Cómo hacer un Dashboard económico-financiero con Excel (4)

Seguimos en este artículo con la planificación de un dashboard o cuadro de mando económico-financiero. Vamos a ver la forma en la que se organizan los datos en las distintas hojas de cálculo. Es decir, los modelos de datos.

Como resumen y adelanto a este artículo y los siguientes, podemos decir que tenemos que aprender a llegar hasta aquí (presentación)...

...pasando por aquí (análisis)...

...y empezando desde aquí (datos)....

Lo que acabamos de ver son 3 ejemplos de las 3 capas o fases del flujo de la información:

datos > análisis> presentación

o bien...

datos > información > conocimiento

Cuando necesitamos desarrollar una aplicación cuya utilidad última va a ser el análisis de datos, no podemos pretender hacerlo de una vez y en una sóla hoja de Excel. Debemos trabajar en distintas hojas "especializadas" porque ello dará orden y escalabilidad (posibilidad de ampliación y sostenibilidad a lo largo del tiempo). Además, utilizar una hoja más, es gratis en Excel. Remitimos al lector al artículo "Buenas prácticas: Estructura y tipos de hojas en Excel" especialmente al gráfico de pirámide y al punto nº 7.

En este artículo vamos a desarrollar la primera de las fases anteriormente mencionadas:

DATOS

La primera fase o estado en el que se encuentra la información se llama "fase o capa de datos" y puede tomar varias formas. Comenzamos por descubrir los modelos que pueden adoptar los datos en esta primera fase:, pero antes recordemos el concepto "Dimensión" a la hora de hablar de tablas y modelos de datos:

"Dimensión" es un criterio por el que podemos ordenar, clasificar o agrupar unos datos numéricos. Por ejemplo, si tenemos una tabla con los campos "Fecha", "Tipo de gasto" y "Euros", las dimensiones serán los campos "Fecha" y "Tipo de gasto", puesto que podremos ordenar por fechas (ya sea por días, meses, años, etc.) o clasificar/ordenar por tipo de gasto (Suministros, Reparaciones, Impuestos, etc.). 

Ahora si....vamos allá con los modelos de datos...

1) TABLAS UNIDIMENSIONALES

Son las resultantes cuando introducimos nuestros datos en una colección de tablas de una dimensión, donde cada tabla representa normalmente a un período de tiempo (no siempre). En las siguientes tablas, la única dimensión es la "Cuenta" (Ingresos, Compras, Servicios, etc.). Esta primera modalidad que comentamos es UN GRAVE ERROR... y es el error más habitual en el usuario. 

... también es muy habitual poner cada tabla en una hoja distinta a la cual se pone un nombre descriptivo ...

Si no acertamos en la forma en la que disponemos nuestros datos en esta fase, el resto de desarrollo de nuestro dashboard será un proceso arduo, muy poco eficiente y tremendamente limitado en sus posibilidades. La mayoría de usuarios de Excel no superan esta fase de forma óptima porque no conocen otras posibilidades y aplican la única que saben y que cumple con estas 3 condiciones:

• La disposición de los datos se hace de forma intuitiva y responde a corto plazo a algunas necesidades de información.

• El usuario sólo necesita utilizar los operadores básicos (+-*/) y poco más.

• Como consecuencia de los anteriores puntos, es rápida.

El motivo de considerar este tipo de organización de datos como un error, estriba en su limitación a la hora de ofrecer más información (y de más valor) de la que se ve en cada tabla:

• Cada mes hay que copiar y pegar una nueva tabla (o copiar en una nueva hoja y nombrarla) y modificar como mínimo la fecha.

• Para sumar los datos de todos los meses se debe hacer una nueva tabla e introducir en cada celda correspondiente, una fórmula que vaya sumando cada dato en cada uno de todos los meses. Cuando transcurre un mes, se deben modificar todas las fórmulas para añadir el nuevo período. Todo ello es un consumo de recursos enorme y además, con una alta probabilidad de errores.

• Si quisiéramos sumar los datos de un número determinado de meses distinto al anteriormente realizado, deberíamos construir otra tabla más y de forma exclusiva para esos meses, debiendo modificar todas las fórmulas de la tabla cada vez que quisiéramos variar los meses consultados.

• Si quisiéramos realizar un gráfico para ver la evolución de alguna cuenta, nos encontraríamos con los mismos problemas de los anteriores puntos.

• Si transcurren, por ejemplo, 7 años desde que se crea la aplicación, tendríamos 84 hojas de calculo para manejar con 84 tablas, o bien 84 hojas ubicadas en una misma tabla... (según modelo elegido) y todo ello, necesitando manejarlas como hemos comentado en los anteriores puntos.

Es decir, para cualquier otra información que no sea la que se ve directamente en esas tablas, hay que volver a copiar y pegar la estructura, crear nuevas fórmulas y además modificarlas a lo largo del tiempo. Todo esto es insostenible y nada productivo.

En resumen, podemos decir que es un modelo de datos que:

NUNCA HAY QUE UTILIZARLO

Podemos ver un ejemplo si descargamos el siguiente archivo:

2) TABLAS BIDIMENSIONALES ("flat tables" o tablas planas): 

Son las que tienen una dimensión con sus items extendidos a lo largo de los encabezados de columna y otra dimensión con sus items extendidos a lo largo de las filas.

