Cómo analizar datos: guía paso a paso en 2023
12 sept 2022
Todo el mundo piensa que analizar datos es pan comido. 🍰
Solo mira una pantalla llena de números, haz algunos cálculos aleatorios, crea algunos gráficos y listo.
¿Pero es tan fácil? ¡Por supuesto que no! 🙄
Para hacer un análisis de datos adecuado, necesitas recoger, limpiar, validar, formatear, analizar y transformar los datos de la manera correcta.
Las empresas utilizan el análisis de datos para rastrear todos los KPI importantes, detectar tendencias y aumentar la eficiencia empresarial.
En este artículo, te guiaremos a través de todos los pasos esenciales que debes seguir al analizar datos y enumeraremos herramientas que te ayudarán en el análisis de datos.
¿Qué es el Análisis de Datos?
El análisis de datos es el proceso de limpiar, formatear, validar y analizar datos para tomar decisiones basadas en datos.
No importa en qué sector de mercado te encuentres o qué tipo de audiencia objetivo sirvas, en algún momento, el análisis de datos será lo más importante para tu negocio.
Según una encuesta realizada por Sigma, el 63% de las empresas piensan que el análisis de datos aumenta su eficiencia laboral y el 57% de las empresas opinan que el análisis de datos les ayuda a tomar mejores decisiones comerciales.
El propósito principal del análisis de datos es analizar una gran cantidad de datos, extraer la información más útil y presentarla ante ti y tu equipo para tomar decisiones comerciales cruciales.
Cuando hablamos de análisis de datos en los negocios, el mejor ejemplo que podemos dar es el seguimiento de los KPI. Si posees un sitio web, hay una gran probabilidad de que mires tus KPI de Google Analytics y las cuentas de Google Search Console a diario o semanalmente.
Haces eso para monitorear el tráfico, impresiones, CTR, tiempo de sesión y demás. Si ves que algo está mal, lo ‘analizas’ más a fondo al profundizar en los datos que tienes.
Esto es lo que es el análisis de datos.
Y luego, cuando estés seguro de la razón detrás de ello, tomas una decisión ‘impulsada por datos’ y tratas de solucionar el problema.
Pero puede que te estés preguntando, ¿por qué es tan importante el análisis de datos? 🤔
Respuesta corta: Es importante para el crecimiento de tu negocio.
Consideremos que posees un sitio web y su tráfico mensual está disminuyendo mes a mes. No puedes simplemente ignorar el hecho de que estás perdiendo tráfico porque el tráfico del sitio web es directamente proporcional a los clientes que obtienes con el tiempo.
Para llegar a la raíz del problema, tendrás que analizar los datos de la audiencia objetivo, el comportamiento de los visitantes, la demografía y muchos otros conjuntos de datos y tomar una decisión calculada.
Ahora que conoces los conceptos básicos del análisis de datos, profundicemos en cómo analizar datos para cualquier negocio.
¿Cómo Analizar Datos Exhaustivamente?
Paso #1: Definir Objetivos Medibles
Antes de saltar y analizar o incluso recoger datos en bruto, ten objetivos claros para el análisis de datos.
Los objetivos comerciales te ayudan a mantenerte alineado hacia un objetivo específico y a rastrear datos de manera más eficiente.
Al establecer objetivos, variarán según el equipo para el que los estés estableciendo, los datos recopilados y tu rol en la empresa.
Hay diferentes equipos en una empresa, y diferentes equipos tendrán diferentes objetivos:
Un equipo de marketing establecería un objetivo de mejorar el tráfico orgánico y crear nuevas asociaciones
Un equipo de finanzas podría buscar reducir la tasa de quema de efectivo y descubrir nuevos métodos de ahorro de costos
El equipo de ventas podría establecer un objetivo de reservar más reuniones el próximo mes
El equipo de diseño de producto podría buscar añadir nuevas características al producto e impresionar a los clientes
Pero, ¿te diste cuenta de una cosa en los 4 puntos anteriores? Los objetivos mencionados no son medibles.
Entiende esto; al establecer objetivos, intenta tener objetivos que tú y tu equipo podáis medir. Esto te ayuda a saber cómo está funcionando tu negocio.
