Por qué tu Power BI miente (sin querer) y cómo evitarlo con gobierno de datos de verdad
El problema no es la visualización: es la confianza en el dato (y eso se diseña)
Este post va de poner orden sin matar la velocidad. Vamos a hablar de:
Lo que está pasando
Los síntomas típicos de “Power BI miente” y por qué casi siempre es un fallo de diseño organizativo.
Qué es gobierno “de verdad”
Catálogo, linaje, permisos, calidad y métricas certificadas. Sin teatro, con impacto.
Cómo aterrizarlo con Microsoft
Fabric/OneLake para unificar y Microsoft Purview para gobernar y dar trazabilidad end-to-end.
Idea clave: un dashboard no es “verdad”. La verdad la construyes con un modelo semántico gobernado y un contrato de métricas.
Cuando Power BI “miente”: síntomas que reconoces en 30 segundos
Power BI no se despierta un día con ganas de sabotearte. Lo que ocurre es más mundano: le damos entradas inconsistentes, definimos métricas distintas, duplicamos modelos, abrimos permisos como si fueran caramelos y luego nos sorprendemos de que los números no cuadren.
Síntoma 1
Dos informes, dos “ventas” diferentes. Mismo periodo, mismos filtros, distinto resultado. Normalmente: medidas distintas, calendario distinto o fuente distinta.
Síntoma 2
El comité decide con el Excel “final_final_v7”. El dashboard queda como “bonito”, pero no como “fiable”.
Síntoma 3
“Ayer estaba bien, hoy está roto”. Refrescos que cambian el pasado, reglas que mutan sin control, o cargas sin trazabilidad.
Síntoma 4
La gente “filtra hasta que sale lo que quiere”. No es maldad. Es falta de definición: ¿qué KPI es el oficial y con qué reglas?
Síntoma 5
“No sé de dónde sale este dato”. Si no puedes responderlo, no es BI: es adivinación asistida.
Síntoma 6
“Esto lo ve demasiada gente” o lo contrario: “no tengo acceso a nada”. Permisos sin diseño = fricción, riesgo y política interna.
Diagnóstico rápido
Si tu organización discute la cifra en vez de discutir qué hacer con la cifra, tu prioridad no es “más dashboards”. Es gobernar el dato.
La verdad incómoda: tu BI falla por el “sistema social”, no por la herramienta
Power BI suele ser la parte visible del iceberg. Debajo están las decisiones que tomamos (o evitamos tomar) sobre datos:
Decisión evitada #1
¿Qué KPI es el oficial? Si no hay dueño, cada equipo “resuelve” por su cuenta. Resultado: múltiple verdad.
Decisión evitada #2
¿Qué modelo se reutiliza? Si cualquiera crea “su dataset/semantic model” porque es más rápido, luego pagas intereses: mantenimiento, inconsistencias y soporte.
Decisión evitada #3
¿Quién puede ver qué? Cuando permisos y RLS crecen sin patrón, aparecen “excepciones” y con ellas los agujeros.
Hot take (con cariño)
Un dashboard no “alinea” a la organización. Lo que alinea es un contrato: definiciones de métricas, fuentes, reglas de negocio, trazabilidad y responsables. Si no existe ese contrato, el dashboard solo hace el desacuerdo más visible.
Qué significa “gobierno de datos de verdad” (sin humo)
Gobierno no es poner una herramienta y declarar victoria. Gobierno es conseguir que, cuando alguien pregunte “¿de dónde sale este número?”, puedas responderlo en menos de un minuto. Y que esa respuesta sea estable, repetible y auditable.
Pilar 1: Catálogo (descubrimiento)
Saber qué datos existen, quién es el dueño, para qué sirven, qué nivel de calidad tienen y cuál es el “camino recomendado” para consumirlos.
- Inventario de fuentes y activos (lakehouse/warehouse/tablas/modelos/reportes)
- Propietarios y responsables (negocio y técnico)
- Glosario: definiciones compartidas (“venta”, “margen”, “cliente activo”…)
Pilar 2: Linaje (trazabilidad)
Poder seguir el rastro: desde el origen (ERP/CRM/Excel/IoT) hasta el informe final. Si no hay linaje, cualquier incidencia se convierte en una caza del tesoro.
- Origen de cada campo/tabla
- Transformaciones aplicadas (y en qué fase)
- Impacto: si cambia X, ¿qué reports se rompen?
Pilar 3: Permisos (seguridad y acceso)
Acceso basado en roles y necesidad real. Ni “barra libre” ni “bloqueo total”. El objetivo es que el dato circule con control.
