De Excel a Business Analytics en tu pyme
A casi todas las pymes les pasa lo mismo: el Excel es el líder. Hay una “planilla madre” que vive en un escritorio, veinte copias perdidas en mails y un ritual mensual donde nadie está 100% seguro de si las fórmulas están bien. La información existe, pero no llega a tiempo y, cuando llega, nadie se anima a decidir porque “falta un dato más”. Mientras tanto, la operación corre y la caja no espera.
Business Analytics no es comprarse un software con nombre raro ni contratar un ejército de analistas. Para una pyme, es un sistema simple que toma los datos que ya tenés, los ordena, los transforma en indicadores claros y los pone en la mesa para decidir rápido. Es pasar de “opiniones fuertes” a conversaciones con datos. Y esa pequeña diferencia cambia márgenes, foco y tranquilidad.
Por qué el Excel solo no alcanza (aunque lo amemos)
El Excel es como el cuchillo de la cocina: sirve para todo, hasta que no. Es frágil ante los errores humanos, se rompe en las copias, no escala cuando crece el negocio y no deja memoria de lo que pasó. Lo más caro no es la licencia, es el tiempo perdido en reconciliar versiones, perseguir datos y discutir quién tiene razón.
Con Analytics, el dato deja de ser un rompecabezas y se vuelve un espejo: muestra lo que hay, cuando hay que verlo.
Qué es Business Analytics
Tres ideas para poner los pies sobre la tierra. Primero, menos es más: pocos indicadores que de verdad cambien decisiones (no 40 KPIs decorativos). Segundo, del dato al hecho: no alcanza con ver números; hay que traducirlos en acciones concretas (subir ticket, bajar retrabajo, ordenar el cobro). Tercero, hábitos: el tablero no es una obra de arte; es una herramienta que se mira siempre igual, en la misma reunión, para decidir y avanzar.
El modelo D.A.L.E. para los Datos
Te propongo un modelo simple y “bien pyme” para salir del Excel eterno. Se llama D.A.L.E.
- Detectar. Definí qué decisiones querés (y necesitás) tomar cada semana y cada mes. Desde ahí derivan las métricas. Si tu prioridad es crecer con margen, decidís sobre pipeline por canal, tasa de cierre y precio promedio; si querés bajar costos operativos, mirás retrabajo, plazos de entrega y capacidad utilizada; si te preocupa la caja, mirás días de cobro, deuda vencida y proyección a 13 semanas. Detectar es elegir qué ver para poder decidir.
- Armar. Construí la base que lo hace posible: un diccionario de datos mínimo (qué significa cada campo), una única fuente para cada indicador y un tablero claro (puede vivir en Sheets/Looker/Power BI/lo que uses, no es una religión). Acá aparece el rol que nadie nombra: el dueño del dato. No es el que “hace los gráficos”, es quien cuida definiciones, calidad y accesos.
- Leer. La lectura no es recital de números. Es comparación contra líneas base y metas, detección de desvíos, identificación de patrones por canal, producto o segmento. Leer es conversar sobre lo que el dato dice: ¿por qué cayó la tasa de cierre en oportunidades grandes?, ¿por qué el retrabajo aumentó en un turno?, ¿qué pasó con el ciclo de cobro cuando cambiamos las condiciones?
- Ejecutar. Toda lectura pide un movimiento: una hipótesis a probar, un cambio de proceso, una oferta para un segmento, una llamada prioritaria. Ejecutar es cerrar el loop: decidir, asignar responsable, fecha y métrica de éxito. Si la acción no queda escrita, el número se olvida en cinco minutos.
Los números que sí mueven la aguja
No hay receta única, pero hay familias de indicadores que rara vez fallan. En comercial/marketing conviene seguir oportunidades por canal, tasa de seguimiento en 48 horas, tasa de cierre por tamaño y ticket promedio. Para operaciones, el cumplimiento de plazos, el porcentaje de retrabajo y la capacidad utilizada versus plan. Y en finanzas, margen bruto por línea, días de cobro/pago y el flujo de caja proyectado a 13 semanas.
La clave es que cada indicador tenga definición, dueño y frecuencia. Sin eso, el tablero miente o envejece.
Una mañana de Analytics en una pyme
Imaginemos el lunes a las 9:15. Abrís el tablero. Comercial ve que el canal de referidos trae menos oportunidades calificadas que el mes pasado: decide reforzar alianzas esta semana y revisar guiones. Operaciones detecta que el retrabajo subió dos puntos en una línea: convoca al responsable del proceso para revisar el checklist. Finanzas ve que se acumulan facturas a +30 días en un sector: dispara recordatorios con condiciones de pronto pago. Nadie discute percepciones; cada área mueve una palanca. Esa es la promesa de Analytics: menos adivinanza, más movimiento con sentido.
