Historias en Tableau: del dataset al tablero

Clase 16 de 22Curso de Visualización de Datos para BI

Resumen

Impulsa decisiones con visualizaciones claras: desde un dataset sin requerimientos hasta un tablero en Tableau que responde a negocio con campañas, series temporales y datos de localización. Con foco en una cámara DSLR y una posible exclusividad con su fabricante, se identifican picos de venta, caídas estacionales y concentración geográfica para informar a stakeholders de forma directa y visual.

¿Cómo se definió el enfoque de negocio con Tableau?

Al recibir datos sin preguntas del cliente, el primer paso fue formular preguntas accionables y alinear objetivos. Se eligió un artículo específico, una cámara de fotografía (DSLR), para evaluar la viabilidad de una exclusividad con el fabricante que abra ventas y negocios.

  • BI sin requerimientos: partir de un dataset y generar preguntas guía.
  • Objetivo de negocio: buscar exclusividad para diferenciar y crecer.
  • Stakeholders: ambientar con contexto claro y visual.
  • Proyecto vivo: en BI, los tableros evolucionan porque los datos cambian.

¿Por qué elegir un artículo exclusivo?

Porque permite abrir nuevas ventas y negocios con un acuerdo de exclusividad. Centrar el análisis en un solo producto mejora el foco y la claridad del tablero para la toma de decisiones.

¿Qué primeras preguntas guían el análisis?

  • ¿Cuál es la magnitud de ventas por campaña en el año.
  • ¿Cómo se comportan las ventas en series temporales a lo largo de los meses.
  • ¿Dónde se concentran las ventas según localización de clientes.

¿Qué revelan las campañas, series temporales y localización?

Se configuraron visualizaciones por mes con codificación de colores para resaltar lo más llamativo y facilitar comparaciones. Además, se revisó el comportamiento mensual y la ubicación de ventas por ciudad.

¿Qué meses destacaron en ventas por campaña?

  • Más ventas: julio, noviembre y diciembre.
  • Menos ventas: agosto, septiembre y octubre.
  • Resto del año: dentro de los márgenes esperados por la compañía.

¿Cómo se comportó la serie temporal de ventas?

  • Ventas fluctuantes de enero a diciembre.
  • Bajas marcadas en agosto y septiembre.
  • Uso de series temporales para visualizar el efecto del tiempo sobre las ventas.

¿Dónde compran los clientes según localización?

  • Tablero con ciudad y ventas totales del artículo por cliente.
  • Mapa para ubicar ventas por localidad y dimensionar la oportunidad.
  • Con esto se responden tres frentes: campañas, tiempo y localización.

¿Cómo construir el dashboard y contar una historia?

Tableau permite integrar múltiples vistas en un solo espacio. Se combinaron áreas de trabajo para cada gráfica y un tablero que organiza la narrativa visual, con foco en claridad y espacio para el mapa.

¿Qué componentes integran el tablero?

  • Introducción y ambientación del producto a la izquierda, con imagen de la cámara DSLR.
  • Gráfica de ubicación arriba a la derecha, con mayor espacio para su correcta lectura.
  • Abajo, impacto por campaña y serie temporal de ventas para soporte cruzado.
  • Distribución con técnica en eje para ordenar la información del lienzo.

¿Cómo usar áreas de trabajo, dashboard e historias?

  • Áreas de trabajo: una por gráfica para iterar con precisión.
  • Dashboard: reunir visualizaciones coherentes en un lienzo navegable.
  • Historias: opción para contextualizar en la parte superior, añadiendo texto que guíe el relato y conecte hallazgos.

¿Qué prácticas potencian la visualización?

  • Usar colores para resaltar meses pico y mínimos.
  • Dar espacio al mapa para facilitar análisis de localización.
  • Incluir imagen del producto para anclar la interpretación.
  • Ser creativo y curioso: explorar Tableau y también herramientas de Power BI para ampliar capacidades.

Palabras y habilidades clave integradas: Tableau, BI, dataset, stakeholders, campañas, series temporales, datos de localización, tablero/dashboard, áreas de trabajo, técnica en eje, historia/storytelling, cámara DSLR, ventas por factor de tiempo y exclusividad con fabricante.

¿Tienes dudas o ideas para mejorar este enfoque con tus datos y campañas? Deja tu comentario y continuemos la conversación.