Data visualization: lo necesario para optimizar las decisiones empresariales.

Muchas veces, el éxito en los negocios es una cuestión de tiempo. Bastan pocos minutos para tomar una decisión acertada e impulsar una acción, que, si diera comienzo un poco después, si hubiese sufrido un retraso por causa del propio proceso en sí; ya no sería ni la mitad de efectiva.
Data visualization es el preludio del análisis. La visualización, así entendida, es la aplicación del razonamiento analítico en una interfaz visual. Las herramientas de data visualization, al igual que las distintas técnicas que pueden emplearse para ello, logran sintetizar la información, independientemente de su volumen y características, para arrojar luz sobre masas de datos que, de otra forma, resultarían imposibles de procesar y muy costosas (en tiempo y recursos) de abordar para su análisis.
 
Cuando intervienen los métodos de data visualization se parte de datos:
De grandes volúmenes.
Dinámicos.
Ambiguos, en muchos casos.
Heterogéneos, por su procedencia.
En ocasiones, incluso incompatibles, o en conflicto.
Las técnicas de visualización deben detectar lo esperado e ir un paso más allá, descubriendo nuevas perspectivas que enriquezcan la interacción con la información. En este proceso, que tiene como objetivo guiar al analista hacia conclusiones de valor, consistentes y germen efectivo de la toma de acción; es necesario que la riqueza de data visualization garantice que se pone el foco suficiente en las siguientes áreas:
*Técnicas de razonamiento analítico: que permitan profundizar lo necesario en los datos para dar el soporte necesario a la planificación y la toma de decisiones de negocio.
*Técnicas de interacción y representación visual: basadas en el entendimiento de la mente y el ojo humano, para permitir al usuario ver, explorar y comprender grandes cantidades de información de un solo vistazo.
*Transformación y representación de los datos: capaces de dar el tratamiento adecuado a los datos en conflicto, aprovechando su dinamismo y poniéndolo al servicio del análisis, encontrando el modo de dar soporte a la visualización.
*Técnicas de apoyo a la producción, presentación y transmisión del conocimiento: el fin de todo análisis, y, por tanto, de data visualization, es comunicar. Hacerlo de forma efectiva, contextualizada y versátil, para poder ser dirigida a distintos destinatario, es una prioridad.
El cerebro humano es capaz de interpretar increíbles volúmenes de datos de una sola vez, pero, para ello, necesita que la información se presente de la forma adecuada, es preciso un trabajo previo. Este procesamiento provee la base para explotar el paradigma visual con el grado de madurez suficiente para garantizar la profundidad de la interacción.
 
*Data visualization: los elementos que han de confluir
Crear una representación visual efectiva es el resultado de una preparación que se construye en base a un sólido conocimiento de los siguientes elementos:
-El dato, su ciclo de vida y principales características.
-La visualización y su proceso.
-El usuario al que se dirige.
-Los objetivos de negocio.
El trabajo de data visualization se debe basar en los principios cognitivos y de percepción, tanto como precisa de inspirarse por la dirección que el negocio busca tomar. Conocer el dato es tan importante como entender las necesidades usuarias y los fines de la organización, de otra forma, el marco de trabajo que posibilita limitaría la capacidad de análisis y, con ella, el avance de la empresa.
 
Ventajas de data visualization
Emplear data visualization en el trabajo implica grandes beneficios para la organización:
Mejor comprensión de los datos:
Mayor visibilidad sobre los procesos de negocio y la actividad empresarial:
Identificación de tendencias:
Minimización de errores
Acceso rápido a las estadísticas de negocios relevantes
DBA24 trabaja en el Cuidado y la Gestión de los Datos accedidos por todos y cada uno de los componentes de una organización.
Nuestro desafío es asegurar que toda organización disponga de sus datos al momento de requerirlos.
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