1. Meter todos los datos en una sola tabla
Error: Usar una sola tabla gigante como si fuera Excel.
Por qué es malo: Rompe el modelo relacional y hace más lentos los cálculos.
¿Solución? Usa varias tablas relacionadas y modela como base de datos.
2. No usar una tabla de fechas
Error: Hacer análisis de tiempo sin una tabla de fechas dedicada.
Por qué es malo: Las funciones de tiempo (como YTD o MTD) no van a jalar bien.
¿Solución? Agrega una tabla de fechas y márcala como tal.
3. Usar medidas como columnas calculadas
Error: Calcular todo como columna pensando que es más fácil.
Por qué es malo: Ocupa más memoria, puede dar resultados incorrectos.
¿Solución? Usa medidas cuando se trata de cálculos dinámicos o agregaciones.
4. Sobrecargar los dashboards
Error: Meter 20 gráficos y 10 KPIs en una sola hoja.
Por qué es malo: Nadie entiende nada y todo se ve saturado.
¿Solución? Menos es más: usa navegación y separa por temas.
5. No normalizar los datos antes de importarlos
Error: Subir datos sucios o duplicados directo al modelo.
Por qué es malo: Provoca errores en las visualizaciones y medidas.
¿Solución? Limpia y transforma los datos en Power Query antes de cargarlos.
6. No documentar el modelo
Error: No poner nombres claros ni descripciones.
Por qué es malo: Nadie (ni tú en 3 meses) va a entender qué hace cada cosa.
¿Solución? Usa nombres descriptivos, comentarios y organiza por carpetas.
7. Abusar de slicers y filtros
Error: Poner un slicer por cada columna “por si acaso”.
Por qué es malo: Ralentiza el rendimiento y confunde al usuario final.
¿Solución? Usa solo los filtros necesarios y guía la exploración de datos.
8. No probar el rendimiento del modelo
Error: Asumir que todo está rápido solo porque “funciona”.
Por qué es malo: Se a lenta con muchos usuarios o más datos.
¿Solución? Evalúa con Performance Analyzer y optimiza medidas y relaciones.
9. No controlar el acceso a los datos
Error: Publicar sin roles ni seguridad a nivel de fila.
Por qué es malo: Cualquiera podría ver datos confidenciales.
¿Solución? Implementa RLS (Row-Level Security) y valida los permisos antes de compartir
Temas de interés:
Lo que debe de dominar un analista técnico en Power BI
