Reality mining

¿Os imagináis poder saber en cada momento donde ha estado cada una de las personas de un país? ¿Y saber por dónde se ha movido? ¿Os suena a ciencia ficción, esa en la que a cada uno de nosotros nos implantan un chip y nos controlan vía satélite? Pues que sepáis que eso es posible ahora mismo, y no hace falta implantarnos nada.

¿Cuántos de vosotros tenéis un teléfono móvil? ¿Casi todos? ¿Cuántos de vosotros lo lleváis encima siempre? ¿Casi todos? Pues eso es suficiente para saber en todo momento donde estáis y como os movéis con una precisión no demasiado buena, pero si suficiente para tener una idea de flujo. La técnica que estudia estos datos y los convierte en información se llama reality mining, y es una derivación del data mining.

Una introducción rápida al data mining. ¿Os habéis parado a pensar por qué nos preguntan el código postal a veces cuando hacemos una compra? Ese código postal se asocia a los artículos que habéis adquirido, y permite por ejemplo hacer campañas de buzoneo personalizadas a los de Sant Cugat con los artículos que más pueden comprar. Tengo un amigo que hace aplicaciones para bancos que buscan patrones en las operaciones monetarias para predecir el fraude.

El reality mining permite extraer patrones, de movimiento y de permanencia en lugares, de teléfonos, ya que estos están constantemente conectados y en contacto con una antena base. Esto tiene muchísimos usos, muy interesantes. Por ejemplo, en simulaciones de tráfico, nos puede servir para saber qué pasaría si hemos de cortar una carretera por obras.

También puede servir para encontrar las mejores ubicaciones para colegios y hospitales, allá donde se concentra más gente o por donde pasan habitualmente. Y para conocer la propagación o incidencia de enfermedades, porque por ejemplo cuando tenemos la gripe, nos quedamos en casa y no vamos a trabajar, y nuestro teléfono se queda con nosotros.

Como ya os podeis imaginar, todo esto tiene muchas implicaciones legales, ya que un mal uso de esta información puede ser fatal. Al final, nos están monitoreando sin nuestro consentimiento. Por supuesto se debería extraer cualquier dato que permitiese identificar personas individuales.

¿Os suena a ciencia ficción? Pues es realidad. Una manera de convertir datos en información.

Que características ha de tener un dashboard bien diseñado

El objetivo final de un dashboard es meter mucha información, y además información de varias fuentes dispares, en un espacio reducido, y que las personas que lo vean lo entiendan y puedan tomar decisiones. Ya había comentado que uno de mis objetivos al diseñar un dashboard es que entre en una sola página, por lo tanto no podemos malgastar el espacio. Como no tengas claro lo que quieres hacer puedes acabar con un batiburrillo de números y gráficos.

En el caso de los aviones, por ejemplo, los pilotos tienen en un golpe de vista toda la información relevante para la tarea que están realizando. Las personas que diseñan esos cuadros de mando son personas con mucha experiencia en el diseño. Por desgracia, pocos de nosotros tenemos esa formación.

La regla de oro en el diseño es hacerlo simple. La elocuencia se consigue simplificando las cosas. No hemos de caer en el error de intentar impresionar o entretener en los dashboards que diseñemos. El objetivo es mostrar la verdad de la manera más clara y concisa posible. Cuando diseñéis dashboards debéis incluir solamente la información que es necesaria, y consensarla de manera que no disminuya su significado, usando mecanismos de visualización que sean simples pero claros.

Como dice Stephen Few en su libro Information Dashboard Design, los dashboards bien diseñados dan información que está:

• Excepcionalmente bien organizada
• Condensada, con resúmenes y resaltando las excepciones
• Específica y orientada a las personas que la han de ver y los objetivos a cubrir
• Mostrada usando mecanismos concisos pero muy claros

Los dashboards dicen a la gente que está pasando, y les han de permitir reconocer rápidamente que es lo que necesita su atención. Pero se han de quedar ahí, no ha de darnos toda la información que necesitamos para responder a los problemas o aprovechar las oportunidades que se muestren. Simplemente nos ha de mostrar que hay problemas u oportunidades, y si queremos profundizar, hemos de acudir a otro sitio para conseguir la información, no al dashboard.

