Lecciones aprendidas después de más de 6 meses "pegándome" con PowerBI (la lucha continúa)

Embarcarse en una certificación profesional de analista de datos con PowerBI es una aventura muy interesante. He aprendido de PowerBI, pero los aprendizajes van mucho más allá de la propia herramienta

Mi nombre es Alex Swiec y cada semana os comparto ideas y aprendizajes que me han ayudado en mi carrera profesional construyendo producto digital. 

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TL;DR

Desde Abril a Junio de este año me metí una panzada de estudiar un curso de e-commerce growth de la mano de Product Hackers. 

Este curso se acabó y mi vida se llenó de un vacío tremendo, porque tengo un problema grande de adicción al aprendizaje continuo. 

Lo bueno de la universidad es que todo se te da “mascadito”, pero cuando sales de la universidad, hay que devanarse los sesos para realmente saber qué camino de estudio tomar. 

Así que decidí seguir el rumbo que había comenzado con un curso corto de PowerBI en la plataforma dataquest.io durante los últimos meses del 2023. 

Ese curso me había gustado, pero quería profundizar mucho más, y por eso me apunté al curso de “Certificado Profesional de PowerBI Data Analyst” impartido en Coursera por Microsoft. 

Ahora mismo estoy a punto de cerrar el 5º curso de los 8 en los que consiste esta plataforma, y como soy muy cabezón, seguiré hasta acabarlo. 

Antes de seguir, quiero agradecer a Pavel Mazuelas por un post que me abrió los ojos a cómo estudiar este curso y el resto de cursos que vengan en mi vida.

Si quieres saber más sobre mi aprendizaje, sigue leyendo y sabrás qué gran lección aprendí y cómo la aprendí. 

Aquí os dejo las lecciones aprendidas a alto nivel, que luego bajaré a más detalle para los que tengan interés y tiempo. 

• Entiende a tus Stakeholders: ¿Quienes son los stakeholders y que preguntas son las que quieren responder los stakeholders? 

  • Necesitas saber quienes son los stakeholders y luego necesitas saber qué es lo que quieren tus stakeholders para poder dárselo.

  • Si no haces este trabajo de entrevistas para preguntar sobre los datos que estos stakeholders necesitan, no tendrás ni idea de lo que quieren, y puede que tus informes les sirvan para poco.

• Analiza y modela tus datos: ¿Tu set de datos está completo y te puede dar lo que buscas?¿Están los modelos de datos bien formados? 

  • Cuantas veces me habré encontrado que los datos que tengo a mano no me sirven, y hay que pedir que se modifiquen para traer la información que necesitas 

  • A veces los datos que ves en una tabla necesitan estar cumplimentados en otra tabla, por lo que tendrás que explorar los modelos de datos y ver cómo complementar los datos que faltan en tu tabla es fundamental antes de crear visualizaciones.

• Exploración de los datos: ¿Te permites un rato para “jugar y explorar”?

  •  Hay veces que hay que salirse del camino para poder volver al camino.  

  • Mirar los datos, “jugar” con los datos, y exploralos (incluso con Inteligencia Artificial integrada en PowerBI) te permite tener insights que te sorprenderán

• Entiende para qué sirve cada visualización: ¿Sabes para qué sirve cada tipo de gráfico y qué comunica?

  • Cada visualización tiene un objetivo y es por es saber para qué sirve cada una y sobre todo si será útil a tus stakeholders

  • No hay cosa más frustrante que una mala visualización del dato que no comunica de forma clara las métricas que necesitas para tomar decisiones.

• Storytelling: ¿Tu reporte o dashboard cuenta una historia?¿Los stakeholders entienden la historia que estás intentando contar?  

  •  Esto del storytelling dicen que es importante y me he dado cuenta que es verdad, sí que lo es. 

