Un dashboard puede estar bien diseñado y aun así presentar una cifra incorrecta.
En este ejemplo simulado, Power BI mostraba $24.600, mientras que la fuente transaccional sumaba $18.300.
La diferencia no se originaba en la tarjeta, el formato ni la apariencia del reporte. El problema estaba en el modelo.
Un código de cliente aparecía duplicado en la tabla maestra, y la lógica utilizada terminaba contabilizando parte de las ventas más de una vez.
La corrección requirió:
Este tipo de error recuerda algo importante: validar un dashboard no significa únicamente comprobar que los gráficos carguen o que las medidas devuelvan valores.
También implica revisar el recorrido completo del dato:
Fuente → estructura → relaciones → medidas → visualización → conciliación.
Antes de presentar un indicador a gerencia, conviene confirmar que el modelo representa correctamente la operación.
¿Qué validaciones realiza tu empresa antes de aprobar un reporte de Power BI? En FreeData revisamos y corregimos el modelado de datos detrás de tus dashboards, para que cada cifra que ve gerencia sea una cifra en la que puedas confiar.
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