Power BI
Análisis de Ventas / Pedidos y logística / Productos y clientes
Análisis de Ventas / Pedidos y logística / Productos y clientes
La empresa Mêtrica Factory (ficticia) necesitaba tomar mejores decisiones basadas en datos. Como muchas empresas de retail deportivo, tenían información dispersa en su ERP de pedidos, pero les faltaba una forma clara de visualizar qué estaba pasando con sus ventas, productos y clientes.
La dirección necesitaba responder preguntas críticas:
¿Están creciendo las ventas o estancándose?
¿Qué productos impulsan el negocio?
¿Dónde están nuestros clientes más valiosos?
¿Tenemos problemas de logística que afecten la satisfacción del cliente?
Sin una visualización clara, estas decisiones se tomaban "a ciegas" o con reportes estáticos que llegaban tarde.
Se diseñó un dashboard interactivo en Power BI con tres vistas complementarias:
Muestra las métricas financieras clave del último mes comparadas con periodos anteriores. Los directivos pueden ver de un vistazo si el negocio crece (↑5.74% vs año anterior) y si los márgenes mejoran (13% actual vs 11% mes anterior). Las tendencias de 12 meses revelan patrones estacionales cruciales para planificar inventario y campañas.
Identifica problemas operativos: 350 pedidos cancelados y 30,000 pedidos retrasados en el año. Estos datos, visualizados con velocímetros contra objetivos, permiten actuar rápido para mejorar la experiencia del cliente. La tendencia de pedidos y unidades por pedido ayuda a optimizar el almacén.
El mapa geográfico muestra la concentración de clientes por estado, revelando mercados fuertes y oportunidades de expansión. Los rankings de productos y categorías (Cleats lidera con 71,506 unidades) guían decisiones de stock y marketing.
Decisiones más rápidas: De reportes mensuales a información en tiempo real.
Enfoque estratégico: Identificar qué productos y mercados priorizar.
Eficiencia operativa: Detectar y resolver problemas logísticos antes de que escalen.
Rentabilidad: Monitorear márgenes permite ajustar precios y promociones con datos sólidos.
Este proyecto demuestra cómo transformar datos operativos en inteligencia accionable. No se trata solo de gráficos bonitos, sino de dar a cada persona en la organización —desde el CEO hasta el responsable de logística— las herramientas para tomar mejores decisiones cada día.
Entrevistas con stakeholders para entender objetivos reales del negocio
Definición de KPIs críticos alineados con estrategia
Identificación de fuentes de datos (ERP de pedidos)
Diseño de mockups antes de desarrollar
Importación desde Excel exportado del ERP
Transformación y limpieza de datos
Creación de tablas auxiliares (calendario, geográficas)
Manejo de tipos de datos y formatos
Diseño de modelo estrella con tablas dimensionales
Relaciones entre tablas de hechos (ventas, pedidos) y dimensiones (productos, clientes, tiempo)
Optimización para rendimiento de consultas
Cálculos de ventas actuales vs periodos anteriores (MoM, YoY)
Medidas de margen medio ponderado
Contadores condicionales (pedidos retrasados, cancelados)
Promedios móviles para tendencias
Se extraen datos del ERP de la empresa. Son datos en formato Excel y desnormalizados.
Se hace el modelado de datos. Estructura estrella.
Se crea la tabla Calendar y las medidas DAX necesarias
Se hace un primer boceto en Figma. Colores e iconos en blanco y negro.
KPIs prominentes con indicadores de crecimiento (↑↓)
Gráficos de línea para tendencias temporales
Velocímetros para objetivos logísticos
Mapas interactivos con TomTom
Segmentadores para filtrado intuitivo
Configuración de workspace en la organización
Publicación del informe desde Power BI Desktop
Configuración de permisos por usuario/grupo
Programación de actualización automática de datos
Compartición mediante enlaces o embedding