Informe mensual de KPI con SQL y Power BI

La pregunta de negocio

¿Cómo se movieron este mes los ingresos, los pedidos, el valor promedio del pedido y la tasa de devolución, frente al mes anterior y al mismo mes del año pasado, y por qué?

Convertida en un objetivo SMART, para que sepas cuándo terminaste y un evaluador vea que la acotaste como analista:

Specific

Cuatro KPI por canal y categoría para el último mes completo.

Measurable

Cada KPI frente al mes anterior y al mismo mes del año pasado; los totales del informe cuadran con la base de datos.

Achievable

Una base de datos SQL, unas pocas consultas o vistas guardadas y un archivo de informe que se actualiza.

Relevant

La dirección lo lee a principios de cada mes para decidir dónde mirar con más detalle.

Time-bound

Un mes nuevo se actualiza en menos de 15 minutos. Primera versión en tres semanas.

Conjuntos de datos

Datos públicos, gratis para descargar. Elige uno, lee su licencia en la página de origen y enlaza esa página en tu README en vez de subir los archivos.

Paso a paso

Cada paso enlaza a niveles de AnalystQuest que enseñan la habilidad con los datos de la tienda Harbor & Pine, para que la practiques antes de aplicarla al conjunto de datos real.

1. Escribe las definiciones de los KPI

   Una línea por KPI: la fórmula, los filtros (qué estados, con envío o sin él) y la granularidad con la que se cuenta. El mes del informe es el último mes completo, nunca el mes actual a medias. Cada paso posterior remite a esta hoja.

   • Practica:
   • Excel · Cuestionario: de una petición vaga a un objetivo SMART
   • SQL · De la pregunta a la respuesta comprobada
   • Excel · Cuestionario: ¿qué fórmula es el valor promedio del pedido?

2. Extrae los datos con SQL

   Escribe una consulta por granularidad: una tabla a nivel de pedido y una a nivel de línea de pedido, cada una agregada antes de unirlas, para que los costos de envío o los conteos de pedidos no se repitan en cada línea. Guarda el resultado como una vista o una tabla resumen de la que lea el informe.

   • Practica:
   • SQL · Ingresos por envío y por mercancía de cada canal
   • SQL · Ingresos por envío que crecieron tras un join
   • SQL · Guarda un resumen como tabla

3. Compara los meses de la forma correcta

   Usa LAG sobre una serie mensual para el cambio mes a mes, y compara con el mismo mes del año anterior para quitar la temporada. Comprueba que los dos meses que comparas estén completos.

   • Practica:
   • SQL · Mes a mes vs año a año
   • SQL · La trampa del mes parcial
   • SQL · Crecimiento mes a mes

4. Construye el informe que se actualiza

   Conecta Power BI o Excel a la vista mediante Power Query, de modo que un mes nuevo sea una actualización y no una reconstrucción. Diseña un bloque de KPI (valor, frente al mes anterior, frente al año anterior), una tendencia de 13 meses y una tabla por canal y categoría. Ningún mes escrito a mano en ninguna parte.

   • Practica:
   • Excel · Importa desde SQL Server con una consulta
   • Excel · El bloque de KPI y un resumen de una línea con TEXT
   • Excel · Desafío final: ensambla el informe mensual

5. Concilia y luego comenta

   Antes de publicar, compara los totales del informe con una consulta directa a la base de datos y anota el resultado. Después escribe tres líneas de comentario: qué se movió más, la razón probable con un número detrás y qué mirarías a continuación.

   • Practica:
   • Excel · De líneas de pedido a totales por pedido con SUMIF
   • SQL · Desafío final: el paquete de KPI heredado
   • Python · De las cifras a una conclusión

Qué mostrar

El mismo proyecto, presentado de tres maneras. Los números entre corchetes son marcadores: reemplázalos por tus propios resultados.

Plantilla de informe

Cópiala en tu README o en un documento y reemplaza cada corchete. Limita el resumen ejecutivo a lo que leería un gerente ocupado.

# [Título del proyecto]: informe mensual de KPI

## Resumen ejecutivo
[Mes]: ingresos de [valor] ([+x]% frente al mes anterior, [+y]% frente a [mes del año pasado]).
[El cambio que la dirección debe conocer y su causa probable.]

## Objetivo
¿Cómo se movieron los ingresos, los pedidos, el AOV y la tasa de devolución en [mes], frente al mes anterior y al mismo mes del año pasado, y por qué? Audiencia: [dirección]. Se actualiza cada mes.

## Datos y límites
Fuente: [base de datos, enlace]. Tablas: [..]. Mes del informe: [último mes completo].
Conciliación: ingresos del informe [valor] frente a la base de datos [valor] (diferencia del [x]%).
Límites: [p. ej. las devoluciones se registran con retraso, así que la tasa de devolución del mes pasado subirá].

## Método
Definiciones de los KPI en docs/kpi-definitions.md. Vistas SQL a nivel de pedido y de línea, agregadas antes de unir. MoM con LAG; YoY frente al mismo mes del año pasado.

## Hallazgos
1. [El mayor movimiento, con números.]
2. [El canal o la categoría detrás de él.]
3. [Cualquier cosa inusual y si es real o un problema de datos.]

## Recomendaciones
[Dónde mirar a continuación, o una acción.]

## Próximos pasos
[p. ej. automatizar la actualización, añadir una línea de meta, añadir una página de detalle.]

Errores comunes

• Comparar un mes actual incompleto con un mes anterior completo.
• Unir pedidos con líneas de pedido antes de agregar, lo que repite los costos de envío e infla los ingresos.
• Definir un KPI de una forma en SQL y de otra en el informe.
• Escribir el mes a mano en una consulta o en una medida.
• Publicar sin conciliar con la base de datos.
• Un comentario que repite los números en lugar de explicarlos.

Cuánto tiempo lleva

Unas 14 a 20 horas para una primera versión, repartidas en una a tres semanas de tardes.

Definiciones

1 a 2 horas

Vistas SQL

4 a 5 horas

Comparaciones

2 a 3 horas

Informe

4 a 6 horas

Conciliar y comentar

2 a 3 horas