Business intelligence: un número, una definición, un dueño
Modelamiento analítico y tableros en Power BI sobre una capa semántica común: cada métrica definida una vez, con dueño, y no tres veces en tres áreas.
El problema que resuelve
Cada área llega a la reunión con su propia versión del mismo indicador. La conversación deja de ser sobre la decisión y pasa a ser sobre qué planilla tiene razón.
El síntoma se ve en el tablero, pero la causa está más abajo: la misma métrica está calculada de tres formas distintas, cada una dentro de un archivo, y ninguna está escrita en un lugar donde el resto pueda revisarla.
Qué entregamos
- Modelo analítico en estrella sobre la capa de datos, con dimensiones conformadas y granularidad explícita.
- Diccionario de métricas: definición, fórmula, fuente y responsable de cada indicador.
- Tableros en Power BI orientados a una decisión concreta, no a mostrar todo lo que hay.
- Seguridad a nivel de fila cuando cada gerencia debe ver solo lo suyo.
- Traspaso al equipo interno para que puedan crear sus propias vistas sin romper el modelo.
Stack tecnológico
- Power BI
- DAX
- BigQuery
- Microsoft Fabric
- Looker Studio
- SQL
Casos de uso
Situaciones típicas en las que entra este servicio.
- Reportería de compras y abastecimiento que cuadre con SAP y se pueda explicar línea a línea.
- Reemplazar un set de planillas mensuales por un tablero con datos del día anterior.
- Consolidar indicadores de varias gerencias que hoy se calculan distinto.
- Ordenar un Power BI que creció hasta volverse lento e imposible de mantener.
Preguntas frecuentes
- ¿Por qué cada área tiene un número distinto?
- Porque la definición vive en el archivo de cada quien. Mientras la métrica se calcule dentro del tablero, cada tablero es una definición nueva. Se resuelve moviendo el cálculo a una capa común, versionada, y dejando el tablero como una vista de esa capa.
- ¿Power BI o Looker Studio?
- Power BI cuando hay licencias Microsoft, necesidades de modelo semántico serio, seguridad por fila y distribución interna amplia. Looker Studio cuando se quiere algo liviano sobre BigQuery, con pocos usuarios y sin modelamiento complejo. La herramienta importa mucho menos que tener la capa de datos ordenada debajo.
- ¿Pueden trabajar sobre los tableros que ya tenemos?
- Sí. Es frecuente que el diagnóstico termine en conservar dos o tres tableros, arreglar el modelo que hay debajo y eliminar el resto, que nadie abría.
- ¿Cuántos tableros necesito?
- Menos de los que crees. Un tablero que nadie mira dos veces por semana es mantenimiento sin retorno. Preferimos pocos, con dueño y con una decisión asociada.
¿Te suena conocido?
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