Cómo automatizar tu reporting financiero en 3 pasos
La primera semana de cada mes no debería costarle 120 horas a tu equipo financiero. Te explicamos cómo automatizar el reporting desde cero, con ejemplos reales.
El cierre mensual es el ritual más caro de muchas empresas. Un grupo de personas cualificadas, bien pagadas y con conocimiento crítico del negocio, pasan entre 5 y 10 días al mes copiando datos entre hojas de cálculo, consolidando cifras de distintos ERP y preparando presentaciones que quedan obsoletas antes de que lleguen a la dirección.
No es un problema de personas. Es un problema de arquitectura. Y tiene solución en semanas, no en meses. Aquí te explicamos cómo lo hacemos.
Paso 1: Audita cómo generas informes hoy
Antes de automatizar nada, hay que entender exactamente qué se está haciendo a mano. En todos los proyectos que empezamos, la primera semana la dedicamos a mapear el proceso actual: quién hace qué, con qué datos, desde qué sistema y cuánto tiempo tarda.
Lo que encontramos casi siempre es esto:
- Varias personas descargando el mismo informe de distintos sistemas y comparando cifras que no cuadran
- Un archivo Excel maestro que solo sabe manejar una o dos personas del equipo
- Transformaciones y ajustes manuales sin documentar que se hacen "porque siempre se ha hecho así"
- KPIs que se calculan de forma diferente según quién hace el informe o para qué reunión
💡 Consejo
Antes de hablar con nosotros, intenta responder esta pregunta: si la persona que hace el cierre coge vacaciones mañana, ¿alguien más sabe hacer el informe exactamente igual? Si la respuesta es no, tienes un problema de proceso, no solo de herramientas.
Paso 2: Centraliza los datos en un único origen de verdad
El problema raíz de casi todos los reportings manuales es que los datos viven en silos. El ERP dice una cosa, el CRM dice otra, y las hojas de cálculo son el "pegamento" que une todo con trabajo manual.
La solución no es elegir un sistema entre todos esos. Es construir una capa intermedia —un data warehouse o data mart— que recoge automáticamente los datos de cada sistema, los transforma según las reglas de negocio acordadas y los sirve como una única fuente de verdad para todos los informes.
Dependiendo del volumen y la complejidad, esto puede ser un proyecto de 2 a 6 semanas. Para muchas pymes, soluciones como dbt + BigQuery o dbt + SQL Server son suficientes y relativamente baratas de mantener.
¿Qué pasa con los ERP que no tienen API?
La mayoría de ERP tienen algún mecanismo de exportación, aunque no sea una API REST moderna. SAP Business One, Navision o Odoo tienen conectores o permiten exportaciones programadas que podemos automatizar. En casos extremos, trabajamos con extracción directa de base de datos, siempre coordinando con el proveedor del ERP.
Paso 3: Construye el pipeline de automatización y los dashboards
Con el data warehouse en marcha, el tercer paso es construir los informes finales que el equipo va a usar. Aquí diferenciamos dos tipos de necesidades:
- 1Informes operativos: dashboards en tiempo real o con actualización diaria que el equipo de finanzas o operaciones usa para el día a día.
- 2Informes ejecutivos: vistas consolidadas para dirección, con los KPIs clave, comparativas frente a presupuesto y tendencias.
En Power BI, Looker o Metabase —dependiendo de tu stack—, estos informes se construyen una vez y se actualizan solos. El equipo ya no genera el informe: lo abre, lo lee y toma decisiones.
¿Cuánto tiempo tarda la implementación?
En proyectos con fuentes de datos razonablemente accesibles, el timeline típico es:
- Semana 1–2: auditoría del proceso y diseño del modelo de datos
- Semana 3–4: construcción del data warehouse y pipelines ETL
- Semana 5–6: dashboards, validación con el equipo y formación
- Semana 7+: ajustes y soporte post-lanzamiento
El caso más rápido que hemos completado fue en 5 semanas: una empresa con un único ERP, datos de buena calidad y un equipo financiero con ganas de cambiar. El caso más complejo duró 14 semanas: tres ERP distintos, datos históricos con problemas de calidad graves y procesos no documentados.
Los 3 errores que hacen que el proyecto tarde más de lo necesario
- 1No tener un patrocinador claro dentro de la empresa. Alguien de dirección tiene que estar disponible para tomar decisiones rápido sobre cómo se calculan los KPIs.
- 2Querer automatizarlo todo a la vez. Mejor empezar con el informe que más tiempo consume y escalar después.
- 3No documentar las reglas de negocio antes de automatizar. Si no sabemos cómo se calcula exactamente el margen bruto en tu empresa, no podemos automatizarlo correctamente.
“El segundo día del mes ya tengo los números consolidados en el móvil. Antes de esto, el equipo financiero vivía en Excel la primera semana de cada cierre.”
— CFO, Grupo empresarial multisectorial
¿Quieres aplicar esto en tu empresa?
Sesión de diagnóstico de 20 minutos. Te decimos qué es viable en tu caso, en qué plazo y qué retorno puedes esperar.
Hablemos de tu caso (20 min, gratis)Sin compromiso · Respuesta en < 24h