Proyecto: Entrega final

En este segundo avance darás el paso más importante del proyecto: pasar de la definición conceptual de la decisión crítica a la implementación práctica del sistema de análisis de datos.

Si en la primera entrega identificaste qué decisión deseas mejorar y qué métricas la sustentan, ahora comenzarás a construir el ecosistema que permitirá medir, visualizar e interpretar esos datos de forma estructurada y estratégica.

Este avance se centra en cuatro pilares fundamentales:

1.    Diseñar un instrumento de recolección de datos alineado a tus métricas.

2.    Construir un dashboard funcional y visualmente claro en Looker Studio.

3.    Interpretar patrones, tendencias e insights relevantes.

4.    Formular una recomendación basada en evidencia.

El objetivo no es solo “hacer gráficas”, sino demostrar que comprendes cómo se construye un sistema de análisis coherente: desde la captura del dato hasta la toma de decisión.

Recuerda que un buen análisis no comienza en el dashboard, comienza en el diseño del instrumento. Si los datos están mal recolectados, el análisis pierde validez. Si las visualizaciones no están alineadas a la decisión, pierden impacto. Y si no hay interpretación estratégica, no hay verdadera toma de decisiones.

Este segundo avance debe evidenciar:

·       Coherencia metodológica.

·       Rigor técnico.

·       Claridad visual.

·       Criterio estratégico.

·       Capacidad de traducir datos en acción.

El enfoque de este proyecto es completamente data-driven: cada recomendación deberá estar respaldada por métricas claras y visualizaciones interpretables en segundos.

En esta etapa no buscamos perfección estética, buscamos coherencia analítica y solidez estratégica.

A partir de aquí, tu proyecto deja de ser un ejercicio académico y comienza a parecerse a un sistema real de inteligencia de negocios aplicado a tu empresa.

Se espera de este segundo avance:

Integrar el primer avance con los cambios derivados de la retroalimentación. Además, incluir:

Diseñar un instrumento útil, claro y alineado con las métricas definidas previamente, que permita recolectar datos de manera estructurada, confiable y accionable para el análisis de la decisión crítica.

4.1 Tipo de instrumento y formato

Especificar si es:

·       Formulario de Google (Google Forms)

·       Hoja de registro interno (Google Sheets / Excel)

·       Extracto de CRM

·       Reporte de plataforma (Ads, Analytics, etc.)

Enlace: (Si aplica)

4.2 Descripción del propósito del instrumento

·      ¿Qué datos estás recolectando y para qué?

·      ¿Cómo se conecta con tus métricas y tu decisión crítica?

4.3 Diseño del instrumento

Incluye un resumen breve de cómo está organizado:

·       Número de preguntas o campos

·       Tipo de preguntas (opción múltiple, escala, numérica, texto, etc.)

·       ¿Hay campos obligatorios? ¿Validaciones de respuesta?

·       Lógica

Si es un formulario de Google, asegúrate de:

·       Usar nombres de campos consistentes con tus métricas

·       Evitar preguntas ambiguas o de respuesta libre sin control

·       Configurar respuestas automáticas en una hoja de cálculo

Un buen instrumento facilita la limpieza, el análisis y la visualización de los datos. Si está mal diseñado, todo el análisis posterior pierde fuerza o validez.

4.4. Captura de pantalla

Incluye una imagen del instrumento (ej. vista del formulario o tabla de base de datos).

Construir un dashboard funcional y visualmente claro en Looker Studio que represente los datos recolectados y permita tomar decisiones informadas con base en las métricas clave previamente definidas.

5.1 Descripción del dashboard

·       ¿Qué muestra tu dashboard?

·       ¿A qué decisión crítica ayuda?

·       ¿Qué métricas y datos están representados?

Enlace del Dashboard en Looker Studio:

5.2 Tipos de visualizaciones utilizadas

Incluye una tabla o lista con al menos 3 a 5 gráficas utilizadas y su propósito. Por ejemplo:

5.3 Filtros o segmentos aplicados

·       ¿Se puede filtrar por año, cliente, canal, producto…?

