Aprovechar la visualización de Big Data para una buena toma de decisiones

En la era digital tanto usuarios como empresas generan cantidades ingentes de datos que almacenan y que carecen de valor si no se pueden visualizar de forma sencilla, accesible y visual.

Las tecnologías de visualización han mejorado para estar a la altura de las necesidades actuales de movilidad, Big Data y el nuevo perfil del usuario empresarial, “algo que resulta fundamental para que las empresas puedan tomar mejores decisiones en tiempo real, mejorar el funcionamiento de su negocio, descubrir áreas que impulsar o anticiparse a problemas”, ha destacado José Antonio Miguélez, Director Técnico de Qlik Ibérica, empresa dedicada al Data Discovery.

El auge del Big Data hace necesario que las empresas impulsen su estrategia de visualización y análisis de información para aprovechar completamente sus datos en la toma de decisiones. Para ello, Qlik destaca cinco aspectos clave.

El primero es tener claros los objetivos, ya que es un error intentar abarcar demasiados datos y que no se entienda lo que se ve. Cada visualización no debe tener más de siete o nueve datos.

Además, conviene elegir el gráfico adecuado. Es necesario emplear un gráfico en función de lo que se quiere mostrar, así como del público objetivo. En esto también influye el volumen de datos y de categorías que se agrupan.

La colaboración y la movilidad son dos aspectos fundamentales. Tener la posibilidad de colaborar y compartir las visualizaciones y análisis con otros departamentos o equipos de trabajo y facilitar la participación en la toma de decisiones, así como acceder a los datos desde cualquier dispositivo móvil es hoy decisivo.

A la hora de presentar las conclusiones de los datos es interesante abordar la técnica del storytelling para comunicar y presentar de forma interactiva los resultados, algo que ofrece la solución Qlik Sense.

“Las organizaciones están comenzando a utilizar gráficos más detallados e interactivos que permiten a los usuarios detectar valores atípicos, patrones, tendencias e incluso correlaciones en datos complejos”, ha concluido Miguélez.