¿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:
Compartir
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
- Negocio: departamento, sucursal, región
- Usuario: rol, ubicación, comportamiento
- Fuente de datos: tipo, formato, origen
