Gastos Personales — Power BI Dashboard

Gastos Personales — Conclusiones del Análisis

Este proyecto nació de la necesidad de tener visibilidad real sobre mis finanzas personales. Diseñé una pipeline end-to-end donde cada gasto ingresado en un Google Form viaja automáticamente a través de n8n hacia una base de datos PostgreSQL en Supabase, y desde ahí se visualiza en tiempo casi real en Power BI.

1️⃣ Arquitectura del sistema

• Carga: Google Forms como interfaz de ingreso rápido desde el celular.
• Automatización: n8n procesa cada respuesta y la inserta en PostgreSQL con fecha formateada correctamente.
• Almacenamiento: Supabase (PostgreSQL) con modelo estrella: tabla de hechos + dimensiones de categoría, medio de pago y calendario.
• Visualización: Power BI conectado vía exportación CSV desde Google Drive, con medidas DAX para análisis dinámico.
• Reporte automático: un resumen semanal se envía por email cada domingo vía n8n.

2️⃣ Informe de gastos acumulado 2026

• El gasto total acumulado en 2026 fue de $4.403.600 ARS y USD 11,00, distribuido en 104 transacciones a lo largo de 44 días activos.
• El ticket promedio por transacción fue de $42.753, con el gasto individual más alto en $600.000 (Notebook).
• El top 3 de tipos de gasto fue: Otros · Mudanza ($1.490.300), Otros · Notebook ($600.000) y Alquiler ($460.000).
• Las categorías con mayor peso fueron: Otros (52% del total, $2.279.800), Hogar (13%, $578.400) y Comida y Supermercado (9%, $382.500).
• El medio de pago más utilizado fue Transferencia con el 80% del total, seguido de Crédito (19%) y Efectivo (1%).
• El promedio mensual fue de $1.467.867, con marzo como el mes de mayor gasto ($1.573.100) y febrero como el de menor ($1.309.400).

3️⃣ Métricas clave

• Medidas DAX para acumulado del mes, comparativa interanual y participación por categoría.
• El dashboard expone: el gasto total, su variación y evolución mes a mes; cantidad de transacciones y ticket promedio; categorías con mayor concentración de gasto; tipo de gasto y medio de pago con más peso; y el detalle completo de cada movimiento.
• Una segunda hoja genera un informe automático que se actualiza con cada nuevo registro, mostrando los importes y cifras clave del período sin intervención manual.

📊 Conclusión Final

Más allá de los números, este proyecto demuestra cómo la automatización end-to-end transforma una tarea tediosa (registrar gastos) en un sistema de inteligencia personal. Tener datos propios bien estructurados cambia la forma en que uno toma decisiones financieras cotidianas: la combinación de herramientas no-code y low-code permitió construir una solución robusta, escalable y completamente funcional, sin depender de apps de terceros y aplicando las mismas técnicas de Business Intelligence usadas en empresas, pero a escala personal.