¿Cuáles son las mejores prácticas de visualización de datos para las empresas?

La toma de decisiones, en todas las industrias, ha crecido para depender en gran medida de los datos. Sin embargo, el volumen de datos que una empresa necesita para tomar decisiones proactivas y preventivas a menudo es demasiado para que lo entienda un administrador que no es de números. Aquí es donde la visualización de datos en los negocios entra en escena.

A través de la visualización, los gerentes pueden comprender y explicar mejor la dirección en la que se mueven sus dominios. Sin embargo, una cosa es hacer infografías y explicar el rendimiento de una campaña y otra completamente diferente es convertir los datos de despegue y aterrizaje de Boeing en un formato visual.

Para los gerentes, esto significa que tendrán que mantener un mejor conjunto de prácticas de visualización de datos para poder convertir los millones de datos en un tipo basado en imágenes. Un gerente que desea ser excelente en el proceso de visualización de datos a menudo comienza aprendiendo las reglas. ¿Cuándo debo usar un gráfico de líneas? ¿Qué es demasiado cuando se trata de colores? ¿Cómo puedo hacer que los datos sean legibles? ¿Tengo que empezar mi eje x en cero o en cien? Si bien no podemos dar una respuesta a todas estas preguntas, podemos familiarizarlo con las mejores prácticas de visualización de datos.

Algo que lo ayudaría a convertir todas estas cantidades masivas de conjuntos de datos en un formato digerible.

¿Qué es la visualización de datos en los negocios?

La visualización de datos es la representación de información y datos en gráficos, mapas, tablas u otro formato visual. El proceso facilita que las partes interesadas observen las tendencias, identifiquen correlaciones e identifiquen los valores atípicos en sus datos y el rendimiento general del negocio.

Teniendo en cuenta el aumento cada vez mayor de big data, la visualización de datos efectiva es un paso crucial para convertir puntos de datos masivos en una historia convincente y una visión procesable. En general, el proceso de visualización de datos juega un papel importante en el aumento de los ingresos, la eficiencia y el nivel de rentabilidad.

¿Cuáles son los beneficios de los principios y la práctica de visualización de datos?

La visualización de datos va más allá de la transformación de datos en formatos visuales. Es una capacidad clave de inteligencia comercial que se utiliza para resaltar los aspectos clave de los datos al tiempo que destaca los conocimientos que impactan en el negocio. Información que ayuda a los gerentes a tomar decisiones más inteligentes.

Estos son algunos de los beneficios de la visualización de datos.

Toma de decisiones acelerada : al ver conjuntos de datos en un formato visual, los gerentes pueden comprender el movimiento comercial de un vistazo rápido. Conduce a ahorrar el tiempo que se dedica a estudiar una pila de números y hojas.

Mayor exploración de datos : las herramientas de visualización de datos permiten a los usuarios interactuar con los datos para descubrir patrones, ver las relaciones de datos y desentrañar los conocimientos prácticos , todo sin la necesidad de involucrar a un ingeniero de datos.

Realice un seguimiento de las iniciativas comerciales : los paneles de visualización de datos ayudan a los gerentes a realizar un seguimiento del rendimiento de sus iniciativas al observar cómo las operaciones comerciales afectan los indicadores clave de rendimiento (KPI).

Aumenta el retorno de la inversión en análisis : dado que las imágenes facilitan la comprensión de los datos, a los gerentes les resulta más fácil mejorar el crecimiento de la empresa al tomar decisiones a tiempo.

[Lea también : Cómo las empresas de telecomunicaciones utilizan el análisis de big data ]

¿Cuál es el tipo correcto de visualización de datos para una empresa?

Atrás quedaron los días en que los datos se presentaban en formato de viñetas o en gráficos de barras. Hoy en día, a medida que ha aumentado la variedad y el volumen de datos, también lo han hecho los tipos de visualización de datos. Veamos los diferentes tipos de visualización de datos entre los que puede elegir un gerente según cuál sea su requisito.

Cambian con el tiempo

El propósito de estos gráficos es mostrar que los datos han ido cambiando durante un período de tiempo. Podrían ser datos sobre la venta del producto durante 5 años o simplemente la demanda del usuario a lo largo del tiempo.

Tipos de gráficos:

• Cronología del área
• Cronología de círculos
• Mapa de calor del calendario
• Línea de tiempo de línea de columna
• Línea de tiempo de la columna
• Gráfico de gantt
• Cronología de fans
• Línea de tiempo de diagrama de dispersión
• Gráfico de linea
• Gráfico de pendiente
• Sismograma, etc

Distribución

El propósito de este tipo de visualización de datos es mostrar cómo se han distribuido los datos en un determinado grupo. Esto ayuda a los gerentes a detectar los puntos en común y los valores atípicos. Un ejemplo de esto podrían ser los funcionarios públicos que desean ver las características de ingresos de una población.

Tipos de gráficos

• diagrama de caja
• Código de barras
• Gráfica de puntos
• curva acumulativa
• Histograma
• Violín, etc

Parte a todo

Este gráfico destaca cómo un solo elemento se puede dividir en sus componentes. Por ejemplo, un gerente que desea ver las fuentes de las que proviene un prospecto.

Tipos de gráficos

• Barra apilada proporcional
• Gráfico circular
• diagrama de Venn
• Mapa de árbol
• columna apilada
• Gráfico de cascada, etc.

Correlación

Este tipo de visualización transmite la relación entre dos elementos. Por ejemplo, una tienda minorista quiere saber cómo se correlacionan las existencias en el inventario y los artículos en el estante de una ubicación de tienda a otra.

Tipos de gráficos

• Gráfico de dispersión
• Gráfico de burbujas
• Columnas de línea
• Mapa de calor XY, etc.

Movimienot

Este gráfico muestra el movimiento de datos entre condiciones. Por ejemplo, cómo ocurre la migración entre una ubicación y otra.

Tipos de gráficos

• Red
• Sankey
• Cascada
• acorde, etc

Clasificación

Este gráfico de visualización muestra cómo una lista de datos se relaciona entre sí. Por ejemplo, orden descendente de ubicaciones que demandan x productos.

Tipos de gráficos

• Gráfico de impacto
• Barra ordenada
• Tira de diagrama de puntos
• Gráfico de pendiente
• Símbolo proporcional ordenado, etc.

Ahora que hemos analizado los elementos básicos de la visualización de datos para pequeñas y medianas empresas, es hora de pasar a las mejores prácticas. Después de todo, solo cuando un gerente sabe cómo visualizar los datos a la perfección, podrá medir la importancia de la visualización de datos en los negocios.

Las mejores prácticas de visualización de datos para empresas

Como destacamos antes, tener los datos correctos es solo la mitad del trabajo. Es igualmente importante, si no más, mostrarlo de una manera que las partes interesadas puedan entender, brindándoles un lugar para convertir sus datos en imágenes procesables. Estas son algunas de las prácticas clave que las empresas junto con su socio de servicios de análisis de datos deben seguir al crear paneles de visualización de datos.

1. Conoce el objetivo de las imágenes

Antes de comenzar a colocar los datos en una herramienta de visualización, es importante comprender el objetivo del proceso. Tendrá que modificar lo que muestra en los datos de acuerdo con la audiencia y lo que desea que hagan a continuación. Por ejemplo, si las partes interesadas quieren ver el rendimiento de su campaña, no les mostrará datos sobre las herramientas en las que invirtió o la lista de tareas de la agencia que contrató para la campaña.

2. Debe dirigirse a la audiencia

Cuando diseñe sus imágenes de datos, es extremadamente importante responder a estas preguntas:

• ¿Quién va a consumir los datos?
• ¿Qué desafíos enfrentan?
• ¿Qué métricas u objetivos son importantes para la audiencia?
• ¿Qué decisión quiero que tome mi audiencia?

La respuesta a estas preguntas lo ayudaría a recopilar puntos de datos que son de interés para su audiencia específica.

3. Mostrar los KPI

El objetivo final detrás del ejercicio para convertir puntos de datos en imágenes es obtener información procesable . Y la única forma de lograrlo sería medir los datos con los Indicadores clave de rendimiento (KPI).

Suponga que su objetivo era aumentar el recuento de clientes potenciales para su servicio ABC. Ahora, para mostrarlo visualmente, tendría que observar los diferentes KPI: la fuente de tráfico, la calidad del cliente potencial, etc.

4. Proporcionar un contexto

La visualización de datos como práctica es más útil cuando muestra la relación entre los conjuntos de datos y su impacto general. Si bien la narración de historias no es una mejor práctica de visualización de datos imprescindible, ayuda con:

• Acción inspiradora
• Influir en la decisión

5. Haz que los datos sean legibles

Garantizar la claridad y la consistencia en el diseño es muy útil cuando se trata del factor de legibilidad. La presentación de datos debe ser una combinación saludable de imágenes y texto, con el texto apoyando las imágenes donde sea necesario y las imágenes bien ubicadas.

Otro aspecto a considerar aquí es la minimización del desorden. Dado que el objetivo único y completo de la visualización de datos es comunicar datos fácilmente, es crucial que las imágenes no tengan información innecesaria o que no sean víctimas de una sobrecarga de información.

6. Usa colores

El hecho de que esté trabajando con datos no significa que las imágenes deban ser en blanco y negro. El uso de diferentes combinaciones de colores puede ayudar a representar diferentes aspectos o trayectorias de sus viajes de negocios. Un punto que puede considerar al mirar qué color o combinación de colores elegir puede ser mirar hacia atrás en la guía de diseño de su marca y trabajar con los colores de su marca.

7. Tenga en cuenta la jerarquía

La jerarquía es uno de los conceptos clave de la visualización de datos. Es lo único que los usuarios entienden intuitivamente, por lo tanto, depende de los visualizadores de datos usarlos de la manera más óptima.

Como habrás adivinado, la jerarquía significa poner la información más importante en la parte superior y luego ir hacia abajo desde allí en un estilo de "más a menos importante".

8. Haz que las imágenes respondan

El diseño receptivo se refiere a un enfoque en el que las páginas se muestran bien independientemente del dispositivo en el que se vean. El diseño aquí se adapta automáticamente a diferentes tamaños de pantalla, lo que facilita que el usuario final lea y digiera el contenido.

Estas son las mejores prácticas que mejor representan la importancia de la visualización de datos para una empresa. Ahora, si bien hemos analizado las dos, la conversación estará incompleta sin los desafíos.

Veamos los desafíos que enfrentan las empresas cuando se dedican a manejar el proceso de visualización de datos por sí mismas.

¿Cuáles son los diferentes desafíos asociados con la visualización de datos?

Las empresas a menudo tienden a invertir en herramientas de visualización para convertir sus datos en formato multimedia. Sin embargo, hay una serie de desafíos asociados con este enfoque.

Falta de comprensión de los datos.

Independientemente de cuán agradables se vean las imágenes, las empresas generalmente no tienen mucha idea de la historia detrás de ellas y qué ideas pueden extraer de ellas. Para vincular mejor los datos con los objetivos comerciales, es importante que el gerente/propietario del proceso de visualización entienda lo que quiere que reflejen los datos.

Desorden

Los gerentes, como una forma de dar una imagen "completa" del crecimiento del negocio, a veces son víctimas de la sobrecarga de información. Agregan demasiada información en una diapositiva, en lugar de pensar en la estructura y la necesidad. Idealmente, la información debe mantenerse al mínimo y estar fuertemente enfocada en el interés de la audiencia individual.

Dependencia de procesos manuales.

Cuando los gerentes crean visualizaciones ingresando manualmente los conjuntos de datos, pueden generar varios errores. Errores relacionados con datos incompletos, incorrectos, errores matemáticos, etc. Una solución a esto puede ser la adopción de herramientas basadas en IA que automatizarían el proceso.

Falta de gobernanza de datos

En el momento en que las personas se sienten cómodas con el uso de hojas de cálculo y herramientas de análisis, comienzan a crear sus propias presentaciones, tirando todas las estructuras y el diseño decidido por la ventana. Lo que es necesario es que los gerentes tengan una práctica adecuada de gobierno de datos para garantizar que todas las estructuras de datos sean consistentes.

Entendemos que estar al tanto de todos estos beneficios y desafíos al crear un proceso de visualización de datos puede ser difícil. Muchos de nuestros clientes enfrentan los mismos problemas. Así les ayuda nuestro servicio de analítica de datos .

¿Cómo puede ayudar Appinventiv?

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