Qué es la visualización de datos: definición, ejemplos, principios, herramientas

Cuando las hojas de cálculo de Excel no son suficientes para conectar los puntos y no hay posibilidad de involucrar a los analistas en la creación de informes, el software y las herramientas de visualización de datos vienen al rescate.

En este artículo, le mostraremos cuáles son algunas técnicas de visualización de datos, cómo visualizar datos correctamente, qué herramientas se pueden usar para crear visualizaciones interactivas sin la ayuda de los desarrolladores y cómo elegir una herramienta que se adapte a sus necesidades.

La definición de visualización de datos es la representación visual de sus datos. Con la ayuda de tablas, mapas y otros elementos gráficos, estas herramientas brindan una manera simple y comprensible de ver claramente y descubrir fácilmente información y patrones en sus datos.

Si quieres que tu publicación de Facebook sea leída por la mayor cantidad de personas posible, ¿qué harás? Agregará una imagen interesante. Este truco también funciona perfectamente con los informes. Las imágenes basadas en datos atraen más atención, son más fáciles de entender y ayudan a transmitir su mensaje a la audiencia rápidamente. Con la ayuda de gráficos y tableros descriptivos, incluso la información difícil puede ser clara y comprensible. ¿Porqué es eso? La mayoría de las personas son aprendices visuales. Entonces, si desea que la mayoría de sus socios, colegas y clientes puedan interactuar con sus datos, debe convertir los gráficos aburridos en hermosos gráficos. Aquí hay algunos números notables, basados ​​en investigaciones, que confirman la importancia de la visualización:

• Las personas obtienen el 90% de la información sobre su entorno a través de los ojos.
• El 50% de las neuronas del cerebro participan en el procesamiento de datos visuales.
• Las imágenes aumentan el deseo de leer un texto hasta en un 80%.
• Las personas recuerdan el 10% de lo que escuchan, el 20% de lo que leen y el 80% de lo que ven.
• Si un prospecto no contiene ilustraciones de datos, la gente recordará el 70% de la información. Con imágenes añadidas, recordarán hasta un 95%.

La visualización relevante trae muchas ventajas para su negocio:

• Toma de decisiones rápida. Resumir datos es fácil y rápido con gráficos, que le permiten ver rápidamente que una columna o punto de contacto es más alto que otros sin tener que buscar en varias páginas de estadísticas en Hojas de cálculo de Google o Excel.
• Más personas involucradas. La mayoría de las personas son mejores para percibir y recordar la información presentada visualmente.
• Mayor grado de implicación. Los gráficos hermosos y brillantes con mensajes claros atraen la atención de los lectores.
• Mejor entendimiento. Los informes perfectos son transparentes no solo para especialistas técnicos, analistas y científicos de datos, sino también para CMO y CEO, y ayudan a todos y cada uno de los trabajadores a tomar decisiones en su área de responsabilidad.

Lo primero que debe hacer antes de crear cualquier gráfico es verificar que toda la información sea precisa y coherente. Por ejemplo, si el factor de escala es 800%, mientras que el promedio es 120-130%, debe verificar de dónde proviene este número. Tal vez sea algún tipo de valor atípico que deba eliminar del gráfico para que no distorsione la imagen general: 800 % minimiza la diferencia entre 120 % y 130 %. Este tipo de datos atípicos en un informe puede conducir a una decisión incorrecta. En la vida real, estamos acostumbrados al hecho de que el mensaje correcto debe entregarse a la persona correcta en el momento correcto. Hay tres principios similares para la visualización:

1. Elija el gráfico adecuado según su objetivo.​
2. Confirme que el mensaje de su gráfico se adapte a la audiencia.
3. Utilice un diseño apropiado para el gráfico.

Si tu mensaje es oportuno pero el gráfico no es dinámico o hay una percepción incorrecta o un diseño complicado, entonces no obtendrás el resultado que esperabas.

Si elige el gráfico incorrecto, sus lectores se confundirán o interpretarán los resultados incorrectamente. Por eso, antes de crear un gráfico, es importante decidir qué datos quieres visualizar y con qué propósito:

• Para comparar diferentes puntos de datos
• Para mostrar la distribución de datos: por ejemplo, qué puntos de datos son frecuentes y cuáles no.
• Mostrar la estructura de algo con la ayuda de datos.
• Para seguir las conexiones entre los puntos de datos

Echemos un vistazo a los tipos de gráficos más populares y los objetivos que pueden ayudarlo a alcanzar.

