Asegurar el uso de datos de calidad
La calidad de los datos, no el tipo de herramienta, determina el valor de su visualización. En un artículo de 2013 en el Harvard Business Review titulado "Cuando los datos de visualización de Obras - y cuando no lo hace", el autor Jim Stikeleather señaló tres elementos que afectan a la eficacia de los datos:
Calidad de los datos: Obviamente, si sus datos son incompletos o lleno de errores, la visualización de datos será inútil. Pero no siempre es fácil determinar lo que falta de datos y, por lo tanto, el grado de fiabilidad de las predicciones que se hacen con lo serán. Es importante prestar atención a la calidad de sus datos por adelantado para asegurarse de que sus conclusiones son utilizables. Trabaje con su departamento de TI y las principales partes interesadas para determinar tanto de sus datos como pueda. Infórmese sobre sus orígenes y la frecuencia con que se actualiza.
Contexto: Contexto se refiere a su capacidad para sacar conclusiones de los datos. Si usted no entiende cómo era originario de los datos, la forma actual que es, y así sucesivamente, se arriesga a sacar conclusiones erróneas de ella.
Los sesgos: Es importante reconocer los sesgos que tenga acerca de los datos antes de crear su visualización. ¿Quieres las conclusiones para apoyar una teoría mascota? ¿Estás haciendo la visualización de datos se vea de cierta manera para apoyar sus conclusiones? Usted debe despojarse de estas nociones antes de empezar.
En cuanto a los prejuicios, si nos fijamos en cualquier visualización de datos, es una buena idea que preguntarse si los datos fue creado por alguien que puede tener una participación en un determinado resultado. A veces, el sesgo de los desarrolladores puede ser inconsciente. Hacer un acuerdo con los principales interesados que los datos que utilice debe ser certificada por TI para que evitar cualquier sesgo que podría introducirse cuando los actores mismos proporcionan los datos.
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