El poder de la visualización de datos para las empresas tecnológicas. ¿Está su estrategia a la altura?

En las empresas tecnológicas, los datos suelen ser una materia prima. Se los puede considerar como un componente sin refinar. Solo adquieren su valor real cuando se procesan.

Sin datos, solo se trata de hacer suposiciones. Pero con los datos correctos, se pueden optimizar los procesos, mejorar la toma de decisiones y crear productos que realmente resuelvan los problemas.

Los datos sin procesar parecen matrices enormes y números infinitos. Comprenderlos en este formato puede parecer como intentar leer un idioma extranjero. Para darles sentido, entra en juego la visualización, que convierte cualquier fragmento de información en contenido fácil de digerir.

Varios estudios han demostrado que el 90% de la información que consume el cerebro es visual . Nuestros cerebros están programados para ver y procesar imágenes y videos más rápido que el texto simple.

Si necesita obtener información útil a partir de conjuntos de datos masivos, aplique estas prácticas recomendadas para la visualización de datos en empresas de tecnología.

¿Qué es la visualización de datos y por qué es importante?

La visualización de datos sigue siendo números, pero más fácil de entender. En lugar de ver filas y filas de datos, se pueden convertir en imágenes : gráficos, mapas , etc. Para ilustrarlo, un gráfico de líneas que muestra las tendencias de rendimiento de un producto a lo largo del tiempo no solo le indica si las cosas están mejorando o empeorando. Los números que se muestran como elementos visuales lo ayudan a detectar de inmediato patrones, valores atípicos o incluso posibles problemas antes de que se conviertan en una bola de nieve.

Entre las opciones para visualizar datos se encuentran las siguientes:

• Análisis en vivo/Paneles de datos interactivos : sin importar la solución tecnológica (señalización digital, IoT, SaaS, etc.), los paneles brindan información instantánea sobre el rendimiento de un producto o sistema. En resumen, puede ver cómo funciona todo en acción.
• Herramientas de inteligencia empresarial (BI) : las herramientas de BI pueden generar informes programados con información clave (Power BI, Tableau) en forma de gráficos. También pueden generar mapas y mapas de calor para visualizar tendencias regionales.
• Espacios de visualización de datos 3D (IoT) : entornos digitales tridimensionales interactivos donde los datos del Internet de las cosas se visualizan en un contexto espacial.
• Realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) : esta herramienta muestra datos complejos en entornos inmersivos de RA/RV. Es útil para simulaciones e ingeniería.
• Sistemas de señalización digital: imagine ver una interminable hoja de cálculo de datos organizada en imágenes claras y ordenadas en pantallas estándar. Las pantallas digitales son justamente para eso. Software de señalización digital Al igual que Kitcast, puede extraer información de servicios web y enviarla a las pantallas en cualquier formato visual. Su verdadero poder es que puede mostrar cualquiera de los datos de las herramientas mencionadas anteriormente en las pantallas como el vínculo final en el ecosistema de visualización.

Tipos de datos que se pueden visualizar en las empresas tecnológicas

Estos son los principales tipos de datos que pueden existir dentro de las empresas tecnológicas y presentarse visualmente:

Datos de rendimiento de productos y servicios

• Datos de uso : con qué frecuencia y durante cuánto tiempo interactúan los usuarios con un producto o servicio. Estos pueden ser datos de aplicaciones de software (por ejemplo, usuarios activos, sesiones, uso de funciones) o hardware (por ejemplo, tiempo de actividad del dispositivo).
• Registros de errores : datos que capturan errores, fallas y fallos dentro del producto o servicio.
• Tiempos de respuesta : métricas sobre la rapidez con la que los sistemas, sitios web o aplicaciones responden a las solicitudes de los usuarios (por ejemplo, tiempos de respuesta del servidor, tiempos de carga).
• Disponibilidad/Tiempo de actividad : datos que rastrean el tiempo de actividad y el tiempo de inactividad de un servicio o producto.