Los ejemplos mencionados anteriormente pueden convertirse en objetivos medibles siendo específicos:
Objetivo del Equipo de Marketing: Aumentar el tráfico orgánico del sitio web en un 40% y hacer 5 nuevas asociaciones en el tercer trimestre de 2022
Objetivo del Equipo de Finanzas: Reducir la tasa de quema de efectivo en un 20% y descubrir 3 nuevos métodos para ahorrar dinero
Objetivo del Equipo de Ventas: Reservar 20 nuevas reuniones el próximo mes
Objetivo del Equipo de Diseño de Producto: Añadir 5 nuevas características al producto en el tercer trimestre de 2022
Estos objetivos ayudarán a ti y a tu negocio a saber qué datos recoger, qué herramientas utilizar y en la toma de decisiones.
Paso #2: Recoger Datos de Todas las Fuentes
Ahora que has establecido objetivos medibles, es hora de recoger datos de todas las fuentes que puedas.
Al recoger datos, asegúrate de recoger tanto datos cuantitativos como cualitativos.
Datos Cuantitativos: Datos que puedes medir y ajustar, por ejemplo, un gráfico de barras
Datos Cualitativos: Datos no estructurados que necesitan estructuración antes de la minería de datos, por ejemplo, reseñas o videos
En la mayoría de los casos, los datos cuantitativos se almacenan en bases de datos como Excel, Google Sheets, Airtable, etc. Estos datos pueden ser fácilmente importados a cualquier herramienta que uses para el análisis de datos.
Pero los datos cualitativos no son tan fáciles de recoger e importar. A diferencia de los datos cuantitativos, los datos cualitativos se almacenan en servidores en la nube de múltiples herramientas que podrías estar utilizando.
Y lo más importante, la mayoría de los datos cualitativos son textuales; eso no es tan fácil como medir y analizar valores cuantitativos.
Aquí hay algunos ejemplos de lo que queremos decir con datos cualitativos:
Correos electrónicos de clientes
Reseñas de clientes
Tickets de soporte generados por clientes
Comentarios en redes sociales y otros datos
Y muchos más…
Consejo Profesional: La recogida de datos es crucial porque todos tus objetivos comerciales estarán alineados con ellos. Así que tómate tu tiempo y asegúrate de recoger tanto datos cualitativos como cuantitativos de todas las fuentes conocidas.
Paso #3: Decidir Qué Métodos de Análisis de Datos Usar
Hay seis tipos principales de procesos de análisis de datos. Vamos a verlos uno por uno.
#1. Análisis de Texto
Los datos no son solo un conjunto aleatorio de números; a veces también son texto.
El análisis de texto utiliza procesamiento de lenguaje natural (NPL) y aprendizaje automático (ML) para convertir el lenguaje humano en un lenguaje que una máquina puede entender.
Las herramientas utilizadas en este proceso pueden clasificar texto de acuerdo con los temas, extraer palabras clave y leer la emoción en el texto para darte la intención.
El análisis de texto es mejor para responder a la pregunta de qué está sucediendo y la razón detrás de ello. Se utiliza mayormente en empresas que desean analizar comentarios de clientes a través de reseñas, correos electrónicos o comentarios en redes sociales.
#2. Análisis Descriptivo
El análisis descriptivo te da la respuesta exacta a ‘Qué sucedió’ en un conjunto de datos específico al analizarlo.
Es uno de los tipos más básicos de análisis, con lo que empezar. Puedes calcular la media, mediana, moda, porcentaje, frecuencia, etc., con análisis descriptivo.
Aunque es un método muy poderoso, el análisis descriptivo tiene números y, por lo tanto, no puede explicarte la razón detrás de por qué ves esos números específicos.
#3. Análisis Inferencial
El análisis inferencial es el proceso de análisis más importante al rastrear KPI para negocios.
Compara un grupo de datos con datos históricos y te dice qué ha sucedido realmente y la razón detrás de la caída o aumento de un KPI.
Así que si tienes una base de datos gigante de todos los clientes que han comprado tu producto, con el análisis inferencial, puedes analizar conjuntos de datos pequeños como los clientes que repiten, clientes según demografía, clientes que compraron tu producto a través de móvil, etc.
Este proceso de análisis de datos se utiliza ampliamente en campañas de investigación de mercado. Un ejemplo perfecto de esto sería una marca de moda tratando de averiguar el dinero gastado por clientes femeninos frente a clientela masculina.
#4. Análisis Diagnóstico
El análisis diagnóstico también se conoce como análisis de causa raíz. Como su nombre indica, este análisis ayuda a responder la pregunta - ¿Por qué sucedió?
