Cuando vemos imágenes y formas nuestra mente se estimula y realiza un proceso cognitivo para darles un significado. Por lo tanto, el proceso de visualización de datos es muy natural.
Sin embargo, hay un largo camino por recorrer para entender cómo pasamos de los simples dibujos a los dashboards.
Mientras tanto, podemos reflexionar sobre por qué el data visualization es tan valioso y cómo funciona.
Al hacerlo, entenderemos la importancia de los elementos visuales, además de pasar de métodos de comunicación estáticos y aburridos a otros más dinámicos y atractivos.
La visualización de datos se ha convertido en una idea central en las prácticas de marketing actuales. Si quieres entender todo sobre este tema, ¡continúa leyendo!
¿Qué es el data visualization o la visualización de datos?
Es un proceso por el cual realizamos una representación de datos de forma visual. Piensa en un conjunto de estadísticas, como por ejemplo los resultados de una encuesta.
Si eliges publicarlo en forma de texto requeriría mucho tiempo y esfuerzo por parte de los lectores para asimilar toda la información.
Además, tener muchas palabras en párrafos largos puede resultar agotador y confuso de leer. Las personas tendrían dificultades para descubrir cuál es el mensaje principal y los encuestadores tendrían problemas para transmitir un mensaje claro a través de tantas palabras.
Las personas pueden tener dificultades para comprender los efectos del tabaquismo en el cuerpo humano, por ejemplo. A través de una infografía, en cambio, este mensaje se transmite fácilmente.
Observa este ejemplo de CVS y Huffington Post.
Por otro lado, si eliges una presentación visual, sin duda usarás imágenes para expresar esta información, como tablas y gráficos.
Esto es visualización de datos, y funciona porque permite que las personas vean los datos de una manera diferente, reuniendo no solo la información, sino también detalles precisos y nuevos estándares.
Al hablar de esto, nos referimos a la alfabetización visual. ¡El proceso que implica nuestra interpretación de una imagen es fascinante! Por lo tanto, utilizamos esta función para mejorar nuestra comprensión de los datos.
Primero, comenzamos a analizar formas y objetos, estableciendo los límites entre formas en nuestras mentes. Entonces, pensamos en algo que hemos visto antes.
Más tarde, estas formas aleatorias ganan un nombre en nuestra mente, lo que significa que el análisis está completo. El análisis de gráficos requiere casi el mismo procesamiento.
Metáfora visual
Todo funciona con base en algo llamado metáfora visual. Como una metáfora común, estas herramientas nos permiten internalizar los conceptos de algo comparándolo con alguna forma que hemos visto antes.
Una gráfica en forma de pizza, por ejemplo, alude a la idea de una pizza para representar una relación entre una parte y el todo. No es una pizza real, sino una representación.
Nuestro cerebro sabe qué es una pizza. Sus porciones son independientes y pueden tener cualquier tamaño específico. De modo que reconocemos un gráfico al instante y entendemos su significado. Cuenta la historia sin esfuerzo de una manera que parece lo más natural posible.
Las empresas pueden utilizar la visualización de datos para resumir una base de datos en dashboards.
Al utilizar este tipo de recurso, los líderes pueden ver tendencias, patrones y conocimientos para tomar mejores decisiones. Los especialistas en marketing también lo usan para estudiar campañas y datos de clientes para mejorar su desempeño.
¿Cómo surgió el data visualization o visualización de datos?
Como la conocemos, el data visualization existe desde hace mucho tiempo. En el siglo XVIII, un estadístico, llamado William Playfair, inventó las formas que usamos con tanta frecuencia en la actualidad.
Él es el creador del gráfico de líneas, el gráfico de barras, el gráfico “pizza” y el gráfico con círculos.
Durante el siglo XIX, uno de los mejores ejemplos que aparece es el gráfico de John Snow, quien cartografió el brote de cólera en 1854.
Antes de eso, en 1812, Charles Joseph Minard cartografió la Marcha de Napoleón a Rusia, representando su viaje en un gráfico con diferentes características, como la temperatura y el número de soldados que quedaban en cada ubicación.
Todo empezó a cambiar cuando ocurrió la Revolución Industrial y la gente también empezó a utilizar las estadísticas por motivos comerciales.
