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La visualización y el análisis de datos, claves para la toma de decisión en tiempo real

Por Esaú Alonso, Country Manager de Couchbase para España y Portugal.

Sin duda, las empresas compiten en un mercado cada vez más saturado y fragmentado. Por ello, es fundamental que comprendan que las aplicaciones modernas requieren tanto del procesamiento operativo de las transacciones e interacciones, como del procesamiento analítico en tiempo real, lo que impulsa las funciones de la aplicación y mejora la experiencia de cliente.

Y es que, para obtener de forma eficaz información empresarial significativa a partir de datos operativos en tiempo real, es imprescindible contar con una combinación de análisis y visualización de datos.

Por qué los análisis y la visualización de datos son una apuesta segura

Es evidente que las compañías modernas necesitan un procesamiento operativo de las transacciones, las interacciones y la analítica para satisfacer las diferentes demandas de los clientes globales. Al aprovechar la analítica y la visualización de datos, las organizaciones pueden identificar correlaciones en las relaciones conectando los puntos entre las variables independientes, lo que permite a los usuarios tomar decisiones empresariales más estratégicas para mejorar la experiencia del cliente.

La analítica y la visualización de datos también puede aplicarse en el análisis de tendencias a lo largo del tiempo. Es imposible hacer predicciones sin disponer de los datos históricos necesarios que ayuden a las organizaciones a identificar tendencias recurrentes que puedan informar sobre estrategias para futuras oportunidades. La frecuencia de las variables está estrechamente relacionada con las tendencias en el tiempo. Por ejemplo, analizar las tendencias de compra de los consumidores permite a las compañías obtener información sobre las oportunidades de innovar, con el fin de descifrar nuevas formas de captar potenciales clientes.

Beneficios y casos de uso de la visualización moderna de datos

La visualización de datos permite a las empresas reconocer patrones más rápidamente, porque se pueden interpretar los datos de forma más intuitiva. Permite a los usuarios comprender grandes cantidades de datos de un vistazo, lo que aumenta su capacidad para comprender la eficacia de las estrategias existentes, así como las formas de mejorar los procesos internos.

Cuando se hace de manera correcta, la visualización de datos también ayuda a aumentar las ventas con los clientes existentes, a dirigirse a nuevos mercados y zonas geográficas para conseguir nuevo negocio. Así, existen diferentes casos de uso de la visualización de datos en distintos sectores como son sanidad, energía, retail y alimentación.

  • Sanidad: los hospitales y las clínicas confían en la visualización de datos para ayudar a optimizar sus ingresos. Desde el punto de vista de los datos, les interesa saber qué procedimientos se realizan, por qué y cuándo los pacientes piden cita, con qué frecuencia los médicos ven a los pacientes, etc. A lo largo de la pandemia, los hospitales estuvieron llenos de pacientes con COVID, pero experimentaron un descenso en las citas y procedimientos programados para las visitas, incluidas las cirugías no urgentes y las revisiones anuales. Esto tuvo un impacto directo en los ingresos, y con todos los nuevos datos que llegan, no basta con mirar las tablas de datos para sacar conclusiones significativas. La visualización de los datos desempeña un papel importante a la hora de extraer los valores atípicos y la información, sobre todo porque los datos sanitarios proceden de diversas fuentes como los proveedores de servicios, los clientes y las agencias de seguros.
  • Energía: las plataformas petrolíferas en alta mar generan una gran cantidad de datos que hay que recopilar y fortalecer. A priori, están llenos de decimales y puntos de datos difíciles de descifrar, pero cuando se convierte en un gráfico más visual, resultan más fáciles de interpretar. Posteriormente, los datos se segmentan en función de diversos atributos, como los factores ambientales, la temperatura, la presión o el caudal, entre otros. Al visualizar los datos de una manera digerible utilizando Tableau, por ejemplo, los usuarios pueden obtener información que ayude a gestionar y prever la producción y la demanda de petróleo. Esto es especialmente importante en tiempos de aumento de los precios del gas: las investigaciones demuestran que no aprovechar los datos y los análisis contribuye a la ineficacia y a la disminución de la producción en las empresas de petróleo y gas. Con la base de datos y la herramienta de visualización de datos adecuadas, las instalaciones de procesamiento pueden manejar más datos, impulsando el análisis en tiempo real que ayuda a que las operaciones de petróleo y gas funcionen de forma más eficiente, lo que es crucial para mejorar las tasas de producción.  
  • Retail: cuando se trata del sector retail y alimentación, hay una lista de comportamientos de los consumidores que hay que tener en cuenta a la hora de tomar decisiones comerciales: frecuencia de las compras que se realizan, talla y departamento en el caso de moda, alimentos frescos o congelados, etc. Una métrica importante para el sector retail es la cifra del valor bruto de la mercancía (VBM), que les permite calcular la asignación de los ingresos en función de los productos y las variables que se están siguiendo. Al poner todos estos datos en un gráfico o tabla visual, los usuarios pueden obtener información y cruzar los patrones de compra de los consumidores.

En definitiva, la visualización de datos también es útil cuando las cadenas de supermercados o los grandes almacenes desarrollan ofertas promocionales y analizan la frecuencia y el momento en que los consumidores aprovechan las ventajas de los programas de afiliación. Cuando todos estos datos dispersos se unen, especialmente cuando la plataforma puede ofrecer información en tiempo real, las empresas pueden tomar decisiones con visión de futuro que afectan al crecimiento general, a las ventas y a la experiencia de cliente. Los datos son la historia del consumidor y las herramientas de visualización ayuda a reconstruirla.

Seleccionar el proveedor más conveniente

Algunos de los principales retos a la hora de implantar analíticas son la navegación por un sistema complejo, los costes globales y el tiempo que se tarda en obtener la información. Una solución de visualización y análisis de datos es que ha de ser robusta, escalable y, al mismo tiempo, fácil para que los usuarios extraigan conclusiones de los datos. Cuando los datos se almacenan como documentos de estilo JSON, se añade un componente de complejidad. Por eso, al seleccionar una herramienta de visualización de datos, ésta debe conectarse y ser compatible con fuentes de datos que permitan a los usuarios comprender las complejidades. Esto incluye la capacidad de manejar datos operativos y analíticos desde un único sistema.  

Una solución ideal también debería facilitar a los equipos la creación de análisis visuales dentro de un cuadro de mandos, por ejemplo, que pueda ofrecer un esquema y atributos de datos que incluyan caracteres, números y fecha y hora. Este formato hace que las estructuras de datos sean más concisas y precisas. La plataforma también debe tener capacidad de gestión y seguridad, al tiempo que ofrece un coste total de propiedad extremadamente asequible.

Además, los usuarios necesitan ser capaces de abordar el quién, el cuándo (timing), el qué y el dónde. Estas variables pueden combinarse y transformarse en el formato de visualización adecuado, como un mapa de calor, según los datos. Y, a medida que proliferan las fuentes de datos, la herramienta debe ser capaz de incorporar datos de aprendizaje automáticos y datos que se encuentran en sistemas ajenos a las plataformas de datos tradicionales.

En definitiva, la visualización y el análisis de datos permiten a las organizaciones desarrollar cuadros de mando e informes enriquecidos e interactivos para medir su rendimiento empresarial y permitir una toma de decisiones ágil. Al aprovechar los datos de los documentos NoSQL en tiempo real, los usuarios pueden analizar los datos al instante sin necesidad de realizar ninguna transformación de los mismos.

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