Todo analista de datos se ha enfrentado alguna vez a un fenómeno aterrador: el mismo KPI mostrando cifras distintas según el dashboard o el archivo consultado. En un reporte aparece una venta de $1,200,000; en otro, $1,350,000. Nadie sabe por qué. Nadie se atreve a tocar nada.
Es el clásico caso del KPI embrujado, un indicador que parece tener vida propia y que cambia de resultado sin explicación aparente. Pero detrás del susto siempre hay causas muy reales: problemas de calidad de datos, errores de modelado o duplicidad de fuentes.
¿Qué son los KPI’s embrujados?
Son indicadores cuyos valores varían según la fuente, la fecha o el dashboard desde el que se consulten. A simple vista, parecen inconsistencias menores, pero su impacto puede ser enorme: decisiones equivocadas, pérdida de confianza en la analítica e incluso el abandono de la cultura de datos en la organización.
Un KPI embrujado no es un misterio sobrenatural, sino el resultado de procesos sin control o modelos mal estructurados. La clave está en exorcizar las causas raíz antes de que el caos se apodere del resto del sistema.
Principales causas del embrujo
Consecuencias de tener KPI embrujados
En resumen: si tus dashboards se contradicen, tus decisiones pueden estar basadas en datos malditos.
Cómo romper el hechizo
- Centraliza las fuentes de datos.
Define un solo repositorio confiable, idealmente un Data Warehouse, para evitar versiones paralelas de la verdad. - Establece reglas de negocio claras.
Documenta cómo se calculan los KPI, quién los valida y cada cuánto se actualizan. - Automatiza controles de calidad.
Implementa validaciones automáticas para detectar valores fuera de rango o faltantes. - Versiona tus modelos.
Mantén registro de cambios en medidas y relaciones; un simple ajuste puede alterar todo el dashboard. - Capacita a los usuarios.
Muchas inconsistencias provienen del mal uso de filtros o de la interpretación incorrecta de los datos.
Conclusión
Los KPI embrujados no aparecen por arte de magia: son el reflejo de una arquitectura de datos descuidada. Detectarlos a tiempo es vital para mantener la confianza en la analítica y garantizar que todos los equipos trabajen con la misma versión de la verdad.
En el mundo del análisis, el verdadero truco está en la gobernanza, y el trato es tener datos limpios, consistentes y auditables.
