Business Intelligence y Analítica
Sep 20, 2018
POR SERGIO GARCÍA ÁVILA

Claves y consejos para una visualización de datos útil e inteligente

Home > Business Intelligence y Analítica > Claves y consejos para una visualización de datos útil e inteligente
¿De qué sirven los datos si no somos capaces de interpretarlos? Solo cuando les damos un significado se convierten en conocimiento e información muy valiosa. Sin embargo, en la actualidad, el volumen de información que se llega a almacenar es tal que nuestro cerebro sería incapaz de asimilarla y extraer conclusiones. ¿La solución? La tecnología y, en concreto, los sistemas de visualización de datos.

Vivimos en la era de la información y sometimos a estímulos constantes que nuestro cerebro interpreta y analizar para tomar decisiones. Pero nuestro consumo se ha multiplicado en los últimos años por varios factores: cada vez se produce más información (redes sociales, dispositivos, etc.) y tenemos más capacidad de acceso a dicha información gracias a Internet.
 
En el entorno empresarial ocurre lo mismo: las compañías son capaces de obtener y almacenar una cantidad ingente de datos sobre sus clientes pero no tienen las herramientas o los conocimientos necesarios para sacarles verdadero partido.
 
Los datos, como registros aislados, no aportan ningún significado concreto ni tienen valor alguno. Si, como empresas o individuos, no somos capaces de extraer información a partir de los datos estos no sirven para nada.  Por eso, hemos de buscar las herramientas que sí puedan hacer esa interpretación por nosotros.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es un ejemplo de que, a veces, “una imagen vale más que mil palabras” o, en este caso, mil hojas de datos.
 
Esta consiste en la representación gráfica de información y datos para que su compresión sea mucho más sencilla. Para ello, se utilizan elementos visuales como gráficas o mapas que permiten detectar tendencias, patrones o valores atípicos de un solo vistazo.
 
En el mundo del Big Data, las herramientas y tecnologías que utilizan la visualización de datos son fundamentales para analizar grandes cantidades de información, extraer conclusiones y tomar decisiones en base a los datos.
 
Dentro de esta, existen multitud de técnicas y aproximaciones según sea la naturaleza del dato. Por lo general, podemos establecer tres tipos de visualización:

1. Elementos básicos de representación de datos
 
Un elemento básico de visualización puede ser un gráfico, un mapa, un KPI, tablas de datos, un grafo, etc.
 
2. Cuadro de mando
 
Es una composición compleja de visualizaciones individuales que guardan una coherencia y una relación temática entre ellas. Son ampliamente utilizados en las organizaciones para análisis de conjuntos de variables y toma de decisiones.
 
3. Infografías
 

Es una composición de visualizaciones que construye, a partir de diferentes elementos, un significado complejo para el usuario. Estas están más enfocadas a la construcción de narrativas a partir de los datos; es decir, para contar “historias”.

 Análisis y visualización de datos

¿Cómo es el proceso de análisis y visualización de datos?

Como Data Expert del departamento de Corporate de WAM We Are Marketing, me encargo del análisis de datos relacionados Goals & Metrics, KPIs, estrategias, negocio… Para ello, llevamos a cabo un proceso que culmina con la presentación mensual de las métricas y conclusiones más importantes obtenidas durante al análisis (previo a la elaboración del informe).

1. Obtención de los datos
 
Nuestra herramienta principal para recabar datos es Google Analytics. En ella, tenemos un overview de todo lo que ocurre en la web de WAM y que nos ayuda a comprender tanto a nuestros clientes como a nosotros mismos. Entre los datos que más nos interesan como empresa se encuentran los siguientes:
 

  • Tráfico web ( separando el blog como un elemento independiente a la hora de medir).
  • Bounce Rate.
  • Out Rate.
  • Tiempo de estancia.
  • Número de nuevos usuarios.
  • Número de usuarios recurrentes.
  • Tráfico dividido en función de la fuente de origen (orgánico, directo, pago, referidos, social y email).
  • Tráfico generado por las redes sociales de WAM.
  • PPC performance.
  • Acciones llevadas a cabo por SEO.
  • Los posts dentro del blog que más visitas reciben.
  • Ratios de estancia, recurrencia, engagement, etc.