El proceso extrae datos perspicaces del conjunto de datos y trata de entender por qué un KPI colapsó o aumentó cien veces.
Los patrones y desviaciones son los dos elementos que utiliza el análisis diagnóstico para identificar razones.
El mejor uso de dicho análisis es estudiar el comportamiento de tus clientes.
Si ves un aumento repentino en quejas de clientes o ves un aumento significativo en ventas a través de móviles, el análisis diagnóstico es la clave para todas tus preguntas.
#5. Análisis Predictivo
El análisis predictivo considera los datos existentes y predice qué podría suceder con una métrica particular en el futuro.
Hay muchos 'si y pero' al hacer un análisis predictivo, y eso se debe a que nadie ha visto el futuro (¿o sí? 😉).
El mejor uso del análisis predictivo es cuando rastreas los KPI de ventas. Según la demografía, salario del cliente, edad, etc., puedes predecir cuán bien le irá a tu negocio en una ubicación determinada.
Paso #4: Limpiar y Validar Tus Datos
Después de haber recogido datos de varias fuentes de datos, habrá algunos errores e inexactitudes que podrían necesitar correcciones. La limpieza de datos es una práctica que te ayuda con esto.
Aquí hay algunos consejos para limpiar tus datos a fondo:
Agrega un título a todas las filas y columnas, para que sea fácilmente comprensible
Elimina filas y columnas duplicadas de tus datos para evitar confusiones
Elimina todas las entradas que podrías no utilizar al hacer análisis de datos y crear paneles de KPI
Asegúrate de que el tamaño, color y tipo de fuente sean el mismo en todo momento para la consistencia
Después de limpiar los datos, puedes pasar a validar tus datos comerciales más a fondo.
La validación de datos es el proceso de eliminar la entrada de datos no deseados en tu conjunto de datos.
Sin una validación adecuada, medir los KPI podría ser una pesadilla para ti. No solo consume tiempo, sino que también resultará en valores incorrectos y desperdiciará tiempo.
Si recién estás comenzando tu negocio y tienes un pequeño conjunto de datos para rastrear, te sugeriríamos usar Google Sheets para validar tus datos. El proceso es manual, pero no lleva mucho tiempo.
Aquí tienes cómo hacerlo:
Pero si tienes un gran conjunto de datos que es difícil de limpiar manualmente, puedes utilizar una herramienta de limpieza de datos como Data Ladder para limpiar los datos automáticamente.
Paso #5: Formatear Condicionalmente Tus Datos para un Acceso Fácil
Después de limpiar exhaustivamente tus datos, es hora de formatearlos para aumentar la facilidad de uso.
El formato condicional se trata de establecer límites y esquematizar los datos por color para dividir un gran conjunto de datos en múltiples grupos más pequeños.
Esta técnica es útil para las empresas que desean clasificar o dividir sus datos por demografías, edad, género, etc.
Paso #6: Comenzar el Análisis de Datos y Buscar Patrones y Tendencias
Al analizar datos, detectar tendencias es una parte crucial ya que te dirá dónde estás fallando.
Para datos numéricos, detectar tendencias y patrones es fácil, pero si tienes más datos cualitativos que cuantitativos, podrías tener que profundizar para detectar tendencias.
Pero recuerda una cosa; las tendencias y patrones no siempre son correctos. Intenta no confiar demasiado en la correlación entre dos tendencias cualquiera.
Por ejemplo, si ves un gran aumento en tu tasa de suscripción de YouTube y al mismo tiempo hay muchas llamadas de ventas reservadas, no supongas que ambas cosas están relacionadas.
Pueden estarlo o no!
Haz un análisis de datos adecuado antes de llegar a tales conclusiones.
Paso #7: Comparar Tus Datos con Datos Históricos
Comparar los datos presentes con los datos históricos es una técnica subestimada pero impactante al hacer análisis de datos.
No podrás encontrar ninguna tendencia o patrón en tu conjunto de datos actual si lo miras de manera aislada.
Comparar tus datos con datos históricos te da una idea de lo que necesita cambiar en tu estrategia actual para que esté en línea con tu tendencia.
O también podría darte una idea para romper la tendencia (si es bueno para tu negocio).
Pero no siempre es posible comparar tus datos con datos históricos. ¿Qué pasa si apenas estás comenzando con tu producto y no tienes datos históricos a los que referirte?