·       ¿Qué opciones de interacción tiene el usuario?

5.4 Principios de visualización aplicados

·       ¿Cómo aplicaste el principio “menos es más”?

·       ¿Qué mejoras hiciste para evitar confusión visual?

·       ¿Cómo cuidaste el uso del color, jerarquía, etiquetas?

Recomendaciones:

·       No uses más de 5 colores distintos.

·       No sobrecargues con visualizaciones innecesarias.

·       Usa títulos claros y métricas que se entiendan en segundos.

·       Prioriza los datos relevantes para la decisión crítica seleccionada.

Analizar críticamente los datos visualizados para identificar patrones, tendencias, anomalías o insights que ayuden a comprender el comportamiento del negocio o del proceso analizado. Este paso es clave para conectar los datos con decisiones prácticas.

6.1 Resumen de los hallazagos más importantes

·       ¿Qué te dicen los datos que no sabías antes?

·       ¿Hay algo que confirma o contradice lo que suponías?

·       ¿Qué comportamiento notaste (picos, caídas, estacionalidad, etc.)?

6.2 Interpretación de al menos tres visualizaciones

Para cada una:

6.3 Conexión con la decisión crítica

·       ¿Cómo estos hallazgos te ayudan a tomar una mejor decisión?

·       ¿Qué oportunidad o problema clave revelan los datos?

6.4 Limitaciones del análisis

·       ¿Hubo datos faltantes o dudosos?

·       ¿Qué factores externos pueden haber influido?

·       ¿Qué datos te hubiera gustado tener?

Formular una propuesta o solución práctica que responda a la decisión crítica seleccionada, utilizando como base el análisis de datos y los hallazgos obtenidos. Esta propuesta debe ser accionable, realista y directamente conectada con los patrones observados.

7.1 Resumen del problema y hallazgos clave

·       ¿Qué problema o área de mejora se identificó?

·       ¿Qué datos lo evidencian?

·       ¿Qué consecuencias tiene si no se actúa?

7.2 Propuesta concreta

·       ¿Qué recomiendas hacer?

·       ¿A quién va dirigida la acción? (cliente, equipo, canal, proceso, etc.)

·       ¿Qué recursos se necesitan?

·       ¿Cuál es el cambio esperado?

7.3 Justificación basada en datos

·       ¿Qué datos respaldan tu propuesta?

·       ¿Qué visualizaciones o métricas refuerzan tu argumento?

·       ¿Qué resultados esperas (incremento en X, reducción de Y, mejora en Z)?

7.4 Posibles riesgos o limitaciones

·       ¿Qué obstáculos puede haber al implementar esta propuesta?

·       ¿Qué condiciones deben cumplirse para que funcione?

Cerrar el proyecto con una reflexión final que resuma los aprendizajes, los resultados alcanzados, el valor del enfoque data-driven y las posibles proyecciones o mejoras a futuro. La conclusión debe integrar los puntos más importantes del análisis, no solo repetirlos

8.1 Reflexión

·       Cuáles fueron los principales descubrimientos o aprendizajes del proceso?

·       ¿Qué fue lo más valioso que revelaron los datos?

8.2 Impacto del análisis

·       ¿Cómo cambió tu forma de ver la decisión con base en datos?

·       ¿Qué valor generó (o puede generar) este análisis para tu empresa o proyecto?

8.3 Valor del enfoque Data-Driven

·       ¿Qué beneficios encontraste al tomar decisiones con base en datos?

·       ¿Cómo podrías seguir aplicando este enfoque en otras áreas de tu negocio?

8.4 Proyecciones o pasos a seguir

·       ¿Qué próximos pasos podrías implementar?

·       ¿Qué nuevos datos sería útil recolectar en el futuro?

Toma en cuenta esta rúbrica para desarrollar tu proyecto: ver aquí