  • Si tú pones los datos y ves todo claro, pero luego se lo pasas a una persona y esa persona no lo entiende

  • Es por eso que es importante ir a los stakeholders y ver si entienden la historia que estás intentando contar con los datos sin decirles nada. 

  • Si tus stakeholders no entienden tus reportes, tendrás que iterar hasta que tu historia se entienda sin que la tengas que explicar 

  • Y a veces toca preguntar más de una vez y de diferentes formas, porque los stakeholders intentarán no ofenderte o tendrán miedo de que les juzgues por no entender tus reportes

• Evoluciona tus reportes: ¿De verdad piensas que la primera versión es la mejor?

  • El poder iterar los reportes e ir incorporando o quitando elementos es fundamental para poder entender tu producto de manera más profunda y clara. 

  • Los paneles de PowerBI, como casi cualquier cosa en esta vida, siempre se pueden mejorar y si no los actualizan, pierden valor

Si estos puntos te interesan, entonces sigue leyendo para profundizar en los pasos para poder seguir aprendiendo de mis aprendizajes con el curso analista de datos con powerBI.

Entiende a tus stakeholders 

Entender esta lección ha sido grandísimo, y no es la primera vez que tengo este insight.

Esto de conocer a tus stakeholders salió también en mi trabajo de Project Manager y de nuevo ahora trabajando de nuevo como Product Manager.

Esta perspectiva de stakeholder con la mentalidad de un analista de datos que tiene que crear reportes en powerBI es nueva y apasionante, la verdad.

El poder de PowerBI en realidad reside en responder respuestas de forma clara y visual para tus stakeholders. 

Pero la clave está en saber qué respuestas responder y para quién y de qué manera es más comoda y sencilla para estos stakeholders en concreto.

Este punto es muy importante porque muchas veces lo que pasa es que viene el stakeholder, usualmente de negocio, y pide algo, y el analista de datos le da lo que pide. 

Y ese “darle lo que pide” es nefasto, porque en muchas ocasiones lo que pide no es lo que necesita. Porque quizás esta “solución del dato” que este stakeholder tiene en la cabeza no es la mejor forma de representar el dato. 

Por eso la primera lección que he aprendido con el curso no tiene nada que ver con PowerBI y todo que ver con aprender a escuchar a los stakeholders y aprender a hacer muy buenas preguntas. 

Y en concreto, la habilidad más importante es aprender a escuchar y entender cual es la misión de cada stakeholder y poder entender cómo ellos definen el éxito.  

Imaginemos que hay datos que presentar al departamento de marketing. 

Lo primero, lo más importante, es preparar preguntas abiertas para entender el rol de esta persona, y luego usar la respuesta para hacer preguntas más concretas sobre cómo podríamos medir el éxito para este stakeholder. 

Veamos un ejemplo concreto de las preguntas que podríamos hacer 

Nombre del stakeholder: Nia

• Pregunta 1: ¿Me puedes proporcionar ejemplos de campañas de marketing dirigidas que hayan sido exitosas?¿Por qué han sido exitosas?

• Pregunta 2: ¿Cómo podríamos determinar el retorno de inversión (ROI) de una campaña de marketing?

• Pregunta 3: ¿Qué métricas puedes utilizar para medir el ROI?

Y siempre es bueno terminar preguntando esta pregunta mágica: 

• Pregunta 4: ¿Hay alguna otra métrica de la que no hayamos hablado que creas que tenemos que medir? 

Esta primera fase es que conozcas a tus stakeholders, sus puestos, cómo definirían ellos éxito y cómo piensan que habría que medirlo. 

Sin esto, estarás asumiendo muchas cosas que quizás no sean correctas, y esto te llevará a presentar datos que no son importantes para tus stakeholders. 

Quizás piensas que esto no es pertinente para un Product Manager.

Yo diría que sí que lo es. 

Por un lado podrás definir mejor tus propias métricas al hacerte mejores preguntas pero también podrás ayudar a otros compañeros a definir bien las suyas. 

