Visualización: la clave en los proyectos de datos
En contenidos anteriores como: Analítica de datos: 10 preguntas antes de iniciar un proyecto, ¿Cómo implementar un data lake en mi empresa? o Bigquery para diseñadores UX, hemos visto la importancia de capturar, centralizar y analizar los datos para la toma de decisiones estratégicas a favor del negocio, hoy abordaremos la visualización de datos y los distintos roles que intervienen en un proyecto de analítica avanzada y Big Data.
- Identificar y trazar los objetivos iniciales a cumplir con la visualización
- Centralizar los datos con los que cuento
- Relacionar los objetivos con la información capturada
- Explorar diversas opciones de visualización
Es de resaltar que en un proceso de visualización de datos, es crucial mantener una constante comunicación e interacción entre el usuario final (que no siempre es el cliente o negocio) y el equipo de trabajo, para sacar el mayor provecho del producto esperado.
Dicho esto, a continuación hablaremos de cada una de las fases que componen este proceso junto con los roles fundamentales y sus acciones:
- Establecer los objetivos
- Involucrar al equipo necesario por parte del cliente
- Identificar y analizar los datos
- Idear el proceso conceptual
- Idear el proceso técnico
- Ejecutar la creación
Establecer los objetivos
Al iniciar un proyecto de visualización de datos, es importante generar los procesos adecuados para identificar y entender a cabalidad las necesidades del negocio, para ello se genera un proceso analítico sobre los datos a disposición, para así, enfocar esta información a mostrar y visualizar dichos resultados.
Este proceso cuenta con diversos mecanismos de diseño que permiten involucrar a todos los integrantes del equipo (cliente – proveedor), e identificar los objetivos a cumplir. Normalmente en estos espacios es necesaria la intervención de:
- Cliente: Personas con el contexto y dirección necesaria para la toma de decisiones de negocio
- Project Manager: Rol encargado de facilitar los espacios y comunicación entre cliente y proveedor.
- IxD: Área especializada en procesos de diseño de interacción, enfocando todo su esfuerzo en identificar con precisión la mejor solución para el usuario.
- Data Scientist: Área especializada en identificar, analizar, construir y disponer todos los procesos necesarios por medio de los datos.
- DataViz: Equipo especializado en la lectura, diseño e implementación de visualizaciones asertivas, que se encuentren dentro del contexto del usuario final.
Involucrar al equipo necesario por parte del cliente
Durante el levantamiento de los objetivos o necesidades a suplir, surge un proceso adicional, involucrar al equipo. Este paso, dependiendo el tipo de proyecto, brinda información de los principales actores, tanto en la ejecución del proyecto como en el uso de la solución.
Comúnmente, los dolores principales surgen de conversaciones y ejercicios planteados con los líderes del negocio, sin embargo, no siempre son ellos los principales usuarios de la solución. He aquí, un elemento clave a tener en cuenta al momento de generar las soluciones.
Dependiendo el tipo de proyecto, son directamente los usuarios operativos o inclusive los mismos consumidores del negocio, a quienes debemos prestar mayor atención, para así identificar una solución acorde a su contexto y alcance en general. Estos actores principales surgen de los procesos de diseño que se implementan en el área de IxD (Interaction Design).
Identificar y analizar los datos
Durante el inception, se lleva simultáneamente un proceso exploratorio y analítico por parte del equipo de Data Scientist. Aquí se valida, con base en una muestra de datos proporcionada por el negocio, la calidad de los mismos y la flexibilidad de implementación de acuerdo a las necesidades.
Es importante identificar si se cuenta con la información necesaria para diseñar la solución. No es de extrañar que se requieran procesos adicionales para obtener los datos requeridos; sin embargo, todo tiene un límite, y en el caso del alcance de un proyecto con datos, está directamente ligado a los resultados de esta exploración.
Idear el proceso conceptual
Posterior al proceso de inception y análisis de datos, generamos una ideación conceptual de lo que esperamos como resultado de la visualización. En este punto, el equipo de IxD junto con el equipo de DataViz, disponen espacios con el negocio y los actores principales para escuchar todas sus ideas respecto a lo que debería ser el resultado. A este proceso se le conoce como sketching.
Al escuchar todos los comentarios, necesidades e ideación funcional, el equipo de trabajo contará con las herramientas conceptuales necesarias para diseñar a través de los datos.
Idear el proceso técnico
Al escuchar todos los comentarios y necesidades del negocio, internamente el equipo trabaja sobre las soluciones técnicas a ofrecer. Estas contemplan puntualmente aspectos de herramientas sobre las cuales los usuarios tendrán acceso a la solución planteada. Respecto a la visualización de datos, es fundamental contemplar los siguientes puntos base:
- Herramientas de visualización: Con cuáles herramientas se encuentra familiarizado el negocio, podemos hablar de de un aplicativo a la medida o herramientas ya disponibles para la visualización de datos como Data Studio, Power BI, Tableau, Looker, etc, Todo dependerá de la necesidad de la solución.
- Capacidad de uso de los usuarios finales: Sin perder de vista a nuestros usuarios finales, la solución debe estar dispuesta a sus necesidades y capacidades de uso, por lo cual el diseño de experiencia y accesibilidad a la solución son primordiales.
- Disposición técnica del uso de la herramienta: Contemplando la experiencia del usuario, técnicamente se debe confirmar cómo accederán a la herramienta, dentro de estos aspectos debemos preguntarnos principalmente: ¿Qué dispositivo usarán? ¿Dónde lo usaran? ¿Qué tipo de conexión tendrán?
Ejecutar la creación
Después de tener claridad sobre la solución, los actores principales y las herramientas que se implementarán, entramos al proceso de construcción. En este punto es indispensable que todas las áreas mantengan una comunicación constante y eficiente, esto ayudará a suplir dudas que normalmente saldrán en el proceso.
Este es el momento del project manager, ya que será quien disponga los espacios y canales más efectivos de comunicación entre el equipo de trabajo y el cliente (negocio), también tendrá la labor de facilitar tanto al equipo como al cliente todos los documentos, archivos y procesos necesarios para la ejecución del proyecto.
Proceso para una visualización de datos
Después de tener claridad sobre la solución, los actores principales y las herramientas que se implementarán, entramos al proceso de construcción. En este punto es indispensable que todas las áreas mantengan una comunicación constante y eficiente, esto ayudará a suplir dudas que normalmente saldrán en el proceso.
Este es el momento del project manager, ya que será quien disponga los espacios y canales más efectivos de comunicación entre el equipo de trabajo y el cliente (negocio), también tendrá la labor de facilitar tanto al equipo como al cliente todos los documentos, archivos y procesos necesarios para la ejecución del proyecto.
Tarea | Perfiles involucrados |
Identificación de necesidad | Negocio, PM, IxD, DataViz , Data Scientist |
Identificación de actores principales | Negocio, PM, IxD, |
Selección de herramienta de visualización | Negocio, PM, IxD, DataViz |
Bocetación | IxD, DataViz |
Wireframes (2 a 3 iteraciones con negocio) | Negocio, PM, IxD, DataViz |
Aprobación de wireframes | Negocio |
Estructuración de datos | DataViz, Data Scientist |
Mockups | IxD, DataViz |
Implementación | DataViz , Data Scientist |
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