 
2. Organización de los datos en Excel
 
Una vez que hemos obtenido los datos, lo interesante es agruparlos en un mismo documento (Excel, en nuestro caso) para así poder llevar un registro completo de la evolución de los ratios mencionados anteriormente; así como, además, poder tener una base de datos actualizada con toda la información relevante para WAM.
 
3. Elaboración del informe para facilitar la visualización de los datos
 
Llegados a este punto disponemos de todos los “números” necesarios pero es imprescindible transformarlos en conclusiones fáciles de entender, así como presentarlos de una forma visual atractiva y comprensible.

Consejos para conseguir una visualización de datos óptima

Por lo general, cuando llegue el momento de presentar los datos extraídos durante el proceso de análisis es recomendable seguir estas pautas:
 

  • Utilizar un gráfico adecuado, ya que no todos comunican o expresan lo mismo y pueden confundir o no ajustarse a lo que quieres comunicar.
  • Resaltar la información más importante, para ayudar al lector en el proceso de comprensión de la información y de las conclusiones.
  • Evitar la representación de los datos por medio de tablas, y, en el caso de utilizarlas, asegurarse de incluir colores, tamaños y elementos distintivos que faciliten su entendimiento.
  • Centrarse en sacar conclusiones, ya que es lo primordial en el proceso analítico.
  • Dar pautas de mejora en cada una de las métricas analizadas.
  • Destacar tanto lo bueno como lo malo, ya que se deben resaltar las acciones que han provocado la obtención de ratios positivos y aprender de las acciones que han desfavorecido dicho propósito.
  • Reunir a las partes implicadas en la mejora del proceso, para así ofrecer una visión general a todos aquellos que participan en la evolución y desarrollo de la empresa.
  • Favorecer un clima de proactividad y participación, ya que lo importante a la hora de visualizar los datos es conseguir mejoras y retroalimentar el proceso.
  • Proponer “next steps” u objetivos de mejora para el siguiente período.
  • Hacer comparativas tanto de meses anteriores como de años previos al actual, para identificar y medir tendencias.

 
También existen en el mercado algunas herramientas que te permiten crear gráficos dentro de Excel y de tu propia plantilla. Así, podrás utilizar elemento visuales diferentes y atractivo que ayuden a tus clientes a comprender mejor sus métricas. Power BI es una de ellas y está impulsada por Microsoft, por lo que es una buena opción si trabajas dentro de este entorno.

La visualización de datos es, por tanto, una herramienta muy poderosa para transmitir información y extraer conclusiones. Por eso, es muy importante desarrollar este aspecto y encontrar la fórmula para sacarle el máximo partido a los datos.

Como hemos dicho al principio, a veces una imagen vale más que mil palabras o hojas de datos.

views
520
< Post anterior Todos los posts Siguiente post >
Te mereces
el mejor contenido

Suscríbete a nuestra newsletter y entérate de las últimas tendencias digitales

¡Ha llegado el momento de ponerse al día!
Te mereces
el mejor contenido

Suscríbete a nuestra newsletter y entérate de las últimas tendencias digitales

No, gracias. Mi bandeja de entrada está bien así.
Artículos Relacionados
Business Intelligence y Analítica

Oct 30, 2018

Por José Antonio Diaz

Qué es Facebook Attribution y cómo te ayuda a medir mejor tus ventas

Business Intelligence y Analítica

Sep 13, 2018

Por Juan Manuel Escuredo

Equipos de trabajo virtuales & metodología Agile y Scrum: la pareja del futuro

Business Intelligence y Analítica

Aug 08, 2018

Por Francisco Martínez

Las mejores herramientas de Business Intelligence de Salesforce

Back to top