Algunos de los errores más comunes en Looker Studio (y cómo solucionarlos)

Looker Studio es una herramienta potente y flexible, pero también es sorprendentemente fácil de usarla y comerete errores. Incluso los analistas con experiencia suelen cometer pequeños errores que pueden provocar dashboards lentos, gráficos engañosos o informes difíciles de entender. La buena noticia es que, una vez que conoces algunos de los errores más comunes en Looker Studio y sabes cómo evitarlos, trabajarás de forma más eficiente y crearás informes más rápidos, claros y con mejores insights.

Tanto si estás construyendo dashboards internos de rendimiento, informes para clientes o herramientas analíticas interactivas, estos son algunos de los errores más frecuentes que debes evitar, y las soluciones expertas para solucionarlos.

1. No limpiar o preparar los datos

❌ El error: Conectar directamente una hoja de cálculo de Google o un CSV con datos sin limpiar e intentar crear gráficos a partir de él.

📉 Por qué es un problema: Los tipos de campo inconsistentes, las categorías mal escritas o los valores ausentes generan resultados inexactos y visualizaciones confusas.

✅ Cómo solucionarlo:

• Limpia y valida tus datos antes de conectarlos.
• Usa campos calculados para estandarizar valores (por ejemplo, convertir fechas en texto al tipo Date).
• Si es posible, almacena tus datos en BigQuery o en una base de datos con un esquema bien definido.

2. Ignorar el tipo de dato del campo (especialmente fechas)

❌ El error: Dejar campos como texto cuando deberían ser numéricos o de fecha.

📉 Por qué es un problema: Las agregaciones, los filtros y los gráficos temporales no funcionarán correctamente si el tipo de campo es incorrecto.

✅ Cómo solucionarlo:

• Verifica y ajusta los tipos de datos de los campos inmediatamente después de conectar tus datos.
• Usa PARSE_DATE() o CAST() en campos calculados para corregir los errores de tipo.
• Asegúrate siempre de que los campos de fecha se reconocen correctamente antes de construir gráficos temporales.

3. Cargar el dashboard con demasiados datos

❌ El error: Conectar todo el conjunto de datos en lugar de limitarte a lo realmente necesario.

📉 Por qué es un problema: Los grandes volúmenes de datos ralentizan el rendimiento y dificultan la interpretación de la información.

✅ Cómo solucionarlo:

• Usa fuentes de datos Extractor de Datos para prefiltrar y reducir el tamaño.
• Aplica filtros o parámetros para centrar la vista en la información más relevante.

4. Usar demasiados gráficos en una sola página

❌ El error: Intentar mostrar “todo” en un único dashboard.

📉 Por qué es un problema: Los dashboards recargados saturan al usuario y disminuyen el impacto de los insights más importantes.

✅ Cómo solucionarlo:

• Utiliza menos gráficos, pero que sean más significativos.
• Agrupa las visualizaciones relacionadas y usa navegación para análisis más profundos.
• Añade Desglose de información o Multifiltros en lugar de duplicar datos en múltiples gráficos.

5. No nombrar claramente campos, parámetros y métricas calculadas

❌ El error: Dejar nombres por defecto como Field_123 o Calculated Field 1.

📉 Por qué es un problema: Es fácil perderse al editar dashboards complejos y casi imposible para otros miembros del equipo entenderlos.

✅ Cómo solucionarlo:

• Usa nombres descriptivos (por ejemplo, “Margen de beneficio %” o “Crecimiento interanual de ingresos”).
• Añade descripciones breves o comentarios cuando sea posible.
• Si trabajas en equipo, establece convenciones de nomenclatura.

6. Depender demasiado de los cuadros de resultados

❌ El error: Llenar el dashboard con números grandes y KPIs sin contexto.

📉 Por qué es un problema: Sin tendencias ni comparaciones, los cuadros de resultados pueden ser engañosos y carecer de información útil.

