La visualización de datos resulta una herramienta poderosa para la empresas, así que para crear su propio proceso de deben conocer las mejores prácticas.
Los macrodatos han resultado ser un ingrediente clave para convertir el aprendizaje automático de una tecnología abstracta en una herramienta potencialmente invaluable de conocimiento y previsión para empresas de todas las industrias. Las florecientes tecnologías cognitivas de análisis predictivo y visualización de datos están abriendo nuevas oportunidades para las empresas que intentan resolver problemas complejos con múltiples partes móviles. Desde encontrar formas de retener nuevos clientes hasta monitorear de manera más eficiente múltiples métricas de desempeño, más empresas están migrando hacia herramientas de análisis de datos basadas en el aprendizaje automático en un esfuerzo por optimizar las operaciones y encontrar soluciones y oportunidades innovadoras que alguna vez estuvieron escondidas para el ojo humano.
El uso empresarial de la visualización de datos
Las empresas que aprovechan esta tecnología de big data y aprendizaje automático le llevan la delantera a su competencia, mientras que el resto de las empresas no conocen su existencia ni cómo operan. Independientemente, su tiempo está a la vuelta de la esquina, y la forma en que se manipula y entrega el big data es lo que más les importa a los clientes, que a menudo son ejecutivos de la empresa y personal de operaciones clave que toman decisiones costosas y / o esperan resolver los problemas más complicados en función de sus necesidades.
El ejemplo de Valuenex
Valuenex, Inc. es una empresa relativamente establecida en el nicho de análisis predictivo, que ya se encuentra en la marca de una década. Fundada por el Dr. Tatsuo Nakamura en 2006, la compañía con sede en Tokio ahora tiene oficinas en Silicon Valley y ofrece sus servicios de visualización de datos y análisis predictivo en los idiomas nativos de inglés, japonés, chino, y más traducciones. La empresa se ha abierto camino analizando montones de datos y desarrollando un conjunto de productos de visualización de datos que «permiten a los clientes encontrar información en lugar de buscarla».
«Encontrar» implica mirar un conjunto de gráficos de visualización y evaluar las oportunidades presentes dentro de los datos analizados, en lugar de «buscar» respuestas al examinar manualmente y dar sentido a los datos individuales a la vez. Los sistemas de aprendizaje automático se basan en redes neuronales que pueden recibir miles de documentos a la vez y producir datos correlativos y significativos en cuestión de horas, en lugar de miles de horas hombre.
El modelo de análisis predictivo de la empresa es más que simples algoritmos; un equipo técnico y de consultoría sigue siendo una parte importante de la feria colaborativa. Presentar patrones que se encuentran en millones de puntos de datos es la fuerza incomparable de una máquina, pero producir información intuitiva e imaginar posibles resultados basados en dichos datos sigue siendo un dominio gobernado por humanos. Juntos, los dos forman una pareja formidable y presentan oportunidades potencialmente invaluables para las empresas de hoy y la próxima generación.
¿Por qué las empresas deberían usar la visualización de datos?
El cerebro humano procesa y comprende patrones y colores con mayor rapidez. Tenemos la tendencia a internalizar rápidamente lo que podemos percibir con nuestros ojos. Este es el principio rector detrás de todo el concepto de visualización de datos, que permite a los ejecutivos reducir enormes volúmenes de datos a elementos visuales comprensibles en segundos.
La velocidad para visualizar datos complejos en cuadros o gráficos es una característica muy beneficiosa que las organizaciones aprovechan a través de herramientas de visualización interactivas. Las empresas utilizan herramientas y tecnologías de visualización de datos para obtener los siguientes beneficios:
- Hacer que los datos sean accesibles tanto para los usuarios comerciales como para otras partes interesadas.
- Descubrir oportunidades comerciales ocultas.
- Entender perfectamente al cliente.
- Absorber información rápidamente para tomar decisiones confiables basadas en conocimientos
- Aumentar las posibilidades de compartir conocimientos con todos los involucrados ofreciendo una distribución de información más sencilla.
- Reducir la necesidad de un científico de datos para informar a la fuerza laboral con respecto a los datos.
- Optimizar la velocidad del tiempo de comercialización de productos y servicios gracias a una toma de decisiones más rápida y precisa.
