¿Qué es un reporte de data analyst?
Un reporte de data analyst es un documento que consolida datos de múltiples fuentes (por ejemplo, bases de datos SQL, Excel, Google Analytics) para rastrear y mostrar indicadores clave de rendimiento (KPIs) (por ejemplo, precisión de datos, tiempo de procesamiento, tasas de error), permitiendo a los analistas monitorear la calidad y el rendimiento de los datos y crear presentaciones para stakeholders y ejecutivos.
Los reportes de data analyst se crean típicamente utilizando herramientas flexibles como Google Looker Studio, Power BI, Google Sheets o soluciones específicas de plataforma para permitir una alta personalización e integración de múltiples fuentes de datos.
¿Qué incluir en un reporte de data analyst?
Un reporte de data analyst accionable equilibra contexto y especificidad según la audiencia (ejecutivos, gerentes y analistas) y sus casos de uso.
Reportes ejecutivos de data analyst
Los reportes ejecutivos para CIOs, CTOs y stakeholders muestran el impacto de los datos en las decisiones empresariales. Revisados semanal, mensual o trimestralmente, incluyen:
- Análisis de calidad de datos: por fuente, utilizando verificaciones de validación y seguimiento de errores.
- Eficiencia del procesamiento de datos: tiempo de procesamiento, utilización de recursos y rendimiento.
- Análisis de tendencias: patrones y anomalías en los datos a lo largo del tiempo.
- Agregar texto para contexto adicional para traducir métricas para audiencias no técnicas. Presentar en presentaciones de diapositivas e informes simplificados de Looker Studio.
Reportes de gerentes de datos
Los reportes de gerentes tienen vistas interdepartamentales con desgloses para ver el rendimiento por equipo, proyecto, fuente de datos y etapa del proceso. Ayudan a alinear equipos, definir estrategias e incluyen:
- Reporte interdepartamental: calidad general de los datos y eficiencia del procesamiento a través de departamentos.
- Seguimiento de objetivos: comparar el rendimiento actual frente a los objetivos.
- Auditorías para priorización y detección de problemas
- Análisis de fuentes de datos para integración y optimización.
- Procesos de limpieza y transformación de datos
Reportes operativos de data analyst
Los reportes operativos para analistas e ingenieros de datos tienen KPIs granulares y personalizables para resolver problemas técnicos. Monitoreados por hora, diariamente o semanalmente, cubren:
- Ingesta de datos: flujo de datos, latencia y tasas de error.
- Transformación de datos: tiempo de procesamiento, precisión y eficiencia.
- Almacenamiento de datos: capacidad, uso y tiempos de recuperación.
- Visualización de datos: rendimiento del reporte, engagement del usuario y retroalimentación.
Los reportes operativos de data analyst son altamente personalizados, construidos en herramientas flexibles como Google Sheets o Looker Studio para permitir la limpieza, combinación, anotaciones e integración de múltiples fuentes de datos.
¿Cómo construir un reporte de data analyst?
Para construir un reporte de data analyst, conecta tus fuentes de datos, elige una plantilla en Looker Studio o Sheets, construye tus consultas seleccionando métricas y dimensiones, elige gráficos para visualizar tus datos, personaliza el reporte, diseña y comparte a través de enlace, PDF o correo electrónico.
Aquí está el desglose:
Conectar fuentes de datos
Define y conecta las fuentes de datos para llevar a tu reporte. Las fuentes comunes son bases de datos SQL, archivos de Excel, Google Analytics para datos web, sistemas CRM para datos de clientes y almacenamiento en la nube para grandes conjuntos de datos.
Para conectar tus fuentes de datos, ve a portermetrics.com, elige las fuentes de datos para llevar a tu reporte.
Puedes seguir estos tutoriales sobre cómo conectar tus datos:
Elegir una plantilla
Elige entre docenas de plantillas de reportes de data analyst en Google Sheets o Looker Studio, diseñadas para casos de uso como monitoreo de calidad de datos, eficiencia de procesamiento y análisis de tendencias.
Aprende a copiar plantillas de Looker Studio.
Mientras que las plantillas son el punto de partida. Hazlas específicas para tu negocio o agencia. Mapea tus métricas específicas, especialmente transformaciones de datos personalizadas, datos de contacto de CRM y todos los campos y métricas que defines como "indicadores clave" y "métricas de rendimiento".
Dependiendo de tu herramienta de reporte—Google Sheets o Google Looker Studio, elige cualquiera de las docenas de plantillas creadas por nuestro equipo y clientes para resolver tus casos de uso de análisis de datos, como monitoreo de calidad de datos, eficiencia de procesamiento y análisis de tendencias.
Seleccionar métricas, dimensiones y gráficos
Una vez que tu plantilla de reporte esté descargada, puedes 1) modificarla o 2) crear una página en blanco para construirla desde cero. Sea cual sea el caso, configurar una consulta siempre sigue estos pasos:
- Selecciona la fuente de datos y la cuenta conectada a ella
- Elige métricas (por ejemplo, precisión de datos, tiempo de procesamiento, tasas de error, etc.).
- Elige desgloses para segmentar tus datos (por ejemplo, por fecha, fuente de datos, etapa del proceso, etc.)
Puedes seguir estos tutoriales sobre cómo agregar datos a tus reportes
Diseño
Para hacer que tus reportes de data analyst sean verdaderamente de marca blanca, puedes agregar logotipos, colores, fuentes y estilos para reflejar tu marca.
Sigue estos tutoriales para diseñar tus reportes de data analyst:
Compartir
Comparte tus reportes de data analyst a través de enlaces, PDF, programar correos electrónicos y controlar permisos.
¿KPIs para incluir en un reporte de data analyst?
Los reportes de data analyst deben incluir una mezcla de métricas de calidad de datos, eficiencia de procesamiento, análisis de tendencias y utilización de recursos y KPIs para comprender completamente el rendimiento de los procesos de datos hacia los objetivos empresariales. Incluyen:
Los KPIs de calidad de datos miden la precisión y fiabilidad de los datos:
- Métricas de precisión: tasas de error, verificaciones de validación, consistencia de datos
- Métricas de completitud: valores faltantes, cobertura de datos, frescura de datos
- Métricas de puntualidad: latencia de datos, tiempo de procesamiento, frecuencia de actualización
Los KPIs de eficiencia comparan tus salidas de procesamiento de datos con el costo, incluyendo:
- Tiempo de procesamiento: tiempo promedio de procesamiento por conjunto de datos
- Utilización de recursos: uso de CPU, memoria y almacenamiento
- Costo: gastos operativos, asignación de recursos
Los KPIs de efectividad comparan la entrada con la salida de una etapa de datos a otra
- Transformación de datos: tasa de éxito de transformación
- Integración de datos: tasa de éxito de integración
- Visualización de datos: engagement del usuario, retroalimentación
Los KPIs de recursos y costos muestran el impacto final de tus procesos de datos:
- Uso de recursos: tiempo de actividad del servidor, asignación de recursos
- Costo: gastos operativos, asignación de recursos
- Eficiencia: ROI, ahorros de costos
- Efectividad: impacto de decisiones basadas en datos
Para analizar estos KPIs de datos, segmentarlos por:
- Fuente de datos: interna, externa, estructurada vs no estructurada
- Tiempo: Por hora, diario, semanal, mensual
- Etapa del proceso: ingesta, transformación, almacenamiento
- Negocio: departamento, proyecto, región
- Tipo de datos: numérico, categórico, texto, imagen
- Visualización: gráficos, tablas
