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¿Que valor tiene el ordenar los datos para, después, visualizarlos correctamente?

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Hoy, llegamos al final del camino. Llegamos al último paso de nuestra metodología 'MAMBO'. La O de 'ordenar y visualizar'. En todo proyecto de analítica digital existen una serie de fases cuyos eslabones deben estar firmemente fijados y asentados si queremos tener éxito y sacar el máximo partido posible de los datos. 

Como ya vimos hace unas semanas, cuando hablamos del Modelo de Madurez en Analítica Digital, la fase inicial de definición de Objetivos y KPIs resulta básica para construir nuestro proyecto y escalar nuestra pirámide de analítica digital. De igual modo, una correcta implementación de nuestra herramienta nos permitirá ir más allá y obtener toda la información que necesitamos para extraer valor a los datos. Por este motivo, el último eslabón de nuestra pirámide de datos es vital si queremos transmitir de forma correcta todo el valor que hemos extraído.

La analítica digital se encuentra en una fase en la que el exceso de información se encuentra a la orden del día. El simple hecho de separar el grano de la paja, y de ese modo convertir los datos en valor, se ha convertido en una tarea complicada, que queda acentuada si no disponemos de visualizaciones de datos potentes y enfocadas a los receptores de la información. Es aquí precisamente donde las herramientas de visualización entran en escena, para dar solución a este problema y ayudar a los analistas a transmitir lo que los datos nos cuentan, enfocando el mensaje a la toma de decisiones de negocio.

A la hora de abarcar este tipo de proyectos, resulta de vital importancia no empezar la casa por el tejado. El primer paso es ser conscientes de cuál es el fin que tienen aquellos que recibirán el análisis, ya que de ello dependerá la selección de KPIs que nos ayudarán a tomar decisiones. A partir de aquí, el siguiente paso sería determinar qué formato de presentación se ajusta más a la información que queremos transmitir. Por lo general, lo ideal será transmitir nuestro análisis en formato Dashboard o cuadro de mando o en formato informe.

La labor del analista no se debe quedar solo en contar lo que ha pasado, sino que debemos ir un paso más allá y convertirnos en parte de la solución. Para ello, lo idóneo es que nuestro Dashboard quepa en una única pantalla, y que de este modo, ninguna KPI o área específica del Dashboard, quede fuera de la vista de un primer vistazo. Por otro lado, es fundamental ser capaces de contextualizar nuestras visualizaciones, de modo que el receptor sepa en todo momento cuál es el periodo de nuestro análisis. Para ello, debemos valernos tanto del uso de iconografía como al uso de colores para transmitir de forma certera esta evolución. El uso de flechas que apunten hacia arriba o hacia abajo, y de los colores del semáforo (verde bueno, rojo malo y ámbar sin evolución) facilitan la comprensión de nuestros análisis, con un simple golpe de vista.

¿Qué tipo de herramientas podemos utilizar? La respuesta varía dependiendo del grado de complejidad de las visualizaciones que se ajusten a nuestros datos. Hemos realizado una selección de algunas herramientas disponibles en el mercado.

1.            Herramientas gratuitas

  • Cuadros de mando en Excel: La principal utilidad de Excel a la hora utilizarla en nuestras visualizaciones radica en que permite establecer una estructura de extracción de datos flexible, y una automatización relativamente ágil y sencilla gracias a algunos softwares como Supermetrics.
  • Cuadros de mando en Google Spreadsheets: Se trata del homónimo de las hojas de cálculo de Excel, pero en la nube de Google. Si bien su flexibilidad y rapidez en lo que a extracción de datos se refiere es relativamente mayor a la de Excel.
  • Cuadros de mando en R: Si bien la verdadera utilidad de programar en R reside en su potencia a la hora de llevar a cabo profundos análisis matemáticos y estadísticos, no debemos olvidarnos de la gran variedad de paquetes disponibles que permiten visualizar todo tipo de análisis.

2.            Herramientas de pago

  • Cuadros de mando en Tableau: Una de sus grandes bazas radica en su funcionamiento altamente intuitivo y visual, lo que facilita su uso independientemente de la base de programación que tengamos.
  • Cuadros de mando en Klipfolio: Se trata de una herramienta muy equilibrada en términos de diseño y flexibilidad. Es relativamente sencilla de utilizar, y al igual que en el caso de Tableau, se puede conectar a un gran número de fuentes de datos a través de su API.

Por último, ¿os pensabais que íbamos a terminar sin hablar de Google Data Studio? Ni mucho menos. Google Data Studio: Parece ser una herramienta que cuenta con los ingredientes necesarios para convertirse en uno de los grandes competidores dentro del mercado de la visualización: potencial y un margen de optimización tremendo. Su flexibilidad y el hecho de que resulte francamente intuitiva y fácil de utilizar, convierten a Google Data Studio en una herramienta a tener en cuenta de cara al futuro.

En resumen

Después de establecer los objetivos de negocio, definir las KPIs más importantes a tratar, estudiar las fuentes de adquisición de los datos, manejar las conexiones de forma que los datos se transformen en información y finalmente buscar en dicha información para llegar al conocimiento… Llega el momento de poner orden y transmitir el conocimiento de forma eficaz. Para esto existen multitud de herramientas en el mercado.

Estos ejemplos que hemos visto constituyen únicamente la punta del iceberg del fascinante mundo de la visualización de datos, ya que existen otras herramientas muy potentes. Su uso por parte de los analistas está creciendo a pasos agigantados, ya que cada día se está apostando más por visualizaciones que transmitan de forma directa y certera toda la información necesaria para apoyar en datos la toma de decisiones de negocio.

El programa completo, con todo el contenido, lo encontrarás en nuestro Podcast de Mi Arte de Medir. ¡Hasta la próxima!

Seguiremos informando…

Modificado por última vez: Martes, 17 Enero 2017 18:57

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