1. Gráfico de líneas

Un gráfico de líneas muestra cómo una o más variables cambian en los puntos de datos. Este tipo de gráfico es útil para comparar cambios dentro de conjuntos de datos a lo largo del tiempo; por ejemplo, estadísticas de tráfico para tres páginas de destino por mes durante un período de un año.

2. Gráfico de barras

El gráfico de barras es otro diagrama perfectamente adecuado para comparar conjuntos de datos. Los gráficos de barras horizontales se usan a menudo cuando necesita comparar muchos conjuntos de datos o para enfatizar visualmente la ventaja distintiva de uno de los conjuntos de datos. Los gráficos de barras verticales muestran cómo cambian los puntos de datos a lo largo del tiempo; por ejemplo, cómo ha cambiado el beneficio anual de la empresa en los últimos años.

3. Histograma

Un histograma a menudo se confunde con un gráfico de barras debido a sus similitudes visuales, pero los objetivos de estos gráficos son diferentes. Un histograma muestra la distribución de un conjunto de datos a lo largo de un intervalo continuo o un período de tiempo definido. En el eje vertical de este gráfico, puede ver la frecuencia, mientras que en el horizontal puede ver los intervalos de tiempo.

A diferencia de un histograma, un gráfico de barras no muestra ningún intervalo continuo; cada columna muestra una categoría propia. Es más fácil demostrar la cantidad de compras en diferentes años con la ayuda de un gráfico de barras. Si desea conocer los valores de los pedidos ($10–100, $101–200, $201–300, etc.) de las compras, es mejor elegir un histograma.

4. Gráfico circular

El gráfico circular muestra las proporciones de cada valor en un conjunto de datos. Se utiliza para mostrar los componentes de cualquier conjunto de datos. Por ejemplo, ¿qué porcentaje de las ventas generales se atribuye a cada categoría de producto?

5. Diagrama de dispersión

El gráfico de dispersión muestra la conexión entre los puntos de datos. Por ejemplo, con la ayuda de un diagrama de dispersión, puede averiguar cómo cambia la tasa de conversión según el tamaño del descuento del producto.

6. Gráfico de burbujas

Este es un gráfico interesante que le permite comparar dos parámetros por medio de un tercero. Tomemos la tasa de conversión y el tamaño del descuento del ejemplo anterior, agreguemos los ingresos (indicados por el tamaño del círculo) y obtendremos algo como el siguiente gráfico.

Mirando este gráfico, es fácil notar que los productos con un 30% de descuento tienen la tasa de conversión más alta, mientras que los productos sin descuento o con un 5% de descuento generan la mayor cantidad de ingresos.

7. Gráfico geográfico

El gráfico geográfico es simple. Se usa cuando necesita demostrar una determinada distribución entre regiones, países y continentes.

Hemos mencionado algunos de los gráficos más populares, pero no todos. Puede encontrar otros tipos de gráficos en el Catálogo de visualización de datos. Además, recomendamos esta útil infografía que lo ayuda a elegir el tipo de gráfico adecuado para su(s) objetivo(s).

La segunda cosa importante que debe tener en cuenta al trabajar con la visualización es elegir el mensaje adecuado para la audiencia. La información de la que habla en un informe debe ser familiar y clara para sus lectores.

Aquí hay un gráfico que fue galardonado con el prestigioso Premio de Periodismo de Datos. Para las personas que no están familiarizadas con el trasfondo de la historia, este cuadro parece una imagen hecha por un niño de tres años. Sin embargo, cuando conoces un poco más al respecto, puedes ver la enorme cantidad de trabajo realizado por sus autores.

Charles Seife y Peter Aldhous, editores de Buzzfeed News, utilizaron el lenguaje R para visualizar los datos de vuelo obtenidos por los agentes del FBI y el DHS como parte de la vigilancia aérea. Específicamente, este gráfico muestra vuelos sobre la casa y la mezquita de los responsables del tiroteo masivo en diciembre de 2015 en San Bernardino, California.

Al elegir los parámetros que desea visualizar en un gráfico, debe confirmar que se pueden combinar. Algunas combinaciones simplemente no son lógicas, aunque a primera vista la información se correlaciona perfectamente. Aquí hay un ejemplo de un gráfico de este tipo con una correlación defectuosa. Muestra que la cantidad de personas que se ahogaron al caer a una piscina se correlaciona con la cantidad de películas de Nicolas Cage.

