Hace unos meses empecé una formación in company con el equipo de administración de una empresa de distribución en Tenerife. Cuando les pregunté cómo hacían el seguimiento de sus ventas, uno de los responsables abrió un Excel con más de 15.000 filas, sin filtros, sin tablas dinámicas, con cuatro pestañas que nadie sabía muy bien cómo funcionaban.
"¿Y cómo sabéis qué producto se vende mejor?" Me respondió que lo calculaban a mano cada mes, tardaban dos días, y a veces los números no cuadraban.
Ese escenario, con variaciones, lo encuentro en la mayoría de las empresas medianas con las que trabajo. Los datos están. El problema no es la herramienta: es que nadie la ha aprendido bien.
Excel vs Power BI: cuál usar y en qué momento
Una de las confusiones más frecuentes cuando llego a una empresa es creer que Power BI "sustituye" a Excel. No es así. Son herramientas complementarias con funciones distintas:
- Excel es la herramienta adecuada para cálculos flexibles, modelos financieros, hojas operativas de uso diario, análisis puntuales y datos que cambian constantemente.
- Power BI es la herramienta adecuada para combinar datos de múltiples fuentes, crear dashboards actualizables, visualizar el estado del negocio y compartir informes sin enviar ficheros adjuntos.
En la mayoría de pymes que asesoro, el flujo que mejor funciona es: Excel para operar el día a día, Power BI para tener visibilidad y tomar decisiones. Si partes de cero, empieza por Excel: los fundamentos de análisis son los mismos, y Power Query —la herramienta de limpieza de datos— funciona igual en los dos entornos.
Las funciones de Excel con mayor retorno para una empresa
No hace falta aprender todo Excel para impactar en el negocio. Estas son las que priorizo en cualquier programa formativo para equipos sin perfil técnico:
Tablas dinámicas
Son la función con mejor relación esfuerzo-resultado en Excel. Sin escribir ninguna fórmula, puedes resumir, agrupar y cruzar grandes volúmenes de datos. Un responsable de ventas puede ver en treinta segundos qué producto vendió más, en qué zona y en qué trimestre.
En mis formaciones dedico un módulo entero a tablas dinámicas porque el impacto en el trabajo diario es inmediato. Quienes las aprenden bien rara vez quieren volver a analizar datos manualmente.
BUSCARV y BUSCARX
Permiten relacionar datos entre distintas tablas. Si tienes una lista de pedidos y una base de datos de clientes, BUSCARX trae automáticamente el nombre, la categoría o el segmento junto a cada transacción —sin copiar y pegar manualmente—. BUSCARX es la versión moderna: más potente y sin las limitaciones de BUSCARV. Si solo vas a aprender una fórmula de búsqueda, que sea esta.
SI, SUMAR.SI y CONTAR.SI
Para clasificar, sumar y contar con condiciones de negocio: ¿cuántos clientes han comprado más de tres veces este mes? ¿Cuál es el total de ventas de un producto en una región específica? ¿Cuántas facturas llevan más de 30 días pendientes?
Son las fórmulas más usadas en la gestión diaria y las primeras que enseño en cualquier nivel.
Power Query (Obtener y transformar datos)
Integrado en Excel desde 2016, permite conectar y limpiar datos de múltiples fuentes sin programar. Si tu empresa exporta datos de algún sistema de gestión —ERP, CRM, TPV, plataforma de reservas—, Power Query transforma ese proceso de horas a minutos. Quien lo aprende no quiere volver a limpiar datos manualmente.
Validación de datos y diseño de hojas
Menos llamativa pero igual de importante. Si los datos entran bien desde el principio, el análisis posterior funciona. Muchos de los problemas que encuentro en las empresas tienen su origen en hojas mal diseñadas que llevan años acumulando inconsistencias.
¿Quieres que tu equipo aprenda Excel o Power BI con vuestros propios datos?
Diseño formaciones in company para pymes y equipos en Canarias. Los participantes trabajan con sus propios ficheros desde el primer día y se van con algo funcionando.
Primeros pasos con Power BI: el flujo que funciona
Power BI Desktop es gratuito. Para empezar, el proceso habitual es:
- Conectar los datos: desde Excel, CSV, bases de datos, Google Sheets o cualquiera de los cientos de conectores disponibles.
- Transformar y limpiar (Power Query): el mismo motor que en Excel. Si ya lo dominas allí, en Power BI lo reconocerás inmediatamente.
