Generar un buen dashboard no es cuestión de diseño bonito, sino de impacto real en la toma de decisiones. Aquí tienes un enfoque claro y práctico: 1. Empieza por la pregunta, no por los datos Un dashboard debe responder a algo concreto: - ¿Estamos vendiendo más que el mes pasado? - ¿Dónde estamos perdiendo dinero? - ¿Qué canal funciona mejor? Si no hay una pregunta clara, el dashboard será ruido. 2. Diseña para un usuario específico No es lo mismo un gerente que un comercial: - Dirección → visión global (KPIs, tendencias) - Operaciones → detalle (procesos, incidencias) Un dashboard = un tipo de usuario. 3. Define pocos KPIs (pero relevantes) Menos es más: - 5–7 KPIs clave en la parte superior - Claros, comparables (vs presupuesto, vs año anterior) Si todo es importante, nada lo es. 4. Crea una jerarquía visual clara Orden recomendado: 1. KPIs principales (arriba) 2. Evolución (gráficos de tendencia) 3. Detalle (tablas o desgloses) El ojo debe entender el dashboard en 5 segundos. 5. Diseño simple y funcional - Evita colores innecesarios - Usa colores con significado (verde = bien, rojo = alerta) - No satures con gráficos Un buen dashboard se entiende sin explicación. 6. Hazlo accionable Cada elemento debe llevar a una acción: - Si baja la conversión → revisar canal - Si sube el coste → analizar proveedor Pregunta clave: ¿qué hago con esto? 7. Permite explorar (interactividad) - Filtros claros (fecha, zona, producto…) - Drill-down para profundizar De visión general → detalle en segundos. 8. Cuenta una historia No pongas datos sueltos: - Qué está pasando - Por qué - Qué hacer Un dashboard debe guiar, no confundir. Resumen Un buen dashboard no muestra datos, reduce la incertidumbre y acelera decisiones.De verdad, me interesa saber qué opináis.

Con la facilidad con la que ChatGPT puede generar medidas DAX, consultas en Power Query y hasta proponer modelos de datos completos en segundos, ¿crees que esta herramienta está elevando el nivel del analista de Power BI al hacerlo más productivo y estratégico, o por el contrario está fomentando una dependencia que reduce la comprensión técnica y el criterio profesional? ¿Cómo lo estás viviendo tú en tu día a día?

Buenas a todos, Estoy comenzando a profundizar en Power BI con la intención de implementarlo en mi empresa, específicamente enfocado en gestión de proyectos. Mi idea es utilizarlo para construir dashboards que me permitan visualizar indicadores clave como avance físico y financiero, cumplimiento de cronograma, control de costos, riesgos, desvíos y carga de trabajo del equipo. Actualmente ya tengo definidos los principales KPIs que quiero monitorear y las fuentes de datos (principalmente Excel y reportes operativos), pero me encuentro en la etapa de modelado y limpieza de datos para poder estructurar correctamente la información. Me interesa especialmente aprender a diseñar modelos de datos eficientes y generar reportes ejecutivos que realmente aporten valor a la toma de decisiones, no solo gráficos visuales. Veo que Power BI es un mundo bastante amplio (DAX, modelado, ETL, relaciones, etc.) y tengo muchas ganas de seguir aprendiendo y aplicarlo de manera estratégica en el entorno de proyectos. Es un gusto formar parte de una comunidad donde se comparten experiencias y buenas prácticas. Espero poder aportar desde mi experiencia en gestión de proyectos y aprender de cada uno de ustedes. Un saludo y nos vemos por aquí.

En el camino de aprender analítica, es muy común sentir que nos perdemos en la técnica. A veces intentamos que Power BI resuelva problemas que deberían gestionarse mucho antes, y es ahí donde el sistema se vuelve un poco difícil de mantener. Para quienes están explorando cómo construir sus propios sistemas, les comparto el flujo que a mí me ayuda a mantener el orden y la tranquilidad. No es la única forma, pero es un camino que nos da mucha seguridad al trabajar: Fase 1: La base (Ingeniería de Datos) Aquí es donde preparamos el terreno para que los datos nos den confianza. - El origen (RAW): Documentar de dónde viene todo es el primer paso. Si guardamos reglas claras (como usar un file_sha256), nos aseguramos de que el sistema sea auditable. Es como llevar una buena bitácora de viaje. - La preparación (STG): Aquí convertimos el dato "crudo" en "usable". Limpiamos y organizamos, pero sin intentar resolver todo el negocio todavía. Vamos paso a paso. - La confianza (DQ): Antes de seguir, revisamos que todo cuadre. Si los inventarios tienen discrepancias, el sistema nos avisa. Tener este control previo nos da mucha paz mental. Fase 2: La mirada (Ingeniería de Decisiones) Aquí es donde todo el trabajo técnico cobra sentido y ayuda al negocio. - El diseño (DW): Aquí usamos el modelo estrella. Es una forma de organizar la información que el negocio entiende de forma natural (sucursales, productos, tiempos). Es nuestro mapa. - La claridad (Gold): Aquí definimos las métricas oficiales. Al tener un consenso, todos hablamos el mismo idioma y evitamos confusiones. El objetivo final de este flujo no es hacer una arquitectura compleja, sino que cuando abramos nuestro dashboard, podamos dejar de preguntarnos si el dato está bien y empezar a enfocarnos en qué decisión podemos tomar para mejorar. ¿En qué parte del proceso sienten que se les complica más mantener el orden? ¿Hay algún paso que les gustaría explorar con más calma?

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.