Cada día acumulamos más y más datos, y también se establecen nuevas disciplinas laborales relacionadas con estos, como personas expertas en big data, científicos/as de datos, herramientas de aprendizaje automático. Teniendo esto en cuenta, y pensando en tu compañía, ¿realmente este volumen de datos está mejorando tu negocio?
Al final, como cualquier otro activo dentro de un negocio, los datos son otro recurso que bien administrados y de manera efectiva pueden producir resultados positivos reales.
Hoy te traigo tres consejos para sacar partido y mejorar el rendimiento de tus datos de una forma sencilla y clara.
Mantén el foco en los objetivos
Sencillamente, haz seguimiento de lo que importa.
Los datos vinculados a los objetivos del negocio derivan en poder accionar palancas reales.
Seguro que has navegado por los datos buscando cierta información para explicar algún comportamiento en particular y en algún momento has encontrado un error, información que falta de la acción de una persona. ¿Te has planteado si este tiempo y este hallazgo tiene un impacto directo en tu negocio? Una estrategía definida de análisis en base a los datos y los objetivos del negocio tiene más probabilidades de éxito.
Céntrate en los proyectos de análisis, en proyectos que tengan una planificación sólida. Empieza por documentar los objetivos o las preguntas que te gustaría responder y plantea como quieres medir y visualizar posibles respuestas de los resultados que vas a obtener.
Como los proyectos evolucionan y cambian en función de las condiciones del mercado, algunas veces los objetivos también lo pueden hacer. Por eso, pensar en los posibles resultados ayuda a focalizar solo en lo importante. De esta manera evitamos reunir datos que no son procesables o que no son interesantes en esta etapa del negocio.
Comparto contigo algunas de las preguntas que te podrías hacer en el proceso de planificación:
- ¿En qué punto estos datos indicarán el éxito o el fracaso?
- ¿Podemos influir en los factores que afectan a estos datos?
- ¿Quién lo verá?
- ¿Qué acciones se tomarán una vez que se compartan los datos?
Elimina el sesgo
Los datos pueden ser imparciales, aunque en el momento de usarlos se puede perder esta imparcialidad. Todos somos humanos y propensos a los prejuicios, conscientes o inconscientes. Sea cual sea el resultado de los datos que se han analizado, evita seleccionar algunos datos para respaldar una conclusión. ¡De todos los datos se pueden sacar conclusiones para mejorar, ya sean mejores o peores en un momento dado!
Es importante ser crítico y cuestionar las razones para incluir o excluir ciertos datos en periodos temporales concretos. Antes de excluir, se pueden hacer anotaciones de los valores atípicos para saber que en un momento determinado los datos no siguieron la tendencia esperada.
Si los datos muestran un rendimiento más bajo del esperado, combínalos con acciones de mejora específicas que puedan revertir este comportamiento.
Concéntrate en los datos que te ayudan a alcanzar los objetivos que se han planificado anteriormente en lugar de compararlos con otros. Los estándares de la industria y las métricas de la competencia pueden ser valiosos, pero tú éxito lo has planificado y determinado tú en tus objetivos.
Diseña una visualización que muestre lo importante
Una vez recopilados los datos, las imágenes pueden ayudar tanto a analizar los datos como a comunicar la información con todas las personas interesadas. A menudo se piensa más en diseñar una visualización atractiva con muchos colores, formas, diferentes tipografías, pero al final, las visualizaciones tienen que ayudar a procesar más información y mostrar el contexto de manera más efectiva que un texto.
Puedes guiar a tú audiencia contando una historia con los datos minimizando la distracción, utilizando un texto claro, sin muchas combinaciones de colores, conciso y mostrando solo la información relevante.
¿Necesitas ayuda en la extracción de valor de tus datos y su activación? En Making Science tenemos un equipo de profesionales a tu disposición para tratar tu caso de manera personalizada.
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