Datos & Analítica
Decisiones con datos, no con corazonadas.
Dashboards operativos con métricas accionables. Conectamos ERP, hojas y CRM en un solo lugar. Solo medimos lo que mueve decisiones — sin vanity metrics.
Para quién es
PyMEs que toman decisiones a ciegas porque los datos viven en sistemas separados (ERP + hoja de campo + CRM + facturación). Dueños y directores que ven números mensualmente pero no pueden detectar tendencias semanales. Empresas que tienen reportes pero nadie los abre.
Cuándo no conviene
Si tu volumen mensual de transacciones es menor a 50, probablemente Excel sigue siendo lo correcto. Si no sabes qué decisiones quieres apoyar con datos, dashboards bonitos no te van a ayudar — empieza por S1 · Diagnóstico para identificar qué decisiones se toman mal por falta de información.
Cómo lo hacemos
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Semana 1 · Decisiones, no datos
Antes de tocar fuentes de datos, identificamos las 5-10 decisiones reales que quieres apoyar (ej. 'cuándo contratar otro vendedor', 'qué producto descontinuar', 'cuál cliente está por irse'). De ahí derivamos qué métricas y qué datos necesitamos. Decisiones primero, datos después.
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Semana 2 · Mapeo de fuentes
Inventario de fuentes: qué dato vive en qué sistema, con qué calidad, con qué frecuencia se actualiza. Identificamos brechas (datos que necesitamos y no existen) y duplicados (datos que existen en 3 lugares con valores distintos).
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Semana 3-4 · Diccionario y pipeline
Construimos el diccionario de métricas: cada KPI con su fórmula exacta, fuente, dueño, frecuencia. Montamos el pipeline de datos: extracción, limpieza, transformación, carga. Automatizado para refresco diario mínimo.
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Semana 5-6 · Dashboards iterados
Construimos los dashboards en la herramienta correcta para tu caso (Metabase para self-hosted, Looker Studio para gratis + Google, Power BI si vives en Microsoft). Iteramos con los usuarios reales — no con dirección únicamente.
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Semana 7-8 · Adopción y handover
Sesión de adopción con los usuarios. Definimos rutina de revisión semanal o mensual. Documentamos supuestos y limitaciones. Te quedas dueño del pipeline y los dashboards.
Qué te llevas
- ✓ Diccionario de métricas: definición operacional de cada KPI
- ✓ 1 a 3 dashboards productivos (Metabase, Looker Studio, Power BI según caso)
- ✓ Pipeline de datos automatizado (refresco diario o mejor)
- ✓ Documentación de fuentes de datos y supuestos
- ✓ Sesión de adopción con los usuarios reales del dashboard
Por qué empezamos por decisiones, no por datos
La trampa más común en analítica empresarial: construir dashboards bonitos primero y descubrir después que nadie los usa para decidir nada. El dashboard se vuelve un poster decorativo de las reuniones de dirección.
Operātum opera al revés: identificamos primero las decisiones reales que dirección quiere tomar con más información, y de ahí derivamos qué métricas las apoyan. Si una métrica no apoya una decisión concreta, no entra al dashboard. Esto reduce el ruido y aumenta la probabilidad de que el dashboard se use semanalmente.
Las decisiones típicas que apoyamos con datos
Las decisiones que más beneficio sacan de analítica operativa en PyMEs:
- Cuándo contratar más capacidad (ventas, soporte, operación). Datos que apoyan: pipeline cargado, tasa de cierre, tiempo de respuesta, utilización del equipo actual.
- Cuál cliente o producto descontinuar. Datos que apoyan: rentabilidad por cliente/producto, tiempo invertido en soporte, frecuencia de incidentes, tendencia.
- Cuándo subir precios. Datos que apoyan: elasticidad observada en últimos cambios, márgenes actuales por línea, costo de adquisición.
- Cuál proveedor está fallando. Datos que apoyan: tasa de cumplimiento por proveedor, tiempo de respuesta, costo total real (no solo precio).
- Cuándo un cliente está por irse. Datos que apoyan: cambios en frecuencia de compra, tickets de soporte recientes, tiempo desde última interacción.
La regla de las tres preguntas para cada métrica
Antes de incluir cualquier métrica en un dashboard productivo, debe responder afirmativamente a tres preguntas:
- ¿Es accionable? Si esta métrica cambia, ¿alguien hará algo concreto al respecto?
- ¿Es definible sin ambigüedad? ¿Dos personas calculándola con la misma fórmula obtendrían el mismo número?
- ¿Es estable en el tiempo? ¿Se mide igual mes con mes, o cambia la definición según conveniencia?
Si falla cualquiera de las tres, la métrica es vanity. Se documenta pero no entra al dashboard principal.
El antipatrón “Power BI gigante”
Muchos proyectos de analítica empresarial mueren porque alguien intenta construir el dashboard que muestre todo. 50 visualizaciones, 12 filtros, 4 pestañas. Resultado: tarda 30 segundos en cargar, nadie sabe dónde mirar, las decisiones no salen de ahí.
Nuestros dashboards son típicamente una pantalla, 8-12 visualizaciones máximo, 2-3 filtros. Suficiente para responder las decisiones priorizadas en la semana 1. Si después se necesita explorar otras decisiones, se construye otro dashboard separado — no se amontona sobre el primero.
¿Qué sigue después de S7?
- Si las decisiones se vuelven mensuales y necesitan disciplina: S5 · Retainer asegura revisión periódica de los KPIs y de las decisiones que sacan.
- Si la analítica revela tareas cognitivas repetitivas (clasificación, alertas inteligentes): S6 · IA Aplicada puede automatizar parte del consumo del dashboard.
- Si descubres que la calidad de datos en el origen es el problema real: pasamos a S1 · Diagnóstico de procesos para arreglarlo donde nace.
Inversión y honorarios
Tarifa fija por proyecto. Costos de licencias de herramientas (Metabase Pro, Power BI, etc.) corren por cuenta del cliente — recomendamos la herramienta más sobria que cubre el caso. Pago en hitos por entregable validado.
¿Avanzamos?
Empieza con una conversación gratuita de 1 hora (S0). Si decidimos que este servicio es lo correcto, te enviamos propuesta. Si no, te decimos qué es lo correcto — sin compromiso.