Pregunta para la comunidad. Imagina que tienes que explicar a alguien qué hace bueno a un cuadro de mando. No hablo de gráficos bonitos. Hablo de algo que realmente sirva para decidir. ¿Cuál de estas tres cosas dirías que es más importante? 1️⃣ Buen modelo de datos 2️⃣ Métricas bien definidas 3️⃣ Preguntas de negocio bien planteadas Mi experiencia después de muchos proyectos es que la mayoría de dashboards fallan por la ¿¿¿??? lugo te la cuento 🙃. Tengo curiosidad por ver qué piensa la comunidad. 👉 ¿Cuál elegirías y por qué? PD: En la mentoría que estoy lanzando ahora trabajamos justo esto: empezar por las decisiones antes de abrir Power BI.

Cuando empiezas, crees que el problema es: – Aprender DAX – Entender las relaciones – Saber hacer gráficos “bonitos” Te obsesionas con la herramienta. Luego pasa algo. Te das cuenta de que el verdadero problema no era técnico. Era otro. – No tener claro qué decisión quieres tomar – No saber qué KPI es realmente relevante – No entender del todo el negocio que estás midiendo – Medir demasiado… y decidir poco Y ahí cambia todo. Power BI deja de ser una herramienta de informesy empieza a ser una herramienta de criterio. Si estás empezando (o llevas poco tiempo), te lanzo una pregunta: 👉 ¿En qué punto estás ahora mismo? ¿Más enfocado en la técnica… o ya peleando con el negocio? Te leo 👇

Quiero conocer el nivel real de Power BI de la comunidad. No por curiosidad. Porque quiero hacer algo útil con esa información. Si llegamos a 100 votos en esta encuesta, haré lo siguiente: • Publicaré el mapa real de nivel de la comunidad • Haré una sesión específica para el nivel mayoritario • Prepararé contenido adaptado a ese nivel • Compartiré la ruta exacta para pasar al siguiente nivel Si eres básico → sabrás qué aprender aharoa Si eres medio → sabrás qué te falta para subir Si eres avanzado → sabrás dónde suele estar el siguiente salto Pero primero necesito una foto real de la comunidad. Pero para que tenga sentido necesitamos mínimo 100 respuestas. *** A tí sólo te lleva 3 segundos. Vota aquí 👇 ¿Cuál es tu nivel en Power BI? Y si llegamos a 100 votos… desbloqueamos todo lo anterior. Tengo mucha curiosidad por ver qué sale. — Salva

Recientemente hablaba con analistas de cuadros de mando sobre un problema que se repite en casi todos los negocios: y es el de diseñar tableros técnicamente impecables, pero el usuario se siente intimidado o, peor aún, siente que el analista "se va a meter en su trabajo". He identificado que el éxito del BI se juega en dos tiempos que deben estar sincronizados por la Ingeniería Estratégica: - Tiempo 1: El Factor Humano (La Motivación) Si el equipo operativo ve el reporte como un instrumento de vigilancia o una carga extra de trabajo, el compromiso será nulo. Seguirán refugiándose en sus "islas de Excel" porque ahí se sienten seguros. El dato de calidad solo nace cuando quien tiene la tablet o el teclado en la mano entiende que la herramienta le facilita la vida, no que lo fiscaliza. - Tiempo 2: El Diseño Analítico (El Criterio) Si el analista tiene que "suponer" qué quiere contestar el usuario porque este no se abre por miedo, el resultado será un informe que no sirve para decidir. Necesitamos pasar de "pedir datos" a "diseñar soluciones" que resuelvan dolores reales del día a día. ¿Cómo pasamos del miedo a la colaboración? 1. Fase 0 (Alineación): Debemos intentar no diseñar para ellos, diseñar con ellos. Identificar qué preguntas les quita el sueño y darles la respuesta en un clic. 2. Matriz MEDMA: Asegurarnos de que cada indicador dispare una acción que les ahorre trabajo operativo. Cuando ven que el dashboard les regala tiempo, el miedo desaparece. El objetivo final es que todos "remen hacia el mismo lado". Pero debemos recordar: nadie rema con ganas en un barco donde siente que lo están vigilando. ¿Les ha pasado que el miedo al cambio es más difícil de vencer que un error en el código DAX?

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.