Transformación de datos en información: cómo crear un informe basado en el análisis de datos

Introducción

"Data! Data! Data!... I can't make bricks without clay!" (Sherlock Holmes, por Arthur Conan Doyle)

"¡Datos! ¡Datos! ¡Datos! No puedo hacer ladrillos sin arcilla." Esta es una frase dicha por el famoso detective Sherlock Holmes. Lo que el escritor Arthur Conan Doyle quería expresar es que Holmes no podía sacar conclusiones —los "ladrillos" que menciona— sin antes reunir información, que compara con la "arcilla". Aunque no estamos aquí para interpretar lo que un detective quería decir, podemos extraer una valiosa lección de esta frase: ninguna conclusión sólida puede alcanzarse sin una base consistente de información.

En el mundo moderno, los datos desempeñan un papel esencial en la construcción de decisiones estratégicas. Si lo pensamos bien, incluso en nuestra vida cotidiana tomamos decisiones basadas en análisis de información. Por ejemplo, imaginemos a una persona con intolerancia a la lactosa. Después de experimentar malestar repetidamente al consumir lácteos, comienza a asociar el consumo de leche y derivados con estos síntomas. Al consultar a un médico, se realiza pruebas que confirman su intolerancia. Basándose en estos datos, concluye que debe evitar los productos lácteos para mantener su bienestar.

Este ejemplo simple refleja un proceso que, a mayor escala, ocurre en organizaciones, investigaciones y diversos sectores: la recolección y el análisis de datos para fundamentar decisiones. Este artículo explora cómo transformar estos datos brutos en insights valiosos, presentados de manera clara e impactante en reportes bien elaborados.

¿Qué es un análisis de datos?

En un contexto formal:

El análisis de datos es el proceso de aplicación de técnicas estadísticas y lógicas para evaluar información obtenida a partir de determinados procesos.

"¡Dios mío, no entendí nada!" Bromas aparte, el análisis de datos, en términos más simples, es el proceso de recopilar, organizar, interpretar y presentar información que ayude en la toma de decisiones.

Retomemos el ejemplo anterior de la persona con intolerancia a la lactosa.

Cada vez que consumía lácteos, no se sentía bien. Esto corresponde a la recolección de datos.
Al relatar el problema al médico, este organizó la información y solicitó exámenes para investigar la causa.
Con los resultados en mano, el médico interpretó que el paciente tenía intolerancia a la lactosa.
Finalmente, el médico presentó la información al paciente, recomendándole evitar el consumo de lácteos para preservar su salud.

Este proceso, que puede parecer simple, representa en la práctica lo que sucede en análisis de datos más complejos. La recopilación y la interpretación de información son esenciales para transformar datos brutos en insights útiles, tanto en el día a día como en proyectos empresariales y científicos.

La importancia de los reportes en proyectos basados en datos

Como se mencionó anteriormente, el ejemplo de la persona con intolerancia a la lactosa no refleja toda la complejidad que enfrentamos en el día a día. Es aquí donde el papel de un analista de datos se vuelve indispensable para las empresas que representa. Este profesional es responsable de tomar datos brutos —números, textos u otro tipo de información registrada— y transformarlos en conocimiento significativo para personas que no son expertas en el área.

Un ejemplo claro de esto fueron las acciones tomadas por diversos gobiernos durante la pandemia de COVID-19. Profesionales de la salud, gobernantes y medios de comunicación manejaron una avalancha de información, como datos de infecciones, hospitalizaciones y vacunas. Sin embargo, al presentar esta información a los ciudadanos, el enfoque estaba en una comunicación clara, objetiva y accesible, permitiendo que todos comprendieran lo que estaba ocurriendo.

Por más avanzada que sea un análisis, su valor solo se percibe cuando los resultados pueden ser entendidos y utilizados por todos los involucrados. Es en este momento cuando los reportes cobran protagonismo.

Un reporte bien elaborado funciona como un puente entre los analistas de datos y los tomadores de decisiones. No solo presenta números, sino que también los contextualiza, explica sus significados y propone acciones prácticas basadas en los insights encontrados.

Generando un reporte

Volviendo al ejemplo de la COVID-19, vemos que el objetivo de los reportes era transmitir información de forma clara, directa y accesible, permitiendo que todas las personas, independientemente de su nivel de conocimiento técnico, comprendieran el mensaje. Este ejemplo destaca uno de los aspectos más importantes al crear un reporte basado en datos: entender quién es el público objetivo y cuál es el nivel de conocimiento técnico de los lectores.

Saber para quién está dirigido el reporte es esencial para definir el tono, el lenguaje e incluso el nivel de detalle de la información. Después de todo, un reporte elaborado para expertos en datos será muy diferente de uno dirigido a gerentes o al público general.

