El error más común en BI y cómo afecta a la toma de decisiones en las empresas
No es falta de datos ni de herramientas. Es falta de criterio compartido para leerlos. Cuando cada equipo interpreta los mismos números a su manera, las decisiones se bloquean.
En muchas empresas veo el mismo patrón: se invierte en herramientas, en informes y en datos, pero las decisiones siguen siendo igual de confusas. La causa suele ser la misma. No es la tecnología. Es interpretar los datos sin un criterio claro. Este es el error más común en BI y afecta directamente a la calidad de las decisiones y al camino que sigue la empresa.
Qué significa realmente interpretar mal los datos
Interpretar mal los datos no es equivocarse con una cifra puntual. Es algo más profundo. Ocurre cuando una empresa utiliza los datos sin tener claro qué pregunta quiere responder o qué impacto busca conseguir con ellos.
Un informe puede mostrar muchas métricas, pero si nadie tiene claro qué problema están analizando, los datos pierden valor. En ese contexto:
- Las reuniones se llenan de opiniones disfrazadas de datos.
- Cada área defiende “sus números” para justificar su punto de vista.
- Las decisiones se retrasan o se toman por inercia, no por evidencia.
El resultado es que diferentes equipos llegan a conclusiones distintas a partir de la misma información. No porque los datos estén mal, sino porque no existe una pregunta compartida ni un criterio común.
Datos sin contexto: cuando el informe manda más que el negocio
Un síntoma muy habitual es que las reuniones empiezan abriendo el informe en Power BI en lugar de empezar por el objetivo de negocio. Es el informe el que “tira del guion” y no al revés.
Cuando esto ocurre, se mezclan KPIs operativos con KPIs estratégicos, se navega entre páginas sin un hilo conductor y se generan interpretaciones diferentes según el filtro que cada uno tiene aplicado en su pantalla. La conversación se vuelve técnica, pero no por ello más clara.
Cómo he visto este problema en proyectos reales
En varios proyectos he encontrado dashboards muy completos, con muchas pestañas, segmentaciones y gráficos. Técnicamente impecables, pero que no ayudaban al negocio porque faltaba una idea clave: claridad.
Ejemplo 1: el dashboard comercial que nadie miraba igual
En una empresa comercial, el equipo de ventas y el de operaciones miraban el mismo informe. Sin embargo, cuando hablaban de “ventas caídas” se referían a cosas distintas:
- Ventas miraba solo el importe facturado del último mes.
- Operaciones miraba los pedidos confirmados, incluidos los que aún no se habían servido.
Ambos usaban el mismo dashboard, pero con filtros y campos distintos. Las discusiones eran constantes, porque nadie había definido antes qué significaba “ventas caídas” para la compañía. El problema no estaba en Power BI, sino en la falta de definición de las métricas y de la pregunta de partida.
Ejemplo 2: el informe de dirección con demasiados KPIs
En otro proyecto, la dirección tenía un informe mensual con más de treinta indicadores. Cada uno relevante por separado, pero inmanejables en conjunto.
En la práctica, en cada comité se escogían tres o cuatro KPIs “del momento” según la preocupación del día. No había una lectura sistemática ni una historia repetible. Los mismos datos apoyaban decisiones distintas cada mes porque el criterio de lectura cambiaba.
Cuando simplificamos el informe y lo conectamos con tres preguntas clave de negocio, las discusiones disminuyeron y las decisiones fueron más consistentes.
- En las reuniones, se discute más sobre qué dato es “el correcto” que sobre qué hacer con él.
- Cada área lleva capturas distintas del mismo informe para defender su narrativa.
- Se añaden más gráficos pensando que así se aclara el problema, pero todo se vuelve más denso.
Cómo evitar este error desde un enfoque práctico
La solución no pasa por añadir más datos, sino por ordenar la forma en que los miramos. Hay tres pasos que siempre ayudan a recuperar claridad y hacer que BI esté al servicio del negocio.
1. Tener una pregunta concreta antes de abrir cualquier informe
Antes de entrar en Power BI, la pregunta debería estar escrita. Por ejemplo:
- “¿Qué está pasando con la rentabilidad de los últimos tres meses?”
- “¿En qué zonas estamos perdiendo más pedidos y por qué?”
- “¿Qué clientes han reducido su compra recurrente este trimestre?”
Una vez fijada la pregunta, el informe deja de ser un catálogo de gráficos y se convierte en un soporte para validar hipótesis. Se navega con intención, no por curiosidad.
2. Revisar si los datos aportan una respuesta clara o solo generan más información
Cada visualización debería responder a una parte de la pregunta inicial. Si al terminar la revisión del informe:
- No puedes resumir en dos frases qué está pasando.
- No puedes formular una decisión o una acción concreta.
Entonces el informe está generando información, pero no claridad. En ese caso, hay que reducir ruido:
- Eliminar gráficos redundantes o que no llevan a ninguna acción.
- Reordenar la historia del informe (del problema al por qué, y del por qué a la acción).
- Agrupar métricas en pocos indicadores clave que todo el mundo entienda.
3. Alinear a los equipos con un criterio de interpretación compartido
El último paso es conseguir que todos miren los datos del mismo modo. Esto implica trabajar tres elementos:
- Definiciones claras de KPIs: qué incluye, qué excluye y quién es responsable de cada métrica.
- Guía de lectura del informe: en qué orden se revisa, qué preguntas responde cada página.
- Rituales de decisión: qué decisiones se toman en cada reunión apoyándose en esos datos.
Cuando esta base está alineada, BI deja de ser un terreno de debate y se convierte en un lenguaje común entre negocio, finanzas, operaciones y dirección.
- ¿Cuál es la pregunta de negocio?
- ¿Qué KPI la responde?
- ¿Todos entendemos la misma definición?
- ¿Qué decisión se va a tomar con esta información?
Preguntas frecuentes que me hacen las empresas
¿Es un problema de cultura del dato o de herramienta?
Casi siempre empieza en la cultura. Una mala herramienta limita, pero una buena herramienta sin criterio genera el mismo ruido, solo que más bonito. Primero hay que acordar cómo queremos decidir y después adaptar el modelo de datos y los dashboards a esa forma de decidir.
¿Debemos reducir KPIs en los informes?
No se trata solo de reducir por reducir, sino de elegir bien qué KPIs son estructurales para el negocio. Un comité de dirección puede trabajar con muy pocos indicadores, siempre que estén bien definidos, alineados con la estrategia y conectados con decisiones concretas.
¿Cómo empezamos si ahora mismo cada área usa sus propios números?
El primer paso es acordar un glosario de métricas críticas y validarlo con todos los responsables. A partir de ahí, se rediseñan los dashboards clave siguiendo ese lenguaje común y se fijan reuniones periódicas donde esos datos sean el punto de partida de la conversación.
Conclusión: del dato al criterio compartido
El error más común en BI no está en las herramientas. Está en cómo se interpretan los datos. Cuando una empresa define una pregunta clara y establece un criterio compartido, el valor de los datos aumenta de forma inmediata.
La información deja de ser una colección de gráficos y se convierte en una narrativa que ayuda a tomar decisiones de forma consistente. Y esa consistencia es, muchas veces, la diferencia entre reaccionar al corto plazo o construir una estrategia con sentido.
Descubre cómo nuestra consultoría BI puede ayudarte a tomar decisiones más claras