Sabéis, yo creo que los dashboards que diseño han de hablar, y la persona que los ve simplemente ha de escuchar lo que le dicen, sin tener que pensar. Esa es la clave.

Que podemos hacer para que se use en nuestras organizaciones esa información que nosotros podemos dar

Bueno, pues ya he vuelto de mis vacaciones. Ahora espero poco a poco ir cogiendo velocidad de crucero, que el invierno va a ser largo y lleno de proyectos complicados.

Esta entrada viene a cuento de una conversación que tuve hace ya unas semanas sobre los proyectos de Sap BI -un sistema de Business Intelligence de Sap- y su uso real en la empresa. Comentaba que yo había tenido siempre suerte y los proyectos de este tipo que había llevado a cabo habían tenido bastante implantación dentro de la empresa a todos los niveles, y me preguntaban como lo había conseguido. La verdad es que nunca me lo había parado a pensar, pero aquí van mis reflexiones sobre el tema. Si queréis un buen blog sobre el tema, os recomiendo Occam’s Razor by Avinash Kaushik.

Lo primero y principal, nos hemos de comer el ego. Seguro que nosotros somos unos súper especialistas en tratamiento de datos, y que somos capaces de hacer sistemas muy complejos, con multitud de opciones en cada consulta para que los usuarios puedan parametrizarse lo que quieren ver en cada momento y analizar de muchas maneras diferentes los datos. Y está claro que crear un sistema así para nosotros es mucho más gratificante, un sistema del que nos podamos sentir orgullosos. Pero, ¿realmente es eso lo que la gente quiere? La gente quiere simplemente conocer la información de manera sencilla y sobre todo directa, sin complicaciones, sin entrar muchos datos y picar en muchos botones. Tenéis que conocer lo que las personas necesitan, y dárselo, de manera sencilla.

Y donde realmente podéis aportar valor es en vuestra visión de conjunto, quiero decir, vosotros domináis toda la información, y podéis enriquecer lo que os piden con vuestra visión de la foto completa de la organización, añadiendo nuevas perspectivas, cruzando datos. Los demás están lejos de la información, pero vosotros no, y aquí tenéis vuestro 10% de valor. Y esto lo conseguís mirando los datos y haciendo recomendaciones. Mostrar lo que está funcionando y lo que no, cuales son las mejores métricas para cada cosa. Vuestro objetivo es convertir los datos en información, que sirva para tomar decisiones, por ejemplo.

Las empresas tienen gran cantidad de datos, y muchas de ellas tienen herramientas potentísimas para extraerlos, mezclarlos, limpiarlos, cruzarlos. Pero, ¿que sale de estos datos? Nada. La información ha de existir para cubrir las necesidades del negocio y dar indicaciones de hacia dónde se ha de ir, para tomar decisiones. Mi consejo con los proyectos de datos es empezar con poca cosa y entregar la primera versión en poco tiempo, y entonces ponderad si realmente ha tenido un impacto en la organización -aunque sea pequeño-. Si es así, continuad con ese camino. Las decisiones no se toman si perdéis el 95% del tiempo en obtener los datos y no en analizar lo que tenéis.

Un consejo que aplico de la web que cito al principio es la importancia del marketing en los proyectos de datos. Los buenos analistas son muy buenos en esto. La razón es que cada parte de la organización tiene su función determinada, pero el marketing tiene esa visión global, y se preocupa habitualmente de la visión a largo plazo en la empresa, y de lo que quiere el cliente. Al final, vuestros clientes son los componentes de la organización, y vuestra misión es “vender” la información que generáis de una manera única e innovadora para que sea útil a vuestro cliente. Tenéis que convertiros en “evangelizadores” de la necesidad de información para la toma de decisiones. Es uno de mis objetivos de este año escolar que empieza, profundizar mucho más en el conocimiento de las técnicas de marketing.

