Lo primero que debe hacer es averiguar qué tipo de respuestas debe proporcionar el tablero. Quién lo usará y qué necesitan saber. A partir de ahí, puede averiguar qué tipo de datos necesita tener, cuál es la mejor manera de presentarlos, etc.
Los paneles tradicionales pueden visualizar información de muchos sistemas en un solo lugar y mostrar el estado actual de las cosas. Pueden responder preguntas como qué está sucediendo y cuándo. Esto se logra mediante la simple visualización de datos de diferentes sistemas comerciales. Sin embargo, el verdadero valor reside en responder preguntas que comienzan con “por qué” y “cómo”. Un panel de ventas estándar le indicará si sus ventas están subiendo o bajando (el estado actual de las cosas). Pero la pregunta realmente valiosa para responder es “¿por qué están subiendo o bajando” y “cómo puedo mejorar o revertir esa tendencia”?
He compartido más de mi pensamiento sobre cómo los paneles de datos deben evolucionar sobre esto en mi blog: los paneles de datos y las soluciones de BI deben hacer MUCHO más
- Pregunta sobre derechos de autor: Estoy interesado en hacer un análisis de los datos que se informan en The Almanac of American Politics. Si copio los datos en una hoja de cálculo y uso esos datos en mis cálculos, pero no publico los datos, ¿eso es una violación de los derechos de autor?
- ¿Cómo son exactamente estos 'X mil millones de hechos' en la red semántica de Google Knowledge Graph / Vault?
- ¿Cuáles son ejemplos de big data en fabricación?
- Cómo analizar un conjunto de datos de viaje que contiene tiempo / modo / ingresos por persona
- ¿Qué tema debo elegir, minería de datos o diseño del compilador?