Las organizaciones de todas las industrias extraen aplicaciones discretas de la tecnología de visualización de datos que pueden variar en varios grados y motivos. Sin embargo, todas las empresas pueden obtener un valor equivalente de la visualización de datos de sus datos empresariales. Además, los procesos de toma de decisiones acelerados y una mayor intolerancia a las fallas aumentan la oportunidad de optimizar los flujos de ingresos. Como resultado, puede esperar mayores resultados comerciales con mejores rendimientos cuando conjuntos de datos complejos se convierten en activos de datos.
¿Cuándo debería utilizar la visualización de datos?
Cada plan de negocios necesita incorporar visualización de datos para mejorar y optimizar su proceso de toma de decisiones. Pero, ¿cuándo debería utilizar una visualización de datos en particular? Dado que hay varias formas de representar un conjunto específico de información, todo se reduce a la audiencia y la interpretación previstas. Las empresas deben comprender que el uso de visualizaciones de datos aumentará el impacto en su audiencia. Sin embargo, hacerlo bien es el verdadero problema.
Mejores prácticas de visualización de datos
Las empresas son únicas, así que, lo que funciona para una no funcionará para la otra. Dicho esto, existe un conjunto de mejores prácticas de visualización de datos que debe seguir para diseñar paneles e informes de inteligencia empresarial intuitivos para su empresa:
● Primero, identifica y comprende a tu audiencia:
El propósito de la visualización de datos es atraer a los usuarios, pero debes tener cuidado de interactuar con los usuarios relevantes para su negocio. Esto te permitirá lograr claridad en términos de hacer resonar el mensaje a las partes interesadas apropiadas. Además, debes asegurarte de que tus visualizaciones tengan contenido significativo y procesable.
La idea detrás de la generación de paneles intuitivos es monitorear el comportamiento del consumidor, rastrear el desempeño y medir la efectividad del mismo. Por ejemplo, puedes proporcionar tus visualizaciones empresariales con elementos adecuados, como notificaciones push o indicadores visuales, como umbrales de objetivos.
● Elige el tipo de visualización adecuado para lograr el máximo impacto:
La teoría de «uni talla» no funciona en el caso de la visualización de datos para empresas. Como se mencionó anteriormente, varios tipos de visualización de datos son ideales para diferentes contextos y propósitos. Los diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos circulares, mapas de calor o gráficos de barras tienen una funcionalidad completamente variable al representar datos. Cuando hace uso de la visualización correcta, aumenta el impacto generado.
● Proporciona contexto a tus usuarios:
Para alguien que desconoce sobre temas empresariales, las métricas de la industria pueden ser irrelevantes, pero al mismo tiempo, es posible que desees que realicen una acción en particular después de interpretar una visualización de datos. Teniendo esto en cuenta, debes intentar ayudar a las partes interesadas a descifrar y analizar mejor las estadísticas y los números que están viendo.
Las señales visuales como los colores o el texto permiten a las personas interpretar la información de un vistazo. Agrega conocimientos prácticos, predicciones y recomendaciones a tus paneles y visualizaciones de inteligencia empresarial para un diseño centrado en el usuario. Cuanto más digerible sea el contenido para tu audiencia de nicho, mayores serán las posibilidades de que tomen la decisión correcta a partir de los conocimientos recopilados.
● Mantén la precisión de los datos:
Los datos pueden ofrecer ventajas estratégicas a las empresas, pero solo valen si se mantiene la precisión de los datos. Los datos falsos o anómalos no solo pueden poner en peligro la credibilidad de tu marca; también pueden obstaculizar la confianza del consumidor. Por lo tanto, asegúrate de que la información compartida esté libre de errores y sea efectiva para el usuario final.
Las visualizaciones de datos ayudan a las audiencias de todos los niveles a comprender fácilmente información de alto nivel mientras responden preguntas obvias. Además, las partes interesadas pueden compartir el análisis de datos y la información. Como resultado, es su responsabilidad mantener la exactitud de los datos que consume su audiencia.
La necesidad de visualización de datos surge naturalmente, ya que tenemos cantidades excesivamente altas de datos a nuestra disposición. ¿Quiere invertir en una herramienta de visualización de datos? ¡Prueba Tableau gratis por 14 días!
