Del Excel al dashboard: pasos para no morir en el intento
Excel es la herramienta más exitosa de la historia de la informática empresarial. Es flexible, potente y todo el mundo sabe usarla (más o menos). Pero Excel tiene un lado oscuro: la "versión final_v3_revisada.xlsx", los errores de fórmula ocultos y, sobre todo, la cantidad ingente de horas humanas que se pierden cada semana actualizando informes manuales. El paso natural es moverse hacia un sistema de Business Intelligence (BI) como Power BI o Looker Studio, pero esta transición suele ser un cementerio de proyectos fallidos.
¿Por qué fallan? Porque intentamos replicar el Excel en el Dashboard. Y son animales diferentes.
Paso 1: Admitir que tienes un problema de datos, no de visualización
La mayoría de empresas que quieren "un dashboard bonito" se encuentran con que sus datos son un desastre. Nombres de clientes duplicados, fechas en formatos diferentes, campos vacíos... En Excel, el humano corrige esto sobre la marcha ("Ah, sí, este 'Ggl' quiere decir 'Google'"). La máquina no perdona. Antes de dibujar gráficos, necesitas un proceso ETL (Extract, Transform, Load) que limpie los datos automáticamente. Si no inviertes el 80% del tiempo en limpieza de datos, tu dashboard será precioso, pero mentirá.
Paso 2: Definir la pregunta, no el gráfico
Un error clásico es llenar la pantalla de relojes y gráficos de pastel porque "queda bien". Un dashboard útil debe responder preguntas de negocio concretas. "¿Estamos ganando dinero hoy?", "¿Qué vendedor necesita ayuda?". Si un gráfico no lleva a una acción (llamar a alguien, cambiar un precio, felicitar a un equipo), no debería estar en el dashboard. Menos es más. Un semáforo rojo/verde es a menudo más útil que una tabla de 50 filas.
Paso 3: La Automatización es la clave de la vida
Si para actualizar tu nuevo dashboard tienes que bajar un CSV, abrirlo, cambiar una columna y subirlo, has fracasado. El objetivo del BI es eliminar la fricción. Los datos deben fluir solos desde tu ERP o CRM hasta la pantalla. Herramientas como Fivetran, Airbyte o incluso scripts simples en Python pueden mover los datos mientras duermes. Cuando llegues a la oficina a las 9:00, el dashboard te tiene que estar esperando con la foto de ayer cerrada, no al revés.
La resistencia cultural: "Pero yo quiero ver las filas"
El cambio más difícil es mental. Los usuarios de Excel aman las filas y las columnas; les gusta "tocar" el dato. Un dashboard agrega y resume. Hay que formar al equipo para que aprenda a confiar en el agregado y a usar los filtros interactivos para "bajar al detalle" (drill-down) solo cuando sea necesario. Es un proceso de alfabetización de datos que requiere paciencia y acompañamiento.
Conclusión: Un viaje de ida
Pasar del Excel al Dashboard da miedo, pero una vez lo tienes, no hay marcha atrás. La sensación de control y la velocidad de decisión que ganas compensan con creces el dolor de la limpieza inicial de datos. Empieza con un solo informe, el más doloroso de hacer manualmente, y automatízalo. El éxito de este pequeño proyecto venderá la idea a toda la empresa.