Análisis de datos + Power BI + Comunicar
Analizo datos.
Diseño cómo se leen.
Soy Borja Mora, Data Analyst Junior. Estoy desarrollándome en el mundo de los datos, con Power BI como especialización y SQL y Python como herramientas de análisis. Analizo los datos, entiendo qué hay detrás de cada resultado y busco la mejor forma de visualizarlos y comunicarlos.
| Producto | Ventas | % total | Var. AA | Objetivo |
|---|---|---|---|---|
| 01Producto A | — | — | — | — |
| 02Producto B | — | — | — | — |
| 03Producto C | — | — | — | — |
| 04Producto D | — | — | — | — |
| Total | — | 100% | — | 101% |
Cuatro fases.
Una decisión.
Todo proyecto empieza con la misma pregunta: ¿qué tiene que decidir quien va a mirar esto? Las herramientas vienen después.
— abre cada faseLa pregunta que falta.
Entrevisto al responsable del proyecto. Identifico qué decisión necesita tomar. Defino los 3-5 KPIs que importan de verdad y descarto el ruido. Antes de abrir ninguna herramienta, tengo claro qué pregunta debe responder el análisis.
Datos que se sostienen.
Conecto las fuentes, limpio los datos y modelo el esquema en estrella. Uso SQL, Python o Power Query según el origen y el volumen. Valido relaciones, elimino duplicados y documento cada transformación. Si esta capa falla, todo lo que viene encima se rompe.
Lo que los datos dicen de verdad.
Escribo las medidas DAX que traducen preguntas de negocio en números que sirven para decidir. Cruzo dimensiones, detecto patrones y valido cada cálculo contra la realidad del dato. No muestro cifras — construyo respuestas que aguantan cuando alguien pregunta "¿y esto por qué?".
Que alguien actúe.
Diseño el layout antes de tocar Power BI — con PBI Mockup Creator, una herramienta que construí yo. Defino qué lidera la vista, qué acompaña y qué sobra. Aplico jerarquía visual, contexto y narrativa para que quien mire el dashboard tome una decisión sin necesitar que nadie se lo explique. Lo cuento entero en el manual de Data Storytelling.
Seis problemas reales.
Seis respuestas con datos.
Cada uno empieza con una pregunta de negocio y termina con algo que alguien puede usar para decidir.
En muchos equipos el análisis de ventas empieza y termina en el total. Construí un informe que aplica el estándar IBCS para integrar volumen, variación absoluta y porcentaje en un único visual, con tres tipos de gráfico distintos según el ángulo de lectura.
En la mayoría de empresas la información financiera está dispersa. Construí un sistema que conecta balance, PyG y cash flow en una sola lectura, con drill-down hasta el asiento contable que explica cada número.
Una distribuidora de hostelería, 400 clientes y una caída de revenue que nadie sabía explicar. El análisis RFM identificó 198.000€ en riesgo dentro del segmento que generaba la mitad del negocio.
Casa Origen
CASA ORIGEN · Lavapiés + Malasaña
179.112 tickets. 1,57 M€ de facturación. 1.200 clientes. 37 productos.
- qué productos retirar
- qué combos crear
- cuándo dejar de abrir
- qué clientes recuperar
Construí un sistema de Business Intelligence completo para descubrir qué estaba pasando detrás del negocio: qué productos retirar, qué combos crear, cuándo dejar de abrir y qué clientes recuperar.
SQL, modelado de datos, Power BI y Machine Learning conectados en un único sistema para pasar de la pregunta de negocio a una decisión concreta.
Proyecto finalista · Bootcamp Data Analytics · Neoland · Julio 2026
Ver caso completo →Las herramientas de cada etapa del dato.
Mi stack ordenado como fluye el dato: de la extracción a la decisión. Con el nivel real en cada herramienta.
CTEs, window functions, joins.
Conecto, limpio y unifico. El dato nunca llega listo.
Relaciones limpias, medidas calculadas y seguridad por rol.
EDA, estadística y machine learning aplicado a negocio.
El dato se vuelve decisión: dashboards que se entienden en segundos.
¿Prefieres escribir desde tu correo? borja.mora.mendez@gmail.com
