El Arte de Crear Indicadores
BLOG
4 Marzo, 2020

El manejo de grandes volúmenes de información nos exige todos los días desarrollar la capacidad de contar historias claras, concisas y rápidas a partir de los datos. La dimensión de este problema es tan grande que compañías como SAS, Qlikview, Power Bi y Tableau trabajan día a día para entregarle al usuario soluciones flexibles, amigables […]

El manejo de grandes volúmenes de información nos exige todos los días desarrollar la capacidad de contar historias claras, concisas y rápidas a partir de los datos. La dimensión de este problema es tan grande que compañías como SAS, Qlikview, Power Bi y Tableau trabajan día a día para entregarle al usuario soluciones flexibles, amigables y rápidas con soluciones tecnológicas que permiten jugar con diferentes dimensiones de los datos.

Por: Lida Sandoval (@LidaSandova) y Juan David Álvarez (@judalpalau)

Contar una historia sobre los datos no necesariamente requiere del mejor software, requiere en realidad de que el artista entienda el problema que desea pintar.

En ALTO trabajamos día a día no solo por generar arte a partir de los números, sino por entender el problema de negocio de nuestros clientes. Esto ha implicado comprender la cadena de valor, desde la captura de los datos, hasta que se vuelven información valiosa y útil para analizar. Lo último nos ha llevado al reto de trabajar con grandes volúmenes de información y aprovechando el uso de software libre (R, Python), hemos construido un equipo multidisciplinario de diseñadores, científicos de datos, desarrolladores e ingenieros de bases, con quienes hemos logrado construir indicadores claves que responden las preguntas de nuestros cliente a partir de un lienzo en blanco sin restricciones.

De acuerdo con esto y a partir de nuestra experiencia, nuestro equipo de ALTO te entrega consejos sobre cómo crear indicadores y arte con valor a partir de tus números

10 Tips para crear indicadores

  1. Analiza quién es tu cliente, entiende su necesidad de negocio, su lenguaje y sus preocupaciones.
  2. Crea cada indicador clave como una pintura rápida; no necesariamente hacer una pintura de Picasso o emplear la gráfica más compleja o moderna será el mejor camino. Piensa en qué quieres transmitir de manera sencilla, además recuerda el dicho de que menos siempre, es más.
  3. Aplica la “regla de los cinco segundos” cuando construyes un indicador. Si luego de este tiempo no visualizas la respuesta a la pregunta planteada, debemos replantear la presentación del indicador.
  4. No todas las gráficas responden la misma pregunta. Enfócate en qué deseas responder (una comparación, una relación, una distribución o una combinación), si es una foto o deseas mostrar la evolución en el tiempo, así como cuantas variables deseas presentar.
  5. Aprovecha el poder de los colores. Puedes usarlos como una variable más de los datos, pero recuerda que los colores deben contrastar y seguir una simbología (rojo para malo, amarillo para neutro y verde para bueno). Usa paletas variadas para que sea fácilmente identificable el valor en la gráfica.
  6. Si vas a usar tablas, recuerda que éstas muestran números y no más que números. Procura agregar color a la tabla para que el cliente se enfoque dónde hay que enfocar los esfuerzos, o si la pregunta relaciona más de una columna, adiciona otra que responda a la pregunta que estás generando, y agrégale simbología de color.
  7. Busca otras alternativas a los gráficos de torta. Éstos son invasivos a la vista. Te recomendamos los gráficos de dona que son más amigables y te permiten crear multiniveles.
  8. Si vas a trabajar en medios digitales, puedes usar el poder de los motion charts para describir comportamientos durante el tiempo.
  9. Cuando presentes información donde el eje X no sea ordenado, ordena la data de mayor a menor y preséntala como un pareto.
  10. Y sobre todo, recuerda que la primera impresión es la más importante. Enfócate en presentar la gráfica a varias personas y ver qué entienden antes de entregarla a tu cliente. Cambiar la percepción del lector sobre los datos ya leídos es un trabajo arduo.

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