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Elección de Gráficos

El visual correcto responde a una pregunta. El visual incorrecto la entierra. Guía práctica para elegir barras, líneas, dispersión, tablas o KPIs según el mensaje que quieres comunicar en Power BI

Principiante Intermedio

Empieza por la pregunta, no por el gráfico

El visual es la respuesta — pero ¿cuál es la pregunta?

El error más frecuente al diseñar un dashboard es empezar eligiendo visuals: "voy a poner un gráfico de barras aquí y un mapa allá". El enfoque correcto es exactamente al revés: primero la pregunta de negocio, luego el visual que mejor la responde.

El proceso correcto

  1. ¿Qué pregunta responde este visual? — "¿Cómo evolucionan las ventas mes a mes?"
  2. ¿Qué tipo de comparación necesito? — Tendencia en el tiempo
  3. ¿Cuántos datos tengo? — 12 meses, 1 serie
  4. Ahora sí: ¿qué visual es el mejor? — Gráfico de líneas

"¿Este visual ayuda a tomar una decisión? Si la respuesta es no, sobra."

— La Regla del No Ruido, Kawaii BI

💡 Tip kawaii: Antes de añadir un visual, escribe en una nota adhesiva la pregunta que responde. Si no puedes formular la pregunta en una frase, el visual probablemente sobra o necesita ser dividido en dos más simples.
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Guía rápida: "¿Qué visual uso?"

Responde a la pregunta y elige el visual

Quiero mostrar… Tipo de comparación Visual recomendado En Power BI
Un valor clave Sin comparación — dato aislado Card / KPI Card visual, KPI visual, Multi-row card
Evolución en el tiempo Tendencia temporal Líneas Line chart, Area chart
Comparación entre categorías Ranking / comparativa Barras horizontales Clustered bar chart (horizontal)
Partes de un todo Proporción (≤ 4 categorías) Barras apiladas 100% 100% stacked bar chart
Distribución de valores Dispersión y outliers Dispersión Scatter chart
Correlación entre 2 variables Relación x↔y Dispersión Scatter chart con línea de tendencia
Datos exactos para consulta Lookup preciso Tabla / Matrix Table visual, Matrix visual
Progreso hacia objetivo Actual vs. meta Gauge / Bullet chart Gauge visual, o barras con línea de referencia
Datos geográficos Localización espacial Mapa de burbujas Map visual (bubble), Shape map (con cautela)
Flujo o proceso De dónde a dónde Sankey / Funnel Funnel chart, Decomposition tree, custom visuals
📌 Buena práctica: Si dudas entre dos visuals, elige siempre el más simple. Un gráfico de barras ordenadas de mayor a menor es casi siempre mejor que un gráfico exótico que requiere explicación.
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Los visuals principales y cuándo usarlos

Detalle visual por visual

📊 Barras (horizontal)

El visual más versátil. Comparar valores entre categorías. Siempre horizontal cuando las etiquetas son largas — así se leen sin rotar texto. Ordena de mayor a menor.

✓ Ranking ✓ Comparación ✓ Etiquetas largas
📈 Líneas

Tendencia en el tiempo. El eje X es siempre temporal. Máximo 3-4 series para evitar el efecto "espagueti". Si necesitas más, usa Small Multiples.

✓ Tendencia temporal ✓ 1-4 series ✗ Evitar con 5+ series
🃏 Card / KPI

Un solo valor numérico grande y claro. Perfecto para los 3-5 KPIs principales en la fila superior. Incluye siempre variación (% o pp) respecto a referencia.

✓ Dato clave ✓ Rápido de leer ✗ No para datos detallados
📋 Tabla / Matrix

Cuando el usuario necesita valores exactos. Lookup de datos, comparativas detalladas, exportación a Excel. Siempre con formato condicional y barras de datos.

✓ Valores exactos ✓ Drill-down ✗ No para mostrar tendencias
🔵 Dispersión (Scatter)

Relación entre dos variables numéricas. Detectar outliers, clusters y correlaciones. El tamaño de la burbuja puede representar una tercera dimensión.

✓ Correlación ✓ Outliers ✗ Más difícil de leer para la audiencia general
📊 Barras apiladas 100%

Proporción de partes sobre el total. La alternativa correcta al gráfico de tarta. Funciona bien con 2-5 categorías. El ojo compara longitudes, no ángulos.

✓ Partes de un todo ✓ 2-5 categorías ✗ No para 6+ categorías
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Visuals a evitar (o usar con mucha precaución)

No todos los visuals disponibles en Power BI son buena idea

El catálogo de Power BI incluye docenas de tipos de visual. Que estén disponibles no significa que sean buenas opciones. Estos son los que más problemas generan:

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Gráfico de tarta

El ojo humano no compara ángulos con precisión. Con más de 3-4 sectores se vuelve ilegible.