Historias cortas (nombres cambiados, dolores reales)
Estudio B2B. Tenían “muchas reuniones” y pocas ventas. Con Analytics básico (pipeline por etapa, seguimiento a 48 horas y tasa de cierre por tamaño) despidieron a la intuición. Resultado: +19% tasa de cierre en tres meses y reuniones mejor elegidas. El cambio no fue la herramienta; fue mirar siempre lo mismo y actuar.
Comercio con stock. Las reposiciones a ojo los dejaban sin producto estrella. Con un tablero simple de rotación y punto de pedido, bajaron 28% el inmovilizado y cortaron quiebres en dos meses. Compras pasó de “héroe del pasillo” a gestor con criterio.
Taller industrial. El retrabajo era un fantasma. Midiendo causas y celdas, apareció el patrón: un turno sin supervisión. Ajustaron roles y checklist. A los 45 días, el retrabajo cayó 30% y las entregas mejoraron sin agregar gente.
Gobierno de datos: quién hace qué
Tres sombreros alcanzan. El sponsor (generalmente el dueño o dirección) que define prioridades y pide cuentas. El owner del dato que resguarda definiciones, calidad, permisos y actualizaciones. Y los dueños de indicadores (comercial, operaciones, finanzas), que usan el tablero y ejecutan acciones. No es un comité; son responsabilidades explícitas para que el sistema no dependa de una sola persona con talento para Excel.
Cómo crece Analytics en tu pyme
El camino no arranca con un “súper sistema”, arranca con lo mínimo útil: una base ordenada, un conector simple y un tablero que se actualiza solo. Eso te da velocidad y consistencia (nombres iguales, mismas fechas de corte, cargas automáticas) y, sobre todo, una conversación distinta: de “creo que…” a “los datos dicen…”. Cuando el equipo mira siempre lo mismo y actúa, bajan los urgentes inventados y sube la previsibilidad.
Con esa base funcionando, viene el segundo escalón: proyecciones preventivas. Ya no sólo ves cómo estás hoy; empezás a estimar qué puede pasar si todo sigue igual. Línea de tendencia de ventas por canal, proyección de caja a 13 semanas, puntos de reposición que disparan alertas antes de que falte stock, tiempos de entrega previstos según carga. Este nivel no “adivina”, te avisa a tiempo para decidir mejor: acelerar un canal, ajustar pricing, adelantar compras o priorizar órdenes.
El tercer escalón es adelantarte a los hechos con modelos predictivos basados en machine learning e inteligencia artificial. Acá Analytics deja de ser espejo y se vuelve radar: probabilidad de cierre por oportunidad, riesgo de incobrabilidad por cliente, demanda esperada por SKU y semana, mantenimiento predictivo de equipos, propensión a baja o a recompra. Eso es IA aplicada al negocio: algoritmos que aprenden de tus propios datos para anticipar escenarios y recomendar acciones. No es “usar GPT para hacer imágenes lindas”; es predecir con evidencia para que vendas mejor, protejas margen y reduzcas sorpresas.
La clave es subir la escalera en orden: primero confiabilidad del dato, después prevención con proyecciones, y recién ahí predicción con modelos. Si cada paso queda instalado en la operación (con dueños y decisiones), el salto de Excel a Business Analytics no sólo se nota en la pantalla: se siente en la caja y en la calma del equipo.
Si deseas organizar procesos antes de medir, te recomiendo leer Procesos que tu empresa debe digitalizar hoy. Para evitar errores comunes en este camino, consultá Los 12 errores al digitalizar tu pyme. Y si buscas transformar datos en acciones, Cómo alinear la visión con resultados te brindará las herramientas para que tus objetivos se concreten.
Pasar de Excel a Business Analytics no es un salto al vacío; es un cambio de hábito.
Elegís qué decisiones querés mejorar, definís pocas métricas con dueño, armás una fuente única y usás el tablero para mover palancas todas las semanas. Cuando la conversación cambia, cambian los resultados.
Si querés convertir tus planillas en un tablero que te ayude a decidir (y a dormir más tranquilo), escribime. Podemos identificar juntos las métricas que de verdad importan, armar tu DALE Datos y dejar funcionando un sistema que el equipo use de verdad.
Por Leandro Fernández
Consultor de Estrategia
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