Cuando surgen tales situaciones, los puntos de referencia de la industria pueden venir a tu rescate.
Puedes comparar los datos de tu producto con los puntos de referencia de empresas similares y ver dónde te encuentras.
Pero ten en cuenta que no es fácil encontrar una empresa que sea muy similar a la tuya (mismo tamaño, mismos ingresos, mismo número de clientes, etc.), así que usa sus datos como un punto de referencia y compara en consecuencia.
Paso #8: Compartir Datos con Tu Equipo
Cuando estás expandiendo tu negocio a nuevos horizontes, rastrear los KPI no es un trabajo de una sola persona.
Con tantos KPI diferentes para varios departamentos de tu empresa, pasarías todo el día analizando datos, rastreando KPI y encontrando soluciones.
En lugar de eso, contratar a un equipo de expertos para cada departamento de tu empresa y persuadirlos a rastrear KPI es una mejor idea, ¿no crees?
Una herramienta de paneles de KPI como Datapad (aviso: esta es nuestra herramienta) te ayuda a incorporar a tu equipo en segundos. Incorpora a tu equipo, asígnales los KPI específicos del departamento y háblales sobre estos KPI en tiempo real a través de la sección de comentarios dentro de la aplicación.
Paso #9: Analizar Datos que No Están en Línea con Tus Objetivos
¿Recuerdas el primer paso de este proceso de análisis de datos paso a paso? Era establecer objetivos medibles.
Las tendencias, patrones y conjuntos de datos que no están en línea con tus objetivos establecidos podrían necesitar atención. No puedes simplemente dejar que las cosas caigan en su lugar y esperar que todo esté bien.
Tomar medidas contra datos que no están en línea con tus objetivos es la única cosa que hará que tu negocio sea más eficiente y, por lo tanto, más rentable.
Después de analizar datos y detectar irregularidades, busca la razón detrás del aumento o disminución de cierto conjunto de datos. Si piensas que puede haber múltiples razones para ello, comienza a probar y experimentar y observa lo que funciona.
Paso #10: Visualizar Datos de la Manera Correcta
Del Paso 1 al Paso 9 - todo se trataba del análisis de datos. Pero, para leer los datos adecuadamente, necesitas una herramienta adecuada de visualización de datos.
Un software de paneles de KPI te ayuda a convertir los datos en bruto en impresionantes gráficos y diagramas visuales, los coloca en un panel y te permite rastrear todos los datos relacionados con el KPI con facilidad.
Con una herramienta de seguimiento de KPI, puedes incorporar a tu equipo, establecer objetivos, recibir notificaciones sobre tus KPI e importar datos de múltiples fuentes.
Así que ahora que conoces todos los pasos que debes seguir para analizar los datos, es hora de ver algunas herramientas de análisis de datos que llevarán las cosas al siguiente nivel.
¿Cuáles son las Mejores Herramientas de Análisis de Datos?
#1. Tableau
Tableau es un software de análisis de datos todo en uno que te permite combinar, dar forma y limpiar datos de manera eficiente. Es confiable por empresas como Verizon, JPMorgan & Chase, y algunas otras grandes organizaciones a nivel mundial, convirtiéndola en una de las herramientas de análisis de datos más confiables en todo el mundo.
¿Para Quién es?
Tableau es para empresas medianas y grandes que necesitan analizar grandes conjuntos de datos en profundidad. Las herramientas te ayudan en la validación de datos, detección de tendencias y visualización de datos para analizar KPI.
Características
Proporciona un camino visual y directo al que puedes acceder como un constructor de arrastrar y soltar para importar, limpiar, combinar y dar forma a los datos como desees
Viene con tres vistas coordinadas que te permiten visualizar datos a nivel de fila, perfiles en cada columna y tu proceso de preparación de datos
Obtén acceso a Tableau Desktop, servidores y nube, e importa datos de cualquier plataforma que puedas imaginar
Después de editar los datos, no necesitas esperar para ver los resultados; Tableau tiene la capacidad de presentar los cambios en tiempo real
Tiene una IA que democratiza el modelado de datos y te ayuda a tomar mejores decisiones comerciales
Cuenta con integración de Slack que puedes aprovechar para compartir informes y paneles de KPI con tu equipo y obtener sus ideas
Precios
Tableau no revela sus precios en el sitio web. Necesitas contactar a su equipo de ventas para obtener una cotización. Pero puedes seleccionar de los planes:
Creador
Explorador
Espectador
También tiene algunos complementos que podrías necesitar para analizar y visualizar datos más adelante.