1. Comunicación

Identificar al público objetivo es el primer paso para crear reportes eficaces. A partir de esto, podemos ajustar el enfoque de la comunicación para satisfacer las necesidades de quienes lo leerán. Aquí hay algunas estrategias útiles para diferentes perfiles:

1. Reportes para Gerentes o Tomadores de Decisión

Enfoque: Presentar insights accionables y el impacto en los objetivos estratégicos.
Estrategia: Utilizar gráficos claros y concisos, acompañados de resúmenes que expliquen rápidamente los puntos clave.
Ejemplo: "Si invertimos más en la campaña X, podemos aumentar las ventas en un 20% en los próximos 3 meses."

2. Reportes para Equipos Técnicos

Enfoque: Detallar procesos, metodologías y análisis profundos.
Estrategia: Incluir tablas detalladas, explicaciones metodológicas e incluso código o fórmulas, si es necesario.
Ejemplo: Presentar los pasos de modelado de datos y los resultados de validaciones estadísticas.

3. Reportes para el Público General

Enfoque: Hacer que la información sea accesible y comprensible para personas sin conocimientos técnicos.
Estrategia: Usar analogías simples, evitar jerga técnica y priorizar visualizaciones intuitivas, como gráficos de barras o mapas interactivos.
Ejemplo: "La vacunación redujo en un 60% el número de hospitalizaciones, ayudando a aliviar el sistema de salud."

2. Objetivo

Tras la conclusión de un análisis de datos, es común tener acceso a una gran cantidad de información. Incluso si el análisis se ha llevado a cabo con base en preguntas específicas que buscábamos responder, con frecuencia nos encontramos con datos e insights adicionales.

Sin embargo, la clave para generar un reporte eficaz está en la objetividad. Es esencial identificar y priorizar las cuestiones o problemas que el reporte debe abordar. Esto significa seleccionar la información más relevante para responder las preguntas iniciales y, al mismo tiempo, evitar sobrecargar al lector con datos innecesarios o fuera de contexto.

Un reporte objetivo es aquel que:

Responde claramente a las preguntas o problemas principales.
Presenta insights accionables basados en los datos analizados.
Evita desviarse del enfoque inicial, incluso si se han encontrado otros datos interesantes.

Por ejemplo, si el objetivo del análisis es entender qué productos de una tienda tienen mayor impacto en los ingresos, el reporte debe centrarse en destacar esa información, dejando otros detalles, como el perfil de los consumidores, para un reporte futuro o un análisis complementario.

Recuerda: un reporte objetivo no solo ahorra tiempo a quien lo lee, sino que también aumenta su eficacia en la toma de decisiones.

3. Estructuración

Después de comprender quién es nuestro público objetivo, qué tono de voz queremos adoptar y cuáles son los objetivos principales del reporte, podemos finalmente comenzar a escribirlo.

¡Pero calma! No estamos escribiendo una Tesis de Grado, pero tampoco estamos redactando un mensaje informal para un amigo en una red social. Esto significa que debemos evitar abreviaciones o un lenguaje excesivamente coloquial.

Una buena forma de pensar en el reporte es estructurarlo como una redacción, siguiendo una lógica clara y organizada:

Introducción:
- Presenta el contexto general y los objetivos del reporte.
- Por ejemplo, en un reporte sobre el desempeño académico de estudiantes: "Este reporte busca analizar el desempeño académico de los estudiantes de secundaria de la Escuela Ejemplo en el año 2024, identificando patrones en las calificaciones y posibles factores que influyeron en los resultados."
Desarrollo:
- Contextualiza el problema o la cuestión analizada.
- Explica la metodología utilizada: cómo se recopilaron, procesaron y analizaron los datos.
- Por ejemplo: "Se recopilaron datos de calificaciones bimestrales de 500 estudiantes en cinco asignaturas principales. El análisis utilizó cálculos de promedio por asignatura, identificación de tendencias de mejora o disminución a lo largo del año, y correlación con la asistencia escolar."
Resultados:
- Presenta los hallazgos principales de forma clara y visual, utilizando gráficos, tablas y textos objetivos.
- Por ejemplo:
  "Como se ilustra en el Gráfico 1, los estudiantes obtuvieron un mejor desempeño en Matemáticas y Ciencias, con promedios de 7.5 y 7.3, respectivamente. En cambio, en Lengua y Literatura, el promedio fue de 6.1, con una mayor concentración de calificaciones por debajo del promedio (Figura 2)."
  - "Una asistencia superior al 90% fue un factor positivo, ya que los estudiantes con mayor presencia en clase lograron, en promedio, un 20% más de calificaciones altas en comparación con aquellos con mayor índice de ausencias."
Conclusión:
- Resume los resultados y presenta recomendaciones basadas en los insights.
- Por ejemplo: "Se recomienda implementar un programa de refuerzo escolar enfocado en Lengua y Literatura, además de estrategias para reducir el índice de ausencias en el turno de la tarde. El análisis también sugiere que la revisión de las actividades evaluativas podría contribuir a equilibrar los desempeños."

