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 7 consejos prácticos para iniciarse en la visualización de datos

 FORBES - viernes, 18 de septiembre de 2015

Esta labor es crucial para darle sentido a la enorme cantidad de datos que ahora se pueden emplear, pero ¿es esto posible con recursos de TI limitados? Te digo dónde empezar.

Más y más empresas medianas están echando un vistazo serio a la visualización de datos. En una reciente encuesta de Competitive Edge, el 80% de los entrevistados estuvo de acuerdo en que hacer un mejor uso de los datos podría ayudarles a mejorar la calidad de producto, descubrir nuevas oportunidades de negocio y acelerar la toma de decisiones. El 90% tenía proyectos de big data, ya sea en operación o por iniciar.

La razón para este número alto es simple: visualizar sus datos es crucial para darle sentido a las enormes cantidades que ahora se pueden emplear. Pero con presupuestos limitados, recursos de TI limitados y (en gran parte) sin analistas de datos altamente entrenados, muchas compañías medianas no están seguras de dónde empezar.

A continuación se enlistan siete consejos prácticos sobre cómo iniciar y qué hacer para ser exitoso.

Construir el caso de negocio

Vagas promesas relacionadas con la mejora en la calidad de un producto o un mejor servicio al cliente no son suficientes para justificar una inversión en una solución de visualización de datos. Si lo que quiere es tomar decisiones basadas en datos, es necesario conocer exactamente cuáles serán los beneficios de negocio de un mejor análisis de datos, y cuánto valdrán.

Colaborar y cooperar

La visualización de datos es un área donde no se puede ir solo. La encuesta citada identificó una colaboración exitosa entre la unidad de negocios y la de TI como uno de los factores más importantes del éxito en los proyectos de analítica de datos, y la falta de cooperación entre las dos como la causa más importante de fracaso.

Democratizar sus datos

Las soluciones de visualización de datos se desarrollaron inicialmente como una herramienta de negocio para las compañías de gran escala que pudieran contratar estadísticos y otros científicos de datos capaces de realizar análisis sofisticados. Este modelo es muy costoso, lento y torpe para las empresas medianas, y debe ser evitado a toda costa. Ésta es un área donde tener la tecnología correcta juega un papel muy importante. Las soluciones de visualización de datos que existen ahora no sólo sirven a las necesidades de los expertos, sino que también pueden ser del uso de los no especialistas. En esencia, estas soluciones guían a los gerentes a través de un proceso analítico de autoservicio.

Pedir ayuda

No permita que una falta de talento técnico lo detenga. Si tiene un objetivo de negocio claro, puede involucrar a los consultores sobre una base limitada para obtener la experiencia técnica necesaria para tener una herramienta de visualización de datos funcional, así como un entrenamiento personalizado para la base de usuarios.

No ignorar la necesidad de velocidad

La velocidad de una solución de visualización de datos no es algo que sólo preocupe al departamento de TI. Una velocidad de sistema tiene dos consecuencias de negocio muy prácticas. La primera es que los gerentes que están tratando de descifrar un problema necesitan un sistema que funcione en tiempo real. Si cada respuesta requiere una hora de cálculo, es muy difícil para los usuarios mantener la continuidad de pensamiento. Los gerentes tienden a ser hombres y mujeres de acción. Un sistema lento simplemente no puede procesar las grandes cantidades de datos disponibles para las compañías medianas. El valor de la visualización de datos es proporcional al número de personas en una organización que puede trabajar directamente con datos, sin ayuda de expertos. La conclusión aquí es que se necesita un sistema robusto. Los sistemas lentos hacen imposible la visualización de datos en empresas medianas.

Mirar más allá de los gráficos deslumbrantes

Las buenas observaciones sólo pueden llevarte lejos. Una variedad de generadores de reportes están disponibles y pueden construir gráficos impresionantes e incluso paneles de instrumentos. Mientras que estos productos hacen un buen trabajo de comunicar de forma más efectiva lo que ya se sabe, no pueden decir lo que no se sabe, a menos que estén respaldados por robustas capacidades analíticas. Como mínimo, buscar la capacidad de examinar los datos fácilmente, para crear gráficos de forma automática, y otorgar capacidades de geolocalización.

Hacer uso de la nube

No tiene que invertir necesariamente en un sistema en sitio para obtener los beneficios de la visualización de datos. Las soluciones on-demand ofrecen tiempo rápido para valorar, sin carga en el departamento de TI para instalar y mantener otro sistema. También tienen un impacto financiero positivo, sin costos CAPEX y –al menos en la mayoría de los casos– disminuir el costo total a la empresa.

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