Los 7 errores mortales que arruinan una implementación de Power BI

"Miguel, hemos invertido 35.000€ en Power BI y nadie lo usa. ¿Qué coño hemos hecho mal?"

Esta llamada la recibí el martes pasado a las 18:30. Un CEO de una empresa de logística, frustrado al máximo.

Le dije: "Dame 2 horas y te digo exactamente qué ha fallado."

A las 21:00 tenía la respuesta: habían cometido 4 de los 7 errores mortales que destruyen cualquier proyecto de Power BI.

La buena noticia: Se puede arreglar.

La mala noticia: Podrían haberlo evitado leyendo esto.

💀 Error #1: "Venga, montemos dashboards bonitos ya"

La historia del desastre

Cliente: Cadena de tiendas de deporte (45 locales)

Error: Empezaron creando 15 dashboards antes de limpiar los datos

Resultado: Los datos de cada tienda estaban en formatos diferentes. Los dashboards mostraban números incorrectos.

Coste: 3 meses perdidos + 12.000€ tirados a la basura

Por qué pasa esto

Los jefes dicen: "Queremos ver gráficos chulos YA"

Los consultores hacen: Dashboards con datos basura

El resultado: Nadie confía en los números

✅ La solución Miguel

Regla de oro: Siempre diseñar el modelo de datos ANTES que los dashboards.

Mi proceso:

1. Semana 1: Analizar qué datos tenemos y en qué estado

2. Semana 2: Diseñar Star Schema (la arquitectura correcta)

3. Semana 3: Limpiar y estructurar datos

4. Semana 4: AHORA sí, crear dashboards

Resultado: Datos fiables = decisiones correctas = ROI real

⚡ Error #2: "Power Query para todo, DAX para nada"

El drama técnico que he visto 100 veces

Situación típica: El consultor usa Power Query (la herramienta de transformación) para hacer cálculos que deberían ir en DAX (el lenguaje de cálculo).

Resultado:

Mi regla de oro

Power Query = Chef que prepara ingredientes

DAX = Chef que cocina el plato final

Ejemplo práctico:

🎯 ¿Cómo saber si lo están haciendo mal?

Señales de alarma:

La realidad: No son complejos, están mal estructurados.

🔄 Error #3: "Relaciones bidireccionales para todo"

La pesadilla de los filtros cruzados

Escena típica: El consultor conecta todas las tablas con relaciones bidireccionales "para que funcione todo".

El problema: Power BI se vuelve loco y no sabe cómo filtrar correctamente.

Ejemplo real: Cliente del sector alimentario. Su dashboard de ventas mostraba cifras diferentes cada vez que lo actualizaba.

Causa: 8 relaciones bidireccionales innecesarias.

Solución: Eliminé 7 de ellas. El dashboard empezó a funcionar correctamente.

✅ La regla Miguel para relaciones

Use bidireccionales SOLO cuando:

El 95% de las veces: Relaciones unidireccionales son suficientes.

📊 Error #4: "Esto es ventas, esto es ingresos, esto es facturación..."

El caos de las definiciones

Drama real: Reunión de directivos discutiendo sobre cifras de ventas.

Director comercial: "Hemos vendido 500.000€"

Director financiero: "No, hemos facturado 400.000€"

Controller: "Los ingresos son 450.000€"

Problema: Cada departamento usa definiciones diferentes en Power BI.

La solución que salva proyectos

Documento obligatorio: Diccionario de KPIs

Ejemplo:

Una definición = Una fórmula = Un resultado = Paz familiar

👨‍💼 Error #5: "Los usuarios ya se acostumbrarán"

La historia del abandono masivo

Caso: Empresa de 120 empleados. Implementación perfecta técnicamente.

Problema: Nadie había formado a los usuarios.

Resultado: Al mes, solo 3 personas usaban Power BI.

¿Inversión perdida? 18.000€

Mi fórmula para adopción masiva

No basta con enseñar a usar Power BI. Hay que enseñar a PENSAR con datos.

Mi programa de formación:

1. Sesión 1: Por qué los datos van a cambiar tu día a día

2. Sesión 2: Cómo hacer las preguntas correctas

3. Sesión 3: Hands-on con SUS datos reales

4. Sesión 4: Cómo detectar cuando algo va mal

Resultado: 90%+ de adopción en los primeros 3 meses.

🔧 Error #6: "Esto no se toca, ya funciona"

El síndrome del "set and forget"

Situación: Dashboard funcionando perfectamente durante 6 meses.

Cambio: La empresa añade un nuevo producto.

Resultado: Los números empiezan a fallar, pero nadie sabe por qué.

El problema: Nadie mantenía ni actualizaba el modelo.

La solución de mantenimiento inteligente

Plan Miguel de mantenimiento:

🎯 Error #7: "Vamos a medirlo todo"

El síndrome del dashboard infinito

Error típico: Crear 47 métricas diferentes porque "nunca sabes lo que puedes necesitar".

Resultado: Parálisis por análisis. Nadie sabe en qué fijarse.

Mi filosofía: "Menos es más"

Regla 3-5-7:

Ejemplo para una tienda online:

Diarios (3):

1. Ventas del día

2. Conversión del tráfico web

3. Incidencias de stock

Semanales (5):

4. CAC (coste adquisición cliente)

5. LTV (valor vida cliente)

6. Margen por categoría

7. Rendimiento por canal

8. Satisfacción cliente

Contextuales (7):

9. Tiempo de carga web

10. Abandono carrito

11. Devoluciones por categoría

12. Rotación stock

13. Estacionalidad ventas

14. Competencia precios

🚨 Cómo detectar si tu implementación va mal

🔴 Señales de alarma inmediata

1. Los dashboards tardan más de 15 segundos en cargar

2. Cada departamento tiene cifras diferentes para lo mismo

3. Nadie usa Power BI después del primer mes

4. Los números "no cuadran" con otras fuentes

5. Cada cambio requiere llamar al consultor

🟡 Señales de que algo puede mejorar

1. Solo 2-3 personas usan realmente la herramienta

2. Siguen haciendo informes en Excel "por si acaso"

3. Los directivos piden "el Excel de siempre"

4. Hay más de 20 métricas en el dashboard principal

💡 ¿Tu implementación está en peligro?

Si has identificado 2 o más de estos errores en tu empresa, tenemos que hablar.

No para venderte nada. Para salvarte de un desastre.

He rescatado más de 50 implementaciones de Power BI que parecían perdidas. En el 80% de los casos, el problema se puede solucionar en menos de 1 mes.

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