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La visualización de datos, clave para su éxito

  • Predictive Analytics

Analitica de  datos

La visualización de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas y mejores. He aquí cómo incorporarlo en los proyectos de su empresa.

Una encuesta de 2017 reveló que el 80% de las organizaciones toman decisiones más precisas al usar herramientas de visualización de datos, y el 86% de las empresas dijeron que la visualización de datos les permitió tomar decisiones más rápidamente.

Esto tiene implicaciones importantes para big data y análisis. Para los analistas de datos que todavía se esfuerzan por entregar informes en columnas o de hoja de cálculo a partir de big data, las implicaciones son aún más claras.
Los ejecutivos de negocios, los gerentes y el personal aún creen que una imagen vale más que mil palabras. Es decir, que cuanto más pueda convertir sus informes en presentaciones visuales que brinden resultados inmediatos, más percibirán sus usuarios y obtendrán valor de sus esfuerzos.

Si está a cargo de proyectos de big data y análisis, aquí hay tres cosas que puede hacer ahora para maximizar el uso de la visualización de datos en proyectos de big data y análisis:


1. Adoptar un enfoque donde se visualice todo lo posible
A menos que tenga un proyecto que esté diseñado a medida para que solo entregue datos (posiblemente una aplicación de finanzas), debería preguntarse si existe un producto de visualización. Este producto podría ser tan simple como un tablero que le da al usuario una luz verde, amarilla o roja para informarle cómo se están ejecutando los sistemas, o podría ser una distribución de ciertos datos demográficos a través de un distrito, un estado o un mapa del país para ayudar el equipo de marketing al planificar una campaña y orientar las promociones.


2. Visualizar el futuro
Uno de los usos más dinámicos de la visualización es el modelado de escenarios hipotéticos, que puede mostrar una situación proyectada en forma de gráfico o imagen. Un buen ejemplo de esto es el pronóstico meteorológico anticipado que predice un aumento del número de tormentas en un área determinada durante la próxima década debido al calentamiento global. En este ejemplo, un analista puede desarrollar una visualización que represente un mapa del mundo, superponer este mapa con los patrones de tormenta meteorológica proyectados, y luego añadir a esas capas de contenido los proveedores de misión crítica y las rutas de transporte. Los planificadores pueden usar estos datos para identificar proveedores y rutas comerciales que podrían ser de riesgo en el futuro, y hacer planes alternativos para ajustarse al impacto climático.

3. Forme a su equipo de análisis para la visualización
Las empresas no pueden ofrecer visualizaciones efectivas de datos a menos que sus analistas estén capacitados para trabajar con herramientas de visualización de datos. Este no es un primer paso natural para la mayoría de los analistas, que están acostumbrados a consultar los informes estándar basados ​​en texto. Una forma en que los CDO, los CIO y los gerentes de TI pueden atacar este problema es formar a los analistas de datos para buscar oportunidades de visualización y brindarles herramientas de visualización de datos que faciliten el trabajo de creación de informes visuales.

 

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