Análisis y visualización de datos
Business Intelligence y Analítica
Jul 08, 2021
Alba Mañanes Rodríguez
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Claves para una visualización de datos útil e inteligente

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¿De qué sirven los datos si no somos capaces de interpretarlos? Solo cuando les damos un significado se convierten en conocimiento. 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 nos exponemos a estímulos constantes que nuestro cerebro interpreta y analiza para tomar decisiones. 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 esa información gracias a Internet. En 2020, el tiempo medio de uso diario de Internet ha sido de casi 7 horas a través de cualquier dispositivo (smartphone, ordenador, tablet) y es una cifra que va en aumento. Nuestra vida es cada vez más digital, lo que significa que volcamos y consumimos más datos en la red, y que podemos aprovecharlos.  

 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 tomar decisiones y sacarles verdadero partido.

Herramientas de visualización de datos

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 la forma de crear visualizaciones de datos que puedan hacer esa interpretación por nosotros, y que nos permitan convertir las bases de datos en clientes reales

¿Por qué necesitas la visualización de datos? Haz crecer tu negocio

La visualización de datos es un ejemplo de que, a veces, una imagen vale más que mil palabras. O, en este caso, más que mil hojas de datos. 

Todos los sectores profesionales se benefician de hacer que sus visualizaciones gráficas sean más comprensibles. Y en cada uno de ellos las necesidades son distintas. Los gráficos simples y más conocidos (cuadros, tablas, mapas, dashboards) son solo el inicio: ahora existen mapas de calor, gráficos de área, cartogramas, histogramas, tablas de resaltado, matrices, área polar… son evoluciones más complejas con las que mostrar el resultado tras aplicar nuestras técnicas de análisis. 

Una pantalla de visualización de datos es útil por muchas razones. Mejora la gestión de los clientes, con una atención más personalizada. Trabajando sus bases de datos y enseñándoles el resultado será mucho más fácil convencerles y que, por sí mismos, se den cuenta de los cambios que necesita su empresa. 

 Dashboard de negocios Salesforce

Fuente: Salesforce

Nos ayuda también a la planificación estratégica y a la monitorización en tiempo real, dos objetivos que parecen opuestos pero se necesitan el uno al otro: la observación de los datos presentes nos permite ir modificando las acciones según resultados para alcanzar esa visión a largo plazo que hemos diseñado para nuestro proyecto. La única forma de crecer es prestando atención al desempeño de cada campaña, y la creación de gráficos es útil en esto. 

 En el mundo del Big Data, las herramientas y tecnologías que nos permiten la creación de gráficos son fundamentales para analizar grandes cantidades de información, extraer conclusiones y tomar decisiones en base a cifras veraces.

Tipos de visualización de datos

Existen multitud de técnicas de análisis y aproximaciones según la naturaleza del dato. Por lo general, podemos establecer tres tipos de visualizaciones gráficas:

 

  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.

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

Para una presentación de métricas y conclusiones, en la que relacionemos los Goals & Metrics de la empresa con los resultados obtenidos hasta ahora, podemos seguir estos pasos:

  1. Obtención de los datos

Google Analytics es la herramienta usada por muchas compañías para el análisis de datos. En ella tenemos un overview de todo lo que ocurre alrededor de nuestra web y 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.

  • PPC performance.

  • Acciones llevadas a cabo por SEO.

  • Los posts dentro del blog (si existe) que más visitas reciben.

  • Ratios de estancia, recurrencia, engagement, etc.

 

  1. Organización de los datos 

Una vez que hemos obtenido los datos, lo interesante es agruparlos en un mismo documento (Excel, por ejemplo) para así poder llevar un registro completo de la evolución de los ratios mencionados anteriormente, así como tener una base de datos actualizada con toda la información relevante para el proyecto.

Cómo mejorar la visualización de datos para un proyecto

  1. 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.

Herramientas de visualización de datos: la integración es clave

Los avances tecnológicos han ido de la mano de nuevas formas de mostrar y analizar los datos, a la vez más complejas pero más visualmente atractivas e inteligibles. La visualización de datos con Tableau es un buen ejemplo de ello: esta herramienta es una plataforma de análisis visual para sacar el máximo partido a los datos, con dashboards de negocios a tiempo real y multitud de opciones de visualización (cuadros, tablas, gráficos, mapas, infografías) con los que crear tu propia interfaz según necesidades. Con el Business Intelligence de Tableau aportamos valor a nuestros datos. 

 

 

La integración es otra de las tendencias ineludibles en la visualización de datos. En un mundo multicanal, en el que los usuarios se comunican con las empresas a través de varias plataformas, y en el que las mismas empresas usan muchas aplicaciones para recopilar y gestionar esa información, Mulesoft es la respuesta. 

 

Se trata de un software de integración de sistemas que, a través de APIs, conecta varias aplicaciones a la vez permitiendo que intercambien datos a tiempo real. Así facilitamos a la compañía la implementación de procesos de negocio multisistema y obtenemos una visión 360º de clientes, servicios, productos, empleados, etc. que nos ahorra mucho tiempo. Centralizar la información es imprescindible para que el análisis y visualización de datos sea útil y tenga sentido. 

 

Por suerte, ambas herramientas (Tableau y Mulesoft) forman parte del ecosistema Salesforce. Tableau amplía los servicios de Salesforce con nuevos dashboards y reportes en tiempo real que, combinados con la Inteligencia Artificial de Salesforce Einstein, abren un nuevo mundo de posibilidades. Y Mulesoft conecta todas las fuentes de datos de forma ágil, eficiente y segura.  Las técnicas de análisis de datos más potentes se encuentran ahora mismo en Salesforce.

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. No todos comunican o expresan lo mismo y pueden confundir o no ajustarse a lo que quieres comunicar.

  • Resaltar la información más importante. Ayuda al lector en el proceso de comprensión de la información y de las conclusiones.

  • Evitar la representación de los datos por medio de tablas. En el caso de utilizarlas, asegurarse de incluir colores, tamaños y elementos distintivos que faciliten su entendimiento.

  • Centrarse en sacar conclusiones. Al final esto es lo primordial en el proceso analítico.

  • Dar pautas de mejora en cada una de las métricas analizadas.

  • Destacar lo positivo y lo negativo. De ambas se extraen enseñanzas: 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. Así ofrecemos una visión general a todos aquellos que participan en la evolución y desarrollo de la empresa.

  • Favorecer un clima de proactividad y participación. Es lo más 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.

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 con la segmentación de bases de datos y el uso de tecnologías de visualización adecuadas.


La implementación de herramientas específicas para visualización de datos es la manera más rápida y productiva de solucionar este desafío. Las consultorías Business Intelligence son un aliado imprescindible en la transformación digital del entorno empresarial, y desde WAM Global podemos ayudarte a usar plataformas con las que elevar tu inteligencia de negocio.  Porque, como hemos dicho al principio, a veces una imagen vale más que mil palabras.

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