Consultoría de Business Intelligence en Madrid: cómo elegir bien y qué esperar

Por qué elegir bien importa más que elegir rápido

Un proyecto de Business Intelligence no es una compra puntual: es la base sobre la que tu empresa va a tomar decisiones durante años. Si el panel se construye sobre definiciones ambiguas, sobre datos que nadie ha validado o sobre una plataforma que solo la consultora sabe tocar, el problema no aparece el primer mes, aparece cuando ya dependes de él. Por eso conviene dedicar más tiempo a comparar propuestas que a comparar precios.

Esta guía recoge los criterios que nosotros mismos aplicaríamos si tuviéramos que contratar una consultoría de BI en Madrid para una pyme. Están escritos para que puedas usarlos también con otras consultoras, no solo con MB Soluciones.

Qué debería incluir cualquier propuesta seria

• Un diagnóstico antes de la propuesta. Nadie puede presupuestar con rigor un panel sin saber cuántas fuentes de datos hay, en qué estado están y qué decisiones tiene que apoyar. Si la propuesta llega antes de esa conversación, es una plantilla.
• KPIs definidos con dirección, no importados de un catálogo. Los indicadores que importan en una distribuidora de alimentación no son los de una empresa de servicios. Una buena consultoría dedica sesiones a decidir qué se mide y con qué definición exacta, para que ventas y finanzas dejen de dar cifras distintas.
• Conexión a los sistemas que ya tienes. El panel debe alimentarse del ERP, el CRM y las hojas de cálculo que ya usáis, sin obligarte a cambiar de programa. Cada sistema da un acceso distinto a sus datos, y eso hay que comprobarlo antes de comprometer plazos.
• El panel es tuyo. Al terminar, el cuadro de mando, las conexiones y la documentación tienen que quedar en herramientas que controle tu empresa. Si dejas de trabajar con la consultora, el panel sigue funcionando.
• Formación al equipo. Un panel que solo entiende quien lo hizo se abandona en meses. La entrega debe incluir formación para leerlo, interpretarlo y detectar cuándo un dato no cuadra.
• Un plan de mantenimiento claro. Los sistemas cambian, aparecen campos nuevos, alguien renombra una columna del Excel. Conviene saber desde el principio quién se ocupa de eso y cuánto cuesta.

Señales de alerta

• Precio cerrado sin haber visto tus datos. O es tan alto que cubre cualquier sorpresa, o va a haber una ampliación de presupuesto a mitad de proyecto.
• «Tenemos un dashboard ya hecho para tu sector». Puede ser un punto de partida, pero si no se adapta a tus definiciones y tus sistemas, tendrás un panel bonito que nadie usa.
• Plataforma propia obligatoria. Si el panel solo funciona dentro del software de la consultora, la dependencia está diseñada para retenerte.
• No preguntan por la calidad de los datos. Es la variable que más condiciona el plazo. Quien no la menciona en la primera reunión o no lo sabe o prefiere no decirlo.
• Resultados prometidos en días. Un primer panel útil tarda semanas, y depende de cuántas fuentes haya que conectar. Prometer menos es una señal de que el alcance real es otro.

Qué esperar del proceso

Los plazos son una estimación propia de MB Soluciones para proyectos con las fuentes más habituales (ERP, CRM, hojas de cálculo). El plazo real depende del número de sistemas a conectar y del estado de los datos, y se confirma en el diagnóstico.

Preguntas que conviene hacer antes de firmar

• ¿Qué necesitáis ver de mis sistemas antes de darme un presupuesto?
• ¿Quién define los KPIs y con qué proceso? ¿Cuántas sesiones con dirección incluye?
• ¿En qué herramienta queda el panel y qué pasa si dejamos de trabajar juntos?
• ¿Qué hacéis si mis datos están incompletos o no coinciden entre sistemas?
• ¿Qué incluye la formación y quién mantiene el panel después?
• ¿Podéis enseñarme un proyecto real, con nombre del cliente?

Sobre la última pregunta: nuestros casos están publicados con nombre y logo. El proyecto de Redexis, en el sector energético, es el ejemplo más completo de análisis de datos y dashboards en Power BI para equipos no técnicos; el de FidelyA muestra la fase previa de auditoría de la arquitectura de datos antes de construir modelos sobre ella.

Si quieres ver cómo queda el resultado antes de hablar con nadie, la demo interactiva del panel de KPIs muestra, con datos ilustrativos, lo que un panel bien montado hace solo cada mañana.