✅ Cómo solucionarlo:

• Combina cuadros de resultados (o scorecards) con series temporales o gráficos de barras para añadir contexto.
• Añade métricas comparativas (por ejemplo, respecto al periodo anterior) para indicar la dirección.
• Usa campos calculados para añadir interpretación (por ejemplo, “Por encima del objetivo” / “Por debajo del objetivo”).

7. Olvidarse de los parámetros y controles

❌ El error: Crear dashboards estáticos sin interactividad.

📉 Por qué es un problema: Los usuarios no pueden explorar los datos por sí mismos, lo que limita el valor del informe.

✅ Cómo solucionarlo:

• Usa parámetros para entradas dinámicas como umbrales “Top N” o rangos de fechas personalizados.
• Añade controles de filtro, menús desplegables o botones para permitir la exploración interactiva.
• Combina parámetros con lógica CASE para crear dashboards más flexibles.

8. Malas decisiones de diseño y maquetación

❌ El error: Espaciado inconsistente, elementos desalineados, colores que chocan o textos ilegibles.

📉 Por qué es un problema: Incluso los datos más precisos pierden credibilidad si el dashboard parece poco profesional.

✅ Cómo solucionarlo:

• Usa cuadrículas y herramientas de alineación para mantener el diseño limpio.
• Sigue una jerarquía visual clara (KPIs importantes arriba, visualizaciones de apoyo debajo).
• Mantén una paleta de colores y estilos tipográficos coherentes.

9. Ignorar la optimización del rendimiento

❌ El error: Dashboards que tardan más de 20 segundos en cargar.

📉 Por qué es un problema: Los dashboards lentos frustran a los usuarios y rara vez se usan, incluso si contienen información valiosa.

✅ Cómo solucionarlo:

• Usa Extractor de Datos para reducir el tiempo de consulta.
• Minimiza el número de gráficos por página.
• Evita campos calculados complejos en cada gráfico. Preagrega los datos siempre que sea posible.
• Desactiva combinaciones innecesarias y reduce el número de fuentes de datos.

10. No validar o revisar los resultados (QA)

❌ El error: Publicar dashboards sin comprobar si los números coinciden con la fuente de datos.

📉 Por qué es un problema: Los datos inexactos dañan la confianza, y una vez que los usuarios la pierden, dejan de utilizar el dashboard.

✅ Cómo solucionarlo:

• Compara siempre los totales con la fuente original.
• Valida filtros, rangos de fechas y campos calculados antes de compartir el informe.
• Usa una lista de control (QA checklist) antes de publicar cada dashboard.

Prácticas recomendadas para evitar algunos de los errores más comunes en Looker Studio

🧪 Haz tests pronto y con frecuencia: Construye dashboards de forma iterativa y revisa los resultados a medida que avanzas.
🗂️ Documenta tu lógica: Guarda un registro de los campos calculados y parámetros para futuras referencias.
🔍 Céntrate en el usuario: Cada gráfico debe responder a una pregunta. Si no lo hace, elimínalo.
⚙️ Usa plantillas: Los diseños reutilizables y las convenciones de nombres reducen errores.
📈 Revisa regularmente: Los dashboards son documentos vivos; actualízalos cuando cambien los datos o los requisitos.

Preguntas frecuentes – Errores más comunes en Looker Studio

Conclusión – Errores más comunes en Looker Studio

Incluso los analistas más experimentados cometen errores en Looker Studio. La clave está en aprender a detectarlos y corregirlos rápidamente. Al evitar algunos de los errores más comunes en Looker Studio, crearás dashboards no solo precisos y reveladores, sino también rápidos, interactivos y confiables para quienes los usan.

Piensa en esta lista como una parte esencial de tu flujo de trabajo. Revísala antes de publicar y ofrecerás siempre informes de calidad profesional: los que los responsables realmente utilizan para tomar decisiones y medir resultados. 🚀