Data Science, Social Business Intelligence, Social Media Monitoring

La maldición de los Dashboards

Visualmente atractivos, los “dashbords” han sido y siguen siendo un buen gancho comercial para vender tecnología, consultoría, innovación y demás valores analíticos y similares. Es por eso que los vemos constantemente.

A parte de su uso -y un cierto abuso- como reclamo para impulsar proyectos de todo tipo,  existe una doble utilización de los dashboards, que complica su diseño, me explico. En función de los usuarios del Dashboard, tenemos de dos tipos:
a) Dashboards para directivos: KPI’s (indicadores) con las mediciones clave del negocio, área o tarea. Seguimiento periódico, agregaciones temporales y por alguna otra dimensión (geográfica, producto/servicio, agrupación de clientes,…). Fáciles de leer en poco tiempo, mejor si son agradables gráficamente, pero poca interacción con los datos (estáticos o algunas agregaciones predefinidas).
b) Dashboards para analistas: entorno gráfico para descubrir correlaciones, tendencias, anomalías, en difinitiva conclusiones valiosas en los datos. Utilizan la visualización avanzada (gráficos avanzados), uso de algoritmos e idealmente deberían permitir integrar distintas fuentes de datos, tanto internas como externas. Dinámicos, preparados para leer gran cantidad de datos, a veces en tiempo real. Generalmente con gran libertad de agregación, muchas veces sin agregaciones predefinidas (todos los datos al máximo nivel de detalle), libertad para seleccionar tipos de gráficos, añadir variables, probar algoritmos, etc…

Pero los Dashboards sufren una maldición, y es que cada vez más usuarios se dan cuenta de que caducan rápidamente. Sufren el paso del tiempo, pasan de moda. En la práctica, tras un período cada vez más breve, en que todos quieren acceder al nuevo Dashboard, deja de ser consultado y cae en el olvido de sus usuarios potenciales.
 
¿Y porque ocurre éste fenómeno? O bien porque los KPI’s no ayudan a entender suficientemente las claves del negocio, los planes estratégicos y/o inciativas del momento, o posiblemente porque no miden, ni segmentan por las variables que importan.
Otro motivo que explica la caducidad es que los analistas, que interactúan más a fondo con los datos, se centran en resolver ciertos problemas, optimizaciones,…y que una vez enfocados y mejorados adecuadamente necesitan pasar al siguiente tema candente.
Otro factor importante es la necesidad de integración de múltiples fuentes de datos, tanto internas como externas, añadiendo nuevas variables que pueden aportar luz a la medición o al análisis.
 
Por tanto los Dashboards, o los entornos analíticos que permiten diseñarlos, deben ser ÁGILES, fáciles de adaptar, cambiar, compartir con otros usuarios, añadir nuevas fuentes de datos (conexión y muchas veces también transformación y adaptación a.k.a ETL).
Cada vez encontramos en las empresas más personas con una orientación analítica, que exigen herramientas y recursos. Éstos usuarios necesitan analizar lo que importa en cada momento y una gran agilidad para realizar su trabajo; ya sea en un rol directivo o en un rol puramente analítico.

No dejemos que los Dashboards caduquen, evitemos la maldición de los Dashboards.

Recomendaciones para evitar la maldición de los Dashboards:
– Verifica que las métricas (KPI’s) son entendidas por todos y aceptadas como importantes
– Piensa en el perfil de los usuarios del dashboard: negocio vs análisis, o managers vs analistas/data scientists
– Utiliza tecnología que permita:
  1.cambiar y adaptar los dashboards de manera ágil
  2. añadir fácilmente nuevas fuentes de datos, e integrarlas entre sí
  3. transformar y dar formato a las variables
– En la selección y diseño de los gráficos utiliza las mejores prácticas de visualización de datos https://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization
– Cuando los usuarios sean analistas, data scientists o perfiles similares, ten en cuenta que van a necesitar testear y probar modelos de datos, algoritmos y machine learning. Van a utilizar python, R o entornos parecidos. Cuanto más integrado con el dashboard, mejor, mayor agilidad. Incluso mejor seria diseñar un entorno de análisis completo y ágil, en el que los Dashboards sea un elemento mas, sobretodo útil para compartir los resultados de los análisis que se realizan.

Como siempre en BrandChats estaremos encantados de compartir con vosotros nuestra visión sobre la análisis avanzado y el data science.

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