Los límites de la memoria a corto plazo

Ya comenté en la entrada anterior que no vemos con nuestros ojos, vemos con nuestro cerebro. Y ya comenté que realmente no registramos todo lo que pasa a nuestro alrededor, simplemente una pequeña parte, ya que si no nos volveríamos locos. Es nuestro sistema anti spam.

En el número de julio/agosto de la Scientific American Mind hay un artículo titulado “Your Inner Spam System” en el que se explica que el razonamiento abstracto está muy relacionado con el uso efectivo de la memoria “de trabajo” de nuestro cerebro, y que la diferencia entre aquellos que razonan de manera más efectiva y aquellos que no está relacionado con la capacidad de nuestro cerebro de filtrar información no relevante para la tarea que tenemos que desempeñar. La memoria a corto plazo está reducida de media a solo cuatro “espacios” en cada momento, o sea, solo nos podemos fijar en cuatro cosas y pensar o tomar decisiones sobre ellas. Por eso es importante usar esa memoria de manera efectiva.

Por lo tanto, en los sistemas analíticos que diseñemos hemos de eliminar al máximo la información no necesaria, para qué nuestro cerebro no tenga que usar su sistema anti spam. Nuestra memoria almacena la información desde el momento que vemos algo, continuando mientras la procesamos conscientemente, y finalmente se traspasa a memoria definitiva -si así lo cree necesario nuestro conocimiento-. Por lo tanto, tenemos tres tipos de memoria:

• Memoria instantánea. Es como el buffer de memoria de un ordenador, donde se guardan las cosas esperando pasar a otro lugar para ser procesadas. Pero al final nosotros somos más complejos que un ordenador, por lo que algún tipo de atributos se reconocen mientras la información está en esta área, que nos hacen fijarnos en algunas cosas, o agruparlas, pero sin que nuestro pensamiento consciente tome parte en ello. Este “pre procesamiento” es muy importante en la precepción visual.
• Memoria a corto plazo. Aquí es donde la información es procesada de manera consciente por nuestro cerebro. Esta memoria es temporal, una parte está dedicada a la percepción visual, y está limitada en espacio. Ya he comentado que podemos mantener de tres a nueve “espacios” de memoria visual. Cuando está capacidad se llena, algo ha de salir, no hay más. Obviamente, estos espacios visuales son muy flexibles, y por ejemplo, cuando miramos números en un dashboard usamos uno para cada número, pero un gráfico complejo bien diseñado utiliza solo uno de ellos, y nos da gran cantidad de información. Por eso son tan importantes lo gráficos, siempre que estén bien diseñados.
• Memoria a largo plazo. Aquí guardamos las cosas que creemos que vale la pena conservar. Aquí ya no tenemos memoria visual, nuestro cerebro ha procesado, catalogado y decidido, por lo que la presentación es irrelevante.

En definitiva, la memoria instantánea y la a corto plazo son las que hemos de cuidar en el diseño de los dashboards. La capacidad limitada de estos tipos de memoria nos marca algunas reglas básicas. La información que está relacionada nunca ha de estar fragmentada en diferentes dashboards, y ha de estar visible en la misma página sin tener que usar el scroll. Una vez que la información no está visible, o está guardada en alguno de los “espacios” indicados anteriormente, o ya no está disponible para nuestro pensamiento consciente. Por eso yo siempre diseño mis dashboards en una sola página, o en una sola pantalla, porque intento que toda la información esté visible en el campo visual y se pueda intercambiar en la memoria a corto plazo de manera rápida y efectiva.

