Un informe 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 informes 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.
Un informe de data analyst accionable equilibra contexto y especificidad según la audiencia (ejecutivos, gerentes y analistas) y sus casos de uso.
Los informes ejecutivos para CIOs, CTOs y stakeholders muestran el impacto de los datos en las decisiones empresariales. Revisados semanal, mensual o trimestralmente, incluyen:
Los informes 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:
Los informes operativos para analistas e ingenieros de datos tienen KPIs granulares y personalizables para resolver problemas técnicos. Monitoreados por hora, diariamente o semanalmente, cubren:
Los informes 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.
Para construir un informe 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 informe, diseña y comparte a través de enlace, PDF o correo electrónico.
Aquí está el desglose:
Define y conecta las fuentes de datos para llevar a tu informe. 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 informe.
Puedes seguir estos tutoriales sobre cómo conectar tus datos:
Elige entre docenas de plantillas de informes 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.
Una vez que tu plantilla de informe 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:
Puedes seguir estos tutoriales sobre cómo agregar datos a tus informes
Para hacer que tus informes 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 informes de data analyst:
Comparte tus informes de data analyst a través de enlaces, PDF, programar correos electrónicos y controlar permisos.
Los informes 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:
Los KPIs de eficiencia comparan tus salidas de procesamiento de datos con el costo, incluyendo:
Los KPIs de efectividad comparan la entrada con la salida de una etapa de datos a otra
Los KPIs de recursos y costos muestran el impacto final de tus procesos de datos:
Para analizar estos KPIs de datos, segmentarlos por:
