El siguiente paso para comprender tus datos
En EGOS BI hemos hablado mucho sobre mejorar tus procesos de trabajo utilizando el análisis visual, pero tal vez te preguntarás, “¿A qué se refieren con Análisis Visual?”
El término Análisis Visual, normalmente utilizado en temas relacionados con el BI y Big Data, se trata de la ciencia del análisis racional con apoyo de una interfaz visual e interactiva. O sea, el análisis de datos, a través de plataformas como Tableau y Power BI, basándose en los resultados de un proceso o estrategia establecida con anterioridad.
El proceso para generar un buen análisis visual
Su proceso combina métodos de análisis automáticos y visuales que establecen una interacción humana para comprender el origen de tus datos.
El primer paso es hacer un preproceso y transformación de los datos para poder crear diferentes representaciones de exploración.
Este preproceso se refiere a:
- Limpieza de datos
- Normalización
- Agrupación e integración de fuentes de datos heterogéneas.
El segundo paso es aplicar un método de análisis, ya sea de manera automática o visual:
- Métodos automáticos de análisis. Se aplican métodos de data mining para crear modelos a partir de los datos originales. Una vez se ha creado un modelo, debemos evaluar y mejorar los modelos, que puede realizarse mejor si interactuamos con los datos.
- Métodos visuales de análisis, que permiten interactuar con los métodos automáticos modificando los parámetros ó seleccionando otros algoritmos de análisis.
Utilizando el método visual se consigue mejorar los resultados preliminares obtenidos. Se pueden detectar errores antes y se llega a obtener mejores resultados al 100%.
¿Por qué utilizar el análisis visual en tu empresa?
La visualización de datos ayuda a los líderes empresariales a analizar diferentes informes comerciales. Les permite obtener una mejor perspectiva en áreas como ventas y marketing e intereses de productos. Los resultados del análisis revelan las áreas que necesitan ser enfocadas, para que la productividad y las ganancias aumenten.
Acción rápida
El cerebro humano captura imágenes mejor que los informes de tablas. Las visualizaciones comunican la información de los datos más rápidamente a los responsables de la toma de decisiones. En consecuencia, los tomadores de decisiones pueden tomar acciones rápidas que promuevan el crecimiento empresarial.
Identificar patrones visuales
Una gran cantidad de datos siempre brinda espacio para oportunidades de conocimiento solo cuando se visualizan los datos. La visualización de datos permite a los líderes empresariales identificar y comprender las relaciones entre los datos. Los patrones en los conocimientos ayudan a la organización a centrarse en áreas específicas que necesitan atención.
Descubriendo errores
La visualización de datos ayuda a detectar los posibles errores en los datos. Los analistas de datos verifican las visualizaciones para identificar los datos erróneos, de modo que los datos se puedan eliminar del análisis visual y se puedan evitar las acciones comerciales incorrectas.
Entendiendo la historia visual
La visualización cuenta historias y es importante aprender la historia detrás de la visualización. Diseñar las imágenes correctamente ayuda a la audiencia a comprender la historia al instante. La visualización debe diseñarse de la manera más simple posible, para que el significado y la historia se transmitan correctamente.
Investigando insights de negocio
Determinar las correlaciones entre los datos es importante para que una empresa venza a sus competidores. Como resultado, las visualizaciones de datos son la clave para conocer esos conocimientos comerciales y aprender más sobre ellos. El análisis visual detallado ayuda a los ejecutivos a tomar el camino correcto y alcanzar los objetivos comerciales.
Conociendo las últimas tendencias
Descubrir las últimas tendencias de la industria mediante la visualización de datos ayuda a la organización a proporcionar servicios y productos de calidad. Además, las tendencias permiten a los ejecutivos de negocios encontrar los problemas antes de que surjan. Y los ejecutivos logran mayores ganancias comerciales al mantenerse al tanto de esas tendencias.
Las herramientas de análisis visual y las visualizaciones interactivas ayudan a comprender mejor los datos. Solo había unas pocas fuentes de datos disponibles hace una década, pero ahora hay muchas fuentes de datos disponibles. Solo la gente del departamento de TI podía evaluar los datos antes. Y los que no eran profesionales de TI tuvieron que esperar para obtener sus informes de conocimientos. Ahora, las cosas han cambiado mucho con el análisis visual en escena.
Beneficios clave del análisis visual para las empresas
- Permite una mejor exploración de datos, mejora el análisis de datos y minimiza los costos comerciales generales.
- Simplifica información compleja y da como resultado mejores decisiones comerciales.
- Proporciona las capacidades para resolver problemas grandes y complejos y producir resultados precisos.
- Ofrece diferentes tendencias de visualización y diferentes modos de presentación de datos.
- El análisis visual incluye métodos de visualización de datos como gráficos de barras interactivos, gráficos de red y diagramas de dispersión 3D, entre otros. El análisis se ejecuta en un código y se puede compilar en cualquier plataforma de software de programación. Además, estos métodos analizan los cambios en un entorno comercial en tiempo real y permiten a los ejecutivos de C-suite tomar decisiones comerciales basadas en datos.
Las empresas y los negocios a gran escala tienen toneladas de datos e información para procesar. Es difícil recopilar, evaluar, procesar y visualizar los 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 con las metas y objetivos de la organización.
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