📉 La visualización de datos NO es lo más importante

Hace años, un buen amigo, me dijo una frase que quedó grabada en mi cabeza:

💡 "Datos bonitos, gráficos bonitos. Datos feos, gráficos feos."

Y no podría estar más de acuerdo.

Muchos creen que un proyecto de datos se resume en crear un dashboard atractivo con colores llamativos y gráficos dinámicos.

Pero la realidad es otra: la visualización es solo la punta del iceberg.

Como en la vida, lo que no se ve es lo más importante.

Detrás de cada cuadro de mando debería existir un proceso robusto que garantice que la información es fiable, relevante y útil.

Si esto no se hace bien, terminamos con gráficos bonitos pero inútiles.

🚀 Los 9 pasos clave en un proyecto de Data (Alto nivel)

Para que un proyecto de datos tenga impacto real en el negocio, hay que seguir una serie de pasos esenciales. Saltarse cualquiera de ellos puede comprometer el éxito de toda la iniciativa.

1️⃣ Entender la necesidad del cliente

Antes de hablar de herramientas, modelos o dashboards, hay que hacerse una pregunta clave:

📌 ¿Qué problema de negocio queremos resolver?

Si esta pregunta no está bien definida desde el principio, el proyecto nace muerto.

Sin una necesidad clara, el riesgo de desarrollar un sistema que no aporte valor es enorme.

2️⃣ Mockup y definición de objetivos

Tener una visión clara de qué se quiere lograr con los datos evita desviaciones y malos entendidos.

📌 ¿Cómo debe verse el producto final?

📌 ¿Qué métricas y KPIs son críticos?

📌 ¿Cómo interactuarán los usuarios con la información?

Un mockup puede ser una gran herramienta para alinear expectativas antes de entrar en fases más costosas de desarrollo.

3️⃣ Análisis de los datos de origen

Uno de los errores más comunes en los proyectos de data es asumir que "los datos ya están listos".

En esta fase se deben responder preguntas como:

🔹 ¿Dónde están almacenados los datos?

🔹 ¿Existen lagunas o datos clave que faltan?

🔹 ¿Cuál es la calidad de los datos disponibles?

🔹 ¿Se requieren cálculos o transformaciones previas?

📌 Trabajar con datos incompletos o de baja calidad llevará al fracaso, sin importar lo bueno que sea el dashboard final.

4️⃣ Definir cómo extraer los datos

La información rara vez está estructurada y lista para ser utilizada.

Aquí entra en juego el diseño de los procesos de extracción:

📌 ¿Qué sistemas de origen hay?

📌 ¿Cómo se accede a ellos?

📌 ¿Qué herramientas se necesitan para integrar los datos correctamente?

Un mal planteamiento en este punto puede generar problemas de latencia, inconsistencias y errores en los reportes.

5️⃣ Estrategia de procesamiento y transformación (ETL/ELT)

El viaje de los datos no termina con la extracción.

Aquí se define cómo los datos viajarán desde la fuente hasta la capa final donde serán consumidos.

🔹 Extracción: Capturar la información sin comprometer su integridad.

🔹 Transformación: Limpiar, normalizar y aplicar reglas de negocio.

🔹 Carga: Organizar los datos en capas como Raw, Bronze, Silver y Gold para que sean explotables.

📌 Las herramientas de BI NO están diseñadas para transformar datos.

Si la información no llega lista para ser usada, el proyecto estará condenado al fracaso.

6️⃣ Elección de tecnología y arquitectura

Una mala elección de infraestructura puede generar cuellos de botella, falta de escalabilidad o problemas de rendimiento.

Aquí se deben evaluar aspectos como:

📌 ¿Cloud, On-Premise o Híbrido?

📌 ¿Bases de datos relacionales o NoSQL?

📌 ¿Data Lake, Data Warehouse o ambos?

📌 ¿Qué herramientas de integración y visualización son las más adecuadas?

📌 Elegir la tecnología correcta desde el principio ahorra tiempo, dinero y dolores de cabeza en el futuro.

7️⃣ Gobernanza y calidad del dato

Un dato sin calidad no sirve de nada.

Aquí entran en juego aspectos como:

🔹 Estrategias de validación y limpieza de datos.

🔹 Accesos y permisos: No todos los datos deben estar disponibles para todos los usuarios.

🔹 Auditoría y trazabilidad: Poder responder a la pregunta: ¿De dónde viene este dato?

📌 La confianza en la información es clave. Si los usuarios dudan de los datos, no los utilizarán para tomar decisiones.

8️⃣ Analítica avanzada e inteligencia artificial

Hoy en día, no basta con ver lo que ha pasado.

Las empresas más avanzadas van un paso más allá:

🔹 ¿Podemos predecir lo que ocurrirá en el futuro?

🔹 ¿Podemos optimizar nuestras decisiones con modelos de IA?

En esta fase se aplican técnicas como:

✔ Modelos de Machine Learning.

✔ Análisis predictivo y prescriptivo.

✔ Segmentaciones avanzadas basadas en comportamiento.

📌 La analítica avanzada transforma el dato en un activo estratégico real.

9️⃣ Elaboración del cuadro de mandos

Finalmente, llegamos a la visualización.

Aquí es donde los datos cobran vida y permiten la toma de decisiones, pero una mala implementación puede arruinar todo el trabajo anterior.

Algunos errores frecuentes en esta fase:

❌ Sobrecargar dashboards con datos irrelevantes.

❌ Crear gráficos atractivos pero sin valor real para el negocio.

❌ No optimizar la experiencia del usuario.

📌 Un buen cuadro de mandos es claro, sencillo y está diseñado para responder preguntas de negocio en segundos.

🚀 Conclusión: Un buen dashboard NO lo es todo

Si el proceso de extracción, transformación y modelado de datos no se ha hecho correctamente, el resultado será un informe bonito… pero inservible.

Las empresas que realmente sacan valor de sus datos entienden que el 80% del esfuerzo está en lo que no se ve.

Por eso, en Inetum apostamos por buenas prácticas y excelencia en cada etapa del proceso.

💡 Ahora dime, ¿en qué punto crees que fallan más los proyectos de Data?

Te leo en los comentarios. 🚀