Dashboards automatizados e informes de KPIs en tiempo real: el valor del insight

Analítica y Data Science

No nos cansamos de comunicar que el valor del proceso de medición y análisis son las conclusiones que extraemos a través de los datos: cómo los resultados nos dan importantes pistas para tomar decisiones acertadas de cara a continuar, reenfocar o cambiar la estrategia marcada.

La extracción, organización y consolidación de los datos como materia prima y la representación de resultados en una visualización son tareas que también aportan valor al ejecutarse de forma eficiente, pero son automatizables. No tiene sentido extraer a mano una hoja de cálculo y luego pasarlo a una presentación, aunque estén conectadas, puesto que son horas de trabajo repetitivo susceptibles de automatizar a través de software.

Por ello, la inversión de tiempo del analista tiene mucho más sentido en la comprensión del qué ha pasado o qué puede pasar (analítica descriptiva o prescriptiva) y cómo lo traslada a los grupos de decisión.

He aquí donde encontramos las herramientas que nos permiten automatizar cuadros de mando, dashboards que sirven para reportar, en tiempo real si se quiere, toda la información que consecuentemente visualizada permita ver cuál es el grado de consecución de los objetivos marcados: key performance indicator o KPIs que evaluarán nuestras campañas o acciones y que permitirán valorar nuestro trabajo para seguir mejorando, relanzarlo, cambiarlo o continuarlo.

Criterios a la hora de elegir la herramienta adecuada

¿Qué aplicaciones nos pueden ayudar a configurar un cuadro de mando que se actualice automáticamente y nos libere de horas de trabajo repetitivas para poder invertirlas en lo que realmente aporta valor, conclusiones y toma de decisiones? Tras un análisis reciente, partimos de una lista de 41 candidatas potenciales y fuimos filtrando en base a qué posibilidades ofrecían:

  • Fuentes de extracción

Asumiendo que en el plan estratégico nos hemos marcado unos objetivos y estos tienen que ver con el desempeño en varias plataformas, tenemos que ver cómo extraemos los datos desde esas plataformas (para ello tendremos que definir antes qué métricas y objetivos tomamos en cuenta).

  • Integración de herramientas de dashboard con la plataforma: ¿insertar los datos es tan fácil como hacer clic para iniciar autorización con Google Analytics, Facebook, Twitter, Bitly, Mailchimp, herramientas de Marketing Automation?
  • Hojas de cálculo online o subidas a la nube: ¿puede extraer datos periódicamente de una hoja de cálculo dentro de Owncloud, Dropbox o Google Drive?
  • Bases de datos propias: ¿recoge información de nuestro propio WordPress con consultas MySQL o de nuestra comunidad con Discourse en base a queries PostgreSQL?
  • APIs: si no está integrado con x plataforma, al menos puede servirse de su API partiendo de un endpoint y un servicio de autenticación como oAuth?
  • ¿Se puede jugar con las fuentes y los datos?

Una vez obtenidos los datos en bruto, ¿qué funciones ofrece a partir de aquí?

  • Operaciones simples: ¿los resultados vienen calculados por defecto u ofrece la capacidad de realizar sumas, productos o variaciones personalizadas?, ¿se pueden mezclar fuentes de datos en un mismo gráfico o tabla?
  • Operaciones complejas: a la hora de tratar los datos, ¿se pueden transformar valores sin tratar, fechas con diferentes formatos, mejorar la calidad de la extracción?
  • Filtros: ¿podemos preparar la visualización con segmentos para que el usuario a través de un desplegable pueda visualizar los resultados de un año/país/cuenta/métrica diferente?
  • Visualización

Para terminar, si hemos jugado con los datos y hemos hecho los cálculos que se repetirán automáticamente cada vez que se refresque la información con nuevas fechas, nos quedará representar gráficamente los resultados para que el receptor de información los comprenda de forma sencilla (para esto, aconsejamos tener claro antes qué vamos a mostrar en cada cuadro de mando)

  • Tipos de gráfico: cada variable es susceptible de ser representada de diferentes formas, según si se trata de una evolución histórica, un benchmark de competencia, una serie de métricas apilada, cuota de voz… en cada caso vendrá bien contar con algo más que gráficos de barras y líneas: mapa geolocalizado, representación por sectores, nube de tags, glifos… etc.
  • Personalización: qué nivel de personalización ofrece en su visualización: diferentes idiomas, tipografía, selección de paleta de colores, inserción de código html, texto explicativo.
  • Acceso: ¿cómo puede acceder el usuario que va a recibir la información? Nos agrada encontrar accesos online, la posibilidad de realizar envíos automáticos al email, exportación a pdf, imagen, posibilidad de embeber en páginas web, entre otras funcionalidades.

Uso y conclusiones

Para cada proyecto, las necesidades en cuanto a objetivos marcados, plataformas involucradas y nivel de interlocución marcarán las pautas para verificar qué herramienta se adecúa y cuál solucionaría mejor la automatización de sus informes y cuadros de mando.

KlipfolioRespondiendo a las cuestiones que hemos planteado en los tres apartados venimos utilizando Klipfolio (ejemplo) para un proyecto de analítica con 14 países, pero también usamos Tableau para reportes de medios pagados. Hemos verificado la flexibilidad de Pentaho en un proyecto de periodismo de datos y observamos la gran capacidad de Datorama para mezclar distintas fuentes. No obstante, cada organización requerirá un estudio preliminar sobre qué herramienta se adecuará mejor a cada planteamiento.

Si has observado que los procesos de analítica en tu organización resultan ineficientes o has identificado la necesidad de agrupar distintas fuentes de datos, nos encontramos a vuestra disposición para prescribir la solución más eficiente.

– Imagen de cabecera gracias a Matthew Smith en Flickr

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