Carlos Anaya Ruiz
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Servicio · Ciudad de México

Dashboards y Analítica de Negocio

Un tablero que la dirección abre el lunes y entiende sin que nadie se lo explique. Conectado a tus datos, no a un export de la semana pasada.

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Consultoría remota desde Ciudad de México.

Contexto

Por qué esto importa

Tu negocio ya genera datos: ventas, comportamiento de usuarios, métricas de operación, rendimiento de campañas. El problema casi nunca es la falta de datos — es que nadie coincide en qué número mirar. Cuatro personas abren cuatro reportes distintos y llegan a la reunión con cuatro cifras para la misma pregunta.

En Amazon construí un sistema de BI en Power BI con esquema de estrella y consultas DAX complejas, integrando fuentes vía SQL y APIs REST. Antes de eso, como project manager en Master Loyalty Group, monté dashboards en Power BI con DirectQuery a Azure DevOps y SQL Server. Lo que aprendí en ambos casos es que la gráfica no es la parte difícil: la parte difícil es acordar la definición de cada métrica y conectarla a la fuente correcta para que nadie tenga que actualizarla a mano.

Por eso empiezo por las decisiones y no por las visualizaciones. Definimos las métricas que de verdad se usan para decidir, escribimos su fórmula, revisamos de dónde salen los datos y cada cuánto se actualizan — y sólo entonces diseño la pantalla. Un dashboard honesto muestra pocas cosas, las muestra bien y se lee en el teléfono un lunes a las ocho de la mañana.

Alcance

Qué construyo

Dashboards interactivos y data-driven para tu plataforma

  • Visualización de datos clara con gráficas interactivas
  • Diseño responsivo que funciona en cualquier dispositivo
  • Conexión en tiempo real con tus fuentes de datos (APIs, SQL, Firebase)

Qué cambia para tu equipo

  • Una sola pantalla con las métricas que tu equipo usa para decidir, en lugar de siete reportes que nadie abre.
  • Los números salen de la fuente de datos, no de una exportación manual que alguien pega cada lunes.
  • Cada métrica tiene su definición escrita, así dos áreas dejan de reportar cifras distintas para lo mismo.
  • Se lee bien en el teléfono, que es donde en la práctica se revisa.

Cómo trabajo

Cómo trabajamos

Cuatro etapas, en este orden. Las dos primeras son donde se gana o se pierde un proyecto de datos.

  1. 01

    Definición de preguntas

    Antes de elegir gráficas, definimos qué decisiones debe soportar el dashboard y qué métricas las responden, cada una con su fórmula por escrito.

  2. 02

    Auditoría de fuentes

    Revisamos de dónde vienen los datos, cada cuánto se actualizan y qué tan confiables son. Aquí aparece la mayoría de las sorpresas de un proyecto de datos.

  3. 03

    Diseño y construcción

    Wireframes, jerarquía visual y desarrollo con React/Next.js, con la carga de datos planteada para que la primera vista sea rápida y el resto llegue progresivamente.

  4. 04

    Entrega y extensión

    Pruebas cross-browser, documentación de cada métrica y una estructura modular para que agregar una tarjeta nueva no implique rehacer el dashboard.

Encaje

Para quién es y para quién no

Encaja bien

  • Equipos que ya tienen datos y les falta una vista compartida para actuar sobre ellos.
  • Plataformas SaaS que necesitan ofrecer un panel de analítica a sus propios clientes.
  • Operaciones que hoy dependen de un archivo de Excel que sólo una persona sabe actualizar.

No encaja

  • No es para quien todavía no captura los datos. Si la información no existe o no es confiable, primero hay que instrumentar; visualizar antes sólo produce gráficas equivocadas con mejor tipografía.
  • No sustituye una plataforma de BI con modelado y gobierno de datos para toda la organización. Si necesitas eso, un dashboard a medida es la herramienta incorrecta.

Qué incluye

Qué recibes

  • Auditoría de fuentes de datos y requerimientos
  • Diseño UX/UI del dashboard con wireframes
  • Desarrollo frontend con React/Next.js y librerías de gráficas
  • Integración con APIs, bases de datos y servicios cloud
  • Optimización de rendimiento y carga de datos
  • Responsive design y pruebas cross-browser

Stack

Fuentes y librerías

Se eligen por proyecto, no por costumbre. Un dashboard de una sola fuente no necesita una plataforma de BI detrás.

Visualización · Aplicación

  • Recharts
  • D3.js
  • Chart.js
  • Plotly
  • React
  • Next.js
  • TypeScript
  • Node.js
  • Recharts
  • D3.js
  • Chart.js
  • Plotly
  • React
  • Next.js
  • TypeScript
  • Node.js
  • Recharts
  • D3.js
  • Chart.js
  • Plotly
  • React
  • Next.js
  • TypeScript
  • Node.js

Fuentes de datos · BI y modelado

  • PostgreSQL
  • MySQL
  • MongoDB
  • Firebase
  • SQL Server
  • GraphQL
  • APIs REST
  • Power BI
  • DAX
  • SQL
  • Pandas
  • ETL
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • MongoDB
  • Firebase
  • SQL Server
  • GraphQL
  • APIs REST
  • Power BI
  • DAX
  • SQL
  • Pandas
  • ETL

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Qué librerías de visualización utilizas?

Trabajo con Recharts, D3.js, Chart.js y Plotly según las necesidades del proyecto. Para dashboards de BI también tengo experiencia con Power BI y DAX para consultas complejas.

¿El dashboard puede consumir datos en tiempo real?

Sí. Implemento conexiones WebSocket, Firestore real-time listeners y polling optimizado. La arquitectura se diseña para que los datos se actualicen sin recargar la página.

¿Puedo agregar nuevas métricas después?

Absolutamente. Diseño dashboards con arquitectura modular: agregar nuevas tarjetas, gráficas o secciones es tan simple como configurar un nuevo componente. La estructura de datos es extensible por diseño.

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