Análisis y Visualización de Datos

¿De qué hablamos cuándo hablamos de software profesional para el Análisis y Visualización de Datos?

Pues de muchas cosas. Porque hoy en día, ¿quién puede vivir sin analizar datos? Hemos pasado de un mundo en el que sólo unos pocos tenían acceso a fuentes de datos (audiencias de televisión, datos de ventas de productos) a uno en el que lo raro es no tener decenas de fuentes de datos peleando por nuestra atención.

Trabajes en lo que trabajes, tendrás que analizar datos. No sólo los negocios “puramente online”, cualquier tipo de negocio genera montones de datos:

  • Tu presencia en redes sociales genera montones de datos. Ya sea del tráfico que llevan a tu web o de las interacciones que genera el contenido que publicas, si no estás analizando nada, pierdes oportunidades.
  • Tu web genera datos. Aunque no tengas ni Google Analytics, tendrás acceso a los logs del servidor.
  • Los datos de tus clientes que tienes en tu sistema de pagos, CRM o lo que uses.
  • Las reviews que te dejan en TripAdvisor.

Es difícil de medir, pero me atrevería a decir que el negocio más modesto de hoy en día dispone de más datos que las grandes empresas de hace 50 años.

Un emprendedor que lance hoy su aplicación móvil tiene: datos de comportamiento en la app, informes de descargas de la tienda de descargas (App Store, Google Play…), datos de suscriptores por eMail (tasa de apertura, clicks, rebote),  de los anuncios de SEM o de Facebook, de tráfico de la web, datos de redes sociales,… Incluso aunque no tenga datos propios, podría acceder a un torrente de datos casi ilimitados analizando conversaciones en redes sociales.

Un panorama que nos puede llevar fácilmente al empacho de datos.

Datos, datos y datos, ¿para qué?

Abusando de la manida cita de Drucker: “lo que no se puede medir, no se puede gestionar”.  Ni entender, ni mejorar, ni nada. Creo que la mayoría estaréis de acuerdo. Pero pasar al extremo contrario y acabar recogiendo, procesando y analizando fuentes ilimitadas de datos nos puede llevar al lado contrario.

Si gestionar sin datos es conducir a ciegas por la noche, gestionar analizando datos irrelevantes es conducir con el flash del móvil disparándonos en la cara cada 3 segundos: igual de peligroso e inútil.

¿Para qué queremos datos? Para cumplir nuestros objetivos y saber cómo nos estamos acercando a ellos. Así de simple. Por lo tanto, no necesitaremos todos los datos, todo el tiempo. Lo que necesitamos son algunos datos concretos que nos sirvan para entender lo que queremos analizar y hacer un seguimiento del proyecto en el que estamos involucrados.

Un marco teórico para plantear el análisis de datos como un profesional

El proceso de análisis de datos debe tener un sentido: no se trata de ir a lo loco y mirar de todo. Debemos tener claro qué queremos conseguir.

  • Lo primero es entender el problema de negocio al que nos enfrentamos.
  • Y hacernos una idea de las fuentes de datos con las que contamos y cómo están estructuradas.
  • Después tenemos que preparar los datos: darles formato, tabularlos, preparar series temporales,… Todo lo que necesitemos hacer para poder trabajar con ellos.
  • Aquí llega la “auténtica chicha”: donde nos ponemos a analizar, detectar tendencias y patrones o plantear modelos.
  • Validamos el modelo para asegurarnos de que lo que pensamos tiene sentido.
  • Y, finalmente, presentamos los datos de una forma coherente y los visualizamos (informes, dashboards, infografías,…).

Este marco de trabajo lo puedes ver más a fondo en este curso de Udacity.

Marco de Análisis de Datos

En cada una de estas fases entran en juego distintas herramientas y plataformas que nos ayudarán a tratar datos, plantear modelos, validarlos y presentar y visualizar la información. En muchos casos, estas plataformas o herramientas entran en juego en varias fases.

Más allá de Excel y PowerPoint

Pocas herramientas tan usadas en cualquier oficina como el Excel. Cuando de análisis de datos hablamos, me atrevería a decir que es la herramienta más usada, con diferencia. ¿Tiene algo de malo? No. Soy el primero en defenderla y personalmente le he dedicado mucho tiempo a preparar Dashboards en Excel. Lo bueno que tiene es:

  • Normalmente todos tenemos Excel a mano.
  • Y la mayoría tenemos unos conocimientos, al menos básicos.
  • Cubre casi todas las fases que comentábamos: en Excel podemos preparar los datos, analizarlos y visualizar los resultados.

Pero sí es cierto que se puede quedar un poco cojo y cada vez es más fácil encontrar herramientas que nos permiten sacar más partido a los datos.

Lo “malo” de usar sólo Excel es que dificulta la integración de distintas fuentes de datos y, aunque se pueden hacer maravillosos dashboards con algo de maña, mantener hojas de Excel complejas acaba siendo una pesadilla. Sin contar con que hay mejores herramientas para analizar, visualizar y compartir la información.

Dicho esto: me reafirmo como “fan de Excel” y creo que cubre una enorme gama de necesidades. Pero creo que podemos conseguir mejores resultados utilizando otras herramientas profesionales, sobre todo en el ámbito de la visualización de datos.

Qué puedes hacer con software profesional para el análisis y  visualización de datos

Seguramente a estas alturas ya hayas explorado todo tipo de herramientas de marketing, si no, es el momento de que te leas nuestra Guía de Inbound Marketing. A poco que tengas tres o cuatro “cosas” (Google Analytics, Drip, presencia en redes sociales) necesitarás integrar datos de distintas fuentes y hacer seguimiento de tus datos. Sí, puedes descargar, copiar y pegar en Excel, pero hay herramientas que te permiten hacer esto de forma mucho más fácil.

Puedes, por ejemplo, usar Tableau Public para tus visualizar tus datos (gratis) o integrar distintas fuentes de datos en Google Data Studio, diseñar ahí tus informes y compartirlos con distintas personas de tu organización o clientes.

Las posibilidades son infinitas y en AppCritic queremos analizar las mejores herramientas.

Si te interesa el tema déjame tu email y te mantendré al tanto de las mejores herramientas de software profesional para el análisis y visualización de datos.