Siete consejos prácticos para iniciarse en la visualización de datos

Visualizar datos es crucial para darle sentido a la enorme cantidad de información que está circulando en las compañías.


 

Las empresas medianas confían en Big Data y están implementando con mayor frecuencia proyectos vinculados con 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 del 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 interés creciente es simple: visualizar datos es crucial para darle sentido a la enorme cantidad de información que está circulando en las compañías, independiente de su tamaño. Sin embargo, la piedra de tope en este tipo de empresas es el presupuesto, muchas veces limitado y con recursos TI igualmente restringidos, sin analistas de datos entrenados, lo que provoca que ese tipo de negocios se confundan al momento de aprovechar las bondades que ofrece la analítica.

 

SAS proporciona siete consejos prácticos para que las empresas medianas sepan sobre cómo iniciar y qué hacer para ser exitosos con la implementación de un proyecto de visualización de datos.

 

1. 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, cuál es el valor de ellos para la empresa y cuánto será su costo.

 

2. 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.

 

3. 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 herramientas guían a los gerentes a través de un proceso analítico de autoservicio.

 

4. 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.

 

5. 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 una serie de  consecuencias de negocio muy prácticas: 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, ya que los sistemas lentos hacen imposible la visualización de datos en empresas medianas.

 

6. 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.

 

7. 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 ya que disminuye el costo total de implementación a la empresa.

 

 

 

 

 

Fuente: http://diarioti.com/

 

 

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