Si uno de tus propósitos para el siguiente año es aprender a analizar y visualizar la información de tu empresa, seguro tendrás algunos temores que se podrían convertir en obstáculos durante el proceso. Por ello queremos que los identifiques antes de adentrarte al mundo de la visualización de datos.
Como todo en la vida, empezar a aprender algo nos puede hacer sentir incertidumbre y miedo al fracaso o a los errores. Sobre todo cuando se trata de algo que se implementará en nuestra vida profesional. En el análisis de datos las equivocaciones pueden tener varios orígenes. Los cuales pueden generar confusiones en los números y, por lo tanto, perjudicar el flujo de trabajo.
Por consiguiente, te recomendamos complementar tu aprendizaje con procedimientos de data quality. Los cuales te proporcionarán las pautas para determinar si tu información está lista para pasar a la visualización de datos. Enseguida te contamos más sobre esta técnica.
¿Por qué es importante el data quality en la visualización de datos?
Los datos de calidad son clave para tomar decisiones precisas e informadas; y aunque todos los datos tienen algún nivel de «calidad», existe una variedad de características y factores que determinarán el grado de calidad de los datos ya sea alta calidad o baja calidad.
Una lista de características y dimensiones de calidad de datos populares incluye:
- Exactitud
- Consistencia
- Integridad
- Razonabilidad
- Oportunidad
- Unicidad
- Validez
- Accesibilidad
Debido a que la precisión de los datos es un atributo clave de los datos de alta calidad, un solo punto de datos inexacto puede causar estragos en todo el sistema. Sin precisión y confiabilidad en la calidad de los datos, los ejecutivos no pueden confiar en los datos ni tomar decisiones informadas. Esto, a su vez, puede aumentar los costos operativos y causar estragos en los usuarios intermedios.
Los analistas terminan confiando en una visualización de datos imperfectos y haciendo conclusiones equivocadas basadas en esos hallazgos. La productividad de los usuarios finales disminuirá debido a la existencia de pautas y prácticas defectuosas.
Los datos mal mantenidos también pueden dar lugar a una variedad de otros problemas. Por ejemplo, la información del cliente desactualizada puede dar como resultado la pérdida de oportunidades para productos y servicios de venta cruzada o actualizada.
Una visualización de datos de baja calidad también pueden hacer que una empresa envíe sus productos a direcciones incorrectas. Lo que da como resultado una menor calificación de satisfacción del cliente, una disminución en las ventas repetidas y costos más altos debido a los reenvíos. Mientras que en industrias más altamente reguladas, los datos incorrectos pueden hacer que la empresa reciba multas por informes de cumplimiento financiero o regulatorio incorrectos.
Como ves, un error en los datos que visualizas puede tener un efecto dominó en tu organización. Aunque claro, no queremos causarte más temores. En realidad buscamos que tengas en cuenta que la correcta extracción y limpieza de tus datos puede evitarte muchos dolores de cabeza.
4 temores comunes al aprender data visualization
Contar la historia equivocada
Las historias son imprescindibles para comunicar tus hallazgos. Entre los especialistas se dice que la mejor visualización de datos siempre será aquella que cuente una historia. Sin embargo, es difícil establecer qué historia y perspectiva deberías contarle a tu audiencia.
Uno de los errores más comunes al crear la historia de tu visualización de datos, es no conocer toda la información del análisis y señalar los puntos más importantes que resuelvan las dudas de tu público en cuestión. Ponte en el lugar de tu audiencia y produce un cuestionario sobre las probables preguntas que tengan para conocer el enfoque de tu historia.
Medir los datos incorrectos
Todo principiante en la visualización de datos comienza por hacerse la misma pregunta: ¿Qué datos debo medir? La mayoría no sabe qué KPI elegir ni qué métricas deberán seguir. Esto dependerá de lo que quieres comunicar. Por ejemplo, si quieres hacer un dataviz sobre qué tanto aumentó la productividad en el área de ventas de la empresa podrías elegir indicadores como número de ventas, tiempo invertido en cada conversión, la cantidad de clientes atendidos en los distintos canales, el tiempo invertido en tareas manuales, etc. Después podrás proceder a compararlo con los resultados del mes o semestre pasado y así sacar las conclusiones adecuadas.
Falta de colaboración
Nada mata más a la motivación que la falta de colaboración entre el equipo de una empresa. Seguro uno de tus principales será no saber si contarás con el apoyo de otros departamentos para acceder a información importante. En muchas organizaciones es común que algunos departamentos generen silos de información al no querer compartir números o estadísticas, o solo brindar datos muy superficiales e incompletos.
Lo mejor siempre será involucrar a los demás colaboradores para que tu visualización de datos salga lo más exacta posible. Comunica tus intenciones de querer realizar mejoras y que visualizar los análisis de los datos de la empresa es una de las prácticas para lograrlo.
Crear una visualización de datos incompresible
Es natural pensar que quizá tu visualización no es fácil de entender y que tal vez tu público no sepa cómo traducir lo que está viendo. Así que parte de tu desarrollo será conocer todos los tipos de gráficos que existen y sus usos, la forma correcta de utilizar colores, números y texto, los tipos de acomodo según tu audiencia, recursos complementarios y demás.
Recuerda que siempre puedes acudir a pedir feedback de tus compañeros y de otros profesionales con más experiencia en visualización de datos para corregir y modificar. ¿Te gustaría aprender a visualizar tus datos con uno de nuestros expertos? Mándanos tus datos para compartirte las fechas de nuestros próximos cursos.
