  Datos completos de jugadores para múltiples temporadas
  🔗 https://lnkd.in/eDScdUUM

👉 Qué puedes practicar:

• Comparación de jugadores

• Evolución en el tiempo

• Rankings dinámicos

• Visualizaciones avanzadas

No se trata solo de descargar datasets…

👉 Se trata de organizarlos estratégicamente.

📂 Recomendación:

Crea una estructura así:

• 📁 Ventas

• 📁 Finanzas

• 📁 Marketing

• 📁 Recursos Humanos

• 📁 Entretenimiento

• 📁 Proyectos personales

Y dentro de cada carpeta:

• Dataset original

• Archivo .pbix

• Dashboard final

En Power BI Masters no solo aprendes a usar la herramienta…
aprendes a resolver problemas reales con datos.

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🔗 powerbimasters.net