En EGO GRANDE, hemos hablado mucho sobre cómo mejorar sus flujos de trabajo mediante análisis visual, pero es posible que se pregunte: “¿Qué quieren decir con Visual Analytics?”
El término Visual Analytics, comúnmente utilizado en temas relacionados con BI y Big Data, se refiere a la ciencia del análisis racional apoyado en una interfaz visual e interactiva. Es decir, análisis de datos, utilizando plataformas como Tableau y Power BI, en base a los resultados de un proceso o estrategia previamente establecido.
Su proceso combina métodos de análisis automatizados y visuales que establecen la interacción humana para entender el origen de sus datos.
El primer paso es preprocesar y transformar los datos para crear diferentes representaciones de exploración.
Este preprocesamiento implica:
El segundo paso consiste en aplicar un método de análisis, ya sea de forma automática o visual:
El uso del método visual mejora los resultados preliminares obtenidos. Los errores se pueden detectar antes y se pueden lograr mejores resultados.
La visualización de datos ayuda a los líderes del negocio a analizar diversos informes del negocio. Les permite obtener una mayor visión de áreas como ventas y marketing, y los intereses de los productos. Los resultados del análisis revelan áreas que necesitan enfocarse para aumentar la productividad y las ganancias.
El cerebro humano captura imágenes mejor que los informes de tablas. Las visualizaciones comunican información de datos más rápidamente a los tomadores de decisiones. Como resultado, los tomadores de decisiones pueden tomar medidas rápidas que promuevan el crecimiento del negocio.
Una gran cantidad de datos siempre proporciona espacio para oportunidades de información sólo cuando se visualizan los datos. La visualización de datos permite a los líderes del negocio identificar y comprender las relaciones entre los datos. Los patrones en los insights ayudan a la organización a enfocarse en áreas específicas que necesitan atención.
La visualización de datos ayuda a detectar posibles errores en los datos. Los analistas de datos verifican las visualizaciones para identificar datos erróneos de manera que los datos puedan ser eliminados del análisis visual y evitar acciones incorrectas del negocio.
Las visualizaciones cuentan historias, y es importante entender la historia detrás de ellas. Diseñar imágenes correctamente ayuda a la audiencia a entender la historia al instante. Las visualizaciones deben diseñarse de la manera más sencilla posible para que el significado y la historia se transmitan correctamente.
Determinar las correlaciones entre los datos es importante para que una empresa supere a sus competidores. Como resultado, las visualizaciones de datos son clave para descubrir estos conocimientos del negocio y aprender más sobre ellos. El análisis visual detallado ayuda a los ejecutivos a dirigir el camino correcto y alcanzar los objetivos del negocio.
Descubrir las últimas tendencias de la industria a través de la visualización de datos ayuda a las organizaciones a proporcionar servicios y productos de calidad. Además, las tendencias permiten a los ejecutivos de negocios identificar problemas antes de que surjan. Y los ejecutivos logran mayores ganancias comerciales al mantenerse al tanto de estas tendencias.
Las herramientas de análisis visual y las visualizaciones interactivas le ayudan a comprender mejor sus datos. Hace una década sólo había unas pocas fuentes de datos disponibles, pero ahora hay muchas. Anteriormente, solo los profesionales de TI podían evaluar los datos. Y los profesionales que no son de TI tuvieron que esperar para recibir sus informes de información. Ahora, las cosas han cambiado significativamente con el análisis visual en la escena.
Las empresas y negocios a gran escala tienen toneladas de datos e información que procesar. Es difícil recopilar, evaluar, procesar y visualizar estos datos manualmente. Por lo tanto, las herramientas de visualización de datos y análisis visual se utilizan para permitir la toma de decisiones basada en datos y cumplir las metas y objetivos de la organización.
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La automatización está transformando la administración de datos al reducir el trabajo manual y garantizar la confiabilidad de los datos. Herramientas como Fivetran, dbt y Snowflake son esenciales para acelerar el análisis.
Las organizaciones reconocen cada vez más las limitaciones de las arquitecturas de datos tradicionales. Los sistemas heredados tienen dificultades para satisfacer las demandas modernas, mientras que los Data Stacks modernos ofrecen soluciones de escalabilidad, integración y gobierno.
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