Y esto te llevará a conseguir el objetivo que cualquier Product Manager busca, que es que tu producto sea un éxito. 

Analizando en profundidad los datos 

Una vez que tienes claro qué quieren los stakeholders para poder medir el éxito tendrás que mirar a los datos para ver si puedes, con la materia prima que cuentas, obtener las respuestas que estás buscando. 

Esto lleva trabajo, sobre todo de entender cual es el modelo de datos y entender la relación de tablas y cómo con esta materia prima podrás moldear lo que tu necesitas. 

Hay veces que tendrás herramientas que te hagan este trabajo mucho más fácil, y en otros momentos tendrás que buscarte la vida para poder extraer estos datos y así poder ver si encuentras las respuestas que estabas buscando. 

Dándote espacio explorar 

De vez en cuando lo que pasa es que consigues tener esas tablas que tanto sentido tienen para tu negocio, y te saltas este punto crucial, que es poder mirar los datos y realmente explorarlos. 

Y es que a veces explorando los datos te das cuenta de patrones que quizás no te habías percatado y que te dan algunas insights muy buenos en lo que se refiere a comportamientos de los usuarios que puedan ser la fuente de mejora de producto asociado al comportamiento del usuario. 

Entendiendo cada visualización 

Parece mentira que recién en este punto estés empezando a usar PowerBI, pero la realidad es que hay muchísimo trabajo antes de empezar a “pintar paneles”.

Lo bueno de todo el trabajo previo que has hecho es que ahora con saber de forma bastante alto nivel para qué sirve cada tabla, podrás empezar a pintar las visualizaciones que crees que podrán ayudar a tus stakeholders a obtener las respuestas que necesitan. 

Por poner algunos ejemplos de visualizaciones. 

Tarjetas

Esta visualización te sirve para poder ver un parámetro que es importante para tus stakeholders de forma clara y concisa. 

Pie Chart 

Los pie charts sirven para poder encender la proporción de un total que ocupa cada categoría concreta de una suma de datos (como por ejemplo transacciones) 

Mapa en formato de árbol

Cuando el número de subcategorías es grande, y queremos ver representados los datos de las categorías de forma más clara, se puede usar un mapa de formato de árbol.

Un buen uso de este tipo de datos es la segmentación por países  en donde el tamaño de cada caja representa el porcentaje de la muestra.

Diagramas de filas o columnas

Estas visualizaciones sirven para comparar valores concretos, y a la vez introducir sub-categorias para poder hacer una mejor visualización. 

• Si el número de categorías es baja, se recomienda una visualización de columnas 

• Si el número de categorías aumentar, se recomienda una visualización de filas 

Dicho esto, cada persona prefiere visualizar los datos de una manera concreta, y no hay una “respuesta correcta” para el uso de filas o columnas 

Visualización de líneas

Las visualizaciones de líneas presentan la información como un continuo en el tiempo, y suelen servir para visualizar cómo cambian dichos valores y hacer comparaciones entre categorías. 

Visualización de tabla 

En esta visualización lo que podrás conseguir es ver los datos de forma mucho más concreta y ordenada por filas y columnas. 

Este tipo de visualización es un complemento a la visualización gráfica que nos permite tener un contexto de números que presenta la información de forma más concreta 

Preguntas y respuestas (IA)

Una nueva modalidad de “visualización” es una caja de preguntas que te permite hacerle preguntas a los datos.

La primera pantalla te hace sugerencias pero luego puedes ir ampliando las preguntas y la semántica para permitir que tus stakeholders también le hagan preguntas a tus datos. 

Storytelling 

A medida que empiezas a añadir visualizaciones en un informe, lo ideal es que vayas creando una página de presentación en donde tus informe cuente la historia a alto nivel, y luego puedas ir poniendo links en la página inicial para poder contar tu historia. 

