Los datos actualizan, las cifras cuadran y el dashboard está publicado. Tres meses después alguien vuelve al Excel de siempre. Cuando ocurre, el problema casi nunca está en una gráfica.
Implantar Power BI parece bastante sencillo cuando lo explicamos rápido: conectamos los datos, construimos unos dashboards y empezamos a analizar.
Luego llega la realidad.
Hay empresas donde Power BI funciona bien técnicamente y, aun así, la forma de trabajar cambia muy poco.
Se mantienen Excel paralelos. Aparecen discusiones sobre qué cifra es la correcta. Algunos usuarios apenas entran en los informes y dirección continúa pidiendo determinados datos por correo.
En ese punto, construir otro dashboard probablemente no arregle nada.
1. Empezar por el dashboard
“Queremos un dashboard de ventas.”
Es una petición completamente normal. Pero todavía sabemos poco.
¿Qué decisión queremos tomar mejor? ¿Qué pregunta no podemos responder hoy? ¿Qué trabajo manual estamos haciendo cada semana?
Si empezamos directamente escogiendo gráficos, colores y filtros, podemos acabar con un informe visualmente perfecto que responde preguntas que nadie necesitaba resolver.
Si cuesta completar esa frase, quizá todavía sea pronto para empezar a desarrollar.
2. Suponer que los datos ya están preparados
Tenemos ERP. Tenemos CRM. Tenemos Excel.
Datos hay.
El problema empieza cuando intentamos cruzarlos.
- Clientes duplicados.
- Productos con códigos diferentes.
- Fechas que no cuadran.
- Campos vacíos.
- Nombres escritos de varias maneras.
- Reglas que solo conoce una persona.
Power BI no crea estos problemas. Lo que hace es ponerlos encima de la mesa.
Ordenar los datos no suele ser la parte que más luce, pero es una de las que más condicionan el resultado.
3. Definir los KPIs demasiado tarde
“Ventas” parece un KPI sencillo hasta que empiezan las preguntas.
¿Fecha de pedido o de factura? ¿Antes o después de devoluciones? ¿Incluimos todos los canales? ¿Cómo tratamos anulaciones y descuentos?
Lo mismo ocurre con margen, stock, cartera, forecast o rotación.
Si Finanzas entiende un indicador de una forma y Comercial de otra, Power BI no va a decidir quién tiene razón.
Esa conversación pertenece al negocio. Y es mejor tenerla antes de construir.
4. Automatizar algo solo porque hoy se hace manualmente
Imagina que cada viernes alguien tarda tres horas en juntar cinco Excel.
La reacción lógica es pensar: “vamos a automatizarlo”.
Puede tener sentido. Pero antes preguntaría por qué siguen existiendo esos cinco Excel.
Hay procesos que llevan tantos años funcionando igual que dejamos de preguntarnos si todavía tienen sentido.
5. Pensar que publicar significa terminar
Los datos actualizan.
Las cifras cuadran.
Todo está publicado.
Proyecto terminado.
O quizá no.
Unas semanas después alguien vuelve a enviar el Excel anterior. Otro usuario no sabe qué filtro debe usar. Dirección solicita por correo un informe que ya existe en Power BI.
Técnicamente todo funciona. Pero todavía no forma parte de la manera habitual de trabajar.
La formación ayuda, aunque la adopción va bastante más allá.
Los usuarios tienen que entender qué pueden consultar, confiar en la información y saber qué proceso anterior deja de ser necesario.
Cómo empezar sin convertirlo en un proyecto enorme
Una pyme no tiene por qué empezar construyendo diez dashboards.
Prefiero elegir un problema concreto y comprobar primero que somos capaces de resolverlo.
Problema
Datos
KPIs
Dashboard
Adopción
Puede ser ventas, stock, compras, operaciones o finanzas.
Lo importante es que unas semanas después podamos mirar atrás y comprobar si la solución ha eliminado trabajo, reducido dudas o permitido tomar alguna decisión mejor.
Si funciona, ampliamos.
Si quieres ver cómo planteamos este tipo de proyectos, puedes consultar nuestro servicio de dashboards Power BI para empresas.
Cómo saber si Power BI está aportando valor
No hace falta inventar indicadores complicados. Hay señales bastante sencillas.
Preguntas frecuentes
¿Power BI es adecuado para una pyme?
Sí, siempre que exista un problema de información que merezca la pena resolver y el alcance tenga sentido para las necesidades de la empresa.
¿Hay que tener todos los datos perfectos antes de empezar?
No. Un proyecto de BI suele ayudar precisamente a encontrar problemas que antes estaban escondidos. Lo importante es resolver los que afectan a los indicadores que queremos utilizar.
¿Cuántos dashboards debería crear una pyme al principio?
No existe un número correcto. Normalmente tiene más sentido empezar por un área concreta y ampliar cuando sabemos que la primera solución se está utilizando.
¿La formación debería formar parte del proyecto?
Sí, si queremos que la forma de trabajar cambie. Los usuarios no necesitan convertirse en expertos en Power BI, pero sí saber qué información tienen disponible y cómo usarla.
¿Qué hacemos si ya tenemos Power BI pero casi nadie lo utiliza?
Antes de construir más informes, conviene revisar si los actuales responden a necesidades reales, si existe confianza en los datos y qué procesos siguen realizándose fuera de Power BI.
Quizá no necesitáis otro dashboard
Si vuestra empresa ya tiene Power BI y apenas se utiliza, construir otra pantalla puede que no sea la prioridad.
Quizá haya que revisar los datos. O acordar mejor determinados KPIs. O entender por qué algunos procesos siguen dependiendo de Excel.
En otras pymes el punto de partida será justo el contrario: todavía no existe una solución de BI y cada departamento prepara sus informes manualmente.
En ambos casos empezaría por la misma pregunta:
¿Qué problema nos está haciendo perder tiempo o tomar decisiones peor de lo que deberíamos?
Después ya decidiremos qué merece la pena construir.
Si reconoces varios de estos problemas, revisemos primero vuestro punto de partida.
Podemos analizar cómo trabajáis hoy con los datos, qué informes siguen dependiendo de tareas manuales y dónde tendría sentido empezar.
Hablemos de vuestro punto de partida