Sector público · administración local
Plataforma de seguimiento y análisis de impacto social
De extracciones manuales a un ecosistema analítico automatizado con más de 15 informes en Power BI.
+15 informes
Interactivos en Power BI
10 distritos
Red territorial cubierta
4 fuentes
Integradas y normalizadas automáticamente
Resumen
Plataforma de BI en Power BI para Joves de Barcelona, red de servicios de información y orientación para jóvenes del Ayuntamiento. Sustituyó la extracción y el reporting manual por un ecosistema analítico automatizado que cubre consultas, asesorías, actividades y dispositivos específicos, midiendo impacto en tiempo real. Abarca scripts de extracción y normalización en Python, modelado en Power Query, +15 informes interactivos en Power BI y automatización del ciclo de actualización.
Tecnologías
El cliente
Red de puntos de atención a jóvenes del Ayuntamiento de Barcelona, distribuida por los diez distritos. Ofrece información, orientación, asesoría (académica, laboral, vivienda, emprendimiento, movilidad), actividades formativas y dispositivos específicos. Su aplicativo registra decenas de miles de interacciones al año.
El reto
El aplicativo propio registraba consultas, asesorías y actividades, pero no había capa analítica para explotarlos. Los equipos dependían de extracciones manuales, hojas dispersas y limpieza repetitiva para los informes trimestrales y anuales. Los datos requerían normalización fuerte: texto inconsistente, caracteres especiales en centros, campos multivalor y estructuras distintas por tipo de servicio. Necesitaban un sistema que centralizara las fuentes, automatizara la normalización y pusiera los indicadores al alcance de cada equipo sin intervención técnica.
La solución
Fuentes de datos e integración
Cuatro orígenes integrados: aplicativo de registro (consultas, asesorías, actividades y calendario en CSV), Google Docs (planificación y objetivos por servicio), SharePoint (repositorio central de CSVs procesados y origen para Power BI) y un Excel de configuración con dimensiones. Todos los informes trabajan con la misma versión de los datos.
Scripts de extracción y normalización (Python)
Scripts en Python en GitHub que automatizan la preparación de datos para las cuatro tipologías (consultas, asesorías, actividades y extracciones específicas): normalización de caracteres especiales y codificaciones, corrección de categorizaciones erróneas, estandarización categórica y extracciones específicas para dispositivos y programas con lógica propia.
Normalización y modelado en Power Query
Una vez los CSVs llegan a SharePoint, Power Query aplica una segunda capa de transformaciones en Power BI: tipado y conversión de fechas, dimensiones compartidas (géneros, edades, ámbitos, modalidades, trimestres y meses por orden escolar y anual), tablas DAX para desapilar registros por género, edad y nivel educativo, y relaciones entre hechos y dimensiones.
Valoraciones y automatización del ciclo de datos
Módulo específico para el análisis de valoraciones de programas: nota media por actividad, servicio y bloque temático, y evolución de la satisfacción. Ciclo de actualización automatizado desde Power BI Service: al ejecutar los scripts, los CSVs se publican en SharePoint y un Refresh actualiza todos los informes sin intervención manual y desde cualquier dispositivo.
Resultados
Fin de los procesos manuales: se eliminaron las extracciones, limpieza y preparación de datos que consumían horas de trabajo en cada cierre de trimestre.
Impacto en tiempo real: visión unificada de la red accesible para todos los equipos territoriales desde cualquier dispositivo.
Análisis multidimensional: por servicio, equipo, distrito, centro educativo, tipología de actividad, género, edad y mes, una capacidad que antes no existía.
Informes a medida por programa: adaptados a la lógica de registro y a los indicadores propios de cada acción y dispositivo.
Base analítica escalable: lista para incorporar nuevos programas, dispositivos o fuentes de datos en futuros cursos.