Ayuda del Blueprint de Tableau

El análisis visual no es un proceso lineal. Por ejemplo, un usuario podría comenzar con una tarea o pregunta, encontrar los datos relevantes y prepararse para el análisis. Durante el análisis, podría descubrir que necesita obtener más datos, por lo tanto, debe volver atrás para incluirlos, seleccionar un nuevo mapeo visual y desarrollar nueva información. Este ejemplo puede repetirse para cualquiera de los otros pasos del ciclo de análisis visual.

Con la inteligencia de negocios tradicional, resulta difícil o imposible lograr este flujo de análisis. En lugar de aprovechar el poder de las señales visuales y la interacción, está fuertemente impulsado por hitos. La recopilación de requisitos conduce al desarrollo, luego a las pruebas y, finalmente, al lanzamiento. Con el análisis visual, los pasos se vuelven más fluidos, ya que la respuesta a una pregunta a menudo conduce a otras preguntas. De esta manera, es posible descubrir nueva información.

Comenzar por las preguntas

Independientemente de si crea contenido para usted o para otros usuarios, el ciclo del análisis visual comienza por una tarea o pregunta de la empresa que desea responder. Cuando realiza preguntas sobre los datos, en primer lugar, aborde un tema amplio. Luego, agregue detalles más específicos a la pregunta. Por ejemplo, explore las siguientes preguntas que podría formularse un administrador de un centro de atención telefónica, desde el resumen hasta los detalles:

• ¿Cuántas llamadas se reciben cada mes?
• ¿De dónde provienen las llamadas?
• ¿Cuáles son los principales tipos de llamadas?
• ¿Qué representante atiende más o menos llamadas?

Con frecuencia, la persona que analiza los datos comprende las preguntas subyacentes del negocio. En otros casos, alguien podría acudir a usted porque necesita un dashboard y, además, desea saber qué preguntas sobre el negocio debe abordar. Independientemente de cuál sea el proceso de solicitud para este tipo de asistencia, los pasos para alcanzar el éxito son similares.

• Desarrolle una buena relación laboral, productiva y basada en la confianza. Obtenga más información sobre sus experiencias e intente hablar en su idioma.
• Haga preguntas abiertas, como, “¿Qué información quiere obtener con este dashboard?” o “¿Qué preguntas desea responder?”, en lugar de, “¿Quiere un gráfico de líneas?” o “¿Desea incluir una línea de tendencia?”.
• Ejemplos de uso: a partir de dashboards existentes, averigüe qué puede hacer para mejorarlos.

Obtener los datos

Los usuarios tienen preguntas que pueden responder con datos. Sin embargo, ¿saben dónde encontrar la fuente de datos correcta o cómo conectarse a ella? Desde una variedad de fuentes de datos estructuradas, semiestructuradas y sin procesar, hasta silos de datos en diferentes departamentos de la empresa, saber dónde obtener los datos correctos es uno de los principales obstáculos para convertirse en una organización basada en los datos.

Durante el proceso de descubrimiento, la Encuesta sobre datos y análisis de Tableau en el planeador de Tableau Blueprint permite identificar las fuentes de datos clave. Además, determina cómo se distribuyen y consumen los datos en cada departamento o equipo. Documente las fuentes de datos específicas en la pestaña Casos de uso y fuentes de datos de Tableau en el planeador de Tableau Blueprint. Al hacerlo, podrá priorizar las que resulten más útiles según el tamaño de la audiencia y crear fuentes de datos publicadas en Tableau Server o Tableau Cloud.

Más allá de los casos de uso iniciales, los creadores de contenido deben entender cómo obtener datos para responder nuevas preguntas del negocio. La Encuesta sobre datos y análisis es un método repetible que puede utilizar para descubrir nuevos casos de uso y determinar si los datos que se necesitan ya están disponibles en Tableau Server y Tableau Cloud. Si ya están disponibles como fuentes de datos publicadas, los creadores de contenido pueden conectarse a ellas y comenzar el análisis. De lo contrario, los creadores de contenido deben colaborar con los administradores de datos y trabajar con los datos disponibles, incluso si se trata de archivos de datos de muestra, y crear prototipos. No deben esperar hasta contar con un conjunto perfecto de datos preparados para avanzar. Una vez que el conjunto de datos completo esté disponible y preparado, este reemplazará la muestra.

Elegir el mapeo visual

Después de obtener los datos, los creadores de contenido comenzarán a explorarlos al agregar medidas y dimensiones a la vista. Luego, Tableau proporcionará a los usuarios la visualización más eficaz. En cualquier momento durante la creación de contenido, es posible cambiar el tipo de visualización. A medida que los creadores de contenido exploran los datos y los codifican visualmente con atributos preatencionales, podrán usarlos para descubrir información.

