MS Power BI es una herramienta de análisis que nos permite reportar y visualizar datos de productos y servicios tanto para individuos como equipos más grandes. Hoy en día es una de las mejores opciones para administrar una empresa de forma inteligente. No obstante, incluso con acceso a herramientas con tanto potencial para el manejo de negocios como Power BI podemos tener fallos en nuestros tableros.

No es raro que los usuarios finales de nuestras presentaciones o reportes simplemente pierdan interés y no revisen ni les presten atención a sus tableros, esto puede ocurrir por distintas razones:

  • Mal uso de gráficos
  • Diseño de página pobre
  • Falta de comparaciones
  • Diseño de interacción poco intuitivo

Es por esto que a continuación discutiremos los 7 errores más comunes en los Dashboard de Power Bi y cómo evitarlos.

¿Qué cosas evitar en un Dashboard?

La función más elemental cumplida por un dashboard de Power BI es tener la capacidad de ser entendible e interactivo, pero antes de cumplir con estas características muchas personas tienden a fallar en una u otra de ellas, en algunas ocasiones podemos llegar a sobrecargar de información y confundir a nuestros usuarios, o la de sencillamente añadir elementos con poca cohesión entre sí.

Este tipo de errores se cometen al no tener en consideración la función del dashboard, sencillamente estamos diseñando una herramienta que nos será de ayuda para representar información de la forma más eficaz posible, Power BI nos permite hacer esto, siempre y cuando lo usamos apropiadamente, de lo contrario daría lo mismo utilizar PowerPoint o algún juego de copias en la oficina.

Para que nuestro dashboard funcione necesitamos ser capaz de responder a una pregunta o necesidad, algo como ¿Es mi desempeño de ventas bueno o malo? ¿Qué tan bueno? o ¿Qué tan malo? ¿Por qué es de esa forma? Empezamos con una idea, que nos lleva a otra, y a cada una de las preguntas que puedan surgir a raíz de la primera, de eso se trata, nuestro tablero debe ser capaz de resolver todas y cada una de las posibles dudas de una forma eficaz e intuitiva.

Nosotros solo debemos proporcionar las respuestas, referencias y ejemplos para contrastar dichas dudas y Power BI se encargará del resto. Tenemos acceso a una herramienta sumamente poderosa y útil para compartir datos con cualquier tipo de persona, pero debemos tener la pericia suficiente como para evitar los errores más comunes a la hora de realizar un dashboard en Power BI

Mala Elección de Gráficos

La causa principal por la que nuestros dashboards pueden llegar a fallar es debido a una mala elección de gráficos, esto puede parecer algo sin importancia, pero elegir el gráfico indicado es todo un arte. La mayoría de las personas fallan por tres razones: Orientan los gráficos de forma errónea, eligen el tipo de gráfico incorrecto, además de no utilizar gráficos avanzados.

La mayoría del tiempo las personas no le prestan la atención necesaria al tipo de gráfico que van a utilizar en su tablero, otras personas se limitan a variar el tipo de gráfico para no volver la presentación de datos repetitiva, pero existen otros factores a tomar en consideración a la hora de insertar gráficos en el dashboard. La razón principal por la que utilizamos gráficos es para representar de forma dinámica nuestros datos, pero a veces, al no pasar por un proceso previo en el que pensemos qué clase de gráfico se ajustaría mejor a nuestras necesidades, terminamos por elegir alguno que falla y dificulta entender con claridad los datos expuestos.

Un ejemplo en el que podemos tomar constancia de esto es cuando las etiquetas con las que nombramos los ítems dentro del gráfico se posicionan diagonalmente dentro del mismo. Esto no solo nos indica que el nombre de los ítems es demasiado largo, sino que estamos trabajando con una orientación incorrecta por lo que no se pueden visualizar ni comprender los datos de la forma más eficaz posible.

Afortunadamente la mayoría de gráficos nos permite elegir entre su versión vertical u horizontal, pero ¿cuándo deberíamos elegir cada una? La regla es bastante simple, si estamos representando datos a través del tiempo, ya sean días, meses o años podemos utilizar gráficos con un eje horizontal. El tiempo es lineal por lo que este tipo de gráficos se adaptan perfectamente a los datos que podríamos representar, pero para todo lo demás, ya sean países, productos, cuentas o centros de costos siempre utilizaremos gráficos con un eje vertical. Una regla bastante sencilla, pero con la que podremos mejorar drásticamente nuestros dashboards.