- Modelo de roles y RLS/OLS coherente
- Separación de entornos (dev/test/prod) y cambios gobernados
- Auditoría: quién ve qué y cuándo
Pilar 4: Métricas certificadas (contrato de negocio)
Lo más ignorado… y lo más valioso. Si “margen” no significa lo mismo para finanzas, operaciones y comercial, tu BI será una discusión eterna.
- Definición formal por KPI (fórmula, filtros, excepciones)
- Fuente única para medidas críticas (un modelo semántico común)
- Endorsement: promover/certificar el contenido “oficial”
Traducción ejecutiva
Gobierno de datos no es burocracia. Es reducir fricción, reducir riesgo y acelerar decisiones. Cuando está bien hecho, el negocio deja de “perseguir números” y vuelve a perseguir oportunidades.
El “stack de confianza”: de la fuente al dashboard (sin saltos de fe)
La confianza no aparece porque el gráfico tenga buen diseño. La confianza aparece porque el camino desde la fuente hasta la pantalla está controlado. Este es el modelo mental que funciona:
1) Fuente
ERP, CRM, sistemas operacionales, sensores, ficheros. Aquí nacen los errores.
2) Integración
ETL/ELT, reglas, validaciones, calidad. Si esto es opaco, el resto tiembla.
3) Modelo semántico
Relaciones, medidas, jerarquías, calendarios, definiciones. Aquí se gana o se pierde la coherencia.
4) Consumo
Informes, apps, Excel, Teams, Copilot. Si no hay “contenido oficial”, todo se duplica.
Lo que suele romperse
El fallo típico no está en el gráfico. Está en el salto entre integración y modelo semántico: medidas “creadas rápido”, tablas de fechas inconsistentes, fuentes mezcladas y definiciones no pactadas. Ahí nace el “Power BI miente”.
Cómo aterrizarlo con Microsoft: Fabric/OneLake + Purview (sin complicarte la vida)
Cuando el dato está repartido en mil sitios, el gobierno se vuelve heroico (y caro). La combinación Fabric/OneLake y Microsoft Purview está pensada justo para lo contrario: unificar, descubrir, gobernar y trazar sin montar un Frankenstein de herramientas.
Qué aporta Fabric/OneLake al problema
No se trata de “otra herramienta más”, sino de un enfoque: reducir copias, reducir silos y facilitar que el dato viva en un lugar donde distintos motores lo consumen de forma coherente.
- Un punto de encuentro para datos analíticos (menos duplicación, más consistencia)
- Modelos semánticos conectados al dato con enfoque moderno (cuando aplica)
- Menos fricción para pasar de “dato” a “métrica reutilizable”
Traducción práctica: si hoy tienes “datasets” duplicados por área, Fabric te ayuda a construir un camino más estándar para que negocio consuma lo mismo con menos peleas.
Qué aporta Microsoft Purview al problema
Purview pone el “cinturón de seguridad” sin frenar el coche: catálogo, linaje, clasificación, visibilidad y gobierno a escala.
- Catálogo y descubrimiento: qué existe y qué se recomienda usar
- Linaje: de la fuente al reporte, con impacto
- Gobierno: propietarios, definiciones, sensibilidad y control
Traducción práctica: dejas de depender de “preguntar al experto” para entender un dato. El sistema te lo cuenta.
No hace falta hacerlo perfecto para empezar
El error típico es intentar “gobernar todo” el primer día. Mejor: escoge 5–10 métricas que mueven decisiones (ventas, margen, cash, backlog, OTIF, rotación…) y gobierna el camino completo para esas métricas. Cuando negocio nota el cambio, el gobierno deja de ser una batalla cultural.
Checklist accionable: lo mínimo que debe existir para que tus KPIs sean creíbles
Aquí viene la parte útil de verdad: un checklist sin postureo. Si esto está, el “Power BI miente” se reduce drásticamente.
Regla de oro
Si no puedes señalar un modelo semántico “oficial” y un documento de definición de métricas, estás condenando a tu BI a ser opinable.
1) Métricas con dueño (sí o sí)
Para cada KPI clave: owner de negocio, owner técnico y definición aprobada.
- Definición y fórmula (incluye excepciones)
- Fuente principal y fuentes secundarias (si existen)
- Frecuencia de actualización y “corte” (cuándo es oficial)
2) Un modelo semántico reutilizable
Un único lugar donde viven relaciones, medidas y reglas de negocio, para que los informes no reinventen la rueda.
- Tablas de fechas estándar y consistentes
- Medidas centralizadas (no copiadas de informe en informe)
- Nomenclatura y documentación mínima
3) Endorsement: “esto es lo oficial”
Debe existir una forma de señalar lo que es recomendado y lo que es oficial. Si no, el usuario elige por popularidad, no por fiabilidad.