Más tarde, las computadoras entraron en escena. A partir de ahí, los estadísticos finalmente pudieron acceder rápidamente a grandes cantidades de información. Además, descubrieron el poder de procesar grandes conjuntos de datos y crear estadísticas basadas en eso.
Eso es lo que nos trajo aquí. Hoy en día contamos con dashboards intuitivos e interactivos. Los gráficos cuentan historias en todas partes y, sin duda, siguen siendo la forma más eficaz de representar la enorme cantidad de datos que manejamos.
¿Cuáles son los beneficios de la visualización de datos de calidad?
Ahora, veamos algunos beneficios de la visualización de datos. ¡Continúa leyendo!
Permite prestarles más atención a los detalles
Sin duda ya entendiste que cuando usamos gráficos, podemos prestarles mucha más atención a los detalles que de la manera tradicional. Después de todo, hay imágenes, tendencias, formas, patrones y todo un universo delante de nuestros ojos.
Para saber más sobre un punto determinado todo lo que necesitas hacer es hacer un zoom en él y obtener más información. Por lo tanto, puedes ver los datos desde una perspectiva diferente.
Provoca una respuesta emocional
Las imágenes son emocionalmente atractivas. Es más probable que las personas ofrezcan una reacción más intensa a una imagen que a un conjunto de palabras.
Los gráficos y las narrativas visuales nos hablan de una manera única, después de todo, nos hacen repasar nuestra memoria y recordar lo que aprendimos antes.
Se comparte con más facilidad
Otro aspecto fundamental es que los gráficos de datos son muy fáciles de compartir. Si miras un artículo lleno de estadísticas sin organización, probablemente no lo compartirás con nadie más, ¿verdad?
Una imagen facilita la comprensión, por lo que es más probable que el lector se la muestre a alguien y obtenga su respuesta de inmediato. Esto significa que es un método excelente para mejorar la comunicación.
Si buscas en Internet ahora, encontrarás muchos gráficos de datos. En este escenario de pandemia que estamos experimentando, vemos muchos gráficos que explican cómo funciona COVID-19 y sus tasas de crecimiento. La gente generalmente comparte estos gráficos para obtener información.
Permite comparaciones sencillas
Cuando se trabaja con información visual, es mucho más fácil comparar dos tendencias. Incluso puedes ponerlas en la misma imagen, tratando de entender en qué se diferencian. No es difícil de interpretar porque las diferencias se destacan rápidamente.
Si tuvieras que hacer eso usando texto, tu trabajo sería comparar toda la información de un resultado con el otro. Sin duda, esto llevaría tiempo y podría implicar el aumento del margen de error.
Permite predicciones rápidas
¿Cómo predecir el futuro con gráficos? Bueno, esto es lo más simple posible. El equipo solo necesita observar estas tendencias y patrones, que son visibles instantáneamente cuando se ven en gráficos.
Luego, puede sacar conclusiones basadas en lo que vio al imaginar la repetición de ese comportamiento específico. Ni siquiera tiene que procesar información y números, tan solo debe analizar la forma en que cambia el gráfico para predecir lo que vendrá.
Veamos un ejemplo real para aclarar dudas. Suponga que tu equipo descubre que un gráfico lineal cambia todos los meses de marzo. Ni siquiera tienen que procesar números y hacer cálculos.
Después de considerar la tendencia, es natural esperar que el gráfico de este año muestre el mismo comportamiento.
Más impacto
Es mucho más fácil recordar imágenes con muchos patrones que datos sin procesar. Los gráficos son una forma simple de expresión que permanece en nuestra memoria, después de todo, no requieren mucho de nuestro esfuerzo mental.
De esta forma, generan más impacto en el lector, lo que hace de la visualización de datos una forma muy eficaz de trasmitir información.
Ayuda en la toma de decisiones
Piensa en todos los beneficios que hemos dicho hasta ahora y colócalos en un contexto empresarial, como una reunión de estrategia o la fase de planificación de un nuevo proyecto.
Todos estos aspectos (como la capacidad de predecir tendencias, la facilidad de comparaciones fáciles y el estímulo de las respuestas emocionales) son los que ayudan a cualquier profesional a tomar las mejores decisiones.
Es posible utilizar la visualización de datos para analizar KPIs o realizar evaluaciones de Marketing de Contenidos, por ejemplo.
Es posible mostrar imágenes rápidas y objetivas del rendimiento y la productividad, ofreciendo una mejor comprensión de lo que debe reforzarse o mejorarse.
