El jueves 4 de octubre asistí a la conferencia DataVizDay en Minsk como orador. Compartiré las ideas e impresiones más interesantes de Misnka.
Ideas clave
- El 80% de sus esfuerzos serán antes de BI y visualización, porque los datos son malos o muy malos, y básicamente pasará tiempo preparando y recopilando datos.
2. Sin embargo, la visualización crea el valor de la fecha de su producto. Sin visualización, resulta solo un montón de números. - Desafortunadamente, muy a menudo la visualización es pobre, usan enfoques pobres, tipos de gráficos e histogramas, sobrecarga de representaciones con detalles. Como resultado, a menudo vemos Kill por powerpoint y la abundancia de datos no agrega transparencia a los análisis.
- Excel continúa desempeñando un papel importante en los procesos. Y a menudo las empresas no están listas para pasar a algo avanzado. Pero incluso en Excel, puede crear muchas cosas interesantes, porque una buena analítica comienza con la limpieza y la preparación de datos, en lugar de con hermosos paneles.
- A partir de casos comerciales: el uso de datos en las redes sociales para construir un mapa de "pensamientos" sobre partes de la ciudad. Por ejemplo, en Moscú todos los tuits sobre el centro, pero nadie escribe sobre la vida en el centro. Parece no estar en el espacio social, aunque la mayoría de los habitantes de Moscú viven allí.
- Los casos más tradicionales son análisis transversales desde el contacto hasta la venta. Es cierto que hasta ahora nadie ha venido con un caso no solo de análisis de extremo a extremo de un contacto, sino teniendo en cuenta el hecho de que el cliente puede tener muchos contactos y el último contacto que condujo a la compra no es el puntero más confiable para el canal de atracción. Entonces, por ahora, todos nuestros análisis de extremo a extremo se han visto sesgados por la importancia excesiva de los canales y la subestimación del hecho de que las personas pueden tener muchos contactos con la marca.
- Ha habido muchas discusiones sobre visualizaciones deficientes y cómo solucionarlas. Aprendí que la gente está abusando de un gráfico circular y para superar este problema se asignó un bloque completo de una de las presentaciones. Los gráficos circulares sugieren cambiar a barras, gráficos sankey o generalmente reemplazar líneas.
- Dos paradigmas luchan: un analista de datos solo debe presionar botones y un analista de datos debe poder escribir código (R / python, SQL) para sus visualizaciones y el procesamiento de datos de canalización. Personalmente, soy partidario del segundo enfoque, algo así como el paradigma DevOps, solo en análisis, cuando el problema técnico no debe ser un obstáculo para la entrega de productos analíticos.
- Muchas personas con las que hablé a menudo se quejan de que no han construido un almacén de datos conveniente y que tienen que terminar muchas cosas en Excel. Esto a pesar del hecho de que tienen muchos Itshniks barbudos que han estado aserrando esta tienda durante años.
- Otro problema es la fuerte separación de TI / no TI. Las personas no saben hablar el mismo idioma y no resuelven el problema, sino que solo resuelven problemas en "su área de responsabilidad". Aquí es donde se encuentran las instalaciones de almacenamiento innecesarias, y al lado de ellas, las personas están aserrando su tubería en Excel.
- Hablamos con un colega sobre otro problema urgente: cómo aumentar la alfabetización de datos en la empresa. Independientemente de los datos y el almacenamiento, su extracción, interpretación y procesamiento incorrectos significan análisis falsos. Y dado que los datos se están volviendo cada vez más democráticos, cada usuario debe recibir de alguna manera una capacitación mínima para usar estos datos. Pero a menudo en las empresas no todo es tan bueno con esta preparación, capacitación y documentación sobre el uso del repositorio. Si alguien pudo organizar una buena capacitación en Alfabetización de datos, entonces puede hablar, un tema candente y yo estaré a la vanguardia.
- Algunos temas cubrieron el trabajo con mapas. Lamentablemente me perdí estos discursos. Solo puedo decir que trabajar con tarjetas y su visualización es una herramienta realmente interesante e importante para administrar una empresa. El marcador y el Power BI pueden dibujar varios mapas, puntos, polígonos y líneas en los mapas, el círculo está lleno de fuentes de geodatos que puede combinar con los datos de su empresa y obtener información interesante: nuevos puntos para el negocio, concentración de competidores, información sobre la distancia a sus clientes, La relación entre vivienda y consumo y más. Pronto escribiré mi experiencia con las tarjetas y las herramientas que probamos.
- Mi tema del informe estuvo dedicado a la experiencia de organizar el trabajo del departamento de análisis de scrum. Sobre esto haré una publicación separada.
¿Debo ir a la conferencia? Si lo es. Pero solo espere que no obtenga una parte comparable de información útil de los informes, sino de hablar con personas que tienen problemas similares a los suyos. ¡No se aburra en los descansos para tomar café y comuníquese con tantas personas como sea posible!
Minsk en sí es una ciudad hermosa. Por alguna razón esperaba una "primicia congelada". En cualquier caso, tal impresión permanece en la parte internacional del aeropuerto de Minsk. Pero la ciudad misma parece una mezcla de San Petersburgo, Moscú estalinista y no mucho "Sovka". Al mismo tiempo, todo está ordenado, no sobrecargado con edificios sellados, mucho espacio e incluso las casas de "pala" se ven decentes.
Los organizadores prometieron el próximo año celebrar una conferencia en dos lugares en Moscú y Minsk, así que si no vas a venir a Minsk, entonces trata de venir a Moscú.
También tenía un informe y no sobre la visualización en absoluto, sino sobre cómo nos desplazamos en el equipo analítico. Compartiré informes en el próximo artículo.