El presente estudio desarrolla un modelo computacional de analítica de datos aplicado a los delitos contra la propiedad registrados en la Zona 1 del Ecuador (Esmeraldas, Carchi, Imbabura y Sucumbíos) durante el período 2014–2024. A través de la implementación de la herramienta Power BI, se diseñó una arquitectura analítica que permitió la extracción, depuración, modelado y visualización interactiva de datos provenientes del ECU911, la Fiscalía y la Policía Nacional. El modelo emplea expresiones DAX para el análisis de relaciones temporales y espaciales, integrando mapas de calor, series de tiempo y segmentaciones dinámicas. La metodología adoptó un enfoque mixto: cuantitativo, al procesar más de 28.000 registros de denuncias, y cualitativo, mediante entrevistas a fiscales y oficiales policiales. Los resultados indican que los robos a domicilio representan el 41,6% del total de delitos contra la propiedad, con mayor concentración en zonas urbanas de Esmeraldas e Ibarra. Además, solo el 30% de las víctimas denuncia los delitos, lo que revela una brecha crítica en la percepción de seguridad. El modelo permitió identificar patrones horarios (mayor incidencia entre las 18h00 y 22h00) y zonas críticas, facilitando la priorización de operativos. La validación del sistema se realizó comparando predicciones de zonas críticas con datos del primer trimestre de 2024, obteniendo una precisión del 87,4%. Se concluye que herramientas como Power BI potencian la toma de decisiones basada en datos, aunque se enfrentan a desafíos como la calidad de la información y la resistencia institucional. Se recomienda fortalecer la capacitación analítica de los funcionarios y promover la interoperabilidad de bases de datos entre instituciones.