Caso de estudio / Del dato a la decisión
Dashboard Ventas Super Store
Caso BI de rentabilidad por región, segmento y categoría para analizar margen y expansión comercial en retail multi-sucursal.
$1.6M en ventas con lectura de rentabilidad
+22,000 órdenes segmentadas por región y cliente
Visibilidad sobre margen, mix y geografia comercial
Resumen ejecutivo
Contexto de negocio
Caso portfolio de retail multi-sucursal orientado a rentabilidad. El objetivo fue construir una vista gerencial que no se quedara en ventas, sino que mostrara qué segmentos, regiones y categorías sostienen o erosionan el margen.
Mi rol
Diseñé el modelo dimensional, las métricas de margen en DAX y la capa geográfica del dashboard para conectar revenue, profit y mix comercial en una misma lectura.
Stakeholders
Sistemas y fuentes
Preguntas de negocio que responde
- ¿Qué regiones venden mucho pero destruyen margen y requieren revisión comercial?
- ¿Qué segmentos y categorías aportan mejor rentabilidad relativa?
- ¿Cómo cambia la lectura de negocio cuando se mira profit y no solo revenue?
Tecnologías
Contexto del caso
Este caso de portfolio usa un dataset de retail multi-sucursal para simular el tipo de cockpit de rentabilidad que necesitaria un equipo comercial o financiero cuando el revenue es visible, pero la calidad del margen no.
Objetivo analítico
El tablero se construyó para responder tres preguntas estratégicas:
- Qué regiones y segmentos generan la rentabilidad más sana
- Qué categorías merecen revisión de pricing, mix o distribución
- Cómo cambia la lectura del negocio cuando se mira profit junto con ventas
Diseño de datos y dashboard
Estructuré el modelo alrededor de dimensiones de geografía, segmento y categoría para que el reporte pudiera pasar de performance total a diagnóstico de margen sin perder lectura de negocio.
El dashboard incluye:
- KPIs de revenue, profit y margin en una sola capa ejecutiva
- Visuales geográficos para detectar concentración y zonas débiles
- Comparativos por segmento y categoría para leer calidad del ingreso
- Jerarquía visual pensada para conversaciones de pricing y distribución
Stack técnico
| Componente | Implementación |
|---|---|
| BI y visualización | Power BI Desktop + Service |
| Modelado | Star schema con dimensiones de geografía, segmento y categoría |
| Métricas | DAX para ventas, profit, margin y comparativos |
| ETL | Power Query |
| Visuales | Mapas, treemaps y vistas de rentabilidad |
Decisiones que habilita
- Revisar regiones con buen volumen pero margen insuficiente
- Detectar segmentos o categorías donde el mix comercial se ve sano o frágil
- Aterrizar conversaciones de expansión y asignación comercial con enfoque en profit, no solo en ventas
¿Por qué este caso importa?
Este proyecto demuestra que mi enfoque BI parte del negocio. No me quedo en mostrar volumen: conecto volumen con calidad del margen y construyo el reporte para que la discusión comercial arranque desde el KPI correcto.
¿Qué te pareció este proyecto?
Si tienes preguntas sobre cómo lo hice o quieres charlar sobre datos, escríbeme.