Lo siguiente que debe tener en cuenta al crear un gráfico es la escala y el alcance. La gente está acostumbrada al hecho de que las mediciones en los ejes comienzan desde abajo y desde la izquierda. Si cambia la dirección de la medición, confundirá a una audiencia distraída. Aunque debemos mencionar que es posible invertir la medida cuando se usa como una maniobra táctica, como en este ejemplo:

A primera vista, puede parecer que el número de asesinatos cometidos con armas de fuego ha ido disminuyendo a lo largo de los años. De hecho, es todo lo contrario, ya que la escala comienza desde arriba. Quizás el autor del gráfico hizo esto a propósito para disminuir la respuesta negativa a los resultados mostrados.

Una escala adecuada también hace que su gráfico sea más claro. Si un informe muestra puntos de datos que están demasiado cerca y no puede ver ningún movimiento, intente cambiar la escala. Comience las medidas no desde cero o divida la escala en partes más pequeñas y la imagen se aclarará.

Antes de dar un informe a los usuarios finales, asegúrese de que el gráfico se carga rápidamente. La carga lenta mata todos tus esfuerzos. Por ejemplo, si está visualizando datos en Hojas de cálculo de Google, lo más probable es que sus datos estén almacenados en la misma página o en la página siguiente y no provengan de una fuente de terceros. Pero cuando crea un informe en Data Studio, los datos se importarán desde otro lugar. En este caso, debe prestar atención a la accesibilidad de la fuente y la tasa de flujo de datos. De lo contrario, verá una imagen triste cuando haya una plantilla de gráfico pero los datos no se hayan cargado.

El diseño de su gráfico siempre debe seguir el principio de simplicidad. Si tiene que preparar un informe estándar, no hay necesidad de disfrazarlo. Evite cualquier elemento adicional que solo abarrote el gráfico: diferentes colores y estructuras, volumen 3D, sombras, degradados, etc.

Cuanto más simple sea un gráfico, más fácil será para sus lectores comprender la información que desea compartir.

No haga sus visualizaciones demasiado pequeñas y no coloque todos los gráficos en la misma página del tablero. Se considera de mal estilo usar más de tres tipos de gráficos en una diapositiva o en la misma página del tablero. Si realmente necesita tantos tipos de gráficos, colóquelos en diferentes páginas para que sea fácil de entender.

No tengas miedo de experimentar. Si tiene una tarea no estándar, quizás su solución también debería ser no estándar. En la siguiente infografía, podemos ver los patrones de movimiento de las alas de diferentes animales. La visualización dinámica es totalmente relevante.

Echemos un vistazo a algunos ejemplos de herramientas de visualización de datos y analicemos cómo elegir la adecuada para sus objetivos.

Hoy en día, hay muchas herramientas de visualización de datos y generación de informes en el mercado. Algunos de ellos son de pago, otros son gratuitos. Algunos de ellos funcionan completamente en la web, otros se pueden instalar en un escritorio pero funcionan en línea y otros solo están fuera de línea. Hemos hecho una lista de 10 populares software de informes y visualización de datos:

1. Hojas de cálculo de Excel/Google
2. Estudio de datos
3. Cuadro
4. BI de energía
5. QlikView
6. Estudio R
7. Visual. mentira
8. Enredo
9. iCharts
10. Datos inteligentes

Las primeras cinco herramientas y servicios son producidos por empresas especializadas en visualización. Los números del seis al diez son herramientas bastante interesantes, en su mayoría gratuitas y en línea. Ofrecen tipos no estándar de visualización de datos y pueden ofrecer nuevas formas de abordar la información de su negocio.

Qué buscar al elegir una herramienta de informes:

• Comience desde las tareas que desea realizar. Por ejemplo, una tendencia importante en el mercado hoy en día son los informes dinámicos. Si una herramienta no puede funcionar con informes dinámicos, es un golpe en su contra.
• Considere la cantidad de dinero que está dispuesto a pagar. Si su equipo es lo suficientemente grande y todos los empleados tienen que trabajar con la herramienta de visualización, entonces el costo por usuario puede ser una señal de alto.
• Decida quién usará la herramienta y cómo. ¿Existe la posibilidad de editar en grupo? ¿Qué tan simple es comenzar a trabajar con la herramienta? ¿La interfaz es amigable? ¿Existe la posibilidad de crear un informe sin ningún conocimiento de programación? Por ejemplo, R Studio es un gran servicio, especialmente para buscar tendencias y crear modelos de atribución y correlación. Pero si no conoce ningún lenguaje de programación, no puede conectar ninguna biblioteca específica y no es un especialista técnico, le será difícil comenzar a trabajar con R Studio.

