Cuando el equipo de operaciones tardaba más de 3 horas cada lunes en consolidar los datos de entregas de la semana anterior, supe que había un problema de proceso que podía resolver con las herramientas correctas.

El contexto: una operación dispersa en Excel

La empresa gestionaba 200+ rutas diarias, con datos repartidos en 6 hojas de cálculo distintas, actualizadas manualmente por diferentes responsables. Los KPIs clave (tasa de entrega a tiempo, coste por km, incidencias por zona) se calculaban de forma inconsistente.

El modelo de datos en Power BI

La clave fue construir un modelo en estrella limpio: tabla de hechos FactEntregas en el centro, con dimensiones DimRuta, DimVehiculo, DimFecha y DimCliente. Evité completamente las relaciones muchos a muchos.

Las métricas DAX más importantes

La medida estrella fue la tasa de entrega a tiempo con ventana deslizante de 30 días, que permitía ver tendencias reales en lugar de snapshots semanales.

Entregas a Tiempo % = DIVIDE(CALCULATE(COUNTROWS(FactEntregas), FactEntregas[EstadoEntrega] = "A tiempo"), COUNTROWS(FactEntregas), 0)

Resultado

El tiempo de preparación del informe semanal bajó de 3 horas a 15 minutos. El equipo empezó a tomar decisiones sobre rutas con datos del día anterior en lugar de datos de la semana pasada. La tasa de incidencias no reportadas cayó un 40% en el primer mes.