- Contenido “promovido” para reutilización interna
- Contenido “certificado” para KPIs corporativos
- Proceso de solicitud y revisión (ligero, pero real)
4) Catálogo y linaje visibles
El usuario debe poder encontrar datos y entender su origen sin depender de “la persona que sabe”.
- Qué activos existen y cuál es el recomendado
- Linaje desde origen hasta reporte
- Propietarios, descripciones y etiquetas útiles
5) Acceso por rol (no por “favor”)
Permisos diseñados por función: finanzas, compras, obra, comercial… y con trazabilidad.
- RLS/OLS coherente
- Workspaces por dominio con owners claros
- Auditoría de accesos y cambios
6) Control de cambios y calidad
Si una medida cambia, debe saberse: quién, cuándo, por qué, y qué impacta.
- Versionado del modelo y de las reglas
- Validaciones básicas (reglas de calidad) en carga
- Alertas: “algo ha cambiado” antes de que lo vea el comité
Si solo haces una cosa esta semana
Elige 5 KPIs que mueven decisiones, nómbralos como “oficiales”, define su contrato y fuerza que se consuman desde un modelo semántico común. Verás cómo baja el ruido de inmediato.
Errores típicos que convierten tu BI en “opinión con gráficos”
Esta lista es casi universal. Y sí: suele pasar en empresas muy bien gestionadas. Porque el problema no es talento: es ausencia de reglas simples.
Error 1: “Dataset sprawl”
Cada equipo crea su propio modelo porque “es más rápido”. A los 3 meses hay 40 modelos que calculan “ventas” distinto.
Antídoto
Modelo semántico compartido por dominio + medidas centralizadas + endorsement oficial.
Error 2: Excel como “fuente fantasma”
Se carga un Excel “temporal” en un informe, se vuelve crítico y nadie sabe dónde se actualiza ni quién lo mantiene.
Antídoto
Registrar activos, poner owner, y mover lo crítico a un pipeline gobernado (o mínimo a una ubicación controlada y catalogada).
Error 3: Calendarios distintos
Uno usa semana ISO, otro usa semanas “de lunes a domingo”, otro fiscal. Y de repente el YoY no coincide.
Antídoto
Calendario corporativo único en el modelo semántico, con variantes fiscal/ISO documentadas.
Error 4: “Refresh roulette”
La actualización cambia el pasado porque la lógica no está acotada o porque el origen reescribe registros.
Antídoto
Reglas de cierre, particionado, auditoría de cambios y alertas ante anomalías.
Error 5: Seguridad por “oscuridad”
Se confía en que “nadie va a entrar ahí”. Hasta que entra. O se comparte un enlace. O se exporta.
Antídoto
Roles claros, RLS/OLS, control de exportaciones y gobierno del contenido publicado.
Error 6: Confundir “self-service” con “sálvese quien pueda”
El autoservicio bien diseñado es una ventaja. Sin reglas, se convierte en duplicación y conflicto.
Antídoto
Dominios, catálogo, activos certificados y rutas de consumo recomendadas.
Plan práctico: cómo pasar de “discutimos cifras” a “decidimos rápido”
Ahora viene lo importante: cómo lo haces sin montar una reforma eterna. Este plan está pensado para organizaciones que quieren resultados visibles y control real.
Objetivo
En pocas semanas: un conjunto de KPIs críticos con definiciones estables, un modelo semántico reutilizable, contenido oficial reconocido y trazabilidad suficiente para dormir.
Principio de implementación
Empieza por el camino completo de 5–10 métricas. No intentes “gobernar el universo”. Cuando el negocio nota que deja de discutir cifras, se convierte en sponsor del gobierno.
Paso 1: Selección de métricas críticas
Escoge métricas que:
- Se usan en comité o impactan decisiones recurrentes
- Hoy generan discusiones por definición o fuente
- Tienen un coste directo si son incorrectas (stock, cash, margen, SLA, obra…)
Paso 2: Contrato de métricas (mínimo viable)
Documento simple (pero obligatorio) por KPI: definición, fórmula, fuente, periodicidad, excepciones y owner. Si te parece burocrático, piensa en esto: cada discusión de 30 minutos cuesta más.
Paso 3: Modelo semántico corporativo por dominio
Centraliza medidas y reglas. El reporte consume. El reporte no “interpreta”. Esto solo ya elimina el 60% de inconsistencias en muchas organizaciones.
Paso 4: Endorsement y rutas recomendadas
Señala lo oficial y lo reutilizable. No es “marketing interno”: es reducir duplicación y guiar al usuario a lo que funciona.
