El análisis de datos permite a las organizaciones capitalizar gran parte de la información útil que tienen disponible para ayudarlos a tomar decisiones.
Es necesario que se convierta el análisis de datos de su aplicación en representaciones visuales ayudando a los clientes a describir conceptos, descubrir oportunidades, explorar opciones y adoptar las decisiones más óptimas, todo mediante un medio poderosamente persuasivo.
La verdad es que las ayudas visuales son necesarias para que las personas tomen decisiones. En un estudio se ha mostrado que cerca del 100% de las personas tienen posibilidades de calificar un medicamento hipotético cuando se muestra en un gráfico que expresa una reducción de la incidencia de la enfermedad entre el grupo experimental y el placebo. Solo el 68% afirmó que el medicamento es efectivo. Una simple comparación estadística puede hacerse de forma clara e impactante cuando se acompaña de alguna forma del análisis de datos. En otras ocasiones, se necesitan visualizaciones para ayudarnos a pensar en un problema antes de realizar una conclusión.
A continuación mencionamos algunos consejos para ayudar a los usuarios de su organización a encontrar el éxito y el crecimiento mediante el análisis de datos, evitando errores comunes.
Antes de saltar de forma directa a la construcción de una visualización, se debe definir la pregunta que se trata de responder, o señalar que está tratando de hacer.
El objetivo no debe ser dar una visión general del conjunto del análisis de datos, que puede ser una tarea monumental, sino responder a una pregunta específica o resolver un problema en particular.
Por ejemplo, si quiere resaltar los puntos en los que se detectan No Conformidades, deberán crear un gráfico que muestre estos puntos bajo la forma más clara posible. Puede que quiera elegir mostrar períodos concretos, para ver cierta información.
Las personas se pueden confundir sobre por qué las grandes ganancias son malas. Si el análisis de datos muestra que el 40% de los nuevos clientes promedio puede vender un determinado producto, su gráfico debe mostrar la cantidad de ventas cruzadas perdidas en lugar de los ingresos generales. Piense en usted mismo como un editor que trata de reducir el tiempo que tarda el comercial. Deberá elegir las imágenes más atractivas e interesantes, dejando a un lado todo lo demás. De esta forma, la visualización cuenta una historia clara y deja de lado la información extraña.
El análisis de datos permite a las organizaciones capitalizar gran parte de la información útil...
Los profesionales de negocios asumen de forma errónea con el objetivo final de cada análisis de datos es responder a una pregunta. El análisis de datos puede permitir la experimentación y la exploración.
Existen cuatro tipos de análisis de datos, y solo una se ajusta al clásico gráfico que representa datos numéricos para establecer un argumento. Los otros tres ayudan a los profesionales de negocios a investigar el análisis datos disponibles y organizar las ideas.
La visualización de generación establece la idea clásica de una pizarra o servilleta en la que se realizan unos garabatos. Dichos garabatos ayudan a definir el alcance de la pregunta realizada o establece la mejora forma de explicarlo. No importa que los dibujos realizados no expresen de forma estricta los datos cuantitativos y empíricos. Sin embargo, los dibujos representan ideas para impulsar un punto de partida.
Además, alguien puede generar diferentes gráficos a partir de los datos que han sido recopilados para conseguir más información sobre un problema o pregunta. Las representaciones pueden ser complejas y poco claras, pero son pasos intermedios importantes a medida que el investigador se acerca a una respuesta diferentes que se puede representar con un gráfico mucho más simple.
En lugar de establecer las ventas generales a lo largo del tiempo, la empresa deberá establecer gráficos individuales de venta de productos populares y menos populares. Pueden cambiar los gráficos para ver las ganancias en lugar del volumen de ventas. Se puede comparar con el crecimiento que se establece en la cuota de mercado de la competencia con el tiempo en las ventas generales.
La idea es jugar con el análisis de datos y descubrir cosas nuevas. Contar con herramientas de Business Intelligence e informes de datos que se generan de forma fácil ayudan durante esta etapa.
Los datos pueden ser una herramienta poderosa para la comunicación, además pueden conducir a una mala comunicación.
El trabajo del analista en cualquier situación es garantizar que los espectadores no lleguen a la conclusión más fácil, sino a la más precisa. Este es el motivo por lo cual la experimentación y los principios sólidos de diseño son tan importantes.
Tomado de: https://www.isotools.org
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