Respecto a los gráficos otro punto a tomar en consideración es el elegir el tipo de gráfico adecuado para representar la información deseada de la mejor forma posible, no hay ninguna regla específica para esto, pero generalmente los gráficos de barras verticales y horizontales exhiben la información de forma más eficaz que los gráficos de en forma de pie.

No podemos insertar gráficos dentro de nuestra página simplemente porque podemos, cada elemento dentro del dashboard tiene que tener una razón por la cual estar ahí, es por esto que debemos incluir en nuestra selección aquellos elementos que mejor interactúen entre sí. Los gráficos tienen tanta importancia dentro de nuestras presentaciones que el segundo peor error que podemos cometer está dentro de ellos.

Mal etiquetado.

Es muy difícil calcular el número total de categorías y etiquetas indicado para incluir dentro de nuestros gráficos y dashboards, algunas veces podemos incluir información de más, o fallar en mostrar la información en su totalidad. No podemos insertar gráficos sin etiquetas dentro del dashboard porque sencillamente nadie, además del autor, entendería qué datos reflejan dichos números, en Power BI podemos obtener respuesta ubicando el mouse encima del gráfico, pero esto minimiza la eficacia y entendimiento de nuestros gráficos, sin mencionar el desastre que representaría si quisiéramos imprimir los gráficos, incluirlos en una presentación de PowerPoint, o convertirlos a un PDF.

Ciertamente existen ocasiones en las que podemos prescindir de algunas etiquetas si estamos representando datos muy intuitivos, combinando así el gráfico sin etiquetas con otros gráficos más detallados podemos conseguir un resultado equilibrado. Y es que, así como hay casos en los que la falta de etiquetas nos genera un montón de preguntas, un uso excesivo de las mismas puede convertir un gráfico en algo ilegible. Debemos ser sutiles puesto que nuestra meta es compartir la información de nuestro dashboard con personas que probablemente no manejen el tema que detallamos a la perfección por lo que nuestra meta es evitar confusiones, esclareciendo el tema a desarrollar.

Nuestra prioridad es que las etiquetas sean legibles y entendibles, por lo que si nos encontramos en una situación en la que nuestras etiquetas sean demasiado largas y tienden a superponerse entre sí, estaremos fallando por completo con el objetivo, es nuestra responsabilidad evadir estas situaciones al cambiar el nombre de las etiquetas por uno más corto o por una abreviatura. Es recomendable destinar parte de nuestro tiempo a verificar que cada una de las etiquetas usadas en nuestro dashboard tengan una utilidad real dentro del gráfico y que contribuyan a hacer la lectura del mismo más eficaz, si una etiqueta no cumple con estas características, lo mejor que podemos hacer es eliminarla.

Otro punto a tomar en consideración al hablar de etiquetas es que cuando trabajamos con visualización de datos, no siempre es nuestra decisión el lugar en el que aparecerá la etiqueta, pero como mencionamos anteriormente, en caso de entorpecer el resto de información, podemos optar por suprimir las etiquetas que no se adapten a la cohesión de nuestro dashboard, por supuesto siempre en pos de una mejor representación de los datos al final.

Uso Excesivo de Filtros

No es para nada raro encontrar un exceso de filtros en los dashboards de muchas personas, incluso es bastante fácil encontrar dashboards en los que la mitad del espacio disponible en la página es ocupada por filtros. Entendemos el por qué sucede esto, los filtros son de las herramientas más interactivas disponibles en Power BI, pero si saturamos nuestro archivo con los mismos, agregándolos porque sí, sin una razón específica, acabaremos por reducir su impacto en nuestro archivo.

La idea de incluir filtros en el archivo es que el usuario final haga uso de los mismos para contrastar la información de una forma dinámica, pero en aquellos casos en los que la mitad de la página son filtros, que además están conformados por un montón de categorías, lo más probable es que la persona revisando el archivo termine por no contrastar ningún ítem debido a la saturación de los mismos.

Una alternativa con la que podemos resolver este problema muy fácilmente es utilizar gráficos en vez de filtros. Elementalmente los gráficos representan los datos de una forma mucho más accesible que el texto, y en adición a esto, la forma en la que funcionan los gráficos dentro de Power BI hace que finalmente podamos filtrar la información al hacer clic en las distintas etiquetas que incluyamos en el gráfico. El punto que debemos tener en consideración es utilizar cada una de los ítems que incluyamos en el dashboard con una finalidad, y que cada uno de ellos funcione con armonía y cohesión entre sí para maximizar el éxito de la presentación.

