5 errores en la visualización de datos que puede evitar fácilmente

5 errores en la visualización de datos que puede evitar fácilmente

La presentación de datos y la elaboración de informes, es más que verter “recipientes” de información a un documento. Cuando un reporte se realiza correctamente, podemos apreciar el panorama completo de una organización e incluso determinar estrategias de marketing que determinarán el futuro de nuestro negocio. Sin embargo, hay que saber cómo representar una base de datos para que cause el impacto correspondiente en nuestro equipo de trabajo. Descubra los errores más frecuentes en la visualización de datos en la siguiente nota. 

Información extraída de: Blog Qlik

La visualización de datos, es a menudo, el último obstáculo para transmitir eficientemente nuestro mensaje. Es el paso intermedio entre convertir los datos en percepciones y traspasar la información al equipo de trabajo, para que sea analizada y puedan tomar decisiones informadas sobre el negocio.

Incontables horas de exploración y análisis de datos pueden desperdiciarse si se cae en el último obstáculo, porque no comunicaremos nuestros hallazgos de manera efectiva.

Desafortunadamente, los errores de visualización de datos son muy comunes. Encontrar las mejores maneras de visualizar los datos, a menudo se considera como una ocurrencia tardía en lugar de una parte crítica del proceso. Las visualizaciones de datos deficientes pueden llevar a mensajes confusos y, en última instancia, a decisiones fuera de contexto y mal ejecutadas.

Les presentamos cinco errores clave en la visualización de datos. Evitarlos garantizará que su análisis de datos y sus esfuerzos de generación de informes tengan el impacto deseado.

1. Comenzar sin una estrategia clara

Tener una estrategia y un objetivo claro en mente, es esencial cuando se trata de planificar cómo usará las visualizaciones. Preguntarse por ejemplo: ¿qué quiero mostrar? ¿cómo lo quiero decir? ¿Qué datos son importantes a la hora de evaluar?, entre otras.

Con una visualización, el objetivo generalmente será impartir la sabiduría adquirida a través de la discusión y exploración de datos con el respectivo equipo de trabajo, los cuales están en el lugar correcto, en el momento adecuado para usarlo y hacer una diferencia.

2. Tu visualización de datos no cuenta una historia clara

El Data Storytelling  es fundamental para este punto. La narración de datos es una parte esencial para transmitir el mensaje y su significado. Como toda narración, una historia de datos tendrá un comienzo, un medio y un final. Y también, como en muchas historias, ¡no necesariamente aparecerán en ese orden!

Una historia basada en datos (particularmente una comercial) debe contar más como una historia periodística: gritar sus hallazgos clave en un título en la parte superior, y luego respaldarlo con evidencia a medida que el lector se ve atraído. Empezar por el final también es una buena táctica.

3. Tu visualización de datos cuenta demasiadas historias

Puede ser muy fácil exagerar la cantidad de información que puede incluir en sus gráficos, infografías o paneles. Es importante identificar los mensajes clave en un conjunto de datos y presentarlos de una manera que no esté atestada de detalles extraños e innecesarios.

Gráficos y visualizaciones excesivamente ocupadas cansan la vista y el cerebro, y no se quedan en la mente casi tan bien como los que hacen un punto simple y conciso, respaldados por hechos y estadísticas relevantes y actualizados.

4. No ajusta su visualización a su audiencia

Los datos a menudo cuentan diferentes historias para diferentes audiencias. Parte de la habilidad de construir una narrativa con datos, es comprender cómo será utilizada e interpretada por diferentes audiencias. Aunque un desglose detallado de maquinaria diferente y sus condiciones óptimas de operación serán valiosas para un ingeniero, un ejecutivo necesita una visión general más concisa pero más amplia de la situación.

En cualquier caso, la información que cada miembro de la organización necesita probablemente esté contenida en el mismo conjunto de datos, pero debe presentarse de manera diferente para satisfacer las necesidades de cada audiencia.

5. No aterrizar sus datos al mundo real

Por lo general, la historia que tus datos deberían contar es lo que significan los gráficos y las estadísticas abstractas en el mundo real. Esto significa que sus datos deben basarse en su impacto en la vida real: ¿qué diferencia tendrán los datos en la vida de sus clientes, su equipo o las personas a quienes los presente?

Si los empleados tienen objetivos que cumplir, y el objetivo de una iniciativa basada en datos es aumentar la frecuencia con la que se alcanzan esos objetivos, entonces sus visualizaciones deben incluir las implicaciones del mundo real en estas temáticas. Esto podría ser clientes más felices, menores tasas de cancelación o devolución de clientes o progreso hacia incentivos tales como bonificaciones. Si su visualización está diseñada para mostrarles a los ejecutivos las oportunidades que se pueden obtener llevando el negocio por caminos divergentes, debe mostrar claramente el impacto en las métricas, las ganancias, la rotación y la retención del personal.

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