Línea Ares — Anexo opcional: Análisis y Visualización de Datos
ROBOTSchool · Documento maestro (fuente única) — ANEXO Versión 0.1 — Junio 2026
Anexo opcional, solo para Innovadores (9°–11°). Cierra el ciclo del IoT: los datos que generan los proyectos (estación meteorológica, medidor de energía, monitoreo ambiental) por fin se analizan, se visualizan y se convierten en decisiones. Sigue la misma lógica de las extensiones de
05: opcional, segmentado por madurez y anclado a los datos del propio proyecto del estudiante — nunca a datasets abstractos. Se evalúa con la rúbrica de04.
1. Por qué y para quién
- Cierra el ciclo de datos: sensor → datos → SQL → dashboard → análisis → decisión. Le da el “¿y para qué?” a todo el IoT.
- Solo Innovadores, porque requiere madurez para razonar con datos; no baja a grados menores.
- Habilidad empleable y diferenciador comercial; conecta con los ODS (datos para decidir) y con el buen uso de la IA (análisis asistido).
Regla de oro: se analizan los datos reales del proyecto del estudiante. Si el análisis no lleva a una decisión o mejora del proyecto, es un adorno y no cuenta como convergencia.
2. Los tres componentes del anexo
A · Hoja de cálculo avanzada y automatizada
De ordenar datos a automatizar su tratamiento. - Fórmulas avanzadas, tablas dinámicas, limpieza de datos. - Automatización: Power Query en Excel; macros / Google Apps Script para que las tablas se actualicen y se rehagan solas a partir del registro del proyecto. - Herramientas: Google Sheets + Apps Script (gratis) · Excel (licencia M365) con Power Query.
B · Dashboards y visualización (BI)
Conectar los datos del proyecto (CSV del datalogger o base SQL) y construir tableros que comuniquen. - Looker Studio — gratis, web, se comparte con un enlace. La vía de menor barrera. - Power BI Desktop — gratis para construir; compartir en la nube exige Power BI Pro (US$14/usuario/mes). Conviene saberlo antes de prometerlo.
C · Análisis asistido por IA
- Consultas en lenguaje natural ya integradas en Looker Studio y Power BI (Copilot): “¿qué día hubo más consumo?”, “muéstrame la tendencia de temperatura”.
- Criterio (clave): el estudiante debe verificar lo que responde la IA y entender el dato, no delegar el juicio. Liga directo al eje de “IA bien usada” (
01…§5.1).
3. Anclaje al proyecto (cómo se convierte en convergencia)
El anexo extiende el punto de convergencia del proyecto hacia la decisión:
| Proyecto (Innovadores) | Dato que produce | Decisión basada en datos |
|---|---|---|
| Medidor de energía + ahorro | Consumo por hora/día | “A qué hora conviene apagar/encender para ahorrar” |
| Estación / monitoreo ambiental | Temperatura, aire, humedad | “Cuándo ventilar; alertar si supera un umbral” |
| Gestión inteligente de agua | Litros por zona y tiempo | “Ajustar el riego para gastar menos sin secar el cultivo” |
El análisis es exitoso cuando el estudiante cambia algo de su proyecto por lo que vio en los datos. Eso es “del dato a la decisión”.
4. Herramientas y costos (claros)
| Herramienta | ¿Gratis? | Nota |
|---|---|---|
| Google Sheets + Apps Script | Sí | Automatización sin costo; ideal punto de partida |
| Looker Studio | Sí | Dashboards web, se comparten con enlace |
| Power BI Desktop | Sí (construir) | Compartir en la nube = Pro, US$14/usuario/mes |
| Excel + Power Query | No | Requiere licencia Microsoft 365 |
| Python + pandas (Colab) | Sí | Vía de programación, opcional, para quien quiera automatizar con código |
5. Segmentación por madurez (igual que 05)
| Madurez del colegio | Anexo de datos recomendado |
|---|---|
| Intermedia | Google Sheets + Looker Studio (todo gratis y web) |
| Avanzada | Power BI, automatización (Apps Script / Power Query) y análisis asistido por IA |
6. Cómo se evalúa
- Misma rúbrica (
04): el anexo sube el criterio de convergencia solo si el análisis sirve al proyecto (lleva a una decisión). Un dashboard bonito sin decisión no suma. - Foco propio del anexo: “del dato a la decisión” — ¿el estudiante puede explicar qué cambió en su proyecto gracias a los datos?
Advertencia de mentor: el riesgo es enseñar la herramienta (Power BI, fórmulas) en vez del razonamiento (leer datos y decidir). Se evalúa la decisión basada en datos, no lo vistoso del tablero.
7. Pendiente
- Plantilla “informe de datos del proyecto” (1 página) para el estudiante.
- Conjuntos de datos de ejemplo de cada proyecto IoT para practicar antes de tener los reales.
- Enlazar con la capacitación docente (un docente que guíe BI) y con los kits (qué proyectos producen datos suficientes).
Fin del anexo v0.1. Complementa 05 (extensiones opcionales) y se evalúa con 04.