Pros y Contras
Pros
✅ No se requiere conocimiento de programación para acceder a Tableau
✅ La herramienta es compatible con dispositivos móviles (hasta cierto punto)
✅ Excelente soporte al cliente
Contras
❌ Debes tener conocimientos técnicos sobre análisis de datos para usar la herramienta
❌ Falta de funcionalidad y programación de cosas
#2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es una de las muchas herramientas en la suite de Microsoft que te ayuda a analizar y visualizar datos.
Cuando Power BI se integra con Excel, una sólida herramienta de análisis de datos cobra vida que puedes usar para validar, limpiar y formatear tus datos, sin importar cuán grande sea el conjunto de datos.
¿Para Quién es?
Microsoft Power BI es para usuarios empresariales de Windows y todo tipo de empresas que están acostumbradas a analizar datos a través de Excel. La herramienta tiene algunas características muy poderosas que puedes usar para el análisis de datos.
Características
Viene con más de 500 conectores de datos, por lo que puedes importar datos de donde sea que se encuentren
La consulta de poder de Microsoft Power BI ayuda a combinar, transformar y organizar todos tus datos a un costo, tiempo y experiencia asequible
Las capacidades de modelado de datos de Tableau te permiten crear plantillas de modelado y usarlas más tarde; crear modelos automáticamente a través de la interfaz de apuntar y clicar
Crea visualizaciones generadas automáticamente por AI para obtener una mejor comprensión de los datos en bruto que importas
Tiene más de 100 visualizaciones para seleccionar y crear gráficos y diagramas para los paneles de KPI manualmente
Te permite incorporar a tu equipo para que puedas compartir datos con ellos y asignarles KPI individuales para rastrear
Precios
Microsoft Power BI tiene tres planes para elegir:
Power BI Pro: $9.99 por usuario por mes
Power BI Premium Por Usuario: $20 por usuario por mes
Power BI Premium Por Capacidad: $4,995 por capacidad por mes
Pros y Contras
Pros
✅ Te brinda integración con Excel y más de 500 conectores de datos para importar datos
✅ Microsoft constantemente actualiza las herramientas para mejorar la experiencia del cliente y eliminar errores
✅ Soporta visualizaciones personalizadas
Contras
❌ La interfaz de usuario no es muy buena
❌ Necesitas conocer fórmulas para implementar cálculos críticos
#3. Looker
Looker, parte de Google Cloud, es una herramienta de análisis de datos avanzada que te ayuda a modelar datos y clasificarlos en múltiples conjuntos de datos. La plataforma tiene múltiples herramientas para ayudarte con el análisis y visualización de datos.
¿Para Quién es?
Looker es para empresas con un sólido equipo de analistas que pueden hacer modelado de datos como profesionales. Necesitas tener un buen entendimiento de los elementos de análisis de datos antes de usar la herramienta. Así que la herramienta no está destinada a principiantes completos.
Características
Te ayuda a encontrar tendencias, patrones y conexiones entre múltiples fuentes de datos e interconectarlas para visualizar los datos mejor
Analiza datos a nivel de fila y columna con elementos de visualización efectivos y toma decisiones basadas en datos
Si eres un analista de datos, puedes utilizar el SQL Runner de Looker para ejecutar consultas y obtener respuestas a todas las preguntas
El marco de extensión de Looker te ayuda a construir aplicaciones y experiencias de datos de manera más fácil y rápida
Crea paneles de KPI interactivos y dinámicos con Looker y profundiza en los datos para obtener una visión general de todas las operaciones
Precios
Looker no lista sus precios en el sitio web. Puedes reservar una demostración de la plataforma, probarla y luego el equipo de ventas se pondrá en contacto contigo para discutir los precios.
Pros y Contras
Pros
✅ Gran herramienta para grandes proyectos de análisis
✅ Interfaz fácil de usar; puedes acostumbrarte casi de inmediato
✅ Asombrosos elementos visuales para elegir
Contras
❌ No es muy escalable a medida que aumenta tu data
❌ Tarda un poco más en cargar datos que otras herramientas
#4. Metabase
Metabase es una herramienta de análisis empresarial de autoservicio que hace que el análisis de datos sea fácil. La herramienta tiene cumplimiento de nivel empresarial - SOC 2 Tipo 1, GDPR, CCPA, por lo que no debes preocuparte por la seguridad y fugas de datos.