- Crear el modelo de datos: definir las relaciones entre tablas. Este es el paso que más confunde a quienes empiezan y el más crítico. Una relación mal definida hace que todos los cálculos salgan incorrectos.
- Diseñar el informe: elegir los visuales —gráficos, tarjetas KPI, mapas, tablas— y organizarlos por páginas según el público.
- Publicar y compartir: con Power BI Service puedes compartir informes con cualquier persona de la organización desde el navegador, sin enviar ficheros.
Casos reales: dashboards que he ayudado a implementar
Estos son proyectos concretos de Power BI que he diseñado junto a empresas en Canarias. Ninguno requirió programación:
Panel de ventas mensual
Conectado al ERP de la empresa, actualizable con un clic. Muestra ventas por producto, zona geográfica y periodo, con tarjetas de KPI (facturación total, ticket medio, porcentaje sobre objetivo) y comparativa con el mismo periodo del año anterior.
Seguimiento de programas de formación
Para una entidad formativa, un dashboard que cruza datos de asistencia, resultados de evaluaciones y satisfacción del alumnado. Las alertas automáticas detectan grupos con baja asistencia antes de que se convierta en un problema.
Control de inventario
Para una empresa de distribución, un informe con stock actual por referencia, rotación mensual y alertas de mínimos por almacén. Eliminaron el seguimiento manual en Excel que hacían dos personas durante dos días al mes.
Lo que marcó la diferencia en todos los casos fue tener clara la pregunta de negocio antes de diseñar el informe. Un dashboard que responde preguntas equivocadas —por bonito que sea— no ayuda a tomar mejores decisiones.
Cómo la IA está cambiando el trabajo con Excel y Power BI
Microsoft Copilot está integrado en ambas herramientas y cambia la curva de aprendizaje de forma notable:
- En Excel, puedes describir en lenguaje natural lo que necesitas y Copilot escribe la fórmula: "calcula la variación porcentual de ventas respecto al mismo mes del año anterior" te genera directamente la función correcta.
- En Power BI, puedes pedir visualizaciones describiendo qué quieres ver, y el asistente construye el gráfico o la tabla. También puede resumir los puntos más relevantes de un informe automáticamente.
Esto reduce el tiempo de aprendizaje inicial, pero no elimina la necesidad de entender la lógica subyacente. Quien no sabe qué es un modelo de datos no puede evaluar si lo que Copilot genera es correcto. La IA acelera; el criterio analítico sigue siendo tuyo.
Si te interesa integrar IA en el trabajo con datos, puedo enseñarte a combinar Copilot con Excel y Power BI de forma eficiente. Puedes ver las herramientas que recomiendo en mi sección de herramientas.
Errores que frenan el aprendizaje de Excel en empresas
Los veo repetirse en casi todos los grupos que formo:
- Empezar por los gráficos en lugar de los datos. Un dashboard bonito con datos mal estructurados da información incorrecta. La prioridad es siempre la calidad de los datos; la visualización viene después.
- No usar tablas de Excel formateadas (Ctrl+T). Trabajar con rangos sueltos genera problemas en fórmulas, tablas dinámicas y Power Query. Es el error más básico y el que más impacto tiene a largo plazo.
- Mezclar tipos de datos en la misma columna. Fechas con texto, números con unidades escritas a mano, celdas en blanco intercaladas. Esto rompe el análisis y lleva horas de limpieza manual.
- Saltar a Power BI sin dominar Power Query. Si no sabes limpiar datos, Power BI tampoco funciona bien. La base es la misma en los dos entornos.
- Aprender funciones sin conectarlas a un caso real. BUSCARX aprendida en abstracto se olvida en dos semanas. BUSCARX aprendida para resolver un problema concreto de tu trabajo se recuerda para siempre.
Cómo aprender de forma eficiente: lo que funciona de verdad
La formación en análisis de datos que mejores resultados da —y la que imparto— no usa datos genéricos de ejemplo. Usa los datos reales de la empresa.
Los participantes traen sus propios ficheros de Excel o las exportaciones de su sistema de gestión, y construyen sus propios informes durante la formación. El resultado no es "saber Excel en abstracto". El resultado es tener algo funcionando que pueden usar el lunes siguiente.
Si quieres explorar esto para tu empresa o tu equipo, escríbeme. Puedo diseñar un programa adaptado al nivel real de partida, las herramientas que ya usáis y los casos de uso concretos de vuestro negocio. Tienes más información sobre cómo trabajo en mi página de presentación.