Datos del cliente

• Datos demográficos : información sobre quién utiliza el producto o servicio de la empresa tecnológica (por ejemplo, edad, sexo, ubicación, puesto de trabajo).
• Métricas de participación : cómo interactúan los clientes con el producto, el sitio web o el servicio (por ejemplo, tasas de clics, tiempo en el sitio, vistas del producto).
• Comentarios de los clientes : datos recopilados de encuestas, reseñas, tickets de soporte o menciones en redes sociales sobre el producto/servicio.
• Tasa de abandono : porcentaje de clientes que dejan de usar el servicio/producto a lo largo del tiempo.

Datos de ventas y marketing

• Generación de clientes potenciales y tasas de conversión : datos sobre cuántos clientes potenciales se generan y cuántos se convierten en clientes que pagan.
• Costo de adquisición de clientes (CAC) : el costo asociado con atraer más clientes. Generalmente incluye esfuerzos de marketing y ventas.
• Retorno de la inversión (ROI) : Métricas que evalúan la efectividad de las campañas de marketing o estrategias de ventas.
• Métricas de ingresos : datos como ingresos totales, ingresos por cliente, pagos recurrentes frente a pagos únicos, etc.
• Valor de vida del cliente (CLV): los ingresos totales que un cliente genera a lo largo de su relación con la empresa.

Datos operativos

• Registros del servidor : datos generados por los servidores, que detallan el uso, los errores, las solicitudes, etc.
• Uso de recursos del sistema : datos relacionados con el consumo de recursos como CPU, memoria, espacio en disco y ancho de banda por parte de sistemas internos, servidores o dispositivos.
• Datos de la cadena de suministro: para empresas tecnológicas que trabajan con productos físicos (como hardware o IoT), datos relacionados con el movimiento de mercancías, niveles de inventario y desempeño de los proveedores.
• Registros de seguridad: datos que capturan intentos de acceso, incidentes de seguridad, vulnerabilidades y violaciones dentro de sistemas o redes.

Datos de desarrollo (DevOps y desarrollo de software)

• Datos de control de versiones : información sobre cambios de código, confirmaciones, ramas e historiales de fusiones almacenados en sistemas de control de versiones (como Git).

• Métricas de canalización de CI/CD: datos sobre el rendimiento de las canalizaciones de integración continua/entrega continua, incluidas las tasas de éxito de compilación, los tiempos de implementación y las métricas de calidad del código.

• Cobertura de pruebas y seguimiento de errores : datos de pruebas automatizadas e informes de errores manuales, que muestran la calidad y estabilidad del software.

• Métricas de calidad del código: datos como la complejidad ciclomática, la duplicación de código o la densidad de errores para evaluar la capacidad de mantenimiento y la salud de las bases de código.

Datos de inteligencia empresarial (BI)

• Tendencias del mercado y análisis competitivo: datos relacionados con las condiciones del mercado, las tendencias de la industria y el desempeño de los competidores.
• Información del cliente: datos derivados del comportamiento del cliente, estudios demográficos e investigaciones de mercado.

Datos API

• Métricas de uso de API : información sobre la frecuencia con la que se llaman las API, las tasas de error, los tiempos de respuesta y el rendimiento de los datos.

• Datos de integración : datos sobre cómo varios sistemas de software interactúan e integran a través de API.

Tipos de contenido que se deben utilizar para mostrar datos de manera eficaz

La visualización se convierte en algo funcional cuando deja de ser una imagen llamativa y se convierte en un “catalizador de claridad”. Además, las empresas pueden tomar estos elementos visuales y trasladarlos a soluciones como la señalización digital para darles visibilidad en toda la oficina, en el conjunto de oficinas o donde sea necesario.

En este caso, los datos no solo están bien organizados, sino que también se muestran de manera eficiente. En lugar de que solo unas pocas personas estén muy interesadas en los datos y hagan el esfuerzo de iniciar sesión en plataformas en línea para verlos, la señalización digital los coloca en primer plano. Incluso puede Convierte un televisor en señalización digital y mostrar los datos en pantallas grandes que capten la atención de todos.