No tiene porqué ser así siempre, pero suelen presentar en las columnas los períodos de tiempo (la dimensión "fecha", que está extendida a lo largo de las columnas, pero es sólo una dimensión. ¡Cada mes NO es una dimensión!) y en las filas los items de otra dimensión a estudiar, por ejemplo, las cuentas:

Se utilizan para modelos de datos que están limitados en el tiempo y cuyo análisis se circunscribe a un período definido de antemano (sería insostenible una tabla durante muchos años con decenas de columnas). Ejemplos de ello, podrían ser un plan de viabilidad económico-financiero a X años, previsiones de tesorería o una gestión presupuestaria.

Este es un modelo de organización de datos que tiene las siguientes VENTAJAS:

• Es ciertamente intuitivo y fácil de desarrollar en un principio (los datos con este formato, suelen ser introducidos por el usuario, no importados de otros programas).

• En el paso de la fase de DATOS a INFORMACIÓN hay posibilidad y flexibilidad para introducir ratios y fórmulas complejas y otras combinaciones de datos. Por ejemplo, las fórmulas del punto de equilibrio o las de los períodos medios de cobro y pago.

• Es un modelo de datos que aporta muchas posibilidades para la última fase de PRESENTACIÓN en el propio dashboard: es fácil extraer rangos de celdas para construir gráficos y es fácil extraer valores para formar KPI's comparativos y de alto valor (gráficos de velocímetro, de termómetro, etc.).

Pero también presenta algunas DESVENTAJAS:

• La posibilidad de agrupar la información por distintos períodos de tiempo no es ágil y se hace compleja.

• Debido al anterior punto y a otros similares, el usuario se ve obligado a utilizar de forma intensiva fórmulas y funciones como SI, Y, O, BUSCARV, BUSCARH, INDICE, COINCIDIR, DESREF, etc. En definitiva, el paso de la fase DATOS  a INFORMACIÓN es más difícil y ardua.

• 2 dimensiones es un origen de datos muy escaso. Estamos privados de conocer otros puntos de vista (otras dimensiones) de forma ágil, aunque sí es posible con ciertas rigideces y apelando a algunos "trucos".

En resumen y como factores más destacados, podemos decir que es un modelo de datos que:

• No tiene limitaciones para ofrecer KPI's y gráficos de alto valor
• Requiere más conocimientos del usuario y utilización intensiva de funciones
• El manejo de los períodos de tiempo

Las tablas bidimensionales suponen un avance espectacular respecto de las tablas unidimensionales, como se puede ver en el archivo que a continuación puede descargar el lector:

TABLAS DE DATOS MULTIDIMENSIONALES (Cubos [3D] o hipercubos [+3D] OLAP)

Son tablas en las que hay una o varias columnas con un "Valor en euros" y el resto de columnas son dimensiones o criterios por las que se podría consultar la información. Entre las dimensiones, en el ámbito económico-financiero casi siempre está el campo o columna "Fecha". Vemos a continuación un ejemplo de "Tabla Multidimensional":

Es la forma habitual que nos encontramos en las tablas que importamos desde otras aplicaciones (por ejemplo, el diario de una contabilidad o el listado de facturas emitidas), pero también es posible que sea una tabla que el usuario administre introduciendo datos registro a registro (por ejemplo una aplicación de gestión de costes por proyectos o de gestión de nóminas). Podemos ver en la tabla anterior las dimensiones "Fecha", "Tipo de movimiento", "Código Cuenta" y "Descripción Cuenta". Es decir, un hipercubo OLAP.

Con este modelo de datos, se tienen las siguientes VENTAJAS: 

• Desaparecen los problemas de sostenibilidad en el tiempo, puesto que  la tabla puede aumentar hasta 1.048.576 registros.

• Se pueden añadir, mediante columnas, tantas dimensiones como sea necesario.

• Una organización de datos así, podrá servir como origen de datos de Tablas Dinámicas y ahí... se abre un mundo de posibilidades que podemos descubrir (si el lector no lo ha hecho ya) en la serie de artículos dedicado a las Tablas Dinámicas que comienza por este: "Tablas Dinámicas (I) ¿Qué son y para qué sirven?". La principal ventaja que se obtiene de esto es la velocidad de proceso y la agilidad. Es decir:
• Es una forma eficiente de ordenación de datos y se procesan las consultas y filtros a una velocidad inigualable y muy superior a las bases de datos relacionales.
• Podemos cambiar la presentación de la información por un criterio u otro de forma ágil y en tiempo real según necesidades.

Estas serían las DESVENTAJAS:

• La estructura multidimensional u OLAP, es poco intuitiva y genera rechazo a usuarios poco experimentados.

• Si la tabla la administramos nosotros introduciendo la información de forma cotidiana, en cada registro hay que introducir de forma repetitiva los datos de cada dimensión (ver en la tabla anterior los nombres de los "Agentes", por ejemplo, repetidos muchas veces en la tabla. Esta desventaja desaparece, evidentemente, si la tabla es importada.

• Las tablas multidimensionales están destinadas casi irremediablemente a ser procesadas mediante Tablas Dinámicas para convertir los "Datos" en "Información". Esto proporciona las ventajas propias de dichas tablas dinámicas, pero también sus servidumbres: las tablas dinámicas ofrecen más rigideces y dificultad para ser incluidas en Dashboards o para combinar datos que generen KPI's de muy alto valor. Es decir, son muy buenas (únicas y las mejores) para pasar de "Datos" a "Información", pero no tanto para pasar de "Información" a "Conocimiento".

