Etapas en visualización

Las etapas de trabajo en la visualización de datos están en línea con el proceso básico de minería de datos CRISP-DM y en general con el proceso básico del análisis de datos.

Se mencionan aquí etapas que no deben pasarse por alto en la visualización.

Preparación

La mayor parte del tiempo de análisis de datos se consume entre las tareas de preparación y modelado. Los datos imprecisos o incorrectos pueden tener un gran impacto y generar informes no válidos, una pérdida de confianza y un efecto negativo en las decisiones empresariales.

Antes de que se pueda crear un informe, es necesario preparar los datos. La preparación de datos es el proceso de generación de perfiles y de limpieza y transformación de los datos para prepararlos para el modelado y la visualización.

La preparación de datos consiste en tomar datos sin procesar y convertirlos en información de confianza y comprensible. Implica, entre otras cosas, garantizar la integridad de los datos, corregir datos incorrectos o inexactos, identificar los datos que falten, convertir datos de una estructura a otra o de un tipo a otro, o incluso una tarea tan sencilla como hacer que los datos sean más legibles.

La preparación de datos también implica comprender cómo va a obtener los datos y a conectarse a ellos, y conocer las implicaciones de rendimiento de las decisiones. Al conectarse a los datos, necesita tomar decisiones para asegurarse de que los modelos y los informes cumplen y llevan a cabo las expectativas y los requisitos confirmados.

Las garantías de privacidad y seguridad también son importantes, para evitar que se compartan en exceso o impedir que los usuarios vean información de identificación personal cuando no es necesario.

La preparación de datos a menudo puede ser un proceso largo. Los analistas de datos siguen una serie de pasos y métodos para preparar los datos con el fin de colocarlos en un contexto y un estado adecuados que eliminen la calidad deficiente de los datos y permitan convertirlos en conclusiones valiosas.

Modelado

Cuando los datos están en un estado correcto, están listos para modelarse. El modelado de datos es el proceso de determinar cómo se relacionan las tablas entre sí. Este proceso se realiza mediante la definición y creación de relaciones entre las tablas. A partir de ahí, puede mejorar el modelo si define métricas y agrega cálculos personalizados para enriquecer los datos.

La creación de un modelo eficaz y adecuado es un paso esencial para ayudar a las organizaciones a comprender y obtener conclusiones valiosas sobre los datos. Un modelo semántico eficaz hace que los informes sean más precisos, permite que los datos se exploren de manera más rápida y eficaz, reduce la duración del proceso de creación de informes y simplifica el mantenimiento futuro del informe.

El modelo es otro componente importante que tiene un efecto directo en el rendimiento de un informe y el análisis de datos global. Un modelo mal diseñado puede tener un impacto drásticamente negativo en la precisión general y el rendimiento del informe. Por el contrario, un modelo bien diseñado con datos bien preparados garantizará un informe eficaz y de confianza. Esto es incluso más importante cuando se trabaja con datos a escala.

El proceso de preparación y modelado de datos es iterativo. La preparación de datos es la primera tarea en el análisis de datos. Comprender y preparar los datos antes de modelarlos hará que el paso de modelado sea mucho más fácil.

Visualización

Aquí los datos cobran vida. El objetivo final de la tarea de visualización es solucionar los problemas de la empresa. Un informe bien diseñado debe contar una historia atractiva sobre esos datos, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales obtener rápidamente las conclusiones que necesitan. Con las visualizaciones e interacciones adecuadas, puede proporcionar un informe eficiente que guíe al lector a través del contenido de forma rápida y eficaz, lo que le permitirá seguir una narrativa en los datos.

Los informes que se crean durante la tarea de visualización ayudan a las empresas y a los responsables de la toma de decisiones a comprender el significado de los datos para que se puedan tomar decisiones acertadas y precisas. Los informes impulsan las acciones, las decisiones y los comportamientos generales de una organización que confía y depende de la información detectada en los datos.

Es sabido que una imagen vale más que mil palabras y  una historia una historia de datos pequeña y concisa puede ayudar a entender un problema y tomar decisiones más rápidamente.

Existen herramientas como power BI y Tableau, con las que se crean informes eficaces, sin necesidad de escribir código, lo que permite a los usuarios obtener conclusiones y respuestas.  Las funciones de inteligencia artificial, como los objetos visuales de IA integrados, permiten la detección de datos mediante la formulación de preguntas, el uso de la característica Conclusiones rápidas o la creación de modelos de Machine Learning.

Análisis

La tarea de análisis es el paso importante de entender e interpretar la información que se muestra en el informe.

El análisis avanzado permite a empresas y organizaciones impulsar mejores decisiones en toda la empresa y crear conclusiones eficaces y resultados significativos. Con el análisis avanzado, las organizaciones pueden profundizar en los datos para predecir patrones y tendencias futuros, identificar actividades y comportamientos, y permitir a las empresas formular las preguntas adecuadas sobre sus datos.

Anteriormente, el análisis de los datos era un proceso difícil y complejo que normalmente realizaban ingenieros de datos o científicos de datos. En la actualidad, herramientas como PowerBI o Tableau, simplifican el proceso de análisis de datos. Los usuarios pueden obtener con rapidez conclusiones sobre sus datos mediante objetos visuales y métricas directamente desde el escritorio y, después, pueden publicarlas en paneles para que otros puedan encontrar la información necesaria.

Esta característica es otra área en la que las integraciones de IA dentro de Power BI permiten llevar el análisis al siguiente nivel.

Administración

Aquí se dedica tiempo y atención y recursos para supervisar el uso compartido y la distribución de elementos como informes y paneles, y de garantizar la seguridad de los recursos de los datos.

Las aplicaciones pueden ser un método de distribución valioso para el contenido y permiten una administración más sencilla para públicos de gran tamaño. Esta característica también permite tener experiencias de navegación personalizadas y vincular a otros recursos de la organización para complementar los informes.

La administración del contenido ayuda a fomentar la colaboración entre equipos y usuarios. El uso compartido y la detección de contenido es importante para que las personas adecuadas obtengan las respuestas que necesitan.

La administración adecuada también puede ayudar a reducir los silos de datos dentro de la organización.