Hoy en día, hacer dashboards profesionales en la analítica digital está al alcance de todos. Y más con herramientas como Tableau, Qlik, y el mismo Google Data Studio entre otras muchas opciones. En este sentido siempre me surge la duda de si los dashboards son lo que el usuario final quiere y necesita. La mera existencia de estos no hace que una empresa sea impulsada por los datos, ni mucho menos, sino que es la aplicación de los mismos y el aprendizaje que saquemos.

Es decir, para mi el reto de la analítica y de los dashboards es implementar herramientas que sean utilizadas. Hay filtros que permiten que los usuarios descubran ideas sin necesidad de ir directamente a los datos. Y sin embargo, no hay un dashboard único para todo, no existe el modelo perfecto.

Siempre digo que los dashboards intuitivos son muy complicados de elaborar. Y cuando me refiero a intuitivos lo hago desde la perspectiva de dashboards que sean fácilmente procesables, tanto desde el punto de vista visual, como de datos.

Esto pasa porque crees que has creado una obra maestra, pero luego cada usuario tiene un requisito ligeramente diferente al resto, un filtro adicional por aquí, una advertencia de datos por allá, haciendo que lo que parecía una versión completa se diluya cuando intentamos comprender sus necesidades.

En este sentido mi consejo es bastante claro, un dashboard tiene que tener un objetivo claro y concreto. No tiene que mostrar los datos relevantes para una sección o producto, sino tener un objetivo claro.

Aquí nos encontramos en una extraña encrucijada en la que por un lado, le damos poder a los demás para que sean capaces de ejecutar sus propios análisis, y por otro lado, resaltamos las mismas áreas de desempeño a mejorar para todos en un contexto general, cuando no tendría por qué ser así.

Básicamente se programan algunas reglas para dar respuesta a variaciones en los datos, tanto positiva como negativamente. Se crean alertas como por ejemplo, ‘producto A tiene un rendimiento más bajo que el promedio‘. Esto es mucho más sencillo que estar continuamente investigando sobre qué ha podido pasar pero no debería de ser el fin, ya que en un proceso de análisis hay muchas preguntas por responder y los dashboards deben actuar como primer aviso.

Lo que no comparto es que los que nos dedicamos a esto de la analítica digital queramos impresionar en un dashboard con todo el trabajo duro y los ingeniosos modelos que se nos han ocurrido. No lo comparto porque en la mayoría de casos, los usuarios solamente necesitan respuesta a cinco preguntas muy simples, independientemente de que sean fáciles de llegar a ellas.

  1. ¿Qué ha pasado?
  2. ¿Por qué ha pasado?
  3. ¿Nos podría pasar en el futuro?
  4. ¿Qué acción tenemos que seguir?
  5. ¿Funciona lo que estamos haciendo?

Creo que se trata de comprender los requisitos del usuario y el mensaje a entregar. Tanto los dashboards como los informes ad-hoc que se hagan pueden y deben trabajar en armonía. Y recuerda, podemos tener los mejores datos, recursos y herramientas pero a menos que los usuarios finales actúen, será solo otra muestra de muchos números y gráficos estéticamente agradables.