Herramientas de Inteligencia de Datos para Analizar la Transición Energética: El Potencial de Microsoft Power BI
Descargas: 4
DOI:
https://doi.org/10.56845/terys.v5i2.697Palabras clave:
análisis de datos, Power BI, transición energética, sostenibilidad energéticaResumen
El análisis sistemático de datos abiertos es clave para comprender la transición energética global. Este caso práctico de divulgación científica presenta el uso de Microsoft Power BI como herramienta central para organizar y estructurar datos de organismos internacionales como IRENA, IEA y el Banco Mundial. A través de ejemplos aplicados y tableros visuales, se muestra cómo transformar datos dispersos en indicadores claros sobre el consumo de energía, emisiones de CO2 y la participación de fuentes renovables, con énfasis en América Latina. El trabajo expone de forma práctica el potencial de la analítica visual para identificar patrones de adopción energética y brechas regionales. Así, se facilita la comprensión de la transición hacia sistemas sustentables y se apoya la toma de decisiones basada en evidencia en áreas críticas como la planeación energética, la evaluación de emisiones y el diseño de políticas públicas dentro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Citas
Atlas of Global Issues. (2017). Electricity production from renewable sources. https://espace-mondial-atlas.sciencespo.fr/en/topic-resources/map-5C29-EN-electricity-production-from-renewable-sources-2015.html
Economic Commission for Latin America and the Caribbean. (2022). Energy outlook for Latin America and the Caribbean. https://www.cepal.org
Inter-American Development Bank. (2021). The future of energy in Latin America. https://www.iadb.org
International Energy Agency. (2023a). Renewables 2023: Analysis and forecast to 2028. https://www.iea.org/reports/renewables-2023
International Energy Agency. (2023b). World energy outlook 2023. https://www.iea.org
International Renewable Energy Agency. (2024a). Renewable capacity statistics 2024. https://www.irena.org/Publications
International Renewable Energy Agency. (2024b). Renewable energy statistics 2024. https://www.irena.org
Marr, B. (2023). Data strategy: How to profit from a world of big data, analytics and artificial intelligence (2.ª ed.). Kogan Page.
Microsoft. (2023). Power BI documentation. https://learn.microsoft.com/power-bi
Microsoft. (2024). What is Power BI? https://powerbi.microsoft.com
OLADE. (2023). Energy report for Latin America and the Caribbean. https://www.olade.org
United Nations. (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. https://sdgs.un.org
World Bank. (2023a). World development indicators. https://data.worldbank.org
World Bank. (2023b). World development indicators: Energy and environment. https://data.worldbank.org
Descargas
Archivos adicionales
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Sofía Sánchez-Bolarín, Claudia A. Cortés Escobedo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores conservan los derechos de autor de sus trabajos y conceden a la revista Tendencias en Energías Renovables y Sustentabilidad (TERYS) el derecho de primera publicación.
Los artículos se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0), que permite compartir y adaptar el material para cualquier propósito, incluso comercial, siempre que se otorgue el crédito adecuado a los autores y a la revista.
Los autores pueden depositar la versión publicada del artículo en repositorios institucionales o páginas personales, siempre citando la publicación original en TERYS.
Derechos de autor © D.R. Asociación Latinoamericana de Desarrollo Sustentable y Energías Renovables A. C., 