La percepción visual de la información

Durante varias entradas a partir de esta voy a hablar sobre la precepción visual, ya que para presentar la información de manera efectiva hemos de entender bastante bien como actúa nuestro cerebro en relación a la vista. No os habéis dado cuenta que cuando empezamos a entender alguna cosa siempre decimos “ya veo”, nunca “ya oigo”, o “ya huelo”. La visión es de lejos el sentido que nos proporciona un mayor ancho de banda de información que llega a nuestro cerebro, y aproximadamente el 70% de nuestros sensores cerebrales están dedicados a la visión.

Hay muchísimas fuentes de información sobre la percepción visual, y algunas de ellas hablan sobre como aplicarla al diseño de sistemas de información. Un especialista en el tema es Edward Rolf Tufte, podéis encontrar varios libros escritos por él. Este hombre inventó la llamada sparkline que tanto uso en los dashboards que implemento.

Como ya he dicho, nuestro sistema visual formado por los ojos y el cortex cerebral visual, implementa un procesador masivo de información con un ancho de banda extremadamente amplio que va directo a nuestro sistema cognitivo. Pero tiene sus propias reglas de funcionamiento, y esto hace que podamos detectar patrones si se nos presentan de una manera adecuada, y que si son presentados de otra manera simplemente nos pasen desapercibidos. Por lo tanto, si sabemos cómo funciona, podremos convertir nuestros conocimientos en reglas para mostrar información, de manera que lo importante no pase desapercibido.

A decir verdad, no vemos con nuestros ojos, vemos con nuestro cerebro. Los ojos son simplemente el mecanismo por el que la luz entra y se convierte en impulsos eléctricos. Pero nuestros ojos no registran todo lo que pasa a nuestro alrededor, solo lo que se encuentra en su rango de percepción. Solo una parte de lo que nuestros ojos ven pasa a ser un foco de nuestra atención, y solo una fracción de lo que enfocamos pasa a ser un objeto de atención de nuestro pensamiento consciente. Y finalmente, solo una parte de lo que vemos y en lo que nos fijamos pasa a nuestra memoria. Sin todos estos límites nos volveríamos locos, nuestro cerebro se sobrecargaría de información. Por eso es tan importante presentar bien las cosas.

En las siguientes entradas hablaré de buenas prácticas para presentar la información. Me basaré en el libro Information Dashboard Design, y me concentraré en tres áreas:

• Los límites de la memoria a corto plazo y como aprovecharnos de ellos.
• Como mostrar la información para que sea percibida de manera rápida.
• La Corriente Gestalt de Psicología definió varios principios de cómo la información llega a nuestro cerebro.

Clasificación de los dashboards

Antes de nada, me gustaría aclarar una cosa. A partir de ahora me voy a referir mayormente a los cuadros de mando con su nombre en inglés, o sea, dashboards. Es la manera que me suena más natural, dado que toda la vida los he llamado así.

Dicho esto, vamos al tema que nos ocupa. Los dashboards se pueden clasificar de muchas maneras, por ejemplo por el tipo de datos que muestran, o por el dominio de los datos, o incluso por los tiempos de actualización. Pero a mí la manera que más me gusta es según su rol, y según este puede ser de tres tipos, estratégicos, analíticos y operacionales. Coincide bastante con la pirámide de los sistemas de información, de la que algún día hablaré.

Habitualmente relacionamos a los dashboards con labores estratégicas. Los famosos balanced scorecard de Kaplan y Norton han ayudado especialmente a crear esa relación. Habitualmente los cuadros de indicadores que dan soporte a la dirección son estratégicos por definición, ya que ofrecen la visión necesaria para que la dirección tome el pulso al negocio y pueda actuar en consecuencia. ¿Qué es lo que se presenta en estos casos? Habitualmente métricas de rendimiento empresarial de muy alto nivel, incluso con predicciones de hacia dónde van a evolucionar estas. Para no extenderme demasiado, diré que en un plan estratégico se escogen unas metas a varios años, y después unos indicadores que nos hagan ver si estamos dirigiéndonos por el camino trazado. Por ejemplo, si tenemos un restaurante y queremos aumentar el beneficio, lo lógico sería acudir a un contable para que nos vaya haciendo la cuenta de resultado, pero ¿qué os parece si nos montamos un indicador que mida el tiempo de espera de los clientes? Cuantos más clientes atendamos, mayor será nuestro beneficio -por supuesto, si la comida es buena-.