Por poner ejemplos concretos: 

• Región general y países concretos: Si tienes una operativa global o en una región como Europa, podrías crear una página inicial con los datos más destacados de la región, y luego un enlace a los datos más específicos de cada país 

• Diferentes tipos de datos: También puedes hacer segmentación de datos por diferentes tipos de visualizaciones 

Por ejemplo, en este reporte de PowerBI tienes un resumen general en la primera página del informe, y puedes ir a otros informes en donde el detalle de cada apartado se puede ver de forma más segmentada. 

La historia de nunca acabar 

Cada reporte debe seguir evolucionando en base al negocio, por lo que este ciclo de revisión de datos, modelado, análisis y visualización no acaba nunca. 

Y si no prestas atención y haces esta actualización de tablas de datos, modelado y relación de datos y mejora e iteración de las visualizaciones e informes, como cualquier cosa en la vida, empezará a quedarse en el pasado, y no permitirá obtener nuevos insights asociado a las nuevas evoluciones que el producto tenga. 

Y si pasa suficiente tiempo, pasa que a veces los informes se olvidan y pasan de estar oxidados a ser inservibles. 

Dedico este post a Pavel Mazuelas 

Hace tiempo que sigo a Pavel Mazuelas y su blog

El descubrimiento

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Uno de sus últimos posts me ha hecho pensar de forma muy crítica cómo estaba avanzando en mi curso de analista de datos con PowerBI. 

En un momento arranqué queriendo añadir valor al negocio y poder dar valor a mis compañeros, y tomándome el tiempo para llevar a cabo todos los pasos que comento en este post.

Esto me permitió empezar a tomar insights importantes sobre el negocio y tomar mejores decisiones de producto, que luego pude ver que mejoraban el negocio.

Pero en un momento mi obsesión con “tener la certificación antes de fin de año” me hizo acelerar el ritmo del curso y no prestar tanta atención a cómo podría aplicar mis nuevos conocimientos para entender mejor cómo funcionan los productos con los que trabajo en el día a día. 

Fue este post titulado “Certificados = Muerte profesional” el que me dió una bofetada de realidad. Me ayudó a darme cuenta que el título es lo menos importante, y que lo que realmente importa es generar valor con los nuevos conocimientos que obtienes. 

Que la “vida profesional” es bajar al barro y atascarse con las preguntas que quieres resolver, no para la archifamosa empresa “Adventure Works” que Microsoft usa en sus cursos, sino en la empresa en la que pasas la mayoría de horas de tu vida de Lunes a Viernes. 

Gracias a este post me relajé mucho con las fechas “click bait” de Coursera, y volví a retomar el trabajo que aprendí y hoy comparto con vosotros, no con el objetivo de obtener el título, sino con el objetivo último de asentar conocimientos resolviendo preguntas reales que aparecen en mi trabajo del día a día en Ria Money Transfer.

No puedo decir lo mismo del curso de Product Hackers, que confieso fue mucha información en muy poco tiempo, y no me dí el tiempo de revisar y profundizar.

Por eso para el curso de analista de datos con PowerBI también quiero dedicarle el tiempo que merece el curso de ecommerce growth, profundizar en todo lo aprendido y aplicarlo en mi trabajo, aunque esto signifique no tenga un nuevo título de formación en un tiempo más largo.

Conclusiones 

Poder analizar en profundidad lo que tus stakeholders quieren, revisar los datos para analizar si la materia prima que tienes te puede dar las respuestas que buscas, tomarte el tiempo para explorar los datos, tener claridad sobre qué ofrece cada visualización y no dejar de evolucionar tus reportes te ayudará a crear paneles de datos que te permitan tomar mejores decisiones.

Y tomarte el tiempo para poder asentar todos los conocimientos que vayas obteniendo, sin apurar y dándote el tiempo para realmente interiorizar los insights te permitirá añadir valor a tu producto y a tu empresa, y será la mejor inversión a largo plazo en tu carrera profesional.