Hablaremos de esto con más detalle más adelante, pero el monitoreo de los cambios a lo largo del tiempo mediante la visualización de datos proporciona una mejor sensación de evolución. En un mercado que requiere adaptabilidad, tener esa visión es fundamental.
Adopta las tendencias emergentes
Este último beneficio está estrechamente relacionado con el primero. Si el mercado muestra cada vez más que las empresas necesitan adaptarse rápidamente, identificar tendencias y nichos antes que los demás es una gran ventaja.
Esto se debe a que las empresas se están alejando de intentar abarcar a una audiencia amplia para centrarse en grupos que tienen más probabilidades de estar involucrados con ellos. El cliente espera tal proximidad.
Los consumidores quieren que sus marcas favoritas sigan sus hábitos e intereses que cambian rápidamente. Los procesos de data visualization ofrece esta ventaja.
Una mirada más completa a los puntos de referencia, encuestas y NPS mostrará cuándo aparece una nueva tendencia y en qué dirección está guiando el mercado. Una empresa puede considerarse innovadora y disruptiva si actúa con rapidez.
¿Cómo funciona el data visualization?
Hoy en día, la gente usa gráficos en un dashboard, lo que les permite a los usuarios manipular y administrar representaciones gráficas. A través de él, puedes agregar tan solo una fuente y la aplicación convierte los datos sin procesar en imágenes intuitivas.
Es posible crear gráficos usando Microsoft Excel, pero a veces los usuarios prefieren un software más elaborado, como plataformas basadas en Business Intelligence (BI).
Este concepto trajo una nueva filosofía: el análisis de datos debe ser democrático, de autoservicio y disponible para todos. Al hacerlo, el BI rompió las barreras entre los científicos de datos y los usuarios habituales.
Ahora, con solo una herramienta de arrastrar y soltar, cualquier usuario puede obtener los gráficos necesarios para analizar los resultados de una empresa.
En lugar de ver tablas con números, los especialistas en marketing pueden simplemente iniciar sesión y crear una colección de diagramas en segundos.
¿Qué métodos son útiles para la visualización de datos?
Desde que William Playfair nos presentó el gráfico de líneas y el gráfico de barras, se han utilizado muchas representaciones visuales para expresar conceptos y estudiar variables.
¡Hagamos una descripción general, entonces!
Primero, debemos mirar los grupos generales. Hay al menos cuatro de ellos:
- temporal: se refiere al tiempo y la investigación de cambios durante un período específico;
- jerárquico: representa una relación entre diferentes puntos de datos;
- de red: se trata de relaciones que se indican mediante líneas que conectan puntos;
- geoespacial: es una categoría que describe áreas geográficas e intenta transmitir una sensación de espacio.
Dentro de estas categorías, hay muchos ejemplos de cómo reproducir algo visualmente. El gráfico de líneas es quizás el más popular, ya que muestra una línea y comunica la idea de continuidad.
A continuación, te daremos una descripción de cada tipo de representación:
- gráfico de barras: utiliza un conjunto de barras para categorizar diferentes puntos de datos;
- gráfico de área: contiene una variedad de capas que forman un área debajo de la línea;
- gráfico circular o pizza: define partes de un todo utilizando la metáfora de las porciones de pizza;
- mapa de calor: es un mapa con diferentes colores para representar diferentes niveles de intensidad.
También puedes utilizar el gráfico de marcadores, el diagrama de dispersión, el histograma y el gráfico de burbujas. Todo depende de lo que quieras expresar y de las variables que estés examinando.
¿Cuáles son los principales tipos de visualización de datos?
Ahora que sabes cómo se realiza la visualización de datos, podemos usar estos conceptos y aplicarlos a situaciones reales y prácticas.
Por eso ahora te diremos los tipos más comunes utilizados, qué nos muestran y cuándo tienen sentido.
Cambios en un determinado período
Los cambios con el tiempo es uno de los tipos de visualización de datos más utilizados y sencillos. Es un elemento visual que representa cómo cambió un número, en un contexto dado, en períodos definidos.
Los gráficos de líneas son el ejemplo más común, como los precios de las acciones o los informes financieros. También se pueden representar como barras (simples o apiladas) e incluso en forma de árbol.