Los dashboards analíticos, en contraposición a los anteriores, miden lo que ya pasó. Se trata de saber qué es lo que ha pasado en un intervalo de tiempo. Obviamente aquí se requieren muchas comparaciones, mayor visión de históricos y tendencias, e información medida en su contexto. Muchas veces en las empresas, para diseñar un cuadro de este tipo, se identifica primero que es lo que se está midiendo actualmente, y se crea a partir de eso la representación más adecuada para poder saber la evolución de esa medida. Además interesa muchísimo poder saber las causas de dicha evolución. Por ejemplo, lo que comenté el otro día de mi dashboard para controlar un proyecto informático es muy buen caso, parto de un Project con todas las tareas, y mido la evolución y los retrasos de manera global y los muestro en un cuadro resumen. Si me interesa saber más, puedo bajar a un reporte generado que me dice con detalle las desviaciones.

Por último, los operacionales. Aquí mostramos información que sufre actualizaciones muy constantes, y que requiere nuestra atención inmediata. Y aquí el detalle es importante, nada de métricas de alto nivel, ya que seguro que según lo que veamos, tendremos que actuar, porque seguro que nos está saliendo mal la producción, o hay un envío que no llega a tiempo, por lo que tenemos que saber la máquina implicada, o el número de albarán problemático, y quien está al cargo para que lo solucione. Un ejemplo claro es el del coche, si se enciende la luz de problema con los frenos, mejor que pares inmediatamente.

Cada tipo de dashboard requiere una presentación, unas características de navegación, y un enfoque diferenciado, pero de eso hablaremos otro rato.

Los cuadros de mando

Ya os comenté hace unos días lo que yo creo que es la diferencia entre datos e información. Hoy voy a comentar una de las muchas maneras en que unos se convierten en la otra, la que más me gusta a mí, y es usando lo que en ingles se conoce como dashboards, y por estas latitudes como cuadros de mando.

Realmente, cuando pensamos en cuadros de mando, nos viene a la cabeza el de nuestro coche o el de un avión, con diales que indican la gasolina, la velocidad, y luces de todas clases que nos marcan situaciones puntuales. Esto es fantástico para nosotros cuando conducimos, ya que nos dice que está pasando en el momento. Pero si pensamos en su utilidad en una empresa manteniendo el mismo formato, nos damos cuenta de que no es adecuada, ya que son ineficientes presentando información, y no nos dan algo muy importante, el contexto. Por ejemplo, no nos muestran tendencias, ni medias, ni comparativas. Y además nos distraen con colores y gráficos bonitos, sin darnos información útil. Son simplemente datos puntuales.

Pero un cuadro de mando empresarial no es una colección de diales que replican a los que tenemos en el coche, es algo más. Se trata de la combinación eficiente de un número adecuado de tablas y gráficos, bien diseñados y escogidos, mostrados en un soporte adecuado para que nos muestren mucha información en un espacio reducido, y por supuesto, información que nos sea necesaria. No hablamos de que sea bonito, sino de que sea práctico.

El objetivo de un cuadro de mandos es mostrar de manera rápida y clara como la organización, o una parte de ella, está funcionando, y las razones de su correcto o incorrecto funcionamiento. Ejemplos de la información que se puede mostrar hay muchísimos, en todos los ámbitos de la empresa. La última aplicación que yo he realizado es para medir el progreso en un proyecto informático, partimos de los datos de un Microsoft Project y los convertimos en información en forma de indicadores de retraso o adelanto con respecto a la planificación que nos permite enfocarnos allí donde vamos peor.

