En la era de la información, las organizaciones se enfrentan al desafío de manejar grandes volúmenes de datos y convertirlos en conocimientos accionables. Aquí es donde entra en juego la analítica visual. ¿Pero qué es exactamente la analítica visual y cómo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas?
La analítica visual es el uso de herramientas y procesos sofisticados para analizar conjuntos de datos utilizando representaciones visuales de la información. Al visualizar los datos en gráficos, tablas y mapas, los usuarios pueden identificar patrones y desarrollar ideas accionables. Estas ideas ayudan a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y mejorar su desempeño.
A diferencia de la visualización de datos, la analítica visual va más allá de simplemente representar los datos gráficamente. La analítica visual moderna e interactiva permite combinar datos de múltiples fuentes y analizarlos directamente dentro de la visualización. Además, los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden ofrecer recomendaciones para guiar la exploración del usuario.
Beneficios de la Analítica Visual
La analítica visual ofrece una serie de beneficios que pueden tener un impacto significativo en una organización:
- Compartir hallazgos y realizar seguimiento del progreso: Los informes interactivos y los paneles de control ayudan a los usuarios a realizar un seguimiento, organizar y compartir indicadores clave de rendimiento en toda la organización.
- Tomar decisiones más rápidas: Los usuarios pueden comprender rápidamente los conocimientos derivados de los datos al ver y trabajar con conjuntos de datos en formato visual.
- Explorar los datos con mayor facilidad: Las herramientas de análisis de autoservicio permiten a los usuarios interactuar con los datos en un contexto visual, lo que les permite descubrir relaciones y patrones ocultos sin depender de la ayuda del departamento de TI.
- Promover la alfabetización de datos: Hacer que los datos sean más fáciles de trabajar y comprender democratiza la analítica de datos, involucrando a más personas en toda la organización.
Ejemplos de Analítica Visual
Veamos algunos ejemplos de cómo la analítica visual puede beneficiar a diferentes roles dentro de una organización:
- Marketing: La analítica visual ayuda a los especialistas en marketing a aumentar el retorno de la inversión al permitirles ver y comprender cada fase del ciclo de vida del cliente.
- Cadena de Suministro: La analítica visual de grandes volúmenes de datos puede ayudar a los gerentes de cadena de suministro a encontrar conexiones entre fuentes de datos complejas y diversas, permitiendo una exploración interactiva.
- Ventas: Los gerentes de ventas se benefician de la presentación clara y organizada de los datos de ventas para aumentar los ingresos, mejorar las previsiones y identificar tendencias clave.
- Recursos Humanos: Las visualizaciones pueden proporcionar a los ejecutivos de recursos humanos la capacidad de revisar y analizar indicadores clave de rendimiento en un solo panel. Por ejemplo, datos sobre empleados por cargo y ubicación, así como la proporción de género y el progreso en la capacitación.
- Finanzas: En este ejemplo, un gerente de préstamos en un banco puede explorar cómo diferentes regiones, productos y oficiales de préstamos se desempeñan a lo largo del tiempo y cómo esto afecta los ingresos y los márgenes.
- Tecnología de la Información: Los gerentes de TI pueden aprovechar la analítica de datos y la visualización para anticipar mejor las necesidades tecnológicas futuras e identificar sistemas y aplicaciones subutilizados.
Mejores Prácticas de Analítica Visual
Para tener éxito con la analítica visual, es importante seguir algunas mejores prácticas clave:
- Definir objetivos: Antes de comenzar, es fundamental definir los objetivos específicos de su análisis visual de datos. ¿Qué preguntas específicas está tratando de responder?
- Integrar y gestionar los datos: Sus datos de origen deben transformarse en información limpia y lista para su uso. Deberá combinar y replicar datos de diversas fuentes y luego llevarlos a formatos estandarizados almacenados en un repositorio como un lago de datos o un almacén de datos.
- Simplificar las visualizaciones: Elija la técnica visual adecuada para presentar su historia de la manera más sencilla posible.
La analítica visual es una herramienta poderosa que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas y basadas en datos. Al aprovechar las capacidades de la analítica visual, las empresas pueden convertir grandes volúmenes de datos en conocimientos accionables que impulsen su éxito.
Fuente: Nasdaq’s future lies in tech, data and analytics, says chief In the Next Wave Of Innovation, Big Data Is Your Competitive Advantage
