Hola comunidad les comparto un diagrama sencillo pero poderoso de como construir una analisis estratégico de rentabilidad y no solamente se queden en bajaron los ingresos y subieron los gastos. Recuerden que todos los indicadores de la empresa son resultado de decisiones tomadas y esas decisiones tienen responsables, como siempre digo " no buscamos culpables, buscamos responsables"

Llevo días inmerso en la Etapa 2 de mi proyecto actual: la construcción de la estructura de datos. A diferencia de otros proyectos donde la presión por "ver resultados" nos hace saltar etapas, aquí estoy aplicando una disciplina rigurosa: el framework DCDA v3.1 me está guiando en cada paso. ¿El mayor aprendizaje de esta semana? Que modelar no es un proceso lineal, sino un diálogo constante con la estrategia. Una y otra vez, me veo regresando a mis documentos de la Fase 0. Cada vez que la tentación de "mejorar" la estructura o añadir complejidad técnica aparece, mi brújula estratégica actúa como filtro: - ¿Esta complejidad es estrictamente necesaria para responder a alguna de mis 8 decisiones críticas?. Si la respuesta es no, la descarto. La simplicidad en el diseño es mi garantía de gobernanza y velocidad operativa. - Alineación con el "Para qué": Antes de definir cualquier estructura de datos, me pregunto: ¿Esto responde a la pregunta de negocio que definimos en la Fase 0?. Esto ha evitado que el sistema crezca con métricas "por si acaso" que no sirven para operar. - Protegiendo el ROI Analítico: Tener el diccionario de métricas a mano me permite asegurar que cada componente esté vinculado a un Umbral de Acción real. El objetivo es que, al finalizar esta etapa, el usuario no tenga solo "datos", sino una hoja de ruta clara para recuperar margen o evitar pérdidas. Lo que a veces parece "volver atrás", en realidad es gobernanza de datos desde la raíz. Estoy asegurando que la arquitectura sea un reflejo fiel de la necesidad operativa, no de la tecnología. ¿Cómo manejan ustedes esos momentos donde la complejidad técnica amenaza con desviar el propósito de negocio de sus proyectos? ¿Tienen algún "norte" estratégico que los obligue a volver a la base?

Recientemente hablaba con analistas de cuadros de mando sobre un problema que se repite en casi todos los negocios: y es el de diseñar tableros técnicamente impecables, pero el usuario se siente intimidado o, peor aún, siente que el analista "se va a meter en su trabajo". He identificado que el éxito del BI se juega en dos tiempos que deben estar sincronizados por la Ingeniería Estratégica: - Tiempo 1: El Factor Humano (La Motivación) Si el equipo operativo ve el reporte como un instrumento de vigilancia o una carga extra de trabajo, el compromiso será nulo. Seguirán refugiándose en sus "islas de Excel" porque ahí se sienten seguros. El dato de calidad solo nace cuando quien tiene la tablet o el teclado en la mano entiende que la herramienta le facilita la vida, no que lo fiscaliza. - Tiempo 2: El Diseño Analítico (El Criterio) Si el analista tiene que "suponer" qué quiere contestar el usuario porque este no se abre por miedo, el resultado será un informe que no sirve para decidir. Necesitamos pasar de "pedir datos" a "diseñar soluciones" que resuelvan dolores reales del día a día. ¿Cómo pasamos del miedo a la colaboración? 1. Fase 0 (Alineación): Debemos intentar no diseñar para ellos, diseñar con ellos. Identificar qué preguntas les quita el sueño y darles la respuesta en un clic. 2. Matriz MEDMA: Asegurarnos de que cada indicador dispare una acción que les ahorre trabajo operativo. Cuando ven que el dashboard les regala tiempo, el miedo desaparece. El objetivo final es que todos "remen hacia el mismo lado". Pero debemos recordar: nadie rema con ganas en un barco donde siente que lo están vigilando. ¿Les ha pasado que el miedo al cambio es más difícil de vencer que un error en el código DAX?

A veces, en el día a día de la consultoría, nos encerramos en nuestros propios modelos y frameworks. Sin embargo, participar en este espacio me ha recordado que el conocimiento se multiplica cuando se comparte. Quiero agradecer públicamente a esta comunidad y, especialmente, al sr @Salvador Ramos , por fomentar un espacio donde lo que importa no es "quién sabe más", sino la calidad de las conversaciones y el intercambio de experiencias reales. Lo que me llevo de estas semanas de interacción: 1. Validación de la "Trinchera": Leer sus retos diarios me confirma que los problemas técnicos (DAX, modelado) son solo la punta del iceberg; el verdadero desafío es la gestión del cambio y el factor humano. 2. Evolución del Criterio: Gracias a sus debates, he podido pulir conceptos de mi propio framework, especialmente en cómo comunicar mejor el ROI Analítico a quienes no son técnicos. 3. Inspiración: Ver el nivel de detalle y la generosidad de colegas como @Manlio Rolon , @Pablo Losada Fuentes, @Joan Olesa, @Santiago Anibale y otros miembros, me motiva a seguir elevando el estándar de mis propias implementaciones. Entré aquí para aprender y me he encontrado con una "maestría en vivo" sobre cómo los datos pueden transformar operaciones reales (desde un negocio de retail hasta una dirección financiera). Gracias, Salvador, por poner las reglas claras: menos ruido y más valor. ¡Seguimos aprendiendo y aportando para que todos rememos hacia el mismo lado!

He creado este caso de uso de un Análisis de Canibalización hecho en PowerBI. El objetivo era entender el comportamiento de los consumidores ante el lanzamiento de un nuevo sabor, y comprender si realmente había un crecimiento de nuevos clientes o solamente se habían cambiado las preferencias al nuevo sabor. Muy interesante y como resultado, los nuevos lanzamientos de productos deben de contemplar esa cuota de "canibalizacion" de productos existentes.