Mejores plantillas de reportes e informes de Analítica de datos

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¿Qué es un data analytics report?

Un data analytics report es un documento que consolida datos de múltiples fuentes (por ejemplo, bases de datos, APIs, hojas de cálculo) para rastrear y mostrar indicadores clave de rendimiento (KPIs) (por ejemplo, precisión de datos, tiempo de procesamiento, participación del usuario), permitiendo a los equipos monitorear el rendimiento de los datos y crear presentaciones para stakeholders y ejecutivos.

Los data analytics reports se crean típicamente usando 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 data analytics report?

Un data analytics report accionable equilibra contexto y especificidad según la audiencia (ejecutivos, gerentes y analistas) y sus casos de uso.

Data analytics reports para ejecutivos

Los reportes ejecutivos para CTOs, CIOs y stakeholders muestran el impacto de los datos en los resultados del negocio. Revisados semanal, mensual o trimestralmente, incluyen:

Análisis de calidad de datos: precisión, integridad y consistencia de los datos a través de los sistemas.
Métricas de rendimiento: tiempo de actividad del sistema, tiempo de respuesta y velocidad de procesamiento de datos.
Análisis de participación del usuario: actividad del usuario, tasas de adopción y retroalimentación.
Agregar texto para contexto adicional para traducir métricas para audiencias no técnicas. Presentar en presentaciones de diapositivas y reportes simplificados de Looker Studio.

Data manager reports

Los reportes de gerentes tienen vistas cruzadas de sistemas con drill-downs para ver el rendimiento por departamento, proyecto, región, miembro del equipo y fuente de datos. Ayudan a alinear equipos, definir estrategias e incluyen:

Reporte cruzado de sistemas: flujo de datos general, reporte de proyectos, departamentos o regiones a través de sistemas.
Seguimiento de objetivos: comparar el rendimiento actual vs objetivos.
Auditorías de datos para priorización y detección de problemas
Benchmarking para mapeo de rendimiento y eficiencia.
Análisis de fuentes de datos e integración

Operational Data Analytics Reports

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:

Procesamiento de datos: rendimiento ETL, eficiencia de la canalización de datos, tasas de error.
Monitoreo del sistema: carga del servidor, uso de memoria, latencia de red.
Actividad del usuario: tasas de inicio de sesión, duración de la sesión, uso de funciones.
Integridad de datos: errores de validación, anomalías de datos, problemas de reconciliación.

Los operational data analytics reports son altamente personalizados, construidos en herramientas flexibles como Google Sheets o Looker Studio para permitir la limpieza de datos, mezcla, anotaciones e integración de múltiples fuentes.

¿Cómo construir un data analytics report?

Para construir un data analytics report, 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 vía 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, APIs, sistemas CRM y almacenamiento en la nube para análisis 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 data analytics report en Google Sheets o Looker Studio, diseñadas para casos de uso como monitoreo de datos, seguimiento de rendimiento y análisis de participación del usuario.

Aprende a copiar plantillas de Looker Studio.

Aunque las plantillas son el punto de partida. Hazlas específicas para tu negocio o agencia. Mapea tus métricas específicas, especialmente puntos de datos personalizados, datos de CRM y todos los campos y métricas que defines como "indicadores clave de rendimiento" y "resultados".

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 data analytics reporting, como monitoreo de datos, seguimiento de rendimiento y análisis de participación del usuario.

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, participación del usuario, etc.).
Elige desgloses para segmentar tus datos (por ejemplo, por fecha, departamento, fuente de datos, etc.)

Puedes seguir estos tutoriales sobre cómo agregar datos a tus reportes

Diseño

Para hacer que tus data analytics reports sean verdaderamente de marca blanca, puedes agregar logotipos, colores, fuentes y estilos para reflejar tu marca.

Sigue estos tutoriales para diseñar tus data analytics reports:

Comparte tus data analytics reports vía enlaces, PDF, programa correos electrónicos y controla permisos.

¿Qué KPIs incluir en un data analytics report?

Los data analytics reports deben incluir una mezcla de métricas de calidad de datos, rendimiento, participación del usuario y costos y KPIs para comprender completamente el rendimiento de los sistemas de datos hacia los objetivos del negocio. Incluyen:

Los KPIs de calidad de datos miden la integridad y confiabilidad de los datos:

Métricas de precisión: tasas de error, éxito de validación, consistencia de datos
Métricas de completitud: valores faltantes, cobertura de datos, conteo de registros
Métricas de oportunidad: latencia de datos, frecuencia de actualización, tiempo de procesamiento

Los KPIs de rendimiento comparan tus salidas de procesamiento de datos con las capacidades del sistema, incluyendo:

Velocidad de procesamiento: rendimiento de datos, eficiencia ETL
Tiempo de actividad del sistema: disponibilidad, incidentes de inactividad
Utilización de recursos: CPU, memoria, uso de red

Los KPIs de participación del usuario miden la interacción con los sistemas de datos:

Métricas de actividad: tasas de inicio de sesión, duración de la sesión
Métricas de adopción: uso de funciones, crecimiento de usuarios
Métricas de retroalimentación: satisfacción del usuario, reportes de problemas

Los KPIs de costo muestran el impacto financiero de tus sistemas de datos:

Costos operativos: infraestructura, mantenimiento
Eficiencia: costo por transacción, ahorros de costos
Efectividad: ROI, análisis de costo-beneficio

Para analizar estos KPIs de data analytics, segmentarlos por:

Sistema: base de datos, aplicación, servicio en la nube

Tiempo: Por hora, diario, semanal, mensual

Proyecto: fase, objetivo

Negocio: departamento, sucursal, región

Usuario: rol, ubicación, comportamiento

Fuente de datos: tipo, formato, origen