En resumen y como factores más destacados, podemos decir que es un modelo de datos que:

• Es fácilmente sostenible en el tiempo y escalable en tamaño.
• Es extremadamente rápido, fácil de utilizar y eficaz para el entorno operativo y táctico en la empresa (a nivel de mandos intermedios).
• En muchas ocasiones, ofrece rigidez y dificultades para construir KPI's para la toma de decisiones estratégica.

Los siguientes archivos muestran ejemplos del modelo de datos multidimensional y de posibles formas de convertir los datos en información mediante Tablas Dinámicas y algunos gráficos:

Tabla Multidimensional importada de otra aplicación:

Tabla Multidimensional administrada por el usuario:

Puede  ver otros artículos de esta serie:

Cómo hacer un Dashboard económico-financiero (1)
Cómo hacer un Dashboard económico-financiero (2)
Cómo hacer un Dashboard económico-financiero (3)
Cómo hacer un Dashboard económico-financiero (5)
Cómo hacer un Dashboard económico-financiero (6)

Si desea llevar a la práctica todo lo que le hemos ofrecido en este artículo, puede asistir a nuestros cursos prácticos de Excel o puede solicitarlos in company:

 

Cómo hacer un Dashboard económico-financiero con Excel (3)

En este artículo hablaremos de 4 principios en el diseño de un dashboard o cuadro de mando económico-financiero.

1. Simplicidad

• Un dashboard debe ocupar una sóla página y preferentemente con orientación horizontal o apaisada. No debe ser necesario hacer scroll en nuestra pantalla de ordenador , ni tampoco pasar de una página a otra en caso de leerlo en papel. Si necesitamos tantos indicadores que no podemos "encajarlos" en una sóla página, tenemos que considerar dividirlos en dos temas distintos y realizar dos dashboards. Por ejemplo, si no hay espacio suficiente en una página para todos los KPI's de costes de una empresa, podemos separarlos por tipo de coste (Coste fijo / Coste variable o bien Costes generales / Costes de la producción, etc.) en varios dashboards.

• No incluir demasiadas tablas y listas. Hablamos de diseñar un dashboard, no un informe ni un scorecard. Un dashboard debe incluir KPI's que comparen de forma visual lo conseguido respecto de las metas a conseguir. Sin embargo, un scorecard ofrece una información principalmente numérica en forma de tablas (y a veces indicadores gráficos que casi siempre muestran la evolución y tendencia), pero orientado a la toma de decisiones más operativa y menos estratégica. Además, los scorecard (a diferencia de los dashboard) se actualizan y son consultados con más frecuencia y están dirigidos a mandos intermedios.

• Formatos austeros. NO a la fantasía. Sobre esto, recomendamos encarecidamente que el lector revise el articulo "20 consejos sobre gráficos y una norma desesperada". En definitiva, se trata de maximizar el "data-ink ratio" o "ratio información / tinta" por centímetro cuadrado. Concepto este introducido por el experto en visualización de datos, Edward Tufte.

2. Uso adecuado del espacio en la página

Si bien en un dashboard sólo debe aparecer información relevante y que aporte conocimiento para la toma de decisiones, dentro de la colección de KPI's que decidimos incluir, no todos tienen la misma importancia y eso es motivo de plantearse la pregunta ¿Qué lugar debe ocupar cada KPI? La respuesta la tenemos en el siguiente esquema:

La numeración de los cuadros anteriores, representa el orden de importancia de cada zona y el orden en el que la mayoría de lectores focalizan su mirada en cada espacio (según el proyecto "Eyetrack III" del "Pointer Institute" , del cual se pueden obtener interesantísimas conclusiones).

3. Intuitivo

Cualquier persona debería poder entender qué tipo de información ofrece el dashboard y su contexto. Sería una buena idea poner esto en práctica con algún conocido que no haya intervenido en el desarrollo. Si esa persona necesita preguntar repetidas veces sobre el significado de las distintas partes del dashboard, es que algo no va bien.

Quizá son necesarios algunos títulos más... o quizá menos. Quizá los gráficos no son adecuados o quizá falta o sobra información numérica de apoyo. También es posible que algunos KPI's o títulos no estén suficientemente resaltados o en el lugar adecuado. Otras causas de confusión pueden ser los formatos aplicados a los números.

Títulos

• Ineludiblemente, el dashboard debe incluir un título haciendo referencia al rango de fechas al que se refiere la información económica.
• Debe quedar muy claro cuál es la fecha última de actualización de los datos que nutren al dashboard
• Los títulos han de ser descriptivos, evitando las siglas o símbolos que produzcan confusión.
• Una técnica que se puede aplicar a los títulos, es aplicarle unos colores muy suaves, precisamente para realzar la importancia de los datos.

Formatos

• Es conveniente usar el punto de los millares, porque facilita la lectura:

NO:  2354890               SI:  2.354.890

• Usar decimales sólo si el contexto de los datos lo requiere. Por ejemplo, si las cifras que se manejan son muy pequeñas. Sin embargo, si representamos cifras "millonarias", no es necesaria la utilización de decimales en un dashboard que va a ser interpretado para la toma de grandes decisiones.
• Usar el símbolo del € o de la moneda correspondiente, sólo cuando sea estrictamente necesario. Si el dashboard está desarrollado en español, va a ser leído por personas de nacionalidad española y además referido a las ventas de una empresa española ¿qué necesidad hay de reflejar el tipo de moneda?
• Si las cifras representan varios millones, se pueden mostrar en "miles".