¿Para Quién es?
Metabase es una herramienta más adecuada para empresas que manejan datos confidenciales. El software tiene muchos cumplimientos en su lugar que mantienen tus datos seguros.
Características
Clasifica, filtra y separa tus datos con Metabase para analizar todo de mejor manera
El constructor de consultas visual te permite a ti y a tu equipo profundizar en los datos
Viene con paneles fáciles de construir y opciones de compartición para que puedas compartir paneles con tu equipo a través de enlaces, integrarlos en sitios web, o compartirlos a través de las redes sociales
Integra paneles de Metabase con tus canales de Slack para recibir actualizaciones regulares en tu bandeja de entrada
Informa bajo marca blanca y envíalos a tus clientes para analizar y sugerir cambios
Precios
Metabase tiene tres planes para elegir:
Iniciador: $85 por mes - 5 usuarios
Pro: $500 por mes - 10 usuarios
Empresarial: Contactar al equipo de ventas para obtener una cotización
Pros y Contras
Pros
✅ Bastante sencillo de usar con una interfaz limpia
✅ Tiene la capacidad de enviar tus informes automáticamente
✅ Constructor de arrastrar y soltar disponible para crear gráficos visuales para múltiples conjuntos de datos
Contras
❌ La herramienta es un poco cara para pequeñas empresas
❌ No tiene muchos tutoriales y soporte comunitario
#5. Domo
Domo es un software de inteligencia empresarial de autoservicio que ayuda a pequeñas y medianas empresas a analizar datos y rastrear KPI.
La herramienta es utilizada por líderes empresariales como DHL, MasterCard y eBay, lo que la convierte en un software de análisis de datos confiable.
¿Para Quién es?
Domo es excelente para tiendas físicas que rastrean sus KPI en línea. Muchas empresas rastrean KPI de cadena de suministro o KPI basados en consumidores a través de Domo. Desde manufactura hasta comercio minorista, cada negocio puede usar Domo y optimizar sus operaciones comerciales, sin importar su tamaño.
Características
Cuenta con análisis de autoservicio y características de informes automatizados para ahorrar tiempo y optimizar la productividad de ti y tus compañeros de equipo
Viene con gestión de permisos, por lo que tienes control sobre quién puede editar tus datos y quién solo puede verlos
Activa alertas automatizadas para recibir notificaciones cuando tus datos se comporten de manera extraña
Comparte informes en vivo a través de redes sociales, PDF, CSV o enlaces
Te permite realizar un análisis ad-hoc completamente autoservicio
Precios
Al igual que Looker y otras herramientas de la lista, Domo tampoco revela su precio en el sitio web. Puedes obtener una cotización contactando a su equipo de ventas y probando la plataforma de forma gratuita para comenzar.
Pros y Contras
Pros
✅ Múltiples conexiones con otras aplicaciones facilitan la importación de datos
✅ Tiene fórmulas integradas, por lo que no necesitas ningún conocimiento técnico para hacer los cálculos
✅ Proporciona información detallada sobre el comportamiento del cliente
Contras
❌ Curva de aprendizaje pronunciada
❌ La universidad Domo - una plataforma que ofrece tutoriales no es tan impactante como debería ser
Mantén Todos Tus Datos en un Solo Lugar y Comparte con Tu Equipo
Hasta ahora, podrías haber adquirido una buena idea sobre cómo hacer un análisis de datos correctamente. Pero la labor de un negocio no termina solo con analizar datos; necesitas transformar esos datos en visualizaciones para obtener una comprensión aún mejor de los datos.
Y para eso, hemos construido una impresionante herramienta de paneles de KPI - Datapad.
Datapad es una aplicación de panel de KPI amigable para móviles que puedes descargar en tus teléfonos móviles (Android o iOS) y rastrear KPI mientras estás en movimiento.
Te brinda acceso rápido a tus datos. Así que no importa si estás en casa relajándote o en las montañas acampando; para acceder a tus datos, solo necesitas un teléfono celular y una conexión a Internet.
Pero no solo eso; incluso puedes incorporar a tu equipo en segundos, compartir todos los KPI con ellos y chatear con ellos en tiempo real.
Así que cuando hayas terminado de analizar datos, utiliza Datapad para transformar conjuntos de datos en visuales asombrosos y mantener todos los KPI en tu bolsillo.
