Automatizar reporteria y KPIs: del cierre manual a un pulso semanal

Problema y síntomas

Los KPIs existen, pero el problema es el proceso:

• El cierre se arma con exportaciones manuales y planillas.
• Nadie confia en un numero: "depende de quien lo calcule".
• Reportes llegan tarde y no sirven para decidir.
• El equipo pierde horas en preparar slides en vez de mejorar el producto/operacion.

Checklist de datos necesarios

• Fuentes: ventas, operaciones, soporte, finanzas (segun negocio).
• Definiciones por KPI: formula, filtros, periodicidad, owner.
• Eventos o tablas base (idealmente con un ID estable por entidad).
• Segmentos importantes: canal, pais, cliente, producto.
• KPI "leading" vs "lagging": no todo es revenue.

Arquitectura de referencia

• Modelo canonico: tablas/eventos con definiciones unicas.
• Pipeline: ingesta -> limpieza -> agregaciones -> metricas.
• Calidad: tests basicos (nulls, rangos, duplicados, reconciliacion).
• Salida: dashboard + resumen automatico (email/Slack) con contexto.
• Trazabilidad: cada KPI tiene su query/definicion versionada.

Fases (MVP -> producción)

1. MVP: 5-10 KPIs con definiciones cerradas + un dashboard simple
2. Piloto: alertas por cambios (picos/caidas) + resumen semanal automatico
3. Produccion: ownership, runbook, y mejoras por ciclo (mensual/trimestral)

Riesgos y guardrails

• KPI drift: cuando cambian definiciones sin aviso.
  • Solucion: versionado y changelog.
• Basura entra, basura sale: sin calidad, el dashboard pierde credibilidad.
  • Solucion: validaciones simples y reconciliaciones.
• Sobre-optimizar: demasiados KPIs confunden.
  • Solucion: pocos KPIs bien definidos, y crecer por demanda.

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Si hoy tu reporte es una planilla que "solo entiende una persona", este playbook suele pagar rapido.

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