4. Interactivo y configurable

Interactivo

Nuestro "Tablero de a bordo" debe ofrecer la posibilidad de que el usuario modifique algunos parámetros  o "dimensiones" mediante ciertos controles. Es decir, debemos proveer a nuestro dashborad de listas desplegables, botones de opción, casillas de verificación, etc. que sean capaces de:

• Seleccionar rangos de fechas (podemos ver como ejemplo de vanguardia, los nuevos controles de escala de tiempo de Excel 2013)
• Seleccionar formatos de presentación (euros, porcentajes, unidades, etc.)
• Seleccionar el tipo de presentación (alternar entre gráficos de un tipo u otro)
• Seleccionar lo que se quiere ver (podemos aprovechar un mismo espacio de nuestro dashboard para alternar entre presentar un gráfico de tarta con la distribución de ventas por líneas de negocio, o bien presentar una línea de tendencia de la producción del período)
• etc.

Configurable

En casi cualquier aplicación de Excel, hay ciertos parámetros que no son inamovibles a lo largo del tiempo y tampoco válidos para cualquier empresa. Por ejemplo:

• Podríamos incluir en determinados títulos el nombre comercial de la empresa, pero, ¿qué ocurrirá si algún día cambia dicho nombre?
• Podríamos incluir en las formulas que lo requieran el tipo de IVA vigente, pero, ¿qué ocurrirá si hay un cambio al respecto?
• Podríamos imputar los costes de alquiler según un porcentaje de ocupación determinado, a las distintas áreas funcionales de la empresa, pero, ¿qué pasaría si algún día la empresa hace reformas  y redistribuye el espacio debido a nuevas necesidades?

Por lo tanto y según estos ejemplos, nos damos cuenta de que es necesario que el usuario tenga acceso a estos parámetros mediante una hoja que permita su edición cuando sea necesario.

5. Navegable

Ya hemos dicho en otros artículos que para desarrollar un dashboard en un libro de Excel, es necesaria una estructura con varias hojas de distinto tipo y funcionalidad. Por lo tanto, lo ideal es dotar a la aplicación de un sistema de navegación mediante links y/o botones. Este tema lo podemos ver desarrollado en el artículo "Buenas prácticas: Navegar por un libro de Excel".

En el siguiente artículo de esta serie y después de haber planificado y tomado multiples decisiones sobre los KPI's necesarios y la forma en la que se representarán estos, entramos en la recta final de la planificación. Se trata de establecer la forma de organizar los datos en distintas hojas, desde el principio, hasta que estos están representados en un dashboard. Es decir, conoceremos las 3 capas o fases de la información: desde que el dato se genera o importa de otra aplicación, hasta que está presentado en forma de KPI, pasando por procesos y cálculos intermedios mediante fórmulas, funciones y tablas.

Si desea llevar a la práctica todo lo que le hemos ofrecido en este artículo, puede asistir a nuestros cursos prácticos de Excel o puede solicitarlos in company:

 

Cómo hacer un Dashboard económico-financiero con Excel (2)

En este post, vamos a desarrollar los puntos que conforman las líneas maestras de la planificación de un dashboard económico - financiero para una definitiva comprensión. El objetivo no es empezar el desarrollo con Excel. El lector tan sólo debe reflexionar, tomar notas y hacer un esquema de todo cuanto se aconseja a continuación.

Queremos insistir al lector (para que no pierda de vista el contexto) en algo que ya dijimos en la primera entrega de esta serie de articulos: "...cuando hagamos referencia a "Dashboard", se supone que estamos teniendo en cuenta también la estructura que lo soporta y no sólo la página que contiene los KPI's". Aunque es cierto que en muchos contextos nos referiremos a la página o páginas que contienen precisamente esos indicadores.

DEFINIR EL OBJETIVO GENERAL

Es necesario pedir al que será lector final del dashboard, cuál es el problema que ha considerado suficiente para pensar en necesitar información económico-financiera para la toma de decisiones. Podría ser la necesidad de controlar una nueva unidad de negocio, o quizá la necesidad de controlar la evolución de las ventas en distintas líneas o gamas de productos para guiar la política de ventas, o tal vez cualquier otra razón similar. En definitiva:

El objetivo final debe ser nuestra primera ocupación

DEFINIR LOS DESTINATARIOS DEL DASHBOARD

Es necesario prestar atención a algunos aspectos sobre los destinatarios o "consumidores" finales de un dashboard. El dashboard...

• ...¿Será leido e interpretado por personal interno de la empresa o será presentado a entidades financieras, proveedores u otros agentes? Los contenidos deberán adaptarse a las necesidades y el objetivo, la confidencialidad requerida, etc.
• ...¿Qué lugar ocupan los destinatarios en la organización de la empresa y que formación tienen? No es lo mimso un dashboard dirigido a un responsable de área, que a un gerente con formación en Ciencias Empresariales, que al Director General de la compañía (sin formación específica en materia de empresa y finanzas, pero con conocimientos generales), que a los socios accionistas. Cuanto más alto sea el nivel jerárquico la información debe ser más gráfica e intuitiva y con ausencia de tablas y terminología económica. Tan sólo en el caso de cuadros de mando o informes para responsables de área, deben incluirse tablas en combinación con gráficos y términos técnicos.
• ...¿Será necesario interactuar con el dashboard? Si va a ser interpretado de forma estática (incluido en un Power Point, en un PDF, etc.) no podremos interactuar para acotar fechas, seleccionar líneas de negocio, formato de los datos, etc. Esto nos obligará a afinar mucho con el contenido, puesto que deberá ser exactamente lo que el destinatario necesite. Sin embargo, si es posible interactuar, habrá que utilizar controles especiales como listas desplegables, botones de opción, etc., y deberá ser tenido en cuenta a la hora de definir los KPI's y su distribución en la página.