→ Barras horizontales ordenadas

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Donut chart

El mismo problema que la tarta pero peor — el hueco central elimina el punto de referencia del centro.

→ Barras apiladas 100%

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Barras 3D

La perspectiva distorsiona la altura real. Las barras del fondo parecen más pequeñas de lo que son.

→ Barras 2D planas

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Mapa de relleno (choropleth)

El área geográfica domina la percepción. Castilla-La Mancha parece más importante que Madrid aunque tenga menos ventas.

→ Mapa de burbujas o tabla con flags

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Radar / Spider chart

Difícil de leer para la audiencia general. Las áreas se solapan y las escalas de los ejes son confusas.

→ Barras agrupadas o tabla con formato condicional

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Gauge (velocímetro)

Ocupa mucho espacio para un solo dato. El arco hace difícil leer el valor exacto. La escala no es intuitiva.

→ Card con barra de progreso o bullet chart

💡 Tip kawaii: El gráfico de tarta tiene UNA situación donde funciona bien: cuando tienes 2 categorías y quieres mostrar una proporción tipo 70/30. En cualquier otro caso, las barras ganan.
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El problema de los demasiados segmentos

Evita gráficos con demasiados segmentos

Uno de los puntos del Chachi-Resumen que aplica directamente aquí: un gráfico con demasiadas categorías, series o segmentos se convierte en ruido visual. El ojo no puede distinguir 8 colores en una leyenda ni comparar 15 barras simultáneamente.

Cuántos son "demasiados"

  • Gráfico de tarta / donut: máximo 3-4 sectores (idealmente 2)
  • Gráfico de barras: máximo 8-10 barras visibles sin scroll
  • Gráfico de líneas: máximo 3-4 series (1-2 es ideal)
  • Leyenda: si tiene más de 5 elementos, el gráfico es demasiado complejo

Qué hacer cuando tienes más categorías

  • Agrupa: Muestra el Top 5 y agrupa el resto en "Otros"
  • Filtra: Añade un slicer para que el usuario elija qué categorías ver
  • Small Multiples: Divide en mini-gráficos (uno por categoría) en Power BI
  • Drill-through: Muestra el resumen en la página principal y el detalle en otra
⚠️ Ojo con esto: La tentación de "mostrar todo" es el mayor enemigo del buen diseño de gráficos. Un visual que muestra 20 categorías no informa — abruma. El trabajo del diseñador es decidir qué merece estar en primer plano y qué puede esperar a un segundo nivel de detalle.
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Errores comunes en la elección de gráficos

Los que más veo en informes reales

❌ Errores frecuentes

  • Gráfico de tarta con 8+ sectores y leyenda imposible de leer
  • Gráfico de líneas con 7 series ("espaguetis")
  • Mapa de relleno donde el dato importante está en una región pequeña
  • Gauge (velocímetro) que ocupa 1/4 de la página para un solo dato
  • Usar barras verticales con etiquetas de eje rotadas 90°
  • Visual elegido "porque queda bonito" sin responder a una pregunta
  • Gráfico con doble eje Y que confunde más de lo que aclara

✅ Alternativas correctas

  • Barras horizontales ordenadas con Top 5 + "Otros"
  • Small Multiples o slicer para seleccionar 1-2 series
  • Mapa de burbujas o tabla con formato condicional
  • Card con barra de progreso: mismo dato, 1/10 del espacio
  • Barras horizontales donde las etiquetas van a la izquierda
  • Visual elegido porque responde a "¿cuál es la mejor región?"
  • Dos visuals separados, cada uno con su propio eje

Checklist de elección de gráficos

Antes de publicar, verifica estos 10 puntos

  • Cada visual responde a una pregunta de negocio concreta que puedo formular en una frase
  • No hay gráficos de tarta con más de 4 sectores
  • Los gráficos de líneas tienen máximo 3-4 series
  • Las barras están ordenadas de mayor a menor (no en orden alfabético)
  • Las barras son horizontales cuando las etiquetas son largas
  • No hay texto rotado en ningún eje
  • No hay gráficos 3D en ninguna página
  • Los mapas usan burbujas en lugar de relleno de áreas
  • Las leyendas tienen 5 o menos elementos
  • Cada visual "pasa el test": si desaparece, el informe pierde información útil
🚀 ¡Lo estás haciendo genial! Elegir el gráfico correcto es la mitad del trabajo de diseño de un dashboard. La otra mitad es tener el coraje de no poner un visual "porque queda chulo". Si cada visual responde a una pregunta y es lo más simple que puede ser, tu informe ya está por encima del 90% de los dashboards que existen. 🌸