Por qué es posible que tus datos de análisis no coincidan con los datos de Despacho

Last updated: June 19, 2026

Introducción

Este artículo explica algunas razones comunes por las que los datos que ve en Despacho podrían no coincidir perfectamente con los datos que ve en Analítica. Aunque nos esforzamos por mantener la coherencia, pueden surgir diferencias sutiles debido a diversos factores. Comprender estos factores puede ayudarle a conciliar cualquier discrepancia que encuentre.

Razones comunes de las discrepancias en los datos

  1. Redondeo y truncamiento:
    • En algunos casos, los datos de Despacho pueden someterse a redondeo o truncamiento durante el procesamiento. Esto puede generar pequeñas diferencias de +/- 1-2 en ciertas métricas.
  1. Inconsistencias en el intervalo de tiempo:
    • Los tableros de Despacho y Analítica utilizan las fechas de inicio y fin seleccionadas como contexto para los cálculos del backend. Es fundamental asegurarse de utilizar exactamente el mismo intervalo de tiempo en ambas plataformas. Incluso pequeñas diferencias en el intervalo de fechas seleccionado pueden provocar discrepancias en los datos.
  1. Diferencias en los parámetros:
    • No seleccionar exactamente los mismos parámetros en Despacho y Analítica es una fuente común de errores.
  1. Personalización en Analítica:
    • Analítica ofrece un alto grado de flexibilidad, permitiendo a los usuarios personalizar gráficos y análisis. Tenga en cuenta que los cambios realizados en Analítica pueden afectar significativamente los datos mostrados.
    • Los usuarios de Despacho podrían dar por sentados ciertos filtros y columnas predeterminados, mientras que estos podrían no tenerse en cuenta en Analítica.
    • Columnas importantes que debe revisar en Analítica y que a menudo se dan por sentadas en Despacho:
      • active
      • deleted
      • dispatch_type_critical
    • Si alguien está modificando un gráfico, tenga en cuenta que tenemos muchas columnas importantes expuestas que los usuarios de Despacho darían por sentadas. Columnas como active deleted dispatch_type_critical son filtros comunes que un usuario podría desconocer si no revisara los ejemplos.

Pasos para la resolución de problemas

Si observa discrepancias en los datos, intente lo siguiente:

  1. Verifique los intervalos de tiempo: Compruebe que las fechas de inicio y fin sean idénticas tanto en Despacho como en Analítica.
  2. Revise los parámetros: Revise cuidadosamente todos los parámetros seleccionados en ambas plataformas para asegurarse de que coincidan exactamente.
  3. Revise las personalizaciones de Analítica: Si ha modificado algún gráfico en Analítica, asegúrese de que los filtros añadidos sean coherentes con el comportamiento predeterminado de Despacho. Preste mucha atención a las columnas active, deleted y dispatch_type_critical.
  4. Considere el redondeo/truncamiento: Tenga en cuenta los posibles errores de redondeo, especialmente con ciertas métricas.

¿Necesita más ayuda?

Si has probado estos pasos y sigues experimentando problemas, ponte en contacto con el soporte técnico con la siguiente información:

  • Tableros y métricas específicos que estás comparando.
  • Capturas de pantalla de tus configuraciones de Despacho y Analítica (intervalos de tiempo, parámetros, filtros).
  • Ejemplo de la discrepancia de datos que estás observando.