Dashboard financiero global en Power BI

Contexto

Los equipos de FP&A necesitaban una lectura consistente del desempeño de cuentas clave a través de seis regiones. La información provenía de distintas fuentes empresariales y debía convivir dentro de un mismo modelo analítico.

El dashboard debía permitir pasar de una vista ejecutiva global a análisis por región, marca, canal, cuenta y periodo, sin perder consistencia entre KPIs financieros.

El reto

• Consolidar métricas con definiciones y granularidades diferentes.
• Mantener más de 20 vistas sin duplicar lógica o crear medidas inconsistentes.
• Detectar discrepancias causadas por duplicados, cambios en jerarquías o datos que desaparecían del sistema de origen.
• Garantizar que los totales reconciliaran con el source of truth financiero.

Arquitectura de la solución

El dashboard opera sobre una arquitectura híbrida que combina fuentes empresariales, archivos de control y una lógica heredada que se está modernizando de forma incremental.

Parte de la lógica heredada continúa ejecutándose en Excel y Power Query, mientras componentes seleccionados se validan y migran gradualmente a Databricks SQL, reconciliando los resultados durante la transición.

Diseño y construcción

Modelo orientado a decisiones

Las vistas se organizaron alrededor de preguntas de negocio: qué región crece, qué cuenta pierde contribución, cómo cambia el mix de canal y qué componente del P&L explica la variación.

Medidas centralizadas

Retail Sales, Gross Retail Sales Value, Gross Sales, Net Sales, Account Contribution y sus comparativos se calcularon desde medidas reutilizables, evitando que cada página implementara su propia versión del KPI.

Account Contribution YoY % =
VAR CurrentAC = [Account Contribution]
VAR PriorAC = CALCULATE([Account Contribution], SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date]))
RETURN DIVIDE(CurrentAC - PriorAC, PriorAC)

Navegación por capas

El usuario podía comenzar en el resumen global y profundizar por región, cuenta, canal, marca y detalle de P&L, conservando filtros y contexto.

Calidad y reconciliación

Cada actualización incluye controles de duplicidad, comparación contra archivos regionales de control y reconciliación de ventas, costos y contribución en seis regiones. Cuando aparece una variación, reviso el flujo desde la fuente hasta Power BI para determinar si el origen está en los datos, las transformaciones o el modelo.

• Controles de duplicidad y cambios inesperados en row count.
• Reconciliación de KPIs en seis regiones.
• Comparación de extractos entre cierres para separar filas modificadas de filas suprimidas.
• Documentación de excepciones y escalamiento al equipo dueño del sistema de origen.

Resultado

Además del desarrollo, mantengo el ciclo continuo de actualización, validación, corrección de discrepancias y administración de mappings y reglas del reporte.

Este caso recrea la estructura y el tipo de análisis con datos sintéticos. No contiene cifras ni información interna de la empresa.