Visualización de datos: nuestro doble (o triple) amigo

En Metriplica estamos contentos. Hace ya unas semanas que cambiamos nuestra metodología y software de cuadros de mando, dando un mayor protagonismo a la visualización y a la interacción con los datos por parte del usuario. Después de experimentar con la nueva herramienta, nos dimos cuenta de que la capacidad del usuario para tomar decisiones más rápidamente al manipular los nuevos cuadros de mando podía verse incrementada de manera notoria.

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Hacia un tipo de real-time

Precísamente este tema salío en el Summit de Google de este año. El gran volumen de datos que se maneja en la web dificulta mucho la selección de indicadores y, por lo tanto, la identificación de información “accionable“. El real-time sigue siendo una cosa muy lejana, y quizás no del todo necesaria, ya que no hemos de confundir obtención de datos en real-time con accionabilidad real-time. Una de las charlas versaba sobre el papel que juega la visualización de datos como herramienta de aproximación hacia el real-time en el sentido de poder tomar decisiones accionables nada más obtener los datos.

Tal como hemos dicho, éste real-time debe ser interpretado como el hecho de tomar decisiones (correctas) en tiempo real a partir de los datos, independientemente de la rapidez con la que éstos se obtienen, que generalmente, es algo que no podemos modificar (pensemos que en la mayoría de los casos la fuente de datos es Google Analytics). Si nuestros datos están organizados y presentados correctamente, ganaremos mucho tiempo en obtener insights a partir de ellos.

Otra amistad: el data mining

¿Por qué es un doble amigo? Hacer data mining (en general y en la web) requiere de técnicas estadísticas complejas a nivel computacional. Además, como pasa en muchos campos de la estadística, sobre un mismo conjunto de datos es posible aplicar diversas técnicas y obtener diversos outputs (de lo más variopintos) que parecen verosímiles. Este problema se ve agravado si cada algoritmo necesita mucha capacidad de cálculo, tal y como pasa en la web. La pregunta pues es clara, ¿qué algoritmo es el “mejor”? Una aproximación a esa respuesta se basa en ser capaces de “echar un ojo” a los datos en cuestión. Si visualmente somos capaces de intuir algún patrón en los datos, tendremos más capacidad de decisión sobre qué algormito aplicar sobre ellos.

Nosotros ya lo hacemos. ¿Y los demás?

Seguramente las grandes potencias en software de analítica web incorporarán en próximas versiones grandes avances en visualización de datos. Este salto será debido a la necesidad de pasar de los datos puramente descriptivos hacia la predicción de información. Como ejemplo, Google Analytics ya incorpora el Motion Chart en el informe de palabras clave. En dicho gráfico podemos ver la variación de la información a lo largo del tiempo. Dicha visualización nos lleva de manera natural al cálculo de una serie temporal que nos predice con alta significancia estadística el rendimiento de las palabras clave en custión.

Muy seguramente visualizaciones tipo What-if estarán presentes en un corto/medio plazo en los principales softwares de analítica web. ¡Tiempo al tiempo!

Autor:

Fundador de Metriplica y socio de la consultora Multiplica Licenciado en Ciencias y técnicas estadísticas. Programador Mainframe Profesor de Masters y Postgrados en diversas universidades y escuelas de negocio.

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