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Performance & Intelligence · AGENT-A06
Dashboard Builder
Esta landing explica qué automatiza Dashboard Builder, qué fuentes y herramientas necesita, como se revisa el resultado y cómo se puede aplicar dentro de una empresa.
EstrategiaConocimiento propioPermisos proporcionalesSupervisión humanaMedida y mejora
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El agente, de un vistazo
Qué acelera
La recogida y normalización de datos, la actualización de mesas y visuales, los controles de calidad, la preparación de comentarios y la distribución recurrente.
Qué entrega
Dashboard, informe o paquete de datos con métricas definidas, periodos comparables, incidencias, fuentes, fecha de actualización y lectura narrativa revisable.
Para quién es
Equipos de marketing, dirección, proyectos, ventas, comunicación, performance u operaciones con reporting recurrente y fuentes dispersas.
Qué no hace
No arregel datos de mala calidad sin dejar traza, no inventa valores ausentes, no decide qué métrica importa sin contexto y no presenta datos históricos como si fueran en directo.
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El problema que resuelve
El mismo indicador no puede cambiar de significado según la hoja o la reunión
El reporting acostumbra a fallar antes del gráfico. Las fuentes se actualizan en momentos diferentes, los equipos utilizan fórmulas propias y los comentarios se preparan sin saber si el dato es comparable.
Las fricciones más comunes son:
- Copiar y enganchar información cada periodo.
- Fórmulas ocultas o diferentes para el mismo KPI.
- Datos duplicados, incompletas o con retrasos.
- Dashboards que nadie sabe mantener.
- Conclusiones que no distinguen hecho, hipótesis y recomendación.
- Informes que acumulan métricas sin responder preguntas.
- Versiones diferentes circulante al mismo tiempo.
El Dashboard Builder convierte el reporting en un proceso gobernado, no en una plantilla automática.
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¿Qué es exactamente el Dashboard Builder?
Es un agente que lee fuentes estructuradas, aplica transformaciones y controles documentados y actualiza una vista diseñada para personas y decisiones concretas.
Puede construir un nuevo dashboard o automatizar parte de un proceso existente. En ambos casos, el primer entregable importante es el diccionario de datos: qué significa cada campo, de donde sale, como se calcula, con qué frecuencia se actualiza y quien es responsable.
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¿Qué hace, en concreto?
01. Inventaría las fuentes
Identifica sistemas, hojas, exports, responsables, frecuencias y dependencias.
02. Normaliza métricas y dimensiones
Aplica nombres, fórmulas, formatos, zonas horarias, monedas, canales y periodos acordados.
03. Comprueba la calidad
Detecta valores ausentes, duplicados, saltos, cambios de esquema, fechas incompletas y diferencias entre fuentes.
04. Actualiza visuales y mesas
Genera o mantiene componentes vinculados a preguntas concretas, con jerarquía y accesibilidad.
05. Prepara una lectura narrativa
Resume cambios, señala qué necesita contexto y separa datos confirmados, hipótesis y recomendaciones.
06. Gestiona versiones y distribución
Publica o comparte el resultado en el lugar acordado, conserva fechas y evita que una versión incompleta parezca definitiva.
07. Documenta cambios
Cuando una fuente, fórmula o definición cambia, registra el impacto y evita comparar periodos incompatibles sin aviso.
ANTE LA DUDA
No hace falta saber qué agente necesitáis.
Empecemos por una tarea repetida, las fuentes disponibles y el resultado que queréis revisar. En una videollamada gratuita podemos valorar si hace falta un agente, un servicio o simplemente ordenar mejor el proceso.
Videollamada · gratuita · sin compromisoAgendar una videollamada gratuita ↗Una conversación breve para entender el punto de partida y poner orden.
05
Cómo funciona de principio a fin
- Comprueba disponibilidad y fecha de las fuentes.
- Extrae solo los campos necesarios.
- Aplica limpieza y transformaciones documentadas.
- Ejecuta controles y para el proceso si un dato crítico falla.
- Actualiza dashboard o informe.
- Prepara incidencias y lectura narrativa.
- La persona propietaria valida el resultado.
- Se publica la versión y se conserva la traza.
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Ejemplo de situación
Dos fuentes muestran conversiones diferentes y el sistema no esconde la discrepancia
Lo dashboard mensual recibe datos de la plataforma publicitaria y del CRM. La primera muestra 420 conversiones y el segundo 361 registros aceptados. En lugar de escoger una cifra, el agente presenta las dos con su definición, indica la diferencia y comprueba si hay latencia, deduplicación o filtros comerciales.
El equipo valida que son métricas diferentes y actualiza el diccionario. A partir de aquel momento, el informe deja de hablar de “conversiones” de manera genérica y muestra cada indicador con el nombre y el uso correctos.
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¿Qué necesitamos antes de ponerlo en marcha?
Imprescindible
- Preguntas que lo dashboard tiene que responder.
- Fuentes, campos y periodos.
- Diccionario de métricas y fórmulas.
- Responsables y frecuencias de actualización.
- Reglas de calidad y tolerancias.
- Públicos, permisos y canal de distribución.
