Hoy estoy dedicando la mañana a pensar... y paseando me va mejor. Hay días que toca tomar distancia, mirar a vista de pájaro y ver cómo mejorar. Se me han ocurrido un montón de ideas para aportar valor y mejorar esta comunidad. Es un momento ideal para que compartas qué echas en falta en esta comunidad, que sobra y qué podemos mejorar. Te leo con atención.

Siempre analizamos lo que vendemos: cuánto, cuándo y a qué ritmo. Pero casi nunca miramos lo que no se vende… y, sobre todo, por qué. ¿Cuántos productos tenemos que apenas rotan? ¿Cuánto stock está parado sin generar valor? ¿Cuántas decisiones seguimos tomando basándonos solo en lo que funciona, ignorando lo que claramente no lo hace? Creo que ahí hay una oportunidad enorme. Analizar lo que no se vende no solo sirve para detectar problemas, sino para mejorar la rentabilidad, optimizar el stock y tomar decisiones más inteligentes: eliminar, ajustar, promocionar o incluso replantear la oferta. Más adelante compartiré un dashboard centrado en este enfoque para abrir debate y ver cómo lo estáis trabajando cada uno. ¿Alguien está incorporando este tipo de análisis en sus cuadros de mando? ¿Qué métricas o visuales utilizáis para identificar productos “muertos” o de baja rotación? Porque quizá el verdadero valor de un dashboard no está solo en explicar lo que pasa… sino en revelar lo que estamos pasando por alto.

He desarrollado un GPT personalizado especializado en Power BI Inverso, pensado para ayudar a analizar dashboards, entender cómo están construidos los visuales, identificar las medidas DAX que hay detrás y proponer mejoras en los cuadros de mando. La idea es que pueda servir como apoyo para revisar y optimizar nuestros informes de forma más rápida y estructurada. Me gustaría que algunos compañeros de la comunidad lo probaran y me dieran su feedback para seguir mejorándolo. Si te interesa testearlo y ver cómo puede ayudarte en tus análisis de Power BI, puedes escribirme por privado y te compartiré el acceso.

Estos días he estado leyendo con mucha atención los debates que se han abierto en la comunidad sobre priorización de KPIs, modelado en estrella y definición de preguntas de negocio. Hay algo que en lo particular me llama mucho la atención. En muchos casos el debate parece girar en torno a qué visual usar, qué KPI elegir o cómo estructurar el modelo. Pero cuando uno profundiza un poco más, el punto crítico casi siempre aparece antes: en la claridad de la pregunta que se quiere responder. Me ha pasado que el modelo estaba técnicamente correcto, las relaciones bien definidas y las medidas optimizadas… y aun así el dashboard no terminaba de aportar valor. No porque estuviera mal construido, sino porque la decisión que debía soportar no estaba del todo definida. Desde entonces intento hacer un pequeño ejercicio antes de quererlo plasmar en alguna herramienta: – ¿Qué decisión concreta se va a tomar con este indicador? – ¿Quién la toma? – ¿Qué haría diferente si el número sube o baja? Cuando esa parte está clara, el modelado y los visuales fluyen con mucha más naturalidad. Me interesa saber cómo lo abordan ustedes. ¿Validan primero la decisión de negocio antes de diseñar el modelo? ¿O prefieren construir una primera versión y luego ajustar sobre la marcha? Estoy aprendiendo mucho con los aportes que se están compartiendo por aquí. Gracias a todos por elevar el nivel del debate.

Una frase que me quedó del libro Impacta con Power BI dice: “Si el modelo es bueno, el reporte se construye solo”. Muchas veces nos enfocamos en: - Visuales atractivos - Medidas DAX sofisticadas - Interacciones avanzadas Pero cuando el modelo está mal: - Aparecen relaciones ambiguas - El DAX se vuelve innecesariamente complejo - Surgen columnas calculadas para “parchear” - El rendimiento cae - El reporte se vuelve difícil de mantener Y ahí empezamos a culpar a Power BI cuando el problema era estructural. Me interesaría mucho poder conocer experiencias reales: ¿Qué ha sido el mayor “clic” en su evolución con Power BI: entender el modelo, mejorar DAX o limpiar mejor el origen? ¿Qué errores de modelado les han costado más tiempo corregir? ¿Creen que dedicamos suficiente tiempo al modelado antes de empezar a construir visuales? Para quienes vienen de SQL o bases de datos, ¿les ayudó eso en Power BI o tuvieron que cambiar el chip?