Hay muchas opciones en el mercado para crear dashboards analíticos. Un factor clave en la selección de la opción adecuada suele ser la facilidad de uso para quien tiene que crear dichos dashboards. Es importante que el creador del dashboard pueda fácilmente escoger los datos y armar la presentación de los mismos en pantalla.
Otro importante factor para elegir la tecnología o plataforma es la flexibilidad y las posibilidades para evolucionar el dashboard a largo plazo. En esto se destaca Shiny de RStudio por dar mucha flexibilidad pero requiere que los usuarios que crean dashboards sean hábiles en aproximar datos con el lenguaje R. Pero para muchas empresas el tener un lenguaje de datos es un objetivo de desarrollo, donde el despliegue de shiny encaja muy bien.
A corto plazo tener un entorno con énfasis en point and click tiene ventajas pero a largo plazo las iniciativas pueden estancarse. Las mismas limitaciones que hicieron fácil la implementación inicial, ahora son un freno.
Por otro lado con Shiny vemos (en ixpantia) que la situación muchas veces es al revés. Donde el arranque con los dashboards, sobretodo con gráficas complejas, requiere esfuerzo, los cambios luego se hacen más fáciles y ágiles. Además el equipo aprende nuevos métodos que son útiles también fuera del contexto del dashboard.
Vemos que se hace relevante la implementación de dashboards interactivos con Shiny cuando algunos de los siguientes puntos aplican:
Siempre necesitamos empezar con las necesidades y preguntas de los usuarios finales, y no dejarnos llevar por los datos disponibles en el momento de comenzar con el proyecto, ni limitarnos por las posibilidades de visualización y análisis que nuestras herramientas dan. Cuidado que cuando se pone mucho énfasis en crear algo bonito se puede perder el foco en hacer algo que realmente añade valor al negocio!
El éxito en un producto de datos como lo es un dashboard no se mide por la respuesta inicial de los usuarios, sino por la frecuencia de uso a largo plazo.
Un dashboard es el lugar idóneo para hacer la conexión entre los esfuerzos que se hacen por las personas con capacidades analíticas, y los actores en el negocio. Lo que necesitamos es no tener limitantes para incluir resultados y metodologías de análisis en la presentación de los resultados.
Si hablamos de crear una capa de interacción con el negocio no solamente estamos hablando de obtener 'clicks' de usuarios a través de una interfaz. Queremos poder hacer una conexión amplia e integral, donde la interacción es con humanos (por ejemplo clicks en un dashboard) y sistemas (API's, bases de datos).
Para crear mapas hay un multitud de herramientas externas que pueden usarse en la visualización y el análisis de datos. Cual es el mejor: Google? Open Street Map? Microsoft Bing? La respuesta dependerá del uso que le queremos dar. Lo que implica que necesitamos flexibilidad y libertad para usar las API's que mejor se acomoden a nuestra necesidad.
Queremos poder dar respuesta a los comentarios de los usuarios. Muchas veces para el uso diario, son pequeños elementos en la interfaz que pueden hacer una gran diferencia en la usabilidad del producto. Poder dar respuesta a estas solicitudes es importante para la aceptación a largo plazo. Este tipo de productos entran en un desarrollo evolutivo, donde con muchos pequeños cambios, algunos que duran, otros que van desapareciendo, llegamos a un producto final robusto.
Si quieren saber más sobre usar Shiny en un contexto de negocio, el 12 de mayo estamos organizando un Curso Profesional sobre Shiny con Data Latam. Para registrarte sigue el link o mandame un mensaje. En ixpantia ayudamos a empresas a desarrollar aplicaciones Shiny y llevarlas a producción de forma segura y escalable.