Blowline Data · Diagnóstico de datos
Documento de ejemplo con datos ficticios
Diagnóstico de datos de Ballena Azul Tours
Revisión inicial de las fuentes de datos operativas
1Resumen
Ballena Azul Tours genera datos valiosos, pero repartidos en cuatro sistemas que no se comunican. La bitácora de avistamientos, el activo con más potencial comercial, se lleva en papel. Con cuatro cambios de bajo coste, el operador tendría sus datos listos para un panel de indicadores en 4 a 6 semanas.
2Inventario de datos
| Fuente | Formato | Calidad | Uso actual |
|---|---|---|---|
| Reservas | Hoja de cálculo compartida | Buena | Solo facturación |
| Bitácora de avistamientos | Cuaderno en papel | Baja | Ninguno, no se digitaliza |
| Encuestas de satisfacción | Google Forms, de forma esporádica | Parcial | Revisión manual ocasional |
| Rutas GPS | No se registran | Sin datos | Ninguno |
| Datos meteorológicos | No se registran | Sin datos | Ninguno |
Figura 1. Registros utilizables por fuente
Porcentaje de salidas de la temporada con un registro completo y digital en cada fuente.
3Hallazgos
- El dato con más valor comercial es el peor gestionado. Los avistamientos se apuntan en papel, sin campos fijos, y solo el 12% de la temporada está pasado a digital.
- No hay una fuente única. Reservas, encuestas y bitácora nunca se cruzan, así que no se puede relacionar la satisfacción del cliente con lo que vio en la salida.
- Faltan dos variables baratas de registrar. La posición GPS y el estado del mar probablemente explican buena parte de la diferencia entre salidas buenas y malas.
4Cambios recomendados
| Prioridad | Acción | Impacto | Esfuerzo |
|---|---|---|---|
| 1 | Pasar la bitácora a una hoja estructurada: fecha, hora, especie, número de individuos y coordenadas. | Alto | Bajo |
| 2 | Registrar la ruta GPS de cada salida con una aplicación móvil. | Alto | Medio |
| 3 | Unir reservas, encuestas y bitácora con un identificador de salida común. | Medio | Bajo |
| 4 | Anotar viento y oleaje en cada salida. | Medio | Medio |
5Siguientes pasos
Con estos cuatro cambios, en 4 a 6 semanas los datos estarían listos para un panel de indicadores de temporada. Con dos o tres temporadas de registros habría base suficiente para un modelo de probabilidad de avistamiento por fecha y zona.
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Ballena Azul Tours es un operador ficticio. Todas las cifras son ilustrativas.