En muchas organizaciones, especialmente en empresas públicas y grandes corporaciones, la analítica de datos termina convertida en un problema silencioso:se invierte en dashboards, pero nadie los usa para tomar decisiones reales.
El problema no suele ser la herramienta, sinola forma en que se diseñan los dashboards y el modelo de datos que los sustenta. En este artículo abordamos por qué ocurre esto y cómo diseñar analítica que realmente impacte la gestión.
El error más común: confundir visualización con toma de decisiones
Uno de los errores más frecuentes es asumir queun dashboard atractivo equivale a valor. En la práctica, muchos tableros:
Muestran demasiados indicadores sin contexto
Replican planillas Excel sin jerarquía
No responden a decisiones concretas
No están alineados a roles ni procesos
La analítica efectiva comienzamucho antes del BI, en la correctaarquitectura de datosy en la definición clara dequé decisiones se quieren habilitar.
EnDatactiltrabajamos este enfoque de forma integrada, conectando analítica, arquitectura e integración de sistemas, tal como se describe en nuestro servicio debusiness intelligence.
Dashboards operativos, tácticos y ejecutivos: no todos sirven para lo mismo
Un error crítico es diseñar un único dashboard para todos los usuarios. En realidad, existen al menos tres niveles claros de analítica:
1. Dashboards operativos
Pensados para el día a día:
Seguimiento en tiempo casi real
Alertas, excepciones y estados
Uso frecuente por equipos operativos
2. Dashboards tácticos
Enfocados en control de gestión:
Tendencias semanales o mensuales
Comparación entre períodos
Soporte para decisiones de corto y mediano plazo
3. Dashboards ejecutivos
Diseñados para dirección y gerencia:
KPIs estratégicos
Visión agregada del negocio
Apoyo a decisiones estructurales
Cuando estos niveles se mezclan, el resultado esun tablero que no le sirve bien a nadie.
El modelo de datos importa más que la herramienta
Muchas organizaciones intentan resolver problemas de analítica cambiando de software, cuando el verdadero cuello de botella está en elmodelo de datos.
Sin una base sólida:
Los indicadores se contradicen
Los datos pierden trazabilidad
Cada dashboard “interpreta” la información
Por eso, una buena práctica es diseñar primero unaarquitectura de datos clara, con zonas definidas (raw, curada, analítica) y reglas de calidad explícitas.
Este enfoque está alineado con proyectos dearquitectura de datos y entornos cloud bien gobernados, como los que abordamos en Datactil desde unamirada estratégica y ejecutable.
KPIs que no generan acción no son KPIs
Un indicador útil debe cumplir al menos una de estas funciones:
Alertar
Priorizar
Comparar
Activar una acción
Si un KPI no cambia el comportamiento de quien lo mira,no está cumpliendo su propósito.
En este sentido, es clave definir indicadores desde el negocio hacia los datos, y no al revés.
Este principio es central en la construcción de sistemas deBusiness Intelligence orientados a resultados, como los que se analizan en nuestro post sobreMetabase Dashbord en Chile.
UX en analítica: el factor olvidado
Un dashboard es también unainterfaz de usuario. Si requiere demasiada explicación, probablemente está mal diseñado.
Buenas prácticas de UX en analítica incluyen:
Jerarquía visual clara
Pocos indicadores por vista
Lenguaje comprensible para el usuario final
Consistencia entre dashboards
Esto es especialmente relevante en organizaciones con múltiples áreas y perfiles técnicos diversos.
Analítica que escala: pensar más allá del primer dashboard
Un error frecuente es diseñar dashboards como productos aislados. En realidad, la analítica debe pensarse como unsistema evolutivo, capaz de crecer con la organización.
Esto implica:
Arquitecturas cloud escalables
Integración con nuevos sistemas
Gobierno de datos desde el inicio
Capacidad de automatizar reportes y alertas
Este enfoque es parte de una estrategia mayor detransformación digital basada en datos.
Conclusión: la analítica útil se diseña, no se improvisa
Los dashboards que realmente impactan la gestión no nacen de la herramienta, sino de:
Un buen entendimiento del negocio
Una arquitectura de datos sólida
Indicadores bien definidos
Diseño centrado en el usuario
EnDatactilacompañamos a las organizaciones en todo este proceso, desde la arquitectura de datos hasta la visualización y el uso efectivo de la información, con una mirada estratégica, técnica y sostenible.
👉 Si tu organización necesita pasar de dashboards decorativos aanalítica que apoye decisiones reales, puedes conocer más sobrenuestro enfoqueo agendar directamenteuna asesoría profesionalcon nuestro equipo.
