Un buen dashboard tiene el poder de transformar datos en decisiones claras. Sin embargo, cuando el diseño falla, el efecto puede ser el opuesto. En lugar de simplificar, termina confundiendo y generando más preguntas que respuestas.
Esto ocurre, por ejemplo, cuando se abruma a los usuarios con información irrelevante, gráficos mal seleccionados o datos desactualizados, lo que termina afectando tanto su utilidad como la confianza en los resultados.
A continuación, analizaremos los errores más comunes al crear dashboards en Power BI y cómo evitarlos para que tus visualizaciones realmente ofrezcan valor y claridad.
Errores que Pueden Afectar la Calidad de tus Dashboards
No definir un objetivo claro desde el inicio
Uno de los errores más comunes al crear un dashboard en Power BI es no tener claro su propósito desde el principio. Esto puede hacer que termines añadiendo datos y elementos innecesarios que no aportan valor y solo desvían la atención de lo realmente importante.
Por ejemplo, si el dashboard está diseñado para monitorear ventas, incluir métricas como el tráfico web o el desempeño del equipo de soporte puede resultar confuso y poco útil para los usuarios que necesitan enfocarse sólo en los indicadores clave de ventas.
Cómo evitar este error:
Define desde el principio qué preguntas debe responder el dashboard y qué decisiones debe facilitar.
*Selecciona únicamente las métricas clave (KPIs) que realmente aporten valor al propósito definido.
*Consulta con los usuarios finales para entender sus necesidades y asegurarte de que la información presentada sea relevante para ellos.
*Tener un objetivo claro desde el inicio garantiza que el dashboard sea funcional y esté alineado con las expectativas de quienes lo utilizarán.
Sobrecargar el dashboard con información
En línea con el punto anterior, otro error común al diseñar dashboards en Power BI es incluir demasiada información en un solo espacio. Esto puede abrumar a los usuarios, dificultar la interpretación de los datos y hacer que los elementos realmente importantes pasen desapercibidos.
Cómo evitar este error:
*Prioriza la simplicidad. Incluye únicamente los elementos necesarios que respondan a los objetivos definidos.
*Usa filtros, páginas adicionales o paneles secundarios para mostrar información complementaria sin sobrecargar la visualización principal.
*Agrupa los datos de manera lógica y jerárquica para que los usuarios puedan enfocarse primero en los puntos clave y luego profundizar según lo necesiten.
Recuerda que el propósito principal de un dashboard es facilitar la toma de decisiones. Mantener un diseño minimalista pero funcional hará que la información sea más accesible y útil para quienes lo utilicen.
Seleccionar los gráficos incorrectos
Un error común al crear dashboards en Power BI es elegir gráficos que no representan bien la información que se quiere mostrar. Esto pasa, a veces, porque no se tiene claro qué tipo de gráfico funciona mejor para cada tipo de dato o porque se eligen solo porque se ven bien, sin pensar en si realmente ayudan a entender la información.
Por ejemplo, usar un gráfico circular para comparar muchas categorías puede hacer que interpretar los datos sea mucho más complicado que si usaras un gráfico de barras.
Cómo evitar este error:
*Familiarízate con los tipos de gráficos y su propósito
*Prioriza la funcionalidad sobre la estética.
*Pide retroalimentación a los usuarios finales para confirmar que las visualizaciones son claras y cumplen con sus expectativas.
No configurar actualizaciones automáticas de datos
Si no se configura el dashboard para que los datos se actualicen automáticamente, es fácil terminar tomando decisiones con información desactualizada o incompleta, lo que puede traer consecuencias negativas para el negocio.
Cómo evitar este error:
*Configura actualizaciones automáticas en las fuentes de datos para que siempre estén al día.
*Revisa periódicamente que las conexiones funcionen correctamente.
*Déjale saber a tu equipo con qué frecuencia se actualizan los datos, para que tengan claro qué tan reciente es la información que están viendo.
Esto es muy importante para que tus dashboards se mantengan útiles y confiables.
No usar filtros interactivos
Si tu dashboard no permite que los usuarios interactúen con los datos, como filtrar fechas o categorías, se vuelve una herramienta estática y limitada, y lo más probable es que terminen buscando la información en otro lado, lo que hace que pierda su propósito.
Cómo evitar este error:
*Agrega filtros interactivos que permitan personalizar la información según las necesidades.
*Habla con los usuarios finales para entender qué filtros realmente necesitan y asegúrate de que sean fáciles de usar.
No Pensar en la Escalabilidad del Dashboard
Un error menos evidente al diseñar dashboards en Power BI es no considerar cómo crecerán los datos o las necesidades de los usuarios con el tiempo.
Crear un dashboard que funcione bien con el volumen actual de información, pero que no sea capaz de manejar más datos o nuevas métricas, puede hacerlo obsoleto en poco tiempo.
Cómo evitar este error:
*Diseña el dashboard pensando en el crecimiento.
*Agrupa la información de forma jerárquica o por niveles de detalle para que sea más fácil de navegar, incluso si los datos aumentan.
*Revisa periódicamente el diseño y la funcionalidad para asegurarte de que sigue siendo relevante y útil.
Un dashboard escalable no solo funciona bien hoy, también se mantendrá útil a largo plazo.
Llevando tus Dashboards al siguiente nivel
Evitar estos errores no sólo ayuda a diseñar dashboards más efectivos y funcionales, también garantiza que se conviertan en herramientas confiables y valiosas para la toma de decisiones.
Si te interesa profundizar más en estas prácticas o aprender nuevas estrategias para optimizar tus visualizaciones, un curso de Power BI puede ser la mejor manera de adquirir las habilidades necesarias para llevar tus dashboards al siguiente nivel.
Recuerda que un buen diseño no solo se ve bien, también resuelve problemas y facilita el acceso a la información clave.
| Camila Castro V.PR Associate www.sherlockcomms.com |