- Estado que diferencia dato provisional y validada.
Muy recomendable
- Ejemplos de informes actuales.
- Historial de cambios de fuente o metodología.
- Objetivos y umbrales interpretables.
- Convenciones visuales y de accesibilidad.
- Registro de incidencias de reporting.
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Cómo lo implantamos
- Diagnosis de preguntas, fuentes y consumidores.
- Diseño del modelo de datos y del diccionario.
- Prototipo con una muestra real.
- Controles de calidad y comparación con el proceso manual.
- Validación visual, funcional y de permisos.
- Onboarding de los propietarios y lectores.
- Automatización progresiva de la actualización y la distribución.
UNA TAREA REAL ES EL MEJOR BRIEF
Expliqueu-nos on es concentra la fricció.
Podéis enviarnos un ejemplo, el volumen aproximado y cómo se revisa hoy. No hace falta compartir datos sensibles para una primera valoración.
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Supervisión humana y límites
El agente puede
- Extraer, limpiar y transformar datos según reglas.
- Actualizar visuales.
- Detectar incoherencias.
- Preparar comentarios y alertas.
- Distribuir una versión validada o marcada como provisional.
El agente no puede
- Inventar valores o llenar silenciosamente ausencias.
- Cambiar fórmulas sin registro y aprobación.
- Dar por comparables periodos que no lo son.
- Exponer datos a personas sin permiso.
- Convertir una correlación en una conclusión causal.
Se para y escala cuando
Falla una fuente crítica, cambia el esquema, una métrica sale de tolerancia, los totales no reconcilian, hay datos sensibles o la versión no se puede identificar cómo provisional.
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Fuentes y conexiones posibles
Plataformas de marketing, analítica, CRM, ERP, hojas de cálculo, sistemas de proyectos y repositorios. Puede recibir alertas del Ads Monitor, alimentar el Karmina Review Agent, dar contexto a Project Pulse y preparar datos para Client Update.
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¿Cómo medimos si aporta valor?
- Tiempo de actualización y preparación del reporting.
- Porcentaje de ejecuciones sin incidencias de calidad.
- Diferencias detectadas antes de distribuir.
- Número de métricas con definición y propietario.
- Reducción de versiones contradictorias.
- Uso real del dashboard por parte de los destinatarios.
- Tiempo entre una anomalía y su comprensión.
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¿Para quién tiene sentido?
Puede encajar si
- El reporting es recurrente y manual.
- Hay varias fuentes o equipos.
- Las definiciones de KPI generan discusión.
- Los dashboards existen pero no son fiables o mantenibles.
- Se quiere combinar visualización con una lectura narrativa.
Todavía no es el primer paso si
- No se sabe qué preguntas se tienen que responder.
- Las fuentes no están disponibles o no tienen responsable.
- Se quiere una apariencia de tiempo real con datos que solo se actualicen manualmente.
- El problema principal es la calidad del proceso de origen.
ANTE LA DUDA
No hace falta saber qué agente necesitáis.
Empecemos por una tarea repetida, las fuentes disponibles y el resultado que queréis revisar. En una videollamada gratuita podemos valorar si hace falta un agente, un servicio o simplemente ordenar mejor el proceso.
Videollamada · gratuita · sin compromisoAgendar una videollamada gratuita ↗Una conversación breve para entender el punto de partida y poner orden.
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Knowledge Foundation y adopción
La base de conocimiento incluye objetivos, métricas, fórmulas, campos, fuentes, frecuencias, permisos y criterios de interpretación. Esta capa tiene que poder ser leída tanto por el agente como por las personas que utilizan el dashboard.
El onboarding enseña a distinguir un dato de su interpretación, revisar alertas, actualizar definiciones y mantener la confianza cuando cambia una fuente.
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Preguntas frecuentes
¿Puede crear un dashboard desde cero?
Sí, siempre que antes se definan preguntas, datos y público. El diseño no empieza por los gráficos.
¿Trabaja en tiempo real?
Solo si las fuentes lo permiten. La frecuencia y la latencia se muestran de manera visible; no se presenta un dato antiguo como directa.
¿Puede preparar informes en PowerPoint o documento?
Sí. El resultado puede ser un dashboard, una hoja, una presentación, un documento o una combinación, según el circuito.
¿Qué pasa si dos fuentes no coinciden?
La discrepancia se muestra, se documenta y se envía a validación. No se resuelve con una media ni una elección arbitraria.
¿Puede enviar el informe al cliente?
Puede prepararlo y distribuirlo si hay una aprobación o un circuito automático expresamente autorizado. La versión y el estado tienen que ser inequívocos.
¿Cuánto cuesta y cuánto tarda?
Depende de las fuentes, transformaciones, visuales, frecuencia y permisos. Se empieza con las preguntas más importantes y un conjunto de datos verificable.
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Cierre y conversión
¿Qué parte del reporting todavía depende de una persona que copia, comprueba y vuelve a explicar?
Compartidnos un informe, sus fuentes y las preguntas que tendría que responder. Valoraremos qué se puede automatizar y qué necesita primero una definición compartida.
Contacto directo hello@karmina.ai
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