Desafortunadamente, las visualizaciones ineficientes de datos son muy comunes. Pueden derivar en mensajes confusos y, en última instancia, a tomar decisiones ineficaces o mal ejecutadas. Es por eso que evitar caer en la trampa de los siguientes errores garantizará que tu análisis de datos y tus esfuerzos de generar informes logren el impacto deseado.
1. Comenzar sin una estrategia definida
Al igual que con todos los aspectos de tu análisis, tener una estrategia y un objetivo claros es esencial cuando se trata de planificar cómo utilizará las visualizaciones. Lo importante es impartir conocimientos adquiridos a través de la exploración de datos a las personas adecuadas. Esta estrategia debe pensarse desde un principio.
2. La historia de tu visualización no es clara
La narración de datos es una parte clave para transmitir un mensaje y su significado. Una historia basada en datos debe contarse más como una historia periodística: comenzar con sus hallazgos clave en un título y luego respaldarlo con evidencia a medida que el lector se va interiorizando.
Independientemente de la dirección que tome tu historia, es esencial construir una narrativa sólida en la que los hechos se relacionen y mantengan atraída a tu audiencia.
3. Tu visualización de datos cuenta muchas historias
Es importante identificar los mensajes importantes en un conjunto de datos y presentarlos de una manera que no esté atestada de detalles innecesarios. Cuando se trata de presentar datos comerciales, es mucho mejor limitarse a un número menor de tramas.
Los gráficos y las visualizaciones excesivamente complejos cansan la vista y no se quedan en la mente como aquellos que son simples y concisos, respaldados por hechos y estadísticas relevantes y actualizadas.
4. No ajustar la visualización a tu audiencia
Los datos a menudo cuentan diferentes historias para distintas audiencias. Parte de la habilidad de construir una narrativa con datos es comprender cómo será utilizada e interpretada por diferentes públicos.
La información que cada miembro de la organización necesita probablemente esté contenida en el mismo conjunto de datos, pero debe presentarse de una manera diferente para satisfacer las necesidades de cada uno.
5. No conectar tus datos con el “mundo real”
Por lo general, la historia que tus datos deben contar es lo que significan los gráficos y las estadísticas abstractas en el mundo real. Esto significa que tus datos deben anclarse en el impacto que genera en la vida de los usuarios que se valen de ellos.
Si tu visualización está diseñada para mostrarles a los ejecutivos las oportunidades que pueden obtener llevando el negocio por caminos divergentes, debe poder demostrar claramente el impacto en las métricas.
Conclusión
Evitar los errores de visualización de datos es un gran paso hacia un uso más eficaz de los datos y, en última instancia, una mejor toma de decisiones que repercutirá en un buen rendimiento del negocio.