Paso 5: Catálogo y linaje visibles
Catálogo para descubrir y linaje para explicar. Cuando llegue una auditoría interna, una incidencia o un “¿por qué cambió esto?”, te alegrarás de haberlo hecho.
Paso 6: Operación y control de cambios
Gobierno sin operación es PowerPoint. Define cómo se aprueban cambios, cómo se testea, cómo se despliega y cómo se monitoriza.
Resultado esperado
Pasas de “mi informe dice…” a “la métrica oficial dice…”. Y cuando eso sucede, la conversación cambia: ya no es sobre el número, es sobre la acción.
El “assessment de confianza del dato” en 10 días: lo que hacemos y lo que te llevas
Muchas empresas se quedan bloqueadas porque no saben por dónde empezar. Por eso tiene sentido un assessment corto y muy orientado a resultados: identificar dónde se rompe la confianza y qué arreglar primero para que el negocio lo note.
Día 1–2
Mapa de activos y dolores. Inventario rápido: fuentes, modelos, informes críticos y puntos de fricción.
Entrega
Listado priorizado de “zonas de riesgo” y KPIs a atacar primero.
Día 3–4
Contratos de métricas. Definición de 5–10 métricas clave con owners, reglas y fuentes.
Entrega
Plantilla de KPI + primeras métricas “oficiales” validadas.
Día 5–6
Recomendación de arquitectura y modelo semántico. Qué centralizar, qué reutilizar y qué retirar.
Entrega
Blueprint: modelo semántico por dominio + estrategia de endorsement.
Día 7–8
Permisos y operación. Roles, acceso, RLS/OLS y control de cambios (lo mínimo viable).
Entrega
Modelo de gobierno operativo: quién aprueba qué, y cómo.
Día 9–10
Roadmap 30/60/90 con quick wins y plan de escalado (Fabric/OneLake + Purview si aplica).
Entrega
Plan accionable y priorizado con impacto en negocio y esfuerzo estimado.
Lo que cambia
El negocio deja de “discutir el dato” y empieza a “operar con el dato”. La confianza se convierte en velocidad.
Resumen para gente ocupada (y con razón)
Si Power BI “miente”, suele ser por:
- Definiciones distintas de métricas
- Modelos duplicados por área
- Fuentes no gobernadas (incluido Excel “temporal”)
- Permisos y cambios sin patrón
- Ausencia de catálogo y linaje
La solución real incluye:
- Contrato de métricas con dueños
- Modelo semántico reutilizable
- Endorsement (promovido/certificado) para “oficial”
- Catálogo + linaje para explicar el dato
- Permisos por rol + control de cambios
CTA
Si quieres dejar de discutir cifras y empezar a decidir con confianza: te hacemos un assessment de “confianza del dato” en 10 días. Identificamos dónde se rompe la trazabilidad, qué KPIs hay que gobernar primero y cómo dejar un modelo semántico y un proceso de endorsement que escale.
Cuanto antes lo ordenes, antes conviertes el BI en una ventaja operativa (y no en un debate semanal).
Ayesa como partner Microsoft: gobierno con ROI, no con burocracia
En Ayesa ayudamos a convertir el dato en decisiones: con enfoque práctico, gobierno ligero y una obsesión sana por el ROI. No se trata de “implantar herramientas”. Se trata de que tus KPIs críticos sean creíbles y reutilizables, y que tus equipos ganen velocidad.
Especialización Microsoft
Experiencia en proyectos con Dynamics 365, Power Platform, Azure, Microsoft 365 y el ecosistema de datos con Fabric y Purview.
Experiencia sectorial
Industria, construcción, real estate, banca y sector público: entendemos el dato operativo y el impacto de los KPIs en procesos reales.
Foco en ROI
Priorizamos quick wins y gobernanza que acelera decisiones, reduce duplicación y baja el riesgo (no “meses de comités”).
¿Qué necesitaríamos para empezar?
Solo tres cosas: tus 5–10 KPIs más críticos, los informes que los consumen y una lista de fuentes principales. Con eso se puede diagnosticar y construir un plan con impacto.
Nota: el objetivo no es “tener más BI”. Es que tus decisiones se apoyen en métricas estables, trazables y gobernadas. Eso, al final, es lo que convierte.
¿Conectamos?
La tecnología bien aplicada suele facilitar las cosas. Si sospechas que también puede ser de ayuda para ti, concédenos la oportunidad de conocerte y demostrarte hasta qué punto es así.
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Business Development Manager | PSELLER Microsoft en Ayesa | Miembro Unidad Transición Energética, Climática y Urbana en Tecnalia | Secretaria de la Junta Directiva del Cluster de la Construcción (Build INN)