title: "Dashboard Power BI: Gestión de +200 Requerimientos en Tronweb" date: "2024-11-10" excerpt: "Implementación de Dashboard centralizado en Power BI para seguimiento y gestión de más de 200 requerimientos simultáneos con integración a múltiples fuentes de datos."

Dashboard Power BI: Gestión de +200 Requerimientos en Tronweb

El Problema

El equipo de Tronweb gestionaba más de 200 requerimientos simultáneos utilizando:

Múltiples hojas de Excel dispersas
Sin visibilidad en tiempo real del estado de proyectos
Reportes manuales que consumían horas de trabajo
Dificultad para identificar cuellos de botella

La Solución: Dashboard Power BI

Diseñamos e implementamos un Dashboard centralizado en Power BI que transformó la gestión de requerimientos:

Características Principales

Vista 360° de Requerimientos
- Estado de cada requerimiento en tiempo real
- Priorización dinámica
- Asignación de recursos
- Fechas de entrega y SLAs
KPIs Ejecutivos
- Requerimientos completados vs. pendientes
- Tendencias de cumplimiento de SLAs
- Distribución por tipo y prioridad
- Carga de trabajo por equipo
Alertas Automáticas
- Requerimientos en riesgo de incumplimiento
- Sobrecarga de recursos
- Dependencias críticas

Arquitectura de Datos

Fuentes de Datos Integradas

SharePoint Lists: Registro de requerimientos
Azure DevOps: Tareas y sprints
SQL Server: Base de datos corporativa
Excel: Datos históricos y complementarios

Proceso ETL

Fuentes → Power Query → Modelado → Visualización
           (Limpieza)   (Relaciones)  (Dashboards)

Componentes del Dashboard

1. Vista General

Total de requerimientos activos
Distribución por estado
Tendencia mensual
Top 10 requerimientos críticos

2. Vista por Equipo

Carga de trabajo por persona
Requerimientos asignados
Performance individual
Capacidad disponible

3. Vista Ejecutiva

KPIs principales
Cumplimiento de SLAs
Proyecciones de entrega
Riesgos identificados

4. Vista de Analítica

Análisis de tendencias
Tiempo promedio de resolución
Patrones de requerimientos
Predicciones con IA

Implementación

Fase 1: Diseño (2 semanas)

Reuniones con stakeholders
Definición de KPIs
Mockups de dashboards
Aprobación de diseño

Fase 2: Desarrollo (4 semanas)

Conexión a fuentes de datos
Modelado de datos en Power BI
Creación de medidas DAX
Desarrollo de visualizaciones

Fase 3: Testing (1 semana)

Validación de datos
Pruebas de performance
User Acceptance Testing
Ajustes finales

Fase 4: Despliegue (1 semana)

Publicación en Power BI Service
Configuración de permisos
Capacitación de usuarios
Documentación

Medidas DAX Destacadas

% Cumplimiento SLA

% Cumplimiento SLA = 
DIVIDE(
    CALCULATE(COUNT('Requerimientos'[ID]), 
              'Requerimientos'[Cumple SLA] = "Sí"),
    COUNT('Requerimientos'[ID])
) * 100

Tiempo Promedio de Resolución

Tiempo Promedio = 
AVERAGE('Requerimientos'[Días de Resolución])

Requerimientos en Riesgo

En Riesgo = 
CALCULATE(
    COUNT('Requerimientos'[ID]),
    'Requerimientos'[Estado] = "En Proceso",
    'Requerimientos'[Días Restantes] < 3
)

Resultados Obtenidos

Mejoras Operacionales

✅ Reducción de 80% en tiempo de generación de reportes ✅ Visibilidad en tiempo real de todos los requerimientos ✅ Identificación proactiva de cuellos de botella ✅ Mejora del 25% en cumplimiento de SLAs

Beneficios para el Negocio

💼 Mejor toma de decisiones basada en datos 💼 Optimización de recursos del equipo 💼 Mayor satisfacción del cliente interno 💼 Reducción de reuniones de seguimiento

Impacto en el Equipo

👥 Eliminación de trabajo manual repetitivo 👥 Foco en tareas de valor agregado 👥 Mayor motivación con visibilidad de logros 👥 Colaboración mejorada entre equipos

Características Técnicas

Performance

Tiempo de carga: < 3 segundos
Actualización de datos: Cada hora
Usuarios concurrentes: 50+
Tamaño del modelo: 150 MB

Seguridad

Row-Level Security (RLS) implementado
Autenticación SSO con Azure AD
Auditoría de accesos habilitada
Compartición segura por grupos

Lecciones Aprendidas

1. Definición Clara de KPIs

Invertir tiempo al inicio en definir qué medir y cómo medirlo evitó retrabajos y aseguró adopción del usuario.

2. Involucrar a Usuarios Finales

Iteraciones constantes con los usuarios finales garantizaron que el dashboard cumpliera sus necesidades reales.

3. Modelado de Datos Robusto

Un modelo de datos bien diseñado facilitó la escalabilidad y el mantenimiento del dashboard.

4. Capacitación es Clave

La capacitación efectiva de los usuarios fue crítica para la adopción y aprovechamiento máximo de la herramienta.

Tecnologías Utilizadas

Power BI Desktop para desarrollo
Power BI Service para publicación
Power Query para ETL
DAX para cálculos avanzados
Azure AD para autenticación
SharePoint como fuente de datos

Próximos Pasos

🔜 Integración con Microsoft Teams para notificaciones 🔜 Machine Learning para predicción de SLAs 🔜 Expansión a otras áreas de la organización 🔜 Automatización de alertas críticas

Conclusión

Este proyecto demostró el poder de la visualización de datos para transformar la gestión operativa. La inversión en un Dashboard bien diseñado e implementado generó retornos inmediatos en eficiencia y toma de decisiones.

Recomendaciones para proyectos similares:

Comenzar con un MVP y iterar
Priorizar KPIs críticos del negocio
Automatizar al máximo la actualización de datos
Invertir en capacitación de usuarios

Cliente: Tronweb
Duración: 8 semanas
Herramienta: Microsoft Power BI
Requerimientos Gestionados: 200+
Usuarios Activos: 50+

Sin título