Durante años recibí dashboards que nadie terminaba de entender. Eso cambió por completo la forma en la que hoy construyo los míos.
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Empecé en una agencia de marketing digital en Madrid, trabajando con clientes de turismo, banca y seguros. Facebook Ads, Google Analytics, análisis de sentimiento. Los datos no paraban de llegar.
El problema no eran los datos. El problema era que nadie sabía qué hacer con ellos cuando aparecían sobre la mesa.
Teníamos informes. Teníamos reuniones. Teníamos métricas. Lo que no teníamos era claridad sobre qué estaba pasando realmente ni qué decisión tomar después.
El problema no suele ser la falta de información, sino la distancia entre los datos y la decisión que deberían provocar.
Antes de aprender a cerrar esa distancia profesionalmente, tomé una decisión que desde fuera parecía una aventura: me fui a Londres durante siete años.
No es el camino más corto hacia el análisis de datos. Pero es el que me dio algo que no está en ningún máster: saber exactamente qué necesita entender la persona que recibe un dashboard, porque durante años fui esa persona.
Trabajé en entornos operativos exigentes, gestionando datos reales —ticket medio, costes, rotación de personal e inventario— en negocios donde equivocarse tiene consecuencias inmediatas.
Los datos no son el problema. El problema es todo lo que hay entre el dato y la persona que tiene que decidir algo con él.
En NTT Data fui junior durante siete meses. Suficiente para entender de principio a fin cómo funciona un proyecto de datos: desde una pregunta de negocio ambigua hasta un dashboard en producción para equipos de automoción.
No es mucho tiempo. Pero es el momento en el que decidí que esto era lo que quería hacer bien.
Hoy soy Data Analyst especializado en Power BI, con certificación Microsoft PL-300.
Pero lo que define mi trabajo no es la herramienta. Es lo que hago antes de abrir Power BI.
Antes de empezar, defino qué pregunta de negocio tiene que responder el dashboard, quién lo va a usar y qué decisión tiene que facilitar. Después modelo los datos y construyo la visualización para que esa decisión sea evidente, no interpretable.
El UX no es decoración. Es lo que permite que alguien entienda un dashboard complejo en 30 segundos… o no lo entienda nunca.
Comparto lo que aprendo en LinkedIn, donde una de mis visualizaciones —diseñada para comparar variaciones porcentuales entre periodos sin ruido— llegó a referentes del sector, con los que desde entonces intercambio ideas y enfoques de diseño.
Desarrollé Power BI Mockup Creator — una herramienta pública, en versión activa, que aplica principios de Gestalt, UX y Data Storytelling para diseñar dashboards antes de abrir Power BI. No es un prototipo. Es una aplicación completa que cualquier analista puede usar ahora mismo.
Busco trabajar en problemas donde equivocarse tenga consecuencias.
Donde un número mal interpretado impacte directamente en el negocio: en ventas, en costes o en decisiones operativas.
No me interesa hacer dashboards para presentar. Me interesa construir herramientas que alguien use para decidir.
En paralelo, estoy ampliando mi enfoque hacia Microsoft Fabric y el uso de IA aplicada al análisis de datos, para trabajar con modelos más escalables y procesos más inteligentes.
Si en tu equipo los datos influyen en decisiones reales, encajo. Si no, probablemente no.
