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.

Una frase que me quedó del libro Impacta con Power BI dice: “Si el modelo es bueno, el reporte se construye solo”. Muchas veces nos enfocamos en: - Visuales atractivos - Medidas DAX sofisticadas - Interacciones avanzadas Pero cuando el modelo está mal: - Aparecen relaciones ambiguas - El DAX se vuelve innecesariamente complejo - Surgen columnas calculadas para “parchear” - El rendimiento cae - El reporte se vuelve difícil de mantener Y ahí empezamos a culpar a Power BI cuando el problema era estructural. Me interesaría mucho poder conocer experiencias reales: ¿Qué ha sido el mayor “clic” en su evolución con Power BI: entender el modelo, mejorar DAX o limpiar mejor el origen? ¿Qué errores de modelado les han costado más tiempo corregir? ¿Creen que dedicamos suficiente tiempo al modelado antes de empezar a construir visuales? Para quienes vienen de SQL o bases de datos, ¿les ayudó eso en Power BI o tuvieron que cambiar el chip?

Después de asistir a la masterclass, reafirmo que un buen dashboard en Microsoft Power BI no empieza por los gráficos sino por el modelado: un esquema en estrella, dimensiones limpias, relaciones simples y medidas DAX bien diseñadas hacen que el análisis fluya; ¿vosotros dónde ponéis el foco primero, en el modelo o en el diseño visual

Con la facilidad con la que ChatGPT puede generar medidas DAX, consultas en Power Query y hasta proponer modelos de datos completos en segundos, ¿crees que esta herramienta está elevando el nivel del analista de Power BI al hacerlo más productivo y estratégico, o por el contrario está fomentando una dependencia que reduce la comprensión técnica y el criterio profesional? ¿Cómo lo estás viviendo tú en tu día a día?

Gracias por participar en la encuesta 🙌 Habéis votado en varias direcciones y eso confirma algo clave: 👉 Os interesan todas las propuestas de forma similar Así que he decidido empezar por Cuadros de Mando de Ventas. En esta primera Masterclass no veremos dashboards genéricos ni listas de KPIs “universales”.Trabajaremos con casos reales de PYMES del sector retail y comercio minorista, donde las decisiones de ventas impactan directamente en resultados y caja. ¿Qué te llevarás? ✅ Cómo identificar los KPIs de ventas que realmente importan en cada negocio ✅ Cómo detectar cuáles deberían ser los tuyos, aunque no coincidan con otros ✅ Cómo representarlos de forma clara y accionable para decidir mejor ✅ Más criterio de negocio, menos ruido Si trabajas con ventas en una PYME, esta masterclass te ayudará a ver qué mirar y qué dejar de mirar. 📅 Viernes 6 de febrero a las 17:00 Regístrate aquí: https://www.skool.com/power-bi-mentor-9202/calendar?calDate=1772113473&eid=5469010039904e699f6bc23dbf8b9954 Si tienes cualquier sugerencia para esta clase, compartela en los comentarios y trataré de incluirla.