Exploremos las diferentes formas en que las empresas tecnológicas pueden transformar datos sin procesar en información significativa.

Principales beneficios de la visualización de datos para las empresas tecnológicas

La diferencia clave entre las empresas tecnológicas que prosperan y las que se quedan atrás es la forma en que utilizan su mayor activo: los datos . Si no le dan sentido a todo eso, las empresas corren el riesgo de tomar decisiones obsoletas o totalmente erróneas.

Estos son los beneficios de interpretar datos abstractos y transformarlos en información visualizada y procesable.

• Toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basada en datos es la columna vertebral para mantenerse competitivo. Se trata de extraer información y comprender el panorama general para tomar decisiones comerciales clave.

Netflix es un buen ejemplo de visualización de datos para la toma de decisiones. Responden todo tipo de preguntas importantes basándose en datos: cómo mejorar la experiencia, qué programas y películas son los más preferidos o con quién podrían asociarse para expandirse a nuevos mercados. Según Netflix TechBlog, cuentan con ingenieros de análisis y visualización que trabajan con conjuntos de datos y crean visualizaciones y paneles de control.

• Información en tiempo real

En el ámbito tecnológico, no se puede permitir el lujo de esperar a que lleguen las respuestas. La información en tiempo real es lo que realmente mantiene a flote a las empresas. Los datos visualizados y entregados al instante, por ejemplo, en pantallas distribuidas en departamentos estratégicos, evitan que las empresas pierdan ingresos. Los equipos obtienen acceso "aquí y ahora" a métricas o alertas de rendimiento en vivo, de modo que pueden comenzar a responder a ellas lo antes posible.

• Identificación de tendencias

Detectar tendencias es como tener una hoja de ruta con áreas en las que invertir, qué productos desarrollar y mercados a los que ingresar. Cuando las empresas se mantienen al tanto de lo que está de moda y lo que no, se adelantan a los acontecimientos. Ofrecen lo que los clientes comienzan a desear antes de que ellos mismos se den cuenta.

También se trata simplemente de seguir siendo relevante y, por lo tanto, competitivo . Las tendencias reflejan lo que los consumidores necesitan o pueden desear. Esto ayuda a las empresas tecnológicas a satisfacer esas demandas de frente.

• Mejor comprensión del cliente

Las empresas que priorizan la atención al cliente, junto con la mejora de las operaciones y la TI, pueden aumentar sus ganancias entre un 20 y un 50 % de sus costos (McKinsey). La comprensión del cliente comienza con la filosofía de "los datos primero". Las empresas que se basan en la intuición pueden ganar en algunas situaciones, pero los que tienen un buen desempeño son solo aquellos que obtienen datos de los clientes, los procesan y actúan en función de ellos.

Uno de los mejores ejemplos es el uso que Foursquare hace de la visualización de datos para los objetivos comerciales de sus clientes. Convierten los datos geoespaciales en imágenes impactantes que muestran mapas con la duración anual de la luz solar, las áreas aptas para la exposición solar, los vuelos, etc.

¿Está su estrategia a la altura?

Lo que hace que la visualización de datos sea una ventaja competitiva es la velocidad con la que la información se convierte en acción . Para las empresas tecnológicas, el tiempo suele ser el factor más importante que separa a los líderes de los rezagados. Si una empresa puede tomar grandes conjuntos de datos de múltiples fuentes (comportamiento del usuario, rendimiento del sistema, análisis de ventas, etc.) y traducirlos a un formato visual, resulta mucho más fácil tomar decisiones. Con plataformas como Kit de fundición Los datos se muestran en la señalización digital en tiempo real, lo que le da a su equipo la ventaja de actuar rápidamente. Se trata de ser proactivo, no reactivo.

Los datos son tan poderosos como tu capacidad para usarlos.

¿Sus datos permanecen inmóviles en hojas de cálculo como números o trabajan para usted?