DEFINIR LOS KPI's

Un KPI es un indicador del nivel de cumplimiento de un objetivo relevante en uno o varios procesos de negocio. Por lo tanto, un KPI nos debe reclamar atención e intervención ante algo que se está desviando de lo establecido como objetivo. Los KPI's que debemos elegir para nuestro dashboard deben dar soporte a nuestro objetivo general. No debemos incluir un dato sólo porque lo tenemos disponible.

Un truco para ayudarnos a configurar nuestros KPI's es formular las preguntas que deben ser contestadas por éstos (basadas en el objetivo general que se comentaba en el punto anterior) y disponerlas en una página como si fuera nuestro futuro dashboard.

..Después, podremos variar este boceto y adecuarlo a ciertos criterios de uso óptimo del espacio en la página (ver el artículo "Cómo construir un Dashboard económico-financiero (3)"). En el ejemplo de arriba, al final del proceso de desarrollo del dashboard, el "boceto" anterior terminó siendo así:

Este es un Dashboard totalmente temático, puesto que analiza sólo la producción de una empresa (las ventas  o facturación, regularizadas con la variación de exsistencias de productos en curso y terminados), pero podría ser un dashboard que en una sóla página aportara la información mas relevante de varios aspectos de una compañía, como pueden ser los costes fijos, variables, de la producción, etc., así como el beneficio, cash flow u otros.

DEFINIR LAS FUENTES DE DATOS

Uno de los sentidos de tener explícito el anterior punto (definición de KPI's) es precisamente, saber de dónde tenemos que extraer los datos.

Imaginemos que vamos a desarrollar un dashboard para un responsable del departamento comercial y, a requerimiento suyo, debemos incluir un KPI con el período medio de cobro a clientes en un período detemrinado. Para ello y, según la fórmula del PMC (Período medio de cobro), necesitaremos saber:

• La facturación neta realizada en el período al cliente
• El saldo medio de deuda que ese cliente ha mantenido con la empresa en el período

El motivo es que el PMC=365 / (Ventas / Saldo medio deuda cliente). O lo que es lo mismo, para un cliente al que se le haya facturado 600.000 € en un año y haya mantenido una deuda de 100.000 € como promedio, el PMC habría sido de 61 días (2 meses aprox).

Conclusión: debe ser posible encontrar en algún sitio de nuestro sistema de información los datos enumerados anteriormente. Por ejemplo, si tuviéramos acceso al "Libro Diario" del programa de contabilidad o al "Libro mayor" de la cuenta 430xxxxxx, podríamos importarlo a formato Excel y a partir de ahí sólo tendríamos que filtrar los movimientos en un período determinado y añadir una columna que genere un acumulado. Posteriormente, para saber la deuda media, calculamos el promedio del acumulado.

De forma similar, la facturación neta sería fácil obtenerla de ese "Libro Diario" filtrando por la cuenta 70xxxxxx y totalizando los registros obtenidos en un período determinado.

Este podría ser un ejemplo, pero debemos reflexionar sobre todos los KPI's que pretendemos incluir y sobre sus orígenes de datos. 

DEFINIR LAS DIMENSIONES Y LOS FILTROS

Dimensiones

Las dimensiones son todos aquellos campos que NO son el valor en euros. Dicho de otra forma, son aquellos campos por los que podríamos consultar cosas sobre el campo protagonista que es el valor en euros. Si nos fijamos en la tabla del punto anterior, vemos que hay 3 campos de dimensión:

• La fecha
• El código de cuenta
• El nombre de la cuenta

El cuarto campo es el propio valor en euros y NO es una dimensión. El quinto campo es añadido después de importar los datos del ERP o del programa de contabilidad y su utilidad es reflejar el acumulado.

Por ejemplo, si en nuestro dashboard  quisiéramos introducir un gráfico de tarta para ver la distribución por líneas de negocio, deberíamos conseguir un campo adicional con la dimensión "Línea de negocio".

Filtros

Antes hemos definido y entendido lo que son las dimensiones. Pero lo más frecuente es que no necesitemos todos los registros que tenemos de nuestra base de datos original. A veces, necesitaremos extraer de ella una tabla ya filtrada mediante fórmulas o funciones de forma continua y como origen de datos de un KPI determinado. Otras veces necesitaremos que los filtros los aplique el usuario de forma interactiva mediante listas desplegables, botones de opción, cuadros de lista, etc. Debemos planificar adecuadamente todo ello.

Ejemplo de filtros en los que el usuario decide interactuando

Si desea llevar a la práctica todo lo que le hemos ofrecido en este artículo, puede asistir a nuestros cursos prácticos de Excel o puede solicitarlos in company:

 

Cómo hacer un Dashboard económico-financiero con Excel (1)

Quizá el lector ha llegado a este artículo ávido de formación e información sobre un tema que ya conocía de su existencia como es el de los Dashboards o Cuadros de Mando económico - financieros. Quizá el lector ha llegado hasta aquí por la curiosidad que le genera un tema que no conocía, pero que cree que puede ayudarle en su desempeño profesional en el área eco-fin de la empresa donde trabaja... o de su propia empresa.