Hemos elegido cinco servicios y hemos preparado una tabla comparando sus ventajas, desventajas y principales características. Antes de comenzar, expliquemos en qué se diferencian la visualización de datos dinámicos y los informes dinámicos .

Los informes dinámicos se refieren a la posibilidad de importar datos de diferentes fuentes en tiempo real. Google Data Studio no tiene informes dinámicos. Supongamos que conectamos una solicitud de Data Studio de Google BigQuery y luego cambiamos algo en esta solicitud. Para registrar estos cambios en el informe, al menos necesitamos actualizar la página. Sin embargo, si en Google BigQuery agregamos o eliminamos algún campo (no solo cambiamos la lógica del cálculo sino que cambiamos la estructura de la tabla), entonces el servicio cerrará el informe con un error. Tendrás que rehacerlo.

El concepto de visualización dinámica se refiere a la posibilidad de ver estadísticas resumidas en diferentes fechas durante una sesión. Por ejemplo, en Google Analytics puede cambiar el intervalo de tiempo y obtener estadísticas para las fechas que necesita.

La visualización de datos es un beneficio innegable en cualquier ámbito, y no importa si está desarrollando una carrera en marketing, diseño, comercio minorista o cualquier otra cosa. Hacer que la información sea comprensible y fácil de entender es una de las claves para encontrar zonas de crecimiento y desarrollar su negocio. Además, cuando todos sus colegas ven los gráficos visuales que describen su estado actual, es más fácil asegurarse de que todos estén en la misma página y que todos entiendan los puntos fuertes y débiles. Si bien la visualización de informes en sí misma no puede solucionar los problemas, es un instrumento poderoso que puede revelarlos a tiempo.

Google Data Studio le permite conectar fuentes, visualizar y compartir fácilmente informes con colegas de una manera similar a otros productos de Google.

ventajas:

• gratis
• Más de 150 conectores fáciles de integrar
• Puede usar datos de varias fuentes a través de un tablero
• Conveniente para compartir informes

Enlaces útiles:

• Soporte de Google
• Seminario web de Google Data Studio para empresas
• Plantilla de panel de control de Google Data Studio de OWOX BI

Google Data Studio es una herramienta gratuita con 17 conectores nativos proporcionados por Google. Están revisados, funcionan bien y son suficientes para la mayoría de las tareas. También hay conectores proporcionados por socios, aunque debe comprender que los desarrolladores con diferentes niveles de habilidad pueden presentar conectores y no hay garantía de que funcionen correctamente.

Por cierto, si desea ver las estadísticas de Facebook o Yahoo Gemini en los informes de Data Studio, puede importar datos a Google BigQuery con la ayuda de OWOX BI. Si bien algunos análisis pueden quedar sin contabilizar con otros conectores, con BigQuery recibe un análisis de datos completo de su cuenta de Facebook.

Hay una práctica galería de Google Data Studio con plantillas listas para usar para que pueda crear rápidamente una ilustración de los resultados de su negocio.

También tenemos nuestras propias plantillas de panel listas para usar que queremos compartir.

El primero es un panel de atribución de marketing. En este tablero, puede encontrar todos los parámetros y métricas básicos utilizados por los especialistas y analistas de marketing.

El segundo panel es el panel de KPI de canales pagos de marketing digital, que está segmentado por fuentes (se muestra en detalle). En otras palabras, muestra datos filtrados sobre campañas de marketing de Facebook, etc.

Estos son paneles de demostración. Puede copiarlos, cambiar las fuentes por las suyas y utilizarlos en su trabajo.

Una de las actualizaciones recientes de Data Studio agrega la posibilidad de filtrar información por vista. Por ejemplo, puede comparar puntos de datos durante el período actual y el año anterior.

Una actualización más interesante le permite cambiar el tipo de un gráfico ya creado en la propia interfaz. Antes, al cambiar un gráfico, había que borrarlo y crear uno nuevo. Ahora es posible cambiar el estilo del gráfico directamente en la interfaz.

Esta es la herramienta de generación de informes de datos más popular que cualquier especialista en marketing utiliza al menos una vez. La interfaz de Google Sheets es bastante simple y clara, especialmente para aquellos que comenzaron a trabajar con análisis en Excel.

ventajas:

• Gratis
• Flexible: admite parámetros dinámicos, tablas dinámicas, etc.
• Fácil de integrar con fuentes de datos
• Conveniente para compartir informes a través de enlaces

Enlaces útiles:

• Ejemplos de solicitudes SQL simples para crear informes de Hojas de cálculo de Google
• Cómo usar parámetros dinámicos en informes

El conjunto de gráficos e informes en Hojas de cálculo de Google es el mismo que en Google Data Studio.

Además, existe la posibilidad de administrar los colores y elegir el formato de celda:

Quizás la principal ventaja de Google Sheets son las tablas dinámicas. Recientemente hubo una actualización de Google Data Studio que permite calcular más de tres campos y diez columnas. Hizo la vida de los analistas bastante más fácil, aunque las posibilidades en Data Studio aún son limitadas, y trabajar con tablas dinámicas es aún más cómodo en Hojas de cálculo de Google.

Hojas de cálculo de Google tiene un complemento gratuito que le permite cargar datos directamente desde Google Analytics y crear informes basados ​​en los datos importados. Además, puede solicitar datos de Google Analytics directamente desde Hojas de cálculo. En este GIF, puede ver cómo importar datos y qué parámetros y métricas deben configurarse.

Queremos compartir nuestro informe favorito en Hojas de cálculo de Google: el informe de análisis de cohortes.

Esta plantilla de informe se puede encontrar aquí. Puede ver las instrucciones y las fórmulas utilizadas. Los campos coloreados deben completarse y otros campos coloreados se actualizan con la ayuda de fórmulas. Hay toneladas de métricas calculadas, pero este informe es difícil y laborioso. Esperamos que esta plantilla le sea útil. Además, puede leer nuestra guía detallada para el análisis de cohortes en Google Analytics y Google Sheets, donde proporcionamos instrucciones muy detalladas. También hemos presentado un seminario web sobre análisis de cohortes.

Con OWOX BI Smart Data, no necesita conocer la sintaxis SQL. Es suficiente hacer una pregunta en un lenguaje sencillo y natural. El servicio procesa la solicitud, la traduce a un lenguaje técnico y devuelve un hermoso gráfico y una tabla con la respuesta a su pregunta.

ventajas:

• Sin necesidad de formación técnica especial
• Respuestas rápidas a las preguntas.
• Interfaz amigable
• Disponible en ruso e inglés

Tenemos una guía de referencia detallada en la que puede leer sobre cada tipo de informe que puede crear en Smart Data.

Acciones del usuario en su sitio web:

• Puede ajustar la transmisión de Google Analytics → Google BigQuery con la ayuda de OWOX BI.
• O use la exportación estándar de Google Analytics 360 → Google BigQuery.

Actas:

• Google Analytics → Google BigQuery
• Hojas de cálculo de Google → Google BigQuery
• CRM → Google BigQuery

Costos de la campaña publicitaria:

• Twitter, Facebook, Yahoo! Géminis, Mi. Objetivo → Google Analytics
• Otras fuentes → Google Analytics

Después de recopilar todo esto, puede comenzar a hacer preguntas. Agregamos todos los informes que necesitan nuestros clientes en OWOX BI Smart Data. Luego los agrupamos en bloques por tema para facilitar la búsqueda de informes. Tenemos bloques con informes de ROPO, informes de atribución, informes de socios de CPA, informes de CRM y muchos más.

Preguntas que hacer:

• ¿Cómo cambió [métrica] durante [período de tiempo] por [dimensión]?​
• ¿Cuál fue la [métrica] por [dimensión]?
• ¿Cómo se distribuyó la [métrica] a [dimensión]?
• ¿Cuántas [métricas] había en el sitio web?

Preguntas de atribución:

• ¿Cuál es el valor real de los canales publicitarios, las campañas y las palabras clave?
• ¿Cuáles fueron el ROAS, el ROI y el CRR según el modelo basado en embudos?
• ¿Cómo se distribuyó el valor de conversión (p. ej., registro) entre canales y campañas?
• ¿Qué fuentes tienen el mayor y el menor valor según el último modelo de clic no directo?
• ¿Qué campañas y palabras clave funcionaron mejor para atraer nuevos usuarios?
• ¿Qué canales y campañas funcionan mejor en cada paso del embudo?
• ¿Qué cadenas de acciones por fuentes y canales conducen a transacciones?

Preguntas sobre CRM:

• ¿Cómo varía la ejecución de órdenes entre campañas?
• ¿Cómo difiere la ganancia bruta por grupo de canales diariamente?
• ¿Cómo varía la cantidad de pedidos de CRM y de usuarios de CRM entre ciudades?
• ¿Cuál es la ganancia bruta de ROAS por fuente y canal?
• ¿Cuál es la relación entre el número de pedidos de CRM y el tipo de pago y entrega?
• ¿Cuál es la relación entre conversión y tiempo medio de entrega y ciudad?
• ¿Cuál es la relación entre los pedidos de CRM, el número de usuarios de CRM y las tiendas?

En nuestra referencia puede encontrar la estructura completa para la exportación de CRM.

Preguntas de la campaña de CPA:

• ¿Cuáles son las fuentes del fraude de tráfico?
• ¿Cuántas compras de anuncios hubo por solicitud de marca?
• ¿A qué socio se le debe pagar por una acción atribuida a una transacción superpuesta?
• ¿Cuál es la calidad de las sesiones generadas por los socios de CPA?

Puede obtener más información sobre los informes de campaña de CPA en nuestro artículo ¡Ahora me ve! Qué es el fraude de CPA y cómo combatirlo y en este video.

Preguntas ROPO (investigación en línea, compra fuera de línea):

• ¿Cuál es la influencia de los anuncios en línea en las compras fuera de línea?
• ¿Cuál es la verdadera ventana de conversión de compra de ROPO y cuál es la relación entre el valor de la transacción y la cantidad de días que el usuario tarda en tomar una decisión de compra?
• Cómo se distribuyen los compradores, las transacciones y los ingresos por días antes de completar una compra fuera de línea.
• ¿Cuántos días se necesitan para que un usuario tome una decisión sobre la compra del artículo más caro?

También hemos preparado un pequeño bloque de preguntas frecuentes para OWOX BI Smart Data que aborda cómo crear una solicitud, cómo debería verse la estructura, cómo mostrar las dimensiones y métricas que desea ver, etc.

¿Cuántas métricas se pueden elegir a la vez para una dimensión determinada?

El informe de datos inteligentes no limita la cantidad de métricas que puede usar. Sin embargo, con muchas métricas, es más fácil visualizar informes en Google Data Studio.

Puede encontrar una lista de todas las métricas y dimensiones posibles en la guía de referencia.

Cómo construir una solicitud y cómo debería ser la estructura

Puede encontrar ejemplos y estructuras de preguntas en nuestra guía de referencia:

• Preguntas a los datos de Google Analytics
• Preguntas a los datos del modelo de atribución de BI de OWOX

La mejor opción es simplemente ingresar las dimensiones y métricas que desea ver.

¿Estos gráficos muestran los valores correctos?

Los informes de Smart Data se basan en sus datos completos y solicitudes SQL listas que puede copiar y verificar en su proyecto Google BigQuery.

Finalmente, queremos compartir algunos enlaces y libros útiles sobre visualización de datos:

1. Edward Tufte, La exhibición visual de información cuantitativa
2. Stephen Few, Big Data, Big Dupe
3. «The Joy of Stats» (película documental)

PD Consulte nuestra lista de especialistas y analistas de marketing para asegurarse de tener siempre datos completos y correctos en sus informes. Complete el formulario y le enviaremos la lista de verificación por correo electrónico.

Si aún no sabe qué herramienta elegir, aproveche la prueba gratuita de OWOX BI para explorar sus beneficios.

Vayamos a un breve resumen: los servicios de visualización pueden ayudarlo a hacer que sus informes sean más atractivos visualmente y comprensibles, pueden resaltar información valiosa en sus datos muy rápido. Si desea mantenerse al día con el ritmo de los negocios modernos, agregar narración visual y exploración de datos a sus informes le permitirá acelerar el proceso de toma de decisiones. Si aún no sabes cuál de todas las herramientas de visualización de datos se adapta mejor a tu negocio, reserva una demostración gratuita para discutir tu caso con nuestros especialistas y descubrir una solución óptima.