Uso Inconsistente de Colores

Hablar de colores puede ser bastante complicado, casi tanto como esas situaciones en las que encontramos más de 30 combinaciones de color tan solo en una esquina del dashboard. El gráfico de ejemplo es sencillamente imposible de leer, no decimos que utilizar color sea contraproducente, todo lo contrario, el color ayuda al dinamismo de nuestro dashboard, pero por supuesto, debemos utilizarlo con cuidado para no terminar saturando el dashboard.

El primer error que se suele cometer es utilizar demasiados colores, podemos trabajar muy cómodamente con hasta 5 colores que tengan armonía entre sí, pero tratando de no caer en el error más cometido por la gente al trabajar con color.

Si limitamos el número de colores que utilizaremos en el dashboard no debemos utilizar el mismo color para representar cosas distintas, con esto nos referimos a mantener la coherencia en cada color para evitar confusiones, es decir, si utilizamos el color azul para representar “cuentas”, no lo usaremos en otro gráfico para representar “beneficios”. Puede parecer algo lógico, pero muchas personas piensan que mientras sean gráficos distintos pueden reutilizar colores, terminando por crear confusión en sus usuarios.

Entonces ¿Qué podríamos hacer para mantener consistencia en los colores cuando tenemos un gran número de categorías a representar? A veces menos, es más, y eso es lo que deberíamos hacer en un caso como este. Si vamos a insertar un gráfico con un gran número de categorías de información a ser representadas no podemos asignarle un color a cada una de ellas, por el contrario, podemos reducir el número de colores a solo 1, azul, por ejemplo, con lo que podemos evadir confusión en la información.

Por otro lado, si podemos encontrar la forma de asignarle un concepto a un color de forma en la que podamos utilizarlo numerosas veces sin que su significado se oponga dentro del tablero, entonces habremos dado en el blanco. Por supuesto, esto depende de los datos que vayamos a representar, pero un ejemplo bastante sencillo que se adapta a este principio es el utilizar un color neutral para representar la mayoría de información, y después utilizar colores más saturados para las variantes.

Siguiendo este principio le brindamos mayor relevancia a los datos, que después de todo son lo más importante para nosotros, dejando así que los colores resalten los momentos en los que hay variantes captando la atención de los usuarios. En caso contrario, al utilizar muchos colores se pierde el sentido de los mismos y es mucho más difícil brindar prioridad y dinamismo a los elementos que queramos resaltar.

No mostrar variaciones

Entre todos los errores que podemos llegar a cometer con Power BI creemos que este es el mayor de todos, puesto que anula el sentido de realizar una presentación o análisis de datos en primera instancia. Un dashboard en el que no presentemos contraste con el plan seguido por la empresa, con el año anterior o con cualquier tipo de referencia no sirve de nada ya que, aunque lo llenemos de datos, al no tener con que referenciar dichos datos no podemos saber si la toma de decisiones o resultados generales son positivos o negativos.

Y es que no mostrar variaciones solo es lo peor que podemos hacer, en este punto podemos desarrollar distintos ejemplos en los que sí se realice una comparación de datos, pero cometiendo algunos otros errores que podemos cometer. Por ejemplo, podemos referenciar los datos al compararlos con otro set de información, pero si lo hacemos en diferentes gráficos en vez de utilizar una sola para desarrollar una misma idea podemos difuminar la atención del usuario y alejarnos del punto al que queremos llegar.

Un formato bastante utilizado para evadir este tipo de errores es presentar la comparación de datos de lado a lado, no obstante, a pesar de solventar el problema de presentar en un mismo lugar las comparaciones, hay que tener cuidado de no optimizar el margen de diferencia que existe en la comparación. Es decir, si utilizamos una gráfico de barras verticales, por ejemplo, no tendremos a la mano la diferencia entre los datos más que en forma de gráfico, lo cual es útil pero no tan eficiente como presentar el dato exacto a representar en forma de número.

Otra forma de evadir estas fallas en la representación de los datos es utilizando el sistema de colores de luz de tráfico para visualizar las comparaciones de forma efectiva, utilizando el verde, amarillo y rojo para designar el estado de los datos en comparación con su referencia. En este caso el único problema que podríamos tener es que, efectivamente, nuestro tablero se llenará de círculos de color en cada una de las categorías que designemos. En comparación con las otras alternativas no es algo que desoriente demasiado, pero suele ocupar mucho espacio dentro de nuestro tablero lo cual termina por ser contraproducente.

Estos ejemplos tienen sus aciertos y errores dependiendo de cómo se tomen, pero eso no significa que no podamos desarrollar un tablero en el que contemos con cada una de las características necesarias para representar los datos de forma eficaz.

Lo primero que necesitamos es tomar en cuenta las necesidades de los usuarios que terminarán recibiendo nuestro dashboard, no sobrecargar de información una misma página dentro del mismo ya que un exceso de información resulta abrumador. Además de tomar en consideración las recomendaciones ya discutidas, utilizar gráficos eficientes en las que podamos ver comparaciones entre distintas referencias de forma eficaz.

Al final del día lo importante es conseguir la manera de que cada página de nuestro dashboard funcione de forma cohesiva y ponga en perspectiva toda la información que deseamos mostrar, sin excesos, ni fallas en los datos. Una vez tenemos idea de qué queremos desarrollar, por qué, cuándo y cómo, solo es cuestión de seguir las recomendaciones previamente desarrolladas para que nuestros tableros sean la referencia en toda organización en la que trabajemos.

Diseños de Página Confusos.

Otro error bastante común en Power BI es un diseño de página confuso para nuestro dashboard, tenemos que evitar a toda costa que parezca que simplemente agregamos todos los gráficos y filtros disponibles en la página sin razón aparente, como hemos venido desarrollando a lo largo de este artículo. Cada ítem que agreguemos a nuestro diseño de página debe tener una finalidad y no resultar confuso para el usuario.

Debemos evaluar de qué forma ubicamos cada uno de los ítems en nuestra página, tomando en cuenta que en nuestra cultura leemos de izquierda a derecha y de arriba a abajo, podemos tomar como punto de partida la esquina superior izquierda, allí deberíamos ubicar el punto más importante de nuestro dashboard, y a partir de ahí desarrollar el diseño como sea que queramos, pero siempre tomando en consideración que todo lo que produzcamos será procesado por alguien más que puede no saber a qué nos referimos, por lo que la simpleza e intuición siempre será la norma.

Dependiendo de quién sea nuestro público final podemos permitirnos utilizar ítems que faciliten el entendimiento de los datos a representar. Hay veces que un gráfico puede darnos mucha información, pero en caso de que el usuario final sea nuestro jefe, por ejemplo, podemos darnos la libertad de incluir comentarios en texto que hagan que esta persona que maneja todo el contexto que nosotros manejamos pueda entender más rápidamente nuestro punto, algunas veces, como en este caso, menos es más, por lo que más que temer no mostrar toda la información posible debemos temer confundir a nuestro público con información poco relevante o elementos confusos.

No escalar

Cuando tenemos distintos grupos de información a representar dentro de un mismo dashboard podemos caer en el error de no poner dentro de la misma perspectiva todo el conjunto de información a tratar. Esto es de suma importancia debido a que la mayor parte de gráficos representan los datos en forma de porcentaje, esto puede llegar a confundir cuando tenemos cantidades elementalmente diferentes, pero con un porcentaje similar.

Puede parecer como algo sin importancia que cualquier persona puede notar al echar un vistazo al tablero, pero son las cosas más sencillas las que causan las confusiones de mayor envergadura. Es por eso que es tan importante manejar el concepto de escala dentro de los dashboards. Algo a tomar en cuenta es que para que Power BI escale nuestros gráficos a la par es si todas se encuentran dentro del mismo elemento visual, cosa que no podemos obtener de forma predeterminada, pero al invertir un poco de tiempo asegurándonos de que toda nuestra información está basada en la misma escala podemos estar seguros de que nuestro dashboard tendrá la calidad necesaria para ser el punto de referencia en toda la empresa.

Si tomamos en consideración los siete errores comentados anteriormente no solo llegaremos a un nivel de diseño de tableros mucho más avanzado, sino que además podremos comprender cómo a pesar de que son problemas diferentes todos están relacionados. Cada una de estas recomendaciones está enmarcada dentro de los Estándares Internacionales de Comunicación Empresarial (IBCS), una serie de reglas enfocadas a mejorar la forma en la que se transfiere la información dentro de las empresas.

Para tener éxito en cada una de nuestras presentaciones y reportes debemos tomar en consideración cómo interactúa el público de forma conceptual, semántica y perceptiva la información que desarrollaremos para ellos. Cada uno de los puntos discutidos anteriormente están basados en lo mismo, algún error que ocasiona dificultad a la hora de compartir los datos.

Lo más importante es estar al tanto de lo que podemos hacer para mejorar, y con leer las diferentes recomendaciones descritas en este artículo ya cumplimos con ello por lo que estamos seguros de que tu habilidad desarrollando dashboards en Power BI incrementó considerablemente.