Introducción Muchas empresas creen que para mejorar la rentabilidad necesitan invertir en grandes sistemas, contratar consultores o implantar un nuevo ERP. Pero la verdad es que la mayoría ya tiene toda la información necesaria para saber dónde está perdiendo dinero… Solo que no la está mirando bien. El problema no es la falta de datos, sino el desorden. Están dispersos en hojas de cálculo, correos, informes de ventas y balances contables que nadie cruza entre sí. Mientras ta

Introducción Muchas empresas siguen gestionando su información de forma manual: informes en Excel, datos dispersos en distintos programas, copias interminables de hojas de cálculo… A simple vista parece inofensivo, pero cada minuto que un empleado dedica a tareas repetitivas es tiempo y dinero que se pierden.La automatización de datos no es solo una moda tecnológica, es una herramienta tangible para reducir errores, liberar tiempo y mejorar la rentabilidad de cualquier pyme.

Introducción Muchas pymes dedican horas y recursos al proceso mensual de recopilar, depurar y construir informes: unir datos de...

Introducción Muchas empresas empiezan con Excel: es flexible, conocido por todos. Pero cuando el volumen de datos crece, los problemas aparecen: errores, versiones desalineadas, difícil colaboración. Aquí te muestro por qué dar el salto a Power BI marca la diferencia. ¿Por qué Excel ya no es sostenible? Múltiples versiones del mismo archivo, sin saber cuál es la “verdadera”. Fórmulas complejas y difíciles de mantener. Problemas de rendimiento al manejar grandes tablas o mucha

Introducción No hay que empezar con lo más complejo. Muchas pymes logran mejoras notables automatizando procesos cotidianos. Aquí tienes 5 ejemplos concretos y cómo abordarlos. 1. Gestión de facturas y pagos Automatizar la recepción de facturas (scanning/OCR). Validaciones automáticas (importe, proveedor, duplicidad). Integración con contabilidad o ERP. Envío automático de recordatorios de pago. Beneficio:  menos retrasos, menos morosidad, menos errores de registro. 2. Contro