¿Cómo enfrento proyectos que implican la creación de un dashboard?
¿Cómo enfrento proyectos que implican la creación de un dashboard?
Tomaré como premisa la siguiente situación: los datos existen, pero no sabemos exactamente dónde están, cómo se recolectan ni cómo llegan hasta nosotros. Además, desconocemos el negocio en detalle, así como a las personas involucradas en el proceso.
Con esta base, sigo los siguientes pasos pasos que me ayudan con la creación de dashboards desde cero que además sean interactivos, efectivos, usables y sostenibles en el tiempo.
1. Conocer al cliente y sus objetivos
Lo primero que hago es reunirme con los usuarios principales: entender su rol en la empresa, sus objetivos estratégicos y cómo un dashboard puede ayudarlos a cumplirlos.
Considero fundamental que los usuarios finales se sientan protagonistas en el proceso de desarrollo, más allá de la parte técnica. Esta participación activa asegura que el dashboard tenga mayor adopción y valor dentro de la organización.
2. Definir las preguntas clave
Antes de diseñar un reporte, defino junto a los usuarios las interrogantes que el dashboard debe responder, por ejemplo:
- ¿Cómo evolucionan las ventas de un producto?
- ¿Estamos cumpliendo los objetivos establecidos?
- ¿Qué margen de ganancia generan los diferentes productos?
En esta fase, aprovecho al máximo la experiencia que tienen los usuarios del negocio. Su conocimiento me ayuda a formular preguntas correctas, validar datos y aprender sobre el negocio.
Este paso es crucial porque:
- Nos centramos en lo que el cliente necesita.
- Me permite, en etapas posteriores, ser más proactivo y proponer mejoras, oportunidades ocultas o nuevas perspectivas basadas en los datos.
3. Localizar y entender las fuentes de datos
Una vez claras las preguntas, el siguiente paso es ubicar dónde están los datos necesarios.
Antes de construir nada:
- Exploro las fuentes de datos.
- Comprendo el flujo de recolección hasta que llegan a la base disponible.
- Converso con equipos y personas involucradas en la captura de información.
Este entendimiento me permite:
- Mejorar la calidad de los datos.
- Evitar errores durante la transformación.
- Diseñar indicadores más confiables.
En esta etapa, mis herramientas más utilizadas son SQL, Excel, Python y R, que me ayudan a limpiar, transformar y explorar datos.
4. Definir métricas y KPI’s
Con los datos claros, me pregunto:
¿Qué métricas, KPI’s o cálculos necesito para responder las preguntas iniciales?
Generalmente preparo un primer borrador a mano alzada donde:
- Defino métricas clave.
- Propongo medidas y cálculos necesarios.
- Pienso en visualizaciones y filtros que permitan explorar los datos más allá de la pregunta inicial.
Este borrador no lo muestro aún al cliente, pero me ayuda a conceptualizar técnicamente el proyecto y visualizar los pasos a seguir.
5. Modelado de datos: la base de un buen dashboard
Llegamos a una de mis partes favoritas: el modelado de datos.
Un mal modelado se convierte tarde o temprano en una pesadilla:
- Dashboards inflexibles y difíciles de mantener.
- Problemas de rendimiento y lentitud al aplicar filtros.
- Dificultad para diagnosticar errores.
Por eso sigo buenas prácticas de modelado de datos, como:
- Implementar un esquema estrella diferenciando tablas de hechos y dimensiones.
- Relacionar tablas mediante columnas numéricas.
- Evitar redundancia
- Evitar relaciones muchos a muchos.
- Evitar relaciones bidireccionales (Power BI).
Un modelo sólido garantiza dashboards más rápidos, fáciles de mantener y escalables.
6. Construcción de la capa visual
Con el modelo listo, paso a la parte más visible: el dashboard interactivo.
Durante la construcción, mantengo siempre en mente:
- ¿Estoy respondiendo las preguntas planteadas al inicio?
- ¿Cómo será la experiencia del usuario final?
- ¿Qué mejoras u oportunidades adicionales puedo ofrecer?
7. Ciclo de feedback y mejora continua
Más que una etapa final, lo que inicia aquí es un ciclo iterativo de mejora:
- Presento una primera versión del dashboard.
- Recibo feedback de los clientes.
- Ajusto cálculos, visualizaciones o datos.
- Vuelvo a compartir el reporte.
- Repito el proceso tantas veces como sea necesario.
Además, realizo tareas complementarias como:
- Optimizar el modelo de datos.
- Monitorear la calidad y disponibilidad de los datos.
- Garantizar la actualización y la escalabilidad del dashboard.
Conclusión
Este enfoque me permite:
- Involucrar activamente a los usuarios finales, logrando que adopten y compartan los dashboards dentro de la organización.
- Aprender en profundidad del negocio, entendiendo sus procesos, métricas, estratégias y puntos de vista.
- Desarrollar reportes más útiles, confiables y sostenibles en el tiempo.
Al final, un dashboard no es solo un conjunto de visualizaciones, sino una herramienta estratégica para tomar mejores decisiones de negocio.
Espero que esta metodología te haya dado una visión distinta de cómo enfrentar proyectos de desarrollo de dashboards interactivos.
¡Saludos!