Esta estructura ayuda a transformar un conjunto de datos brutos en una narrativa que no solo informa, sino que también orienta acciones futuras.

Errores comunes al escribir reportes

Incluso con un análisis bien realizado y objetivos claros, es fácil cometer algunos errores al escribir un reporte. Estos descuidos pueden comprometer la eficacia de la comunicación y la utilidad del documento. Veamos los errores más comunes y cómo evitarlos:

1. Falta de claridad

Descripción: Presentar información de forma confusa o desorganizada puede dificultar la comprensión del reporte.
Cómo evitarlo: Usa un lenguaje simple, evita jerga técnica innecesaria y organiza el contenido en secciones claras. Utiliza subtítulos, listas y gráficos para facilitar la lectura.

2. Exceso de datos irrelevantes

Descripción: Incluir demasiada información que no contribuye a los objetivos principales puede sobrecargar al lector.
Cómo evitarlo: Concéntrate en los datos que realmente responden a las preguntas definidas al inicio del reporte. La información complementaria puede incluirse en anexos.

3. Ausencia de visualizaciones

Descripción: Reportes puramente textuales pueden ser monótonos y difíciles de entender, especialmente cuando involucran grandes volúmenes de datos.
Cómo evitarlo: Incluye gráficos, tablas y diagramas para ilustrar los datos. Elige visualizaciones adecuadas, como gráficos de barras para comparaciones o gráficos de línea para tendencias a lo largo del tiempo.

4. Falta de contextualización

Descripción: Presentar números y resultados sin explicar su significado o relevancia puede dejar al lector confundido.
Cómo evitarlo: Acompaña cada dato con una interpretación clara. Por ejemplo: "Las ventas aumentaron un 15% en el último trimestre, indicando el éxito de las campañas de marketing lanzadas en el periodo."

5. Error en el público objetivo

Descripción: Usar un lenguaje o nivel de detalle inadecuado para quien va a leer el reporte.
Cómo evitarlo: Adapta el tono y el contenido al conocimiento técnico del público. Para equipos técnicos, incluye detalles; para gestores, enfócate en insights y recomendaciones.

6. Falta de conclusiones y recomendaciones

Descripción: Reportes que solo presentan datos sin ofrecer orientaciones prácticas son menos útiles.
Cómo evitarlo: Siempre finaliza el reporte con un resumen de los hallazgos principales y sugerencias de acciones basadas en los insights.

7. Errores de formato y revisión

Descripción: Errores gramaticales, ortográficos o de formato pueden comprometer la credibilidad del reporte.
Cómo evitarlo: Revisa el texto cuidadosamente y usa herramientas de corrección automática. Asegúrate de que el diseño sea consistente y profesional.

8. Subestimar el impacto visual

Descripción: Ignorar el diseño del reporte puede hacer que parezca menos atractivo o difícil de leer.
Cómo evitarlo: Usa colores, espaciado y fuentes de forma armónica. Un reporte visualmente organizado aumenta la atención y la retención del mensaje.

Corregir estos errores puede transformar un reporte de calidad media en un documento claro, objetivo e impactante. Al final, la eficacia de un reporte está directamente ligada a la forma en que comunica los datos.

Conclusión

La creación de reportes basados en análisis de datos va más allá de la simple presentación de números y gráficos. Un buen reporte es una herramienta estratégica que transforma datos brutos en insights valiosos, facilitando la toma de decisiones y la implementación de acciones prácticas. Para que esto suceda, es esencial comprender el público objetivo y el propósito del análisis, adaptando la comunicación de forma clara y objetiva, utilizando visualizaciones eficaces y evitando información innecesaria. La estructuración cuidadosa y la revisión rigurosa garantizan que el reporte no solo sea informativo, sino también útil y accesible.

En el escenario actual, donde las decisiones están cada vez más basadas en datos, la habilidad de crear reportes eficaces es crucial para analistas de datos, gestores y otros tomadores de decisión. Así, al transformar datos en una narrativa clara y estratégica, un reporte bien elaborado puede marcar la diferencia en el éxito de proyectos y la resolución de problemas. Como resultado, la práctica de generar reportes de calidad no solo facilita la comprensión de los datos, sino que también permite transformar información en acciones concretas que impactan positivamente los objetivos organizacionales.

Ingrid Silva Estudiante de Licenciatura en Computación en el Instituto Federal de Brasília - IFB y se está especializando en el área de Data Science. Además, es miembro del Scuba Team en Alura Latam, donde se enfoca en Data Science y DevOps. Su pasión por el conocimiento tecnológico es insaciable, ya que considera fascinantes todas las áreas que lo componen.