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Con un tablero de instrumentos, los resultados de la investigación cobran vida, ya que las respuestas pueden actualizarse continuamente. Además, los tableros son más accesibles que los informes de investigación y, por lo tanto, suelen tener un mayor impacto. Respuestas que quedan grabadas, literal y figurativamente.
La base de un buen tablero de instrumentos radica en una estructura sólida. Como firma de investigación, somos expertos en el diseño de tableros de instrumentos basados en preguntas de investigación y una teoría de políticas. Además, realizamos investigaciones de usuarios para determinar qué información necesitan los usuarios de un tablero. No siempre es posible determinar de antemano todas las necesidades de los usuarios, y a menudo, los conocimientos generan nuevas preguntas. Nuestra solución para esto es el Insight Builder.
Insight Builder
Con el Insight Builder, ofrecemos la posibilidad de desbloquear mucha más información y conocimiento en un tablero de instrumentos. Se permite al usuario formular nuevas preguntas en base a los datos, lo que le permite realizar sus propios análisis en realidad. De esta manera, un usuario puede especificar un análisis hacia una sección específica de un conjunto de datos. También puede realizar ajustes en la visualización (cambiar de gráfico de barras a gráfico de líneas, modificar el periodo de visualización, etc.). Uno de los desafíos es asegurar que estas nuevas análisis no conduzcan a resultados incorrectos o incompletos. Además, no se busca abrumar al usuario con opciones e información.
Ofrecemos dos variantes del Insight Builder. En la primera variante, nuestros investigadores preparan un gran número de análisis y los disponen en un catálogo. El usuario puede explorar fácilmente este catálogo y aplicar filtros a los análisis. La búsqueda se realiza en base a un lenguaje natural y un toque de IA. Si un usuario busca una palabra que no coincide exactamente con un término de búsqueda en el tablero, el sistema puede mostrar el contenido correcto mediante una combinación inteligente. Un ejemplo de un Insight Builder basado en catálogo se puede encontrar en pr-edict.nl. Los usuarios pueden explorar una amplia gama de análisis en áreas como TIC y mercado laboral, con la posibilidad de aplicar filtros de manera sencilla.
Una variante más moderna es el AI Insight Builder. El usuario puede plantear una pregunta de análisis libre en un lenguaje cotidiano. Luego, el tablero genera, en la medida de lo posible, un análisis (gráfico) que responde a la pregunta. Para lograr esto, alimentamos a una IA con información detallada sobre el conjunto de datos, los métodos subyacentes y las suposiciones. La IA traduce la pregunta en una consulta (consulta de base de datos), una propuesta de visualización y una explicación. Con la IA, podemos verificar condiciones previas y señalar limitaciones en el análisis. También podemos incorporar condiciones estrictas, como la cantidad mínima de datos necesaria.
Personalización
Dialogic desarrolla aplicaciones personalizadas para visualización, recopilación y análisis de datos. Aquí tienes un ejemplo de visualización personalizada. Cada círculo representa un festival. El color se refiere al género musical. Los festivales que presentan los mismos artistas están más cerca entre sí. De esta manera, el usuario puede encontrar de forma interactiva festivales interesantes.