Fijaros que hay mucha psicología cognitiva y del funcionamiento de la visión que ha de intervenir en la creación de estos sistemas, no se trata solo de convertir un conjunto de datos en unas métricas, sino que además los hemos de presentar adecuadamente para que nos provoquen el resultado necesario. Una regla de oro es la simplicidad, los programas actuales poseen multitud de opciones de presentación, pero ¿son necesarias, o simplemente son bonitas? Muchísimos dashboards fallan justamente porque están mal planteados, el éxito de estos como medio de comunicación es fruto de su diseño, de una forma de mostrar la información que habla clara y rápidamente.

Incluso los colores son importantes, por ejemplo, 123.345, 345.567, 567.789, aquí tenemos un sistema de semáforo para indicar las cantidades que están bien, regular o mal, pero fijaros que la roja y verde se ven bastante peor que la amarilla.

En las siguientes entradas segmentaremos los cuadros de control en función de la información que se muestra, y continuaremos con la forma adecuada de presentar cada uno de ellos.

De los datos a la información

Este va a ser la primera entrada de una serie sobre el tratamiento de la información en las organizaciones. Hablo del sentido más informático de la palabra -al final, nosotros somos los del departamento de Sistemas de Información-. Seguramente esto se aleja un poquito del tema de este blog, pero bueno, creo que vale la pena compartir mi punto de vista y mi experiencia. Realmente, de todo lo que he hecho en este mundillo, lo que más me ha gustado, y con diferencia, es el tratamiento de datos y su conversión en información.

Hoy voy a hablar de la diferencia entre datos e información. Todo esto viene a cuento de mi amigo Davide, que me pidió consejo hace unos días, ya que tenía que montar un sistema de información para un cliente suyo. Bueno, a decir verdad, se trataba más bien de un sistema que permitiese medir el progreso de una serie de mejoras que estaban realizando para esa empresa.

Todo esto nos llevó al debate típico de los datos y la información. La verdad es que durante todos los años que llevo metido en esto, me he cansado de ver datos arriba y abajo, informes de todas clases, muchos de ellos kilométricos, verdaderos ladrillos de papel. Esto es lo que en ingles llaman “data pukes”, en traducción libre, vomitadas de datos. Cuidado, no critico este tipo de informes, seguramente son necesarios para muchas cosas, pero está claro que no para todo.

Pero, ¿cuál es la diferencia entre datos e información? Mi opinión es que los datos no te muestran el contexto ni te permiten tomar decisiones. Incluso con las herramientas avanzadas de análisis de datos se tiende a realizar informes que contienen muchas tablas con cifras, e incluso te permiten navegar hasta la fuente de los datos, pero es muy difícil mirarlas y decir: esto es lo que hemos de hacer, por aquí hemos de ir, esto es lo que está mal, y esto realmente es información.

Muchas veces se habla de que la humanidad sufre un exceso de información. Yo creo que en las organizaciones realmente lo que se tiene actualmente es un exceso de datos, y los datos desorganizados aportan muy poco valor. Hay muchos sistemas -bases de datos, sistemas olap, sistemas bi- que intentan paliar este problema reagrupando, ordenando, relacionando los datos, pero aun con ellos muchas veces seguimos obteniendo datos, no información.

Por ejemplo, una cifra de facturación es un dato, pero si esta cifra la comparamos con la misma del año pasado, o con la previsión anual, o con el sector en el que estamos, o con la proyección anual, aquí ya damos información. Yo creo que hay mucho que decir en el ámbito de cómo convertir los datos en información. Desarrollaré un poco más el tema en el blog, sobre todo centrado en la creación de cuadros de control integral. Hablaré de tipos de cuadros de control, de cómo presentar la información, de los típicos errores que se producen al crearlos, y de lo que la persona que los mira puede necesitar.