Elegir el mapeo visual adecuado para el tipo de análisis es clave para obtener información e impulsar la acción. Estos son los cinco tipos principales de mapeo visual que los creadores de contenido y los consumidores deben comprender:

• Comparación (mapeo visual en un gráfico de barras)
• Espacial (mapeo visual en un mapa)
• Temporal (mapeo visual en un gráfico de líneas)
• Comparación de dos medidas (mapeo visual en un diagrama de dispersión)
• Número exacto (mapeo visual en una tabla de texto)

Ver datos

Con frecuencia, en las visualizaciones de Tableau, podrá ver información inesperada, como relaciones, valores atípicos y tendencias. Un descubrimiento sorpresivo puede estimular el proceso de razonamiento y motivar a los usuarios a realizar un análisis más profundo o explorar nuevos caminos. El modelo de interacción de Tableau se basa en el concepto de cambio incremental: cada vez que realiza una acción (por ejemplo, filtrar), Tableau le muestra instantáneamente el nuevo resultado.

¿Por qué es importante el concepto de cambio incremental? En primer lugar, permite explorar de manera intuitiva una amplia variedad de visualizaciones para identificar la correcta. Además, centra la atención en la tarea de exploración, donde las preguntas conducen no solo a respuestas sino también a más preguntas. Con este enfoque, los usuarios pueden aprender sobre el análisis visual a su propio ritmo. Y crear representaciones sofisticadas de los datos poco a poco y de manera incremental a medida que aprenden cómo explorar la información. La interfaz de Tableau se basa en el proceso de modificar gradualmente la pregunta para obtener la respuesta. Cada usuario de Tableau, no solo los analistas, deben poder obtener información significativa a partir de los datos y usarlos para tomar decisiones.

Desarrollar información

En el pasado, el análisis de datos y la visualización de datos eran dos cosas diferentes. El analista ejecutaba consultas o escribía cálculos para obtener respuestas de la fuente de datos. Después, exportaba los resultados en un gráfico específico. Sin embargo, cuando el proceso se vuelve visual, el analista puede explorar sus datos de manera más eficiente y significativa. Con el análisis visual es posible llevar a cabo el análisis y aprender de él simultáneamente. Esto se debe a que las oportunidades de investigación se presentan solas.

El pensamiento crítico con los datos se trata de encontrar información y comunicarla de una manera óptima y atractiva. Independientemente de si lo realiza un autor o un consumidor, el análisis visual hace que el proceso de hacer consultas y obtener respuestas acerca de los datos resulte intuitivo, ya que permite seguir preguntando “¿Por qué?”.

El pensamiento crítico con los datos es importante para el proceso de toma de decisiones tanto para los creadores de contenido (a menudo analistas, desarrolladores o científicos de datos) como para los consumidores de la información. A medida que descubren información, ambos grupos deben preguntarse lo siguiente:

• ¿Qué preguntas debo formular?
• Al obtener una respuesta, ¿confío en ella?
• ¿Tengo la habilidad para cuestionar la utilidad de los datos? ¿O si son correctos?
• ¿Estoy usando todos los hechos? ¿Estoy tratando de confirmar sesgos que identifiqué?

Actuar (compartir)

Compartir los descubrimientos conduce a acciones, resultados y soluciones. De hecho, los descubrimientos que no se comparten son inútiles. Puede compartir diferentes tipos de contenido mediante Tableau Server o Tableau Cloud:

• Flujos de Tableau Prep: es posible publicar flujos de Tableau Prep en Tableau Server o Tableau Cloud, y programarlos para que se ejecuten cuando lo necesite con Tableau Prep Conductor.
• Fuentes de datos publicadas: puede publicar fuentes de datos para que las usen otros usuarios para crear nuevos libros de trabajo. Una fuente de datos puede contener una conexión directa (o en tiempo real) a la base de datos o una extracción que puede actualizar siguiendo un programa. Para obtener más información, consulte Prácticas recomendadas para fuentes de datos publicadas y Acceso gobernado a los datos con el Servidor de datos de Tableau.
• Libros de trabajo: los libros de trabajo contienen vistas, dashboards e historias, además de una conexión de datos. Puede incluir recursos locales, como imágenes de fondo y geocodificación personalizada, si estos están almacenados en una ubicación a la que el servidor u otros usuarios de Tableau no pueden acceder.

Las listas de comprobación del dashboard son un recurso útil para garantizar que el contenido publicado cumpla con su propósito y permita responder las preguntas del negocio previstas. Los administradores de datos también deben desempeñar su función para garantizar que los datos sean correctos y revisar las fuentes de datos insertadas a fin de evaluar si es posible publicarlas y certificarlas. Además de garantizar que los datos y los cálculos sean correctos, la validación de contenido debe incluir una revisión de la marca, el trazado, el formato, los filtros, las acciones del dashboard y los casos de comportamientos extremos según los roles en el sitio del administrador de sitio y el líder de proyecto. Para obtener más información sobre la validación, la promoción y la certificación de contenido, consulte Gobernanza de Tableau.