Parte de un Dashboard creado en Excel

En cualquier caso, vamos a intentar construir esta serie como corresponde... desde el principio.

¿Que es un "Dashboard"?

En el ámbito empresarial, un "Dashboard" (traducido de forma literal sería "Tablero de a bordo" por su parecido a un salpicadero con velocímetros y otros indicadores gráficos) es un informe que proporciona indicadores de ciertos procesos de negocio y que cumple las siguientes condiciones:

1. Muestra gráficamente los datos, ayudando al destinatario del informe a enfocar su atención en posibles desviaciones, tendencias, comparaciones y otros comportamientos de algunas métricas de carácter económico y financiero (por ejemplo).
2. Muestra sólo los datos relevantes con respecto a un objetivo general establecido en un Plan de Empresa o en un Plan Estratégico.
3. Muestra conclusiones objetivas para inferir en el lector la construcción de su propio análisis ponderado por matices y factores que van más allá de la frialdad de los números.

Dashboard creado en Excel

Si bien lo que acabamos de ver es la cara visible, tenemos que señalar que detrás de esta página o "tablero de a bordo" debe haber toda una organización o estructura de hojas con distintas funciones. Aprenderemos la forma de desarrollar todo ello más adelante, pero un adelanto de esa estructura se puede ver en el artículo de este mismo Blog: "Buenas prácticas: Estructura y tipos de hojas en Excel"

Así pues, en adelante, cuando hagamos referencia a "Dashboard", se supone que estamos teniendo en cuenta también la estructura que lo soporta y no sólo la página que contiene los KPI's.

¿Cómo empezar?

Se dice que lo ideal cuando nos disponemos a desarrollar una aplicación en Excel es intentar aplicar el principio de Pareto de la siguiente forma:

• 80% del tiempo planificando bolígrafo en mano
• 20% del tiempo desarrollando en Excel

A mi me parece algo exagerado, pero quizá sí sería ajustado considerar una relación de 60% - 40%  o incluso de 70%-30%.

Vamos a ocuparnos de esa planificación que debería ocuparnos entre el 60% y el 80%. Para ello y, de forma contraria a lo que mucho usuarios hacen, DEBEMOS EMPEZAR POR EL FINAL. Es decir, lo primero que debemos decidir al abordar el desarrollo de un cuadro de mando, son todas aquellas cosas que tienen que ver con el final. Estas cosas son:

Planificación

1. Definir el objetivo general que a final queremos conseguir.
2. Definir quienes serán los destinatarios finales de nuestro trabajo, cómo lo utilizarán, el nivel de detalle requerido, etc.
3. Definir los indicadores que al final son los que nos guiarán en la toma de decisiones.
4. Definir las fuentes de datos que "alimentarán" a nuestro Dashboard cuando ya esté terminado.
5. Definir las dimensiones (criterios por los que la información se mostrará) y los filtros (formas de segmentar o acotar los datos y la información.

Es absolutamente necesario tener TODOS estos puntos bien definidos y expresados por escrito, puesto que en el proceso de desarrollo del Dashboard vamos a necesitar una visión de conjunto.

Como puede ver el lector, no hemos decidido nada respecto de nuestro libro de Excel, ni tan siquiera hemos hablado de Excel. Para ello, aun es pronto. En el artículo siguiente desarrollaremos con más detalle cada uno de los 5 puntos enumerados anteriormente, poniendo también algunos ejemplos.

Si desea llevar a la práctica todo lo que le hemos ofrecido en este artículo, puede asistir a nuestros cursos prácticos de Excel o puede solicitarlos in company:

 

Cuadro de mando económico con Excel 2007-2010

El cuadro de mando económico para pequeñas y medianas empresas "CME Pymes v. 5.0" se actualiza a la versión 5.3.

Después de un año de funcionamiento y habiendo sido implantado micropymes de todos los sectores (imprentas, industrias de aluminio y cerrajerías, agencias de viajes, comercializadoras-distribuidoras, etc.), el cuadro de mando basado en Excel y desarrollado por José Manuel Pomares (Témpora Consultores) para el control de costes y optimización de resultados, incorpora 2 nuevos informes para un mayor control por parte de gerentes, directores financieros y profesionales que desean tener un seguimiento más cercano de la gestión y menor incertidumbre en la toma de decisiones:

El primero de ellos, es un dashboard que recopila los KPIs económicos fundamentales de una micropyme:

Como se puede ver en la imagen anterior, las micropymes podrán tener en un sólo informe, el control de los  ingresos y la producción, costes desde la perspectiva de "Coste fijo-Coste variable" o "Coste directo-Coste indirecto" tan sólo haciendo click en un selector....

... gastos e ingresos extraordinarios, estructura de costes con gráficos de barras apiladas....

                       

.... y gráficos avanzados de velocímetro que contienen en su interior un minigráfico con la evolución del parámetro que se muestra. Con ello se consigue proporcionar en pocos centímetros cuadrados multitud de información sobre un mismo aspecto de la empresa: promedio, objetivo, grado de cumplimiento del objetivo, evolución y estacionalidad, tendencia, etc.:

Otro informe es el de análisis y comentarios, pudiendo albergar información literal (no gráfica) y explicaciones sobre la toma de decisiones que  a lo largo del año se deriva de los análisis mensuales de la información económica. A este informe se tiene acceso desde cualquier otro informe mediante un botón.

Además, se han actualizado algunos gráficos, sustituyéndolos por otros más avanzados y haciéndolos más intuitivos:

Por supuesto, se mantienen las herramientas de análisis dinámico para evaluar distintos escenarios: Análisis "What if":

Ver video de la versión anterior del CME Pymes

Al igual que la anterior versión, el nuevo CME pymes v.5.3. tiene una rápida y ágil implantación en medianas y pequeñas empresas (menos de 2 días). Más info en: info@temporaconsultores.com .

 

Relacionar datos de distintas tablas en Excel

(artículo actualizado el 24/10/12)

Si el lector ha revisado los artículos de este blog referidos a Modelización de datos en Excel, y los 4 artículos relacionados siguientes, encontrará la necesidad de saber como se pueden relacionar los datos de dos tablas distintas.

En los artículos Modelización de datos en Excel (2) y Modelización de datos en Excel (3), veíamos como era necesario crear en cada tabla unos campos de enlace llamados "campos clave" y que estos podían ser claves primarias (primary keys) o claves externas (foreing keys).

Pues bien, en primer lugar definamos qué es eso de "relacionar" los datos de dos tablas.

Relacionar tablas

Dicho de forma coloquial, relacionar dos tablas, es conseguir que, estando en una tabla nº 2, se pueda elegir un dato de un registro de la tabla nº 1 y automáticamente aparezcan en la tabla nº 2 los datos asociados a ese registro.

Por ejemplo: estando en una tabla que registra las nóminas mensuales, cuando seleccionamos el trabajador a quien corresponde los datos de la nómina que estamos registrando, aparezca en el campo de al lado el área a la que pertenece dicho trabajador.

¿Cómo se hace?

Debemos hacerlo en 3 pasos:

PASO 1) Definir un "Nombre al rango" donde están los datos a enlazar

En la Tabla nº 1 debemos seleccionar la columna de datos que queremos tener en la lista desplegable de la Tabla nº2. En el ejemplo que vamos a utilizar, es la columna donde tenemos los nombres de trabajadores:

Seguidamente, hacemos click para obtener el cuadro de "Nombre nuevo, en la ficha Fórmulas / grupo Nombres definidos / Asignar nombre / Definir nombre...

... y sustituimos el Nombre que se propone en el cuadro de diálogo, por el de IDTrabajadores

después de aceptar ya estará definido el Nombre para el rango, aunque no apreciemos nada. Si queremos ver los nombres de rangos que tiene nuestro libro de Excel, podemos revisarlos en el botón "Administrador de Nombres" que había a la izquierda de "Asignar nombre...".

Podemos recordar de forma completa "Cómo asignar un nombre de rango"

PASO 2) Crear las listas desplegables para que queden los datos enlazados

Ya en la Tabla nº 2, que es donde tenemos que seleccionar el nombre del trabajador en una lista desplegable, debemos crear una lista desplegable mediante "Validación de datos" y arrastrarla al resto de celdas. Cuando estemos creando la lista desplegable, debemos introducir en el campo "Origen:" el nombre que creamos en el paso 1) precedido del signo igual:

Podemos recordar cómo se hace una lsita desplegable con "Validación de datos" 

Podemos comprobar la lista desplegable (y también comprobar que si añadimos trabajadores en Tabla nº 1, también aparecerán en la lista desplegable).

PASO 3) Obtener en la celda de la derecha el IDÁrea que corresponde al trabajador que se seleccione en la lista desplegable

Es decir, si selecciono el trabajador Páez Tur, Gabriel ... que  me aparezca automáticamente en la celda de la derecha el área de la empresa donde trabaja.

Esto se hace introduciendo una función BUSCARV que busque el valor de la lista desplegable en la columna correspondiente de Tabla nº1. Una vez encontrado el valor (estará en una determinada fila), que nos devuelva el valor que hay en la misma fila, pero en la 5ª columna (podemos ver como en la columna nº 5 de la Tabla nº 1 que hay en el PASO 1), tenemos el IDÁrea del trabajador).

Podemos, en el siguiente enlace, recordar cómo se utiliza la función BUSCARV, pero ya adelantamos que la fórmula quedaría así:

Hemos conseguido que, seleccionando un trabajador en el campo ID Nombre Trabajador, obtengamos automáticamente un dato relacionado con él y que está en otra tabla.

Las dos tablas han quedado relacionadas mediante los campos clave "ID Nombre Trabajador".

Si desea llevar a la práctica todo lo que le hemos ofrecido en este artículo, puede asistir a nuestros cursos prácticos de Excel o puede solicitarlos in company:

 

Modelización de datos en Excel (5)

Finalizamos esta serie con este post dedicado a presentar el archivo de Excel de la aplicación de ejemplo para gestionar las nóminas de una pyme, que ha servido de guía al lector a lo largo de estos 5 artículos:

A continuación haremos unas puntualizaciones de apoyo para que el lector (con el archivo abierto de forma paralela) pueda comprobarlas:

• El esquema final adoptado es un diagrama de copo de nieve con 4 tablas:
• Áreas (Tabla de dimensión)
• Trabajadores (Tabla de dimensión)
• Cuentas de Tesorería (Tabla de dimensión)
• Nóminas (Tabla de hechos)
• Cada tabla se ha alojado en una Hoja de Excel distinta, especialmente es conveniente esto para que los registros de la tabla de hechos pueda crecer de forma prácticamente ilimitada.
• Excepto el campo ID Nombre Trabajador, que se ha aprovechado para que sea una clave primaria, el resto de claves primarias son cadenas alfanuméricas de 3 caracteres en mayúsculas a elección del usuario, pero que es conveniente sean lo más descriptivas posibles. Por ejemplo, para el Área de Administración de la empresa, asignamos el código ADM. Debemos estar seguros de asignar un nombre definitivo, pues a posteriori no deberá cambiarse.
• La tabla de hechos Nóminas tiene las claves externas de ID Nombre trabajador e ID Tesorería, pero también se ha incluido la clave externa de ID Área para crear una relación con la tabla de dimensión Trabajadores. El motivo se explica en el siguiente punto.
• En la tabla de hechos Nóminas han de estar representados todos los campos importantes sobre los cuales queremos solicitar informes (como mínimo, los campos propios de la tabla de Nóminas, más todas las claves externas). La razón no es otra que casi todos los filtros e informes de tablas y/o gráficos dinámicos va a tener su origen de datos en esta tabla o en parte de ella.
• No toda, pero la mayoría de información que queramos obtener de la aplicación, la podremos conseguir mediante los Filtros que podemos activar desde el botón que a tal efecto hay en el grupo "Ordenar y filtrar" de la Ficha "Datos".
• Si frecuentemente queremos un informe concreto, podemos desarrollar una tabla dinámica (con su gráfico correspondiente si es necesario) a la cual podremos acceder de una forma inmediata. Unas de las ventajas que podemos conseguir con estas tablas es la posibilidad de agrupar las fechas por meses, trimestres, años, etc., además de poder trabajar por más de una dimensión a la vez (es decir, podemos obtener información de las comisiones que se pagan por área y, dentro de cada área, saber a que trabajadores se les paga y qué cantidad. En el archivo de Excel, se han desarrollado, a modo de ejemplo, 3 tablas dinámicas, una de ellas con gráfico incluido.
• El archivo tiene un acabado "en bruto", puesto que su finalidad es servir como ejemplo. Para una utilización cómoda (además de agregar los campos que una empresa en concreto necesitara), debería 
• Tener un panel con enlaces o botones para navegar por las distintas tablas e informes con más comodidad.
• Tener botones para "Nuevo registro" y "Eliminar Registro" en todas las tablas, de forma que el código de las macros de dichos botones tuviese instrucciones para que las columnas de claves quedaran bloqueadas al usuario.
• El usuario puede ver la forma de relacionar las tablas y las funciones empleadas (Listas desplegables con "Validación de datos" con la función DESREF como protagonista para obtener un rango variable atendiendo a la agregación de registros)

Nota: El archivo tiene formato .xlsm para que en un futuro pudiera albergar macros. (si tiene dudas sobre tipos de archivos, haga click en "Guardar archivos en Excel".

Artículos relacionados:

Modelización de datos en Excel
Modelización de datos en Excel (2)
Modelización de datos en Excel (3)
Modelización de datos en Excel (4)

  José Manuel Pomares Medrano

Modelización de datos en Excel (4)

Abordamos en este artículo el segundo y último de los esquemas de modelización de datos que habíamos empezado a estudiar: el Esquema o diagrama en Copo de Nieve.

Esquema o diagrama en Copo de Nieve

Una vez estudiado el Esquema o diagrama de Estrella, nos damos cuenta de que, a veces, las tablas de dimensión necesitan otras tablas de dimensión auxiliares.

El motivo es que, una de las características o dimensiones que puede tener un trabajador, es el área o departamento al que pertenece dentro de la empresa. Si para nosotros fuese importante este detalle, necesitamos construir una tabla de dimensión Áreas con su correspondiente campo de clave primaria y luego agregar en la tabla de dimensión Trabajadores un campo de clave externa para poder relacionar ambas tablas.

Es decir, cuando estamos en la tabla de dimensión Trabajadores, necesitamos cumplimentar un campo que exprese a qué área funcional de la empresa pertenece el trabajador de ese registro. Como en otros casos, esto se soluciona con una lista desplegable en el campo de la clave externa, cuyo rango origen será el campo de clave primaria en la tabla de dimensión Áreas.

Vemos a continuación como, mediante tablas de dimensión auxiliares de otras tablas de dimensión, se forma una estructura en forma de un copo de nieve, replicando la estructura de dentro hacia afuera de forma piramidal.

Todo lo dicho en el artículo Modelización de datos en Excel (3) sobre claves primarias y externas y sobre la forma en la que se relacionan las tablas, es válido para la relaciones entre las tablas de dimensión .

Finalmente, el esquema de tablas de nuestro ejemplo de una aplicación en Excel para gestionar las nóminas, es la siguiente:

En el próximo post, veremos como ha quedado el archivo Excel ya prácticamente terminado y funcionando, con todas las relaciones realizadas (listas deplegables y demás fórmulas y funciones necesarias) y algunos informes de ejemplo realizados con tablas y gráficos dinámicos, resaltando las ventajas de haber construido una aplicación con una estructura "normalizada" que, entre otras ventajas...

• Evita redundancias
• Posibilita un funcionamiento ilimitado en el tiempo tan solo agregando registros y sin necesidad de copiar y pegar constantemente en nuevas hojas o libros.
• Tiene la flexibilidad adecuada para no ser necesario diseñar y confeccionar un informe cada vez que los administradores de la empresa quieran obtener alguna información para la toma de decisiones.

Artículos relacionados:

Modelización de datos en Excel
Modelización de datos en Excel (2)
Modelización de datos en Excel (3)
Modelización de datos en Excel (5)

  José Manuel Pomares Medrano