6 buenas prácticas para la implementación de su programa de visualización de datos

1) Enmarque su proyecto de visualización de datos con precisión

Antes de implementar su programa de visualización de datos, es fundamental que sepa en qué dirección desea ir. En concreto, debe definir:

• Los objetivos de la visualización de datos dentro de la empresa.
• Los perfiles de usuarios que van a utilizar el programa.
• El número previsto de usuarios.
• El volumen de datos que hay que gestionar.
• Los indicadores que desea seguir.

Este cuestionamiento es esencial para enmarcar adecuadamente el proyecto y hacer un balance de las expectativas y limitaciones de su organización. Cuanto mejor preparado esté, más posibilidades tendrá de anticipar posibles problemas y facilitar la implementación.

Con el propósito de diseñar indicadores de rendimiento (KPI), también es necesario localizar los datos importantes. De ahí el interés de examinar los datos y revisar los que le interesen, a la vez que se controla su calidad. En efecto, la mínima información errónea podría falsear sus indicadores y dificultar su toma de decisión. Esta etapa es especialmente importante si tiene que gestionar una gran cantidad de datos.

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2) Auditar las solicitudes y necesidades internas

Para ser eficaz y aportar un verdadero valor añadido a su empresa, también es necesario que su herramienta de visualización de datos satisfaga con precisión las necesidades de sus usuarios.

De ahí el interés de realizar una auditoría interna para examinar diferentes criterios:

• Las funcionalidades: ¿Qué desean hacer los usuarios con el programa de visualización de datos en función de la actividad que ejercen, su nivel jerárquico o sus conocimientos informáticos?
• La gobernanza: ¿Cómo se recopilarán y utilizarán los datos? ¿Quién tendrá acceso a ellos?
• La personalización: ¿Los dashboards y las representaciones gráficas deben estar estandarizados o, por el contrario, personalizados?
• La ergonomía: ¿El programa debe ser intuitivo y accesible para todos o está reservado a perfiles técnicos?
• El acceso al programa: ¿Se debe instalar la herramienta tal cual en los puestos de trabajo o debe ser accesible desde un navegador web?
• La analítica integrada: ¿Debe integrarse la solución de visualización de datos directamente en una página web, un programa o un portal de intranet?

Por supuesto, se pueden contemplar muchos otros criterios, en función de las necesidades y especificidades de su organización. En cualquier caso, si los usuarios tienen una idea precisa de lo que buscan, puede ser interesante hacer maquetas de las visualizaciones deseadas.

Sea cual sea el caso, debe asegurarse de que su herramienta de visualización de datos está pensada para satisfacer las necesidades de los negocios, combinando rendimiento y ergonomía. Con DigDash Enterprise, los usuarios pueden diseñar y utilizar sus dashboards por su cuenta, independientemente de su función. Los responsables de la toma de decisiones pueden supervisar su actividad en tiempo real para tomar las mejores decisiones. Todo ello con una fuerte capacidad de evolución funcional que permite satisfacer todas las necesidades a largo plazo.

3) Acompañar la gestión del cambio

La implementación de un programa de visualización de datos no se improvisa: esta etapa suele implicar cambios radicales en el modo de funcionamiento de la empresa. Por ello, es esencial acompañar a los colaboradores durante la puesta en marcha del proyecto.

Este proceso implica, en particular, la creación de diferentes talleres:

• Presentación de la herramienta.
• Definición de indicadores.
• Talleres de formación.

La facilitación de guías de uso, videotutoriales y otros soportes también es interesante para informar internamente sobre el proyecto de visualización de datos. Por último, se recomienda designar a interlocutores clave que enmarcarán el proyecto y estarán a disposición de los colaboradores para responder a sus preguntas: jefe de proyecto, jefe de infraestructura, etc.

4) Organice sus datos cuidadosamente

Implementar con éxito su proyecto de visualización de datos requiere una organización perfecta. En primer lugar, es conveniente localizar todos los datos tanto si están inactivos (almacenados en archivos o en puestos de trabajo) como si están en tránsito (es decir, contenidos en mensajes de correo electrónico o en archivos transferidos, por ejemplo).

La segunda etapa consiste en categorizar los datos. Por lo tanto, no se tratarán de la misma manera los datos de los clientes y la información bancaria, sobre todo en lo que a seguridad y confidencialidad se refiere. A continuación, es necesario jerarquizar los datos en función de su frecuencia de uso, pero también de su relación con las diferentes áreas de la empresa. Todos los datos no tienen el mismo nivel de prioridad y sensibilidad.

Pero, si hay que esquematizar las arquitecturas de datos, también es necesario automatizar la subida de datos. La automatización permite sobre todo evitar los errores humanos y simplificar la lectura y el tratamiento de los datos. También es un auténtico ahorro de tiempo y una forma de tomar decisiones más informadas en tiempo real.

5) Implicar a los usuarios clave en el diseño de los dashboards

Para implementar una solución de visualización de datos, debe alinear su proyecto con su organización y sus recursos humanos (y no al revés). No es su empresa la que debe adaptarse en función de las necesidades de la visualización de datos, sino que es el programa el que debe estar a merced de sus necesidades.

Esta es la razón por la que debe sistemáticamente tener en cuenta las necesidades y expectativas de los usuarios objetivos a todos los niveles: funcionalidades, ergonomía, personalización, etc. Mejor aún, los usuarios deben involucrarse en el proceso participando (directa o indirectamente) en la integración del programa.

La realización de un PoC suele ser esencial para implementar un proyecto de visualización de datos. Tras esta fase de prototipado, es fundamental recopilar las opiniones de los usuarios para afinar la solución. Esto permitirá conocer con precisión sus necesidades y ofrecerles una herramienta completamente adaptada.

A largo plazo, tras la implementación del programa de visualización de datos, es importante seguir recopilando las opiniones, ya que el análisis del uso real de la solución aportará nuevas ideas de evoluciones y funcionalidades.

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6) Tenga en cuenta las limitaciones internas y jurídicas

Las organizaciones están sujetas a limitaciones internas relacionadas con el acceso a los datos. La pregunta central a la que hay que responder es: «¿Quién puede ver qué?»

Para proteger la información, es valioso definir los derechos de acceso a los distintos dashboards según la función y el nivel de cada usuario. Además, debe asegurarse de que su herramienta de visualización de datos ofrezca un sistema de personalización de los datos adecuado, capaz de dar una respuesta a estas diferentes limitaciones.

Desde el punto de vista jurídico, las empresas también están sujetas a numerosas obligaciones en relación con sus datos, entre ellas:

• El cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
• El cumplimiento del código de conducta europeo CISPE sobre protección de los datos.
• El cumplimiento del código de conducta sobre la reversibilidad de los datos.

Este aspecto es particularmente fundamental si quiere implementar una solución basada en la nube. La elección del lugar de almacenamiento y el procesamiento de los datos, por ejemplo, debe cumplir con la legislación local. Además, son obligatorias unas certificaciones específicas para alojar determinados tipos de datos. Por lo tanto, debe estudiarse detenidamente el marco jurídico relativo a su proyecto de visualización de datos.

Implementar una solución de visualización de datos es un proceso complejo que requiere una excelente preparación técnica y organizativa, así como un auténtico proceso de dirección de cambio.

Por ello, DigDash está a su lado durante todo el proyecto, desde el enmarcado tecnológico y funcional hasta la entrega llave en mano de su solución. Un acompañamiento personalizado que nos diferencia enormemente de los gigantes de la analítica y de la visualización de datos.