Hoy en día, para un negocio contar con datos reales es de vital importancia, ya que de este modo la toma de decisiones y el planteamiento de la estrategia de negocio tendrá una base sólida y basada en información real evitando así malas decisiones. Partiendo de esta base, igual de importante es contar con ellos cómo saber representarlos y entenderlos.
La interpretación de los datos no es solo crear un contenido visualmente bonito, sino que además es necesario que cumpla con una serie de requisitos para lograr el objetivo del mismo: Poder interpretar correctamente los datos para una toma de decisiones de negocio acertadas.
Requisitos básicos:
- Planteamiento previo: Es importante tener una idea clara de lo que se va a querer interpretar a través de los gráficos, en qué KPIs se quieren hacer foco y para qué va a servir la información que se muestre, ya que dependiendo de ello se usarán unas representaciones u otras.
- Adaptación del contenido dependiendo del destinatario, ya que si este no entiende los datos que se están interpretando no va a servir de nada y además puede llevar a malas interpretaciones y por lo tanto malas decisiones.
- Menos es más: poner foco en los datos importantes para no abrumar con los datos.
- Gráficos adecuados según el tipo de dato, no todos los gráficos admiten todo tipo de gráficos, ya que se debe entender la tendencia del dato rápidamente.
- Storytelling: El orden de los datos y conceptos es importante, se debe contar de más a menos e ir haciendo foco. De este modo se ubicará al lector en el contexto y podrá entender datos más detallados o focalizados.
- Mostrar una fotografía, es decir, que de un vistazo el lector se pueda hacer una idea global de los datos que se muestran.
- Coherencia y armonía en los colores, hay colores con asociaciones socioculturales, por ejemplo rojo (negativo) y verde (positivo).
- Resaltar información importante para poder detectarla rápidamente.
8 Ventajas:
- Foco: Se puede focalizar en aquellos que realmente son importantes para el negocio.
- Rapidez: Si es necesario localizar un dato concreto será mucho más sencillo si visualmente están bien organizados.
- Patrones y tendencias: Un dato por sí solo no dice nada pero en su conjunto define cómo se está comportando ese KPI.
- Comparativa de datos entre diferentes periodos, es decir poner contexto, si el dato es positivo o negativo.
- Cruzar datos, de este modo se podrá enriquecer más la información mostrada.
- Compartir información entre usuarios – informes colaborativos
- Inmediatez en el dato, es posible una monitorización actualizada según necesidades.
- Informes dinámicos a través de filtros
5 ejemplos de gráficos:
- Gráfico temporal: Este tipo de gráfico se utiliza para mostrar cómo los datos evolucionan en el tiempo, de este modo se puede ver a primera vista cuál es la tendencia y valorar si es la esperada o no, además permite comparaciones con otros KPIs y otros periodos de tiempo, por ejemplo, año actual comparado con el año anterior.
- Gráfico de barras: Permite ver el volumen del dato de forma muy visual, ya que el tamaño de la barra va acorde a la cantidad que ha conseguido ese dato en concreto, lo que permite ver de forma rápida qué dato tiene más peso sobre el total.
- Tablas: No son los gráficos más visuales pero sí los que permiten añadir más información de forma ordenada.
- Circulares: Seguramente los menos utilizados en la actualidad, ya que solo son válidos cuando se representan pocas variables del dato (entre 2 y 4 como máximo) ya que sino la lectura se complica y no permite entender bien la información.
- Indicadores: Son gráficos perfectos para ver el estado de un objetivo que se ha marcado, de este modo se puede ver fácilmente si se está alcanzado el objetivo o no.
Herramientas:
En el mercado existen muchas herramientas para la visualización de datos, pero algunas de las más conocidas son:
Looker Studio: Herramienta propia de Google, recibe actualizaciones de forma constante. A nivel de cruce de datos no es de las herramientas más avanzadas pero a nivel visual permite bastantes opciones. Actualmente, existe también una versión de pago, aunque hoy por hoy es una versión beta.
Power BI: Comparada con Looker Studio es más compleja a nivel técnico, ya que para usarla es necesario tener conocimientos de lenguaje DAX. Este tipo de herramienta, permite mucha más flexibilidad para cruzar fuentes de datos. No es 100% gratuita aunque tiene diferentes planes, según necesidades.
Tableau: La más completa de las 3 herramientas, permite mucha flexibilidad en la visualización de de datos y en el tratamiento del dato, igual que Power BI, tiene diferentes planes pero en este caso no existe la versión gratuita.
La principal diferencia entre las tres herramientas es que Tableau y Power BI son herramientas más potentes a nivel de Business Intelligence y permiten trabajar el dato de una forma más avanzada comparado con Looker Studio que, a pesar de que ha avanzado mucho en los últimos años, todavía está lejos de tener las mismas características, pero a nivel visual sí que es una herramienta muy válida para crear reportes.
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