Esta es la forma más sencilla de ver los KPIs, por ejemplo. Al observar los resultados a lo largo del tiempo, puedes ver no solo la evolución de un rendimiento determinado, sino también la tendencia para el futuro cercano.
Muchos picos altos y bajos muestran inestabilidad. Una línea descendente muestra la necesidad de actuar con rapidez. Una curva plana puede significar que es hora de cambiar las cosas.
Comparación de categorías
Si el primer tipo compara un número consigo mismo a lo largo del tiempo, al comparar categorías, se colocan diferentes fuentes una al lado de la otra para comprender las relaciones entre ellas. Es otro tipo común y simple de visualización de datos.
Quizás el más utilizado aquí sea el de las barras agrupadas, lo que hace que su escala sea una comparación directa. Es particularmente útil al realizar benchmarking. Puedes comparar el esfuerzo de diferentes departamentos o el desempeño de la empresa a comparación de sus competidores.
Para el contenido, una excelente manera de utilizar la comparación de categorías es crear un buscador de soluciones para habilitar las ventas. Este es el tipo de visualización de datos que agrega valor real a tu audiencia. Aquí puedes ver un ejemplo de buscador de soluciones de Rock Content.
Clasificación (Ranking)
Los cuadros de clasificación son similares a los cuadros de comparación de categorías, pero adoptan un enfoque ligeramente diferente. Aquí la posición importa mucho.
La clasificación generalmente implica comparar tres o más números dentro de un período fijo. Entonces, podrás entender cómo se relacionan todos estos aspectos y, sobre todo, cuáles tuvieron más éxito.
Los gráficos organizados en barras o columnas son el camino a seguir. Con un vistazo rápido, se puede transmitir mucha información utilizando un gráfico simple basado en la posición.
De una parte, al todo
A veces, no estamos comparando números libremente entre ellos. Es posible que deseemos conocer su importancia relativa como parte de un todo.
Este tipo de visualización de datos tiene que ver con eso. Podemos comprender fácilmente el peso de diferentes elementos dentro de una empresa, un proyecto o una estrategia y tomar decisiones basadas en ello.
Los gráficos pizza son las estrellas de esta categoría. Pero tiene algunas variaciones, como barras apiladas y mapas de árboles.
Esa es la mejor manera de analizar el presupuesto, por ejemplo, y también es un método muy efectivo para encuestas de edad, clase y otros aspectos de tu público objetivo.
Correlación
La correlación es similar a la comparación, pero tiene una diferencia crucial: este tipo de visualización de datos tiene en cuenta los cambios a lo largo del tiempo.
Como su nombre lo indica, muestra cómo dos o más indicadores evolucionan juntos. Les permite a las personas comprender si uno influye en el otro y cómo lo hace.
Estos gráficos también son excelentes para analizar los KPIs en una empresa. El gráfico de dispersión es sin duda el más utilizado para este propósito.
Distribución
Los gráficos de distribución tratan más de incidencia y volumen que de rendimiento directo. Muestran la frecuencia con la que se produce un conjunto de valores en un período. Es un poco como parte del todo, pero se usa principalmente para estadísticas.
Por lo general, verás este tipo de datos mostrados como un histograma o un gráfico de densidad.
Flujo
Los diagramas de flujo se refieren más al movimiento que al volumen. Muestran la evolución de un indicador y también cómo esta evolución se conecta con otros puntos y períodos.
Eso generalmente se observa en los informes financieros, cuando el presupuesto no solo se mide y segmenta, sino que también se contabiliza en las transferencias de fondos y la asignación de recursos.
Los gráficos tipo Sankey son perfectos para esto. Los gráficos de redes y acordes también funcionan muy bien. La clave para este tipo de visualización de datos es la conexión.
¿Cuáles son las tendencias en la data visualization?
Los gráficos y otros medios de data visualization se han utilizado para decisiones comerciales y de marketing durante mucho tiempo.
Sin embargo, esto no significa que la forma en que hacemos esto no pueda cambiar y ser más eficientes a medida que mejoran las herramientas y los procesos.
Esta evolución nunca ha sido tan rápida como ahora. Veamos cómo la tecnología está impactando en esta área planteando las tendencias para el momento y el futuro.
Contenidos interactivos
La interacción es el próximo gran paso en la visualización de datos, no solo para las reuniones internas, sino también en la forma en que la marca se comunica con su audiencia. Las infografías interactivas son quizás el mejor ejemplo de esto.
Este es un formato atractivo que educa al público y estimula a la persona del comprador a realizar las siguientes acciones:
- compartir,
- suscribirse,
- comprar.
Solo investiga un poco para tener claro cuántas empresas están mezclando la visualización de datos y la creación de contenidos. Es una nueva forma de contar historias: más rápida, más significativa.
Responsividad
Los datos forman parte de nuestras rutinas, especialmente de nuestra vida profesional. Por esta razón, para tener éxito, las empresas deben brindarle a todos los empleados acceso a información objetiva y fácil de entender.
Tradicionalmente, estos gráficos se veían en una hoja de papel o se proyectaban en una pantalla. Ahora bien, estos métodos no son suficientes. Necesitas estar informado en casa, en la calle y en cualquier momento.
Es por eso que las plataformas especializadas están evolucionando para adaptar sus herramientas a diseños responsivos. Esto significa tener información accesible en cualquier tamaño de pantalla, con el mismo enfoque en la legibilidad y la fidelidad visual.
Integración de datos
La visualización de datos se está volviendo cada vez más dinámica, después de todo, la tecnología permite la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de información.
La combinación de soluciones de gestión centralizadas e integradas y herramientas visuales abre una nueva y poderosa forma de visualizar y rastrear indicadores. Un ejemplo interesante es la Inteligencia Artificial aplicada a Big Data.
Imagínate tener el poder de visualizar con facilidad y objetividad lo que en algún momento fue una cantidad incomprensible de información. Este poder es cada vez más accesible y sencillo de implementar con cada nuevo avance tecnológico.
Colaboración social
Las máquinas no son las únicas que pueden mejorar y enriquecer la visualización de datos. Nosotros, las personas, también podemos colaborar para brindar nuevos ángulos e ideas sobre nuevas estrategias.
Es por eso que las herramientas especializadas también se enfocan en lo social. Permitirles a los usuarios contribuir con indicadores, pistas visuales e interpretaciones de números crea nuevas formas de ver datos estancados.
La colaboración en tiempo real es la clave de todos los aspectos de una empresa moderna, desde la estructura interna hasta la forma en que llega a su audiencia. La aplicación de la diversidad a los gráficos y los KPI es otra dimensión que las empresas están comenzando a explorar.
Soporte de soluciones especializadas
Al hablar de estas tendencias, es imposible no advertir que las herramientas especializadas son un hilo conductor en todas ellas. Esto no es una coincidencia. El uso de este tipo de solución es más común que nunca, ya que ofrece algo que los gráficos del pasado no podían hacer.
Estamos hablando de interacción dinámica en tiempo real con números, segmentación fácil y manipulación libre de información de manera que muestre diferentes aspectos de cada indicador que se está viendo.
Una empresa que invierte en contenidos interactivos instantáneamente tiene más poder sobre los datos.
¿Cómo pueden los contenidos interactivos hacer que la visualización de datos sea más interesante?
Los contenidos interactivos son el tipo de contenidos que requieren la participación del usuario. Es similar a un diálogo entre el productor de contenidos y el lector.
Los usuarios interactúan y participan en una conversación, seleccionando opciones y compartiendo ideas sobre sus preferencias y necesidades.
Entonces, ¿cómo podemos mezclar los dos conceptos? Si un experto en marketing utiliza contenidos interactivos para mostrar información visualmente, aumenta el nivel de atención y las posibilidades de que ese contenido se comparta. Esto genera más conversiones e impacto.
Volvamos al primer ejemplo: deseas publicar tu encuesta sobre algunos temas. Con contenidos interactivos, puedes profundizar aún más y hacer que tus lectores no solo lean pasivamente, sino que también respondan preguntas mientras leen.
Elige una pieza creativa e interactiva, como una infografía o un libro digital interactivo. Los usuarios pueden entonces tomar decisiones y decidir adónde ir y qué estadísticas ver.
El contenido se vuelve más personalizado cada vez que eligen un camino. Los lectores también pueden observar detalles específicos de los diagramas. Pueden filtrar los datos y analizarlos desde cualquier perspectiva, aprendiendo mucho de una forma que no resulte agotadora.
El conocimiento que obtendrán los usuarios es esencial para sus vidas, pero también es relevante para ayudarlos a avanzar en la jornada de compra. Sabrán más sobre el tema que los interesa, lo que les llevará, a su vez, a tener más confianza en tu marca y a tomar la decisión de compra acertada.
Al hacerlo, tu empresa se resaltará en la mente de los leads. Después de todo, la experiencia con contenidos interactivos es fascinante, como un juego.
Además, tu equipo puede recopilar información sobre ellos que puede ayudar a mejorar la segmentación y producir nuevas piezas de contenido. Asimismo, la empresa volverá a contactarlo con más valor y la solución adecuada a sus necesidades.
¿Cuáles son las principales herramientas de visualización de datos?
Podemos concluir esta discusión con ejemplos de herramientas para que comiences a evaluar la posibilidad de invertir en data visualization.
A continuación, mencionaremos las más relevantes y útiles que puedes utilizar para la visualización de datos.
D3
D3 Data-Driven Documents o documentos orientados a datos. Es una herramienta de visualización de datos basada en JavaScript. No es una plataforma en sí misma, sino una biblioteca que facilita el trabajo de manipulación de documentos basados en datos.
Es extremadamente simple y flexible, lo que les permite a las empresas crear y compartir información visual online. Su principal ventaja es que se puede estructurar desde el principio en todo tipo de medios digitales interactivos.
Solo hay un problema: D3 es más una API que una herramienta. Es de bajo nivel y probablemente requerirá algo de programación para iniciarla.
HighCharts
HighCharts es una plataforma de data visualization. Es fácil de usar y comprende la creación de gráficos y el soporte para la interacción. Tiene una excelente integración con JavaScript y Gantt, y puede ofrecer funciones específicas según el tipo de datos que estés utilizando.
Desafortunadamente, la parte visual deja un poco que desear. Algunos de los diseños están desactualizados y las funciones de personalización son limitadas.
Leaflet
Leaflet también se basa en JavaScript y admite la interacción, pero su nicho se trata más de visualizar datos en mapas. Combina el poder de los contenidos interactivos con una gran API para información visual.
Es simple de usar e incorporar. Sin embargo, al igual que D3, requerirá algún esfuerzo de desarrollo para que funcione.
Vega
Vega es otra herramienta flexible y poderosa para crear excelentes gráficos a partir de datos disponibles y en constante cambio. Genera un formato JSON con numerosas posibilidades, desde informes internos hasta Marketing de Contenidos.
Como en los otros ejemplos, requiere programación. Otro inconveniente es la sencillez de sus visuales, algo que importa cuando el objetivo de la información es comprometer a las personas.
Canva
Canva es una solución integral de diseño gráfico, con una interfaz intuitiva y casi sin necesidad de programación. Una de sus herramientas es un creador de gráficos con hermosas plantillas para empezar.
Canva no tiene la parte de planificación de un proyecto, especialmente si estás viendo datos para Marketing de Contenidos. Pero es fácil de usar y ofrece varias formas de personalizar su trabajo.
Visual.ly
Visual.ly tiene un enfoque diferente y único para la visualización de datos. Se centra en la creciente demanda de uso de información visual aplicada al contenido y al Marketing Digital.
Su principal diferencia es que Visual.ly no es una herramienta, sino un servicio. Ofrece acceso a los mejores talentos del mercado, que pueden ayudar a elaborar, diseñar, ejecutar y compartir medios mucho más allá de los gráficos:
- infografías,
- calculadoras de ROI,
- informes,
- presentaciones,
- videos,
- y mucho más.
Por lo tanto, su fortaleza está en reformular la información, con objetivos claros en mente, como atraer leads, tener visibilidad o consolidar una marca en el mercado.
Como es un servicio, no tienes que designar a alguien del equipo para producir y administrar datos en ese contexto. Todo el trabajo se subcontrata.
Es una asociación para generar contenidos visuales de forma continua y con un alto nivel, algo que hoy en día es determinante para cualquier empresa.
Conclusión
El data visualization es una estrategia eficaz para transformar datos sin procesar en imágenes dinámicas, intuitivas y que se puedan compartir fácilmente.
Puedes contar una historia complicada y enseñarles a las personas sobre conceptos complejos de una manera en que comprendan claramente.
Hoy en día, estos métodos se han utilizado ampliamente en Business Intelligence. El objetivo es simplificar los datos para inspirar decisiones.
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