Excel no es pecado, es señal de mejora Un pedido de Excel es una oportunidad de rediseño.

𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥 𝐧𝐨 𝐞𝐬 𝐩𝐞𝐜𝐚𝐝𝐨 Cuando alguien pide Excel: 1️⃣ Agradece 🙏 y explora qué necesita manipular. 2️⃣ Ofrécele una plantilla conectada al modelo 🔗 con datos oficiales. 3️⃣ Registra esa petición como requisito de producto 📋. #DataSuperpowers #BeyondTheDashboard

Del adjunto al link vivo La evolución de archivos muertos a decisiones accionables.

𝐃𝐞𝐥 𝐚𝐝𝐣𝐮𝐧𝐭𝐨 𝐚𝐥 𝐥𝐢𝐧𝐤 𝐯𝐢𝐯𝐨 1️⃣ Mismo contenido, distinta fuente. 2️⃣ Automatiza refresh 🔄 + alertas 🚨. 3️⃣ Reemplaza archivos mensuales por carpetas seguras 📂. 4️⃣ Tablero accionable con tareas y due-dates ✅. #DataSuperpowers #ChangeManagement #BusinessAnalytics

Lo que realmente piden con Excel Más grano, más contexto, más control, más velocidad.

𝐋𝐨 𝐪𝐮𝐞 𝐫𝐞𝐚𝐥𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐩𝐢𝐝𝐞𝐧 𝐜𝐨𝐧 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥 Cuando alguien pide un Excel, en realidad pide: -Más detalles🔬: bajar al ticket, SKU . -Más contexto🗂️: definiciones, versiones. -Más control🎮: simular escenarios, probar supuestos. #DataSuperpowers #BeyondTheDashboard

Excel permitido, datos huérfanos no El problema no es Excel, es la pérdida de trazabilidad.

𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥 𝐜𝐨𝐦𝐨 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐟𝐚𝐳, 𝐧𝐨 𝐜𝐨𝐦𝐨 𝐞𝐧𝐞𝐦𝐢𝐠𝐨 ❌ Prohibir Excel es ingenuo. 💡 Integrarlo es inteligente: -Plantillas bloqueadas 🔒 conectadas al modelo. -“Analyze in Excel” en lugar de CSV huérfanos 📂. #DataSuperpowers #PowerBI #SelfServiceBI

El idioma de la empresa sigue siendo Excel Cuando la cultura pesa más que la tecnología.

𝙀𝙡 𝙥𝙚𝙙𝙞𝙙𝙤 𝙙𝙚 𝙀𝙭𝙘𝙚𝙡 𝙝𝙖𝙗𝙡𝙖 𝙙𝙚 𝙘𝙪𝙡𝙩𝙪𝙧𝙖  𝙚 𝙞𝙣𝙘𝙚𝙣𝙩𝙞𝙫𝙤𝙨 : -Bonos atados a KPIs no estandarizados  -Entrenamiento en BI inexistente  -Procesos que exigen adjuntar archivos en lugar de links vivos. #DataSuperpowers #DataCulture #BeyondTheDashboard

Archivos de Excel por todos lados Versiónitis, métricas inventadas y caos en las decisiones.

𝐑𝐢𝐞𝐬𝐠𝐨𝐬 𝐢𝐧𝐯𝐢𝐬𝐢𝐛𝐥𝐞𝐬 “𝙋á𝙨𝙖𝙢𝙚 𝙀𝙭𝙘𝙚𝙡” 𝙙𝙚𝙩𝙤𝙣𝙖: versiónitis 📑, pérdida de trazabilidad 🔍, métricas definidas “a mano ✍️” y datos sensibles circulando por correo 📧. #DataSuperpowers #DataGovernance #BusinessIntelligence

“¿Me pasas los datos en Excel?” La frase que revela falta de confianza en dashboards y soluciones de datos.

Empezar con los datos es el error más común 🚫📊 En el HBR Guide to Data Analytics, nos recuerdan: 👉 El análisis de datos no empieza con los datos Empieza con: ✅ Objetivos de negocio ✅ Preguntas clave ✅ Contexto de decisión

𝐃𝐚𝐭𝐨𝐬 𝐬𝐢𝐧 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐢𝐚 𝐬𝐨𝐧 𝐬𝐨𝐥𝐨 𝐧ú𝐦𝐞𝐫𝐨𝐬 📉🤷‍♂️ Lafley nos dice que toda estrategia empieza con dos decisiones: 🎯 ¿Dónde vas a jugar? 🏆 ¿Cómo vas a ganar ahí?

¿𝐄𝐬𝐭á𝐬 𝐣𝐮𝐠𝐚𝐧𝐝𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐠𝐚𝐧𝐚𝐫… 𝐨 𝐬𝐨𝐥𝐨 𝐞𝐬𝐭á𝐬 𝐡𝐚𝐜𝐢𝐞𝐧𝐝𝐨 𝐝𝐚𝐬𝐡𝐛𝐨𝐚𝐫𝐝𝐬? 🏆 En el libro Playing to Win, A.G. Lafley nos enseña que toda estrategia comienza con dos decisiones clave: dónde jugar y cómo ganar.

¿𝐓𝐮 𝐝𝐚𝐬𝐡𝐛𝐨𝐚𝐫𝐝 𝐲𝐚 𝐬𝐚𝐛𝐞 𝐝ó𝐧𝐝𝐞 𝐞𝐬𝐭á𝐬 𝐣𝐮𝐠𝐚𝐧𝐝𝐨? 🏟️ En Playing to Win, Lafley y Martin explican que la estrategia no comienza con el análisis… sino con la elección: 1️⃣ Dónde jugar 2️⃣ Cómo ganar

𝐎𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐳𝐚 𝐭𝐮 𝐏𝐨𝐰𝐞𝐫 𝐁𝐈 𝐜𝐨𝐧 𝐝𝐢𝐬𝐞ñ𝐨 𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 🔁⚙️ Kimball explica que los esquemas estrella y cubos permiten: Consultas ágiles 🚀 Modelos intuitivos 🧠 Cálculos consistentes 📊

“¿𝐏𝐨𝐫 𝐪𝐮é 𝐭𝐮𝐬 𝐝𝐚𝐬𝐡𝐛𝐨𝐚𝐫𝐝𝐬 𝐭𝐚𝐫𝐝𝐚𝐧 𝐭𝐚𝐧𝐭𝐨 𝐞𝐧 𝐜𝐚𝐫𝐠𝐚𝐫?” “Kimball nos enseña en The Data Warehouse Toolkit que el diseño dimensional es el secreto de la performance y claridad.”

¿𝐓𝐮 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐝𝐚𝐭𝐨𝐬 𝐞𝐬𝐭á 𝐛𝐢𝐞𝐧 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐮𝐫𝐚𝐝𝐚? 🧩 En #DataSuperPowers aplicamos este enfoque en Power BI: --𝐃𝐞𝐟𝐢𝐧𝐢𝐦𝐨𝐬 𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧𝐞𝐬 ú𝐭𝐢𝐥𝐞𝐬 (𝐭𝐢𝐞𝐦𝐩𝐨, 𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐨, 𝐜